告别AI客套话可省电?联合国大学呼吁精简指令
研究报告指出，去除指令中的"请""谢谢"等多余客套话，每年可节省87至98吉瓦时的电力。这一数字相当于撒哈拉以南非洲地区76万人一年的生活用电总和。专家们提出，为降低AI能耗和碳排放，使用者应精简指令，避免无价值的多轮对话，更不应赋予AI过多拟人化特征。联合国水与环境研究院研究员Kaveh Madani强调："我们的目的并非鼓励对AI无礼，而是希望避免无效的重复对话，防止对AI产生过度依赖。"聊天机器人基于大语言模型运行，模型会将文本分割为词元进行处理。Madani解释称，简化指令既能降低模型需要解析的词
AI发展背后的水资源危机
由AI辅助生成每询问ChatGPT 20至50次，大约会消耗相当于一瓶矿泉水（约500毫升）的淡水资源。这绝非夸张，而是基于实际测算得出的数据。2025年5月，美国佐治亚州某大型数据中心在数月内未缴费便消耗了约1.14亿升水。彼时当地正面临干旱限水，事件曝光后，运营方不得不补缴15万美元水费。数据中心为何要消耗巨量水源？服务器运作会产生大量热量，尤其是AI领域的高密度机架，必须依赖冷却系统以保持稳定运行。主流冷却技术依靠水蒸发吸热，且为防止腐蚀和细菌滋生，必须使用纯净水。以Digital Reality为
联合国警示：AI技术快速扩张引发资源消耗危机 全球能源与水安全面临严峻考验
联合国大学水、环境与健康研究所（UNU-INWEH）迎来30周年庆典之际，于3日正式推出专题报告《人工智能的环境成本：碳、水与土地足迹》。报告郑重警告，人工智能技术的迅猛发展已使其成为一个高能耗、高资源依赖的实体系统。据预测，人工智能可能很快将消耗全球3%的电力资源，其用水量甚至将超越人类的饮用水总需求。这种爆发式增长正在加速推动全球能源、水资源及土地利用风险的升级，并对全球环境治理与公平性带来深刻挑战。 报告对大规模训练、部署和运营人工智能系统进行了全生命周期的量化评估，指出人工智能的环境代价已远超传统
AI数据中心耗水量激增引关注
6月3日，联合国大学水、环境与健康研究所发布研究报告《人工智能能耗的环境成本：碳、水和土地足迹》显示，伴随人工智能（AI）应用规模扩大，数据中心的水电消耗及污染问题预计在四年内将翻倍增长。研究预计，至2030年，全球数据中心电力需求将达945太瓦，相应用水量等同于13亿人一年的基本用水总量，占用土地面积将突破14500平方公里。报告强调，衡量AI环境影响不能仅看“碳排放”数据，还需综合考虑“水足迹”与“土地足迹”，因为低排放未必代表低环境负担。报告提到，AI任务复杂度越高能耗越大，当前主要耗能环节并非大模
AI热潮下的水资源危机：数据中心耗水量惊人
你或许未曾留意，与ChatGPT畅聊一整夜，相当于为它进行了一次淋浴。实话实说，这情况越琢磨越令人担忧。一边是大众热衷于使用AI，另一边却有人在缺水区域与数据中心争夺水源。这并非危言耸听。加州大学河滨分校的任少磊教授团队做过统计：GPT-3每处理10至50次请求，就需要消耗约半升水。OpenAI官方数据相对保守，CEO山姆·奥特曼表示单次查询耗水约1/15茶匙。但若进行乘法运算——ChatGPT每日响应约10亿次请求。十亿。这个数字令人不安。好，这仅是一个聊天机器人。整个人工智能行业的用水规模呢？国际能源
AI 激增引水荒，2027 年用水恐达 66 亿立方
AI 正夺走人类宝贵的水源近两年来，人工智能以前所未有的迅猛之势席卷全球，ChatGPT 用户量迅速冲破数亿大关，科技企业斥资数千亿美元构建 AI 基建，全球算力竞赛全面开启。然而，在技术狂飙突进的背后，一个被长期忽视的隐患正逐渐浮出水面：维持 AI 运转的过程，正在大量消耗水资源。据《Water Research》研究指出，到 2027 年，全球与 AI 相关的用水需求预计将攀升至 42 亿至 66 亿立方米，这一规模堪比部分国家的年度总用水量，也预示着一种“隐形水足迹”正在悄然形成。与此同时，全球性的
总书记挂念的民生小事：清水润泽幸福家园
初夏微风轻抚六盘山脉，宁夏固原市泾源县大湾乡杨岭村的沟沟坎坎尽显勃勃生机。清晨时分，村口的“老马茶馆”再次迎来了四面八方的访客。 “快请进屋歇歇！”六十多岁的杨玉琴一边热络地招呼，一边娴熟地烧水冲泡。沸水注入杯中，八宝茶那甘甜的香气顷刻间四溢飘散。 “放在以前，连口洁净的水都难喝上，哪敢奢望泡茶啊。”杨玉琴感叹道，“如今这好日子，简直就是泡在蜜水里的甜。” 说罢，她便向游客娓娓道来杨岭村近年来的巨变，也重温了习近平总书记始终惦记村民用水的那段往事…… 泾源县大湾乡杨岭村村民杨玉琴（左二）在自家茶馆为游客沏
SpaceX IPO预留5%股份瞄准1.8万亿美元市值
SpaceX于周一向美国证券交易委员会提交了更新版首次公开募股文件，首次披露将在即将到来的IPO中划拨至多5%的A类普通股，用于部分员工及高管的关联人士认购。该公司期望估值不低于1.8万亿美元。 这份周一的修订文件首次具体说明了为定向股票计划分配的A类股票额度。虽然定向发售在IPO中较为普遍，但参与者通常面临禁售期限制，无法即时变现股份。然而，SpaceX此前已表明，其"核心圈名单"中的认购者将不受禁售期约束。 与此同时，超过60%的IPO前已发行股票将受到为期366个月的超长禁售限制，其中涵盖创始人兼C
水利部推进水预算管理改革 实现水资源精细化管控
新华社银川5月26日电（记者任玮）26日，记者从水利部在宁夏银川市召开的水预算管理试点建设现场会上获悉，水利部将推动水预算管理制度加快建立落地，力争在“十五五”期间实现水预算管理全覆盖，相关制度政策标准体系基本完善，节水基础设施短板基本补齐，水资源精细化管理水平明显提升。 水预算管理，核心就是将财政预算理念融入水资源全周期管理，“像管钱一样管水”，实现水资源精细化管理和高效配置。自2024年全国水预算管理试点工作启动以来，水利部统筹推动全国20个、省级78个试点建设，形成一批可复制可推广的经验做法。 以宁
AI 与农业：阿拉贡抗议背后的水资源争夺
谈及人工智能，人们往往视其为未来的核心驱动力，各行各业正加速与其融合。它不仅重塑生产模式与就业结构，甚至触及人类认知的边界。媒体导向普遍积极正面。然而，当话题转向 AI 对农业的冲击时，大众多联想到精准耕作或农业自动化。事实上，近年来受 AI 影响最直接且深远的领域并非田间，而是水资源，进而波及农业命脉。2024 年，西班牙阿拉贡地区的农民成立了名为“你的云正在晒干我的河”的抗议组织，表达了对数据中心挤占灌溉水源、威胁玉米等主粮种植的深切忧虑。亚马逊等科技巨头在当地建设的超大规模 AI 训练中心，因冷却需
人工智能技术驱动流域径流预测、气候演变分析及其在水资源管理中的深度应用
在线直播课程直播时间：2026年5月30-31日、6月6日-7日【四天实战教学、提供完整资料、代码及长期回放】课程导言径流模拟是流域水资源调控、防洪减灾及生态修复中的关键技术环节。随着“十五五”水利规划的深入实施以及全球气候变化的持续影响，精确的径流预测已成为确保水安全的重要基础。近年来，遥感与地理信息系统技术的飞速发展，使得以SWAT模型为代表的分布式水文模型在径流模拟方面展现出卓越的空间分析与过程模拟能力。然而，传统建模流程仍存在数据处理繁琐、建模效率不高等问题。与此同时，人工智能大模型与水文模型的交
探秘许家冲的水资源管理
位于湖北宜昌的许家冲村紧靠三峡大坝享有“三峡库首第一村”的美誉该村巧妙整合再生水、山泉水与自来水资源构建了别具一格的“一村三水”模式在许家冲村，每滴水都经过精打细算。村中将太平溪污水处理厂的中水免费分配给村民使用，自2025年8月以来已使用近1万立方米。村党支部副书记详细计算：“以每立方米两元计，仅水费就为村民节省了2万元，惠及596户家庭。”再生水来源于太平溪污水处理厂，日处理污水800至1000吨。处理后的清水可用于养鱼、灌溉，真正实现“污水变活水”。村中还保留传统山泉水洗衣点。山泉水四季适宜，村民们
AI抢电引争议：5万人面临断供，科技发展的隐形成本
你是否想过，当ChatGPT帮你起草邮件时，远方可能有人因此失去了电力供应？这并非危言耸听。2026年5月，美国太浩湖近5万名居民正面临一个荒诞的现实——他们可能被“断电”，而电，要优先供给AI数据中心。🤯一、“羊吃人”的AI版本太浩湖，北美最大的高山湖泊，风景如画。但自从AI数据中心入驻后，当地电力公司NV Energy通知运营商：要为数据中心腾出用电容量。居民的感觉是——“仿佛不存在”。这让人想起工业革命时期的“羊吃人”：圈地运动中，领主养羊比种粮赚钱，农民被迫离开土地。而今天，AI比民生更“值钱”，
华尔街观察：AI基础设施面临的民意困境
本集节目深度剖析了人工智能技术推动下数据中心大规模扩建所衍生的社会与政治挑战，揭示了这类设施已从默默运作的基础服务角色，转变为激起显著社区反对声浪的敏感议题（NIMBY，俗称"邻避现象"）。报道援引2026年的民调结果显示，71%的美国人拒绝在居住区域附近建立数据中心，这种抗拒程度甚至超越了针对核电厂的顾虑，根源在于对水资源过度消耗、电费飙升以及全天候运转产生的噪声污染等生活品质受损的担忧。为破解这一困境，研究报告考察了各州政府如何运用税收优惠政策调整与费率保障立法来实施监管调控，同时呼吁互联网领军企业必
七成美国民众说NO：AI基建热潮下的隐忧与挑战
算力飙升背后的邻避冲突：AI时代数据中心扩张的社会政治变迁与“社会运营许可”重构随着生成式人工智能和大型语言模型的迅猛发展，全球正经历一场史无前例的实体基础设施扩张。曾经作为互联网底层“隐形公共服务”的数据中心，如今已完全进入公众视野，并引发了深刻的社会政治变革。在这一变革中，追求极致算力的科技巨头与注重生活品质的本地居民之间产生了激烈的冲突。数据中心已不再仅仅是技术与工程的结晶，它已演变成引发强烈“邻避效应”的政治议题。以行业领导者微软公司为例，该公司在AI基础设施上的资本支出呈指数级增长，近期股价在云