2020年12月，芝加哥商品交易所整了个非常逆天的狠活，他们上线了一个全新的交易品种：加州水期货，代码NQH2O。

所谓“水期货”，原理其实并不复杂。

加州这个地方，气候比较干燥，水资源很紧张，不是你想用就用的。因此，加州政府给全加利福尼亚每个农场、每个城市、每个企业都设定了用水指标。

而且，这个指标是可以交易的。假设你是一个农场主，今年你不打算干了，那你就可以把这个指标卖给别人，让别人获得更多用水额度。

“水期货”，就是把这种原来只在个体与水务公司之间交易的东西，搬到了一个更大的市场上，一份合约就代表10AF（约326万加仑）的水，你可以买涨，也可以买空，还可以上杠杆。

对华尔街为代表的金融资本而言，这实在不叫个事儿，黄金可以做多，小麦可以囤仓，水作为一种物质，自然也可以变成衍生品来买卖。

只不过，对于那些真的需要用水的农场主来说，这就是另一个故事了——“水期货”的出现，意味着水的价格和黄金、石油一样，是可以被金融手段做多或者做空的。

众所周知，水，决定了农业生产的死活。

对期货玩家来说，“水期货”无非就是一个新的赌局；而对于农场主来说，“水期货”的出现，意味着在悄然之中，他们的命运被千里之外的某个基金经理给轻轻掐住了——旱季时候，水价本来就高，如果资本决定做多，那么水价将会直接起飞，农场主辛苦一年的收获，可能就全完蛋了。

这波美国资本对水资源的操作，到这里只是开胃小菜。该说不说，华尔街你可以说它坏，但你真不能说人家菜，他们对于这些东西的布局是真有耐心的，接下来的东西，才是重头戏：

2021年，Blackstone（黑石）花了100亿美元买下了QTS Realty Trust，后者在全美有33家数据中心。而后，又收购了一座价值10亿美元的发电厂，投资了一家研究移动水过滤技术的公司和一家水务工程咨询公司。

而与此同时，美国其他投资机构也都在加快相关布局：

Brookfield Infrastructure（一家专门做基础设施领域投资的LP）和微软签署了一份10.5GW的可再生能源框架下一，

KKR（全球最大的另类资产管理公司之一）则募集了157亿美元的全球基础设施基金，专门盯着“水、能源、数字及基础设施”的交叉地带做文章。

Blackrock（贝莱德，全球最大资产管理公司）于2024年收购了另一个名为GIP的投资机构，而GIP手上有大量集中在能源、交通和水务及废物处理领域的基础设施资产。

……

综合起来就是，早在六年前，AI还不怎么流行的时候，华尔街就开始强化自身对水、电等基础设施的投资布局。而现在，随着AI产业的剧烈膨胀、随着AI产业对电力、水资源产生了近乎饥渴的需求，那些布局的意义才逐渐显露出来。

这是属于我们这个时代的“羊吃人事件”——科技资本，正在买断全球每一滴水。

科技行业的用水需求，即将到达临界点

在我们的传统印象里，科技行业是不怎么消耗水的，比起电厂、钢厂、化工厂这些重工业用水大户，精致而轻巧的科技企业似乎并不怎么消耗资源。

但现实是，科技行业的用水需求在最近几年里暴增，而且，这种暴增不是某一个环节、某一个部门的问题，而是整个产业链的用水需求都在暴涨——从发电厂到芯片再到算力中心。

先说芯片行业。

首先，芯片制造的工艺，本质上可以看作是一层层的堆叠，每一层都需要光刻、蚀刻、沉积等等步骤，每一步完成后都需要进行一道清洗，把上一道工序残留的化学药剂和微小颗粒洗干净。

因此，芯片生产中用的水不是自来水，而是“超纯水”，洁净度比饮用水高数千倍，成分无限接近于纯H2O，要尽可能去除溶解在水里的氯和金属离子，才不至于把上一步的电路腐蚀掉、才不会污染晶体管——制造1吨超纯水，需要1.5吨自来水。

其次，芯片制程越先进，层数就越多，清洗次数自然也越多，10nm以下制程，每片晶圆的制造过程中可能会有近300次清洗，而每次清洗，基本都要消耗8-10升的超纯水。

这还仅仅是制造环节，如果是从“硅片入厂”到“晶圆出厂”来算，整个流程跑下来的话，平均生产一片晶圆就要消耗8吨水。

台积电作为全球芯片代工产业的头号玩家，旗下所有工厂加起来，每天总用水量约为10-15万吨，而且越是先进的芯片生产线，用水量越恐怖，新竹和高雄的2nm工艺晶圆厂，单厂每天的用水量就在4万吨以上。

这是个啥概念呢？宝钢集团旗下四个大型钢铁基地绑在一块，靠着每天平均用水量也就30万吨，台积电的耗水量，大约是宝钢四大基地的一半左右。

而且，宝钢四大基地中，有三个都在长江边上，武汉段径流量每秒接近3万立方米，一秒就是3万吨水哗哗流过去，取水完全不是问题。

大陆的芯片厂其实也差不多，头部芯片制造企业，每个天用水量基本也是5万吨级别，只不过大陆有长江、有各种水利设施，并不怎么缺水罢了。而台湾省虽然下雨很多，理论上不缺水，但地形过于陡峭，下了雨根本存不下来，直接就流海里去了。

最近几年，台湾省已经爆出许多次为了保障台积电生产，而限制居民用水的事情了。台积电在日本熊本的晶圆厂，也因为和当地农民抢水用而起了冲突，为了补偿，台积电熊本工厂不仅每年休耕时期要掏钱给水田补水，连平时食堂里的大米也只能采购当地农民的。

芯片之后，数据中心则是科技行业的第二个用水大户。

数据中心的水，主要用在了冷却上。

服务器满负荷运行的时候，热量是非常惊人的，咱们夏天在家不开空调玩电脑，经常都要被烤得一身汗，数据中心里那么多服务器产生的热量可想而知。所以，数据中心也都有自己的“空调系统”。

不过，数据中心采用的空调不是家里的那种，而是靠蒸发冷却的——把热风通过管道搜集起来之后，往里面喷射水雾降温，除湿之后在回送到机房里面。

这种方式耗水的方式非常直接，水真的就是蒸发进大气层了。

咋能用这么多水呢？用AI用的呗。

ChatGPT每处理100个词，大概就要消耗一斤水（数据中心冷却水+发电厂用水），ChatGPT现在每天2.5亿次查询，每天的耗水量基本就在1万吨左右。仅GPT-3的一次训练，就要花掉5400吨水，其中直接冷却水就有700吨。

训练什么的，都只是小头，真正的大头在日常。

谷歌在爱荷华州的数据中心，2024年一年用掉了14亿加仑水，约53亿公斤（530万吨），这个水量相当于纽约市一整天的供水总量。

AI模型八成以上的能耗和水耗，基本都发生在了训练结束后的日常推理阶段，AI生成的每一段回答、每一张图片、每一条视频，背后都意味着几公斤到几千公斤的用水量。

毕竟，AI生成图像的能耗，是生成文本的1000倍以上。

所以，一个100兆瓦的AI数据中心，背后就是每天2000吨的用水需求。按照美银的预测，2030年全球数据中心每年的耗水量将突破1.2万亿升（12亿吨），而按照联合国的预测，更广义上的“水足迹”则可能突破9万亿升（90亿吨），相当于是13亿人口的日常用水需求。

除了芯片、数据中心这些在表层的东西外，科技行业的水消耗还体现在另一个更隐秘的层面——电力。

之前的清洗芯片用水也好、蒸发冷却用水也罢，都是很直接的用水。但是，数据中心75%的用水，其实根本都不在机房里面，而是在数据中心外面——核电站和火电厂的用水量，更是恐怖。

根据中国水利部每年发布的《中国水资源公报》，2024年，全国工业用水971亿立方米，直流火电、核电的冷却水高达477.5亿立方米，占了工业用水的近一半。

众所周知，这就是烧开水，火电厂和核电站都是要用蒸汽轮机来发电的，而做完功的高温蒸汽，也是要用水冷却后再循环使用的。

这就非常消耗水了——一个核电站，按照1000MW功率运行的话，每秒钟就要用75吨左右的冷却水，火电厂略低，但也不会低于每秒50吨。

就算现在的数据中心都用上了闭环液冷、都把WUE指标做到极致，但只要在用火电和核电，那就还是继续在疯狂用水。

这就是所谓：如果你觉得自己岁月静好，那肯定是有人在替你负重前行。

如今，AI已经是烈火燎原之势了。预计到2030年，仅仅OpenAI一家的AI数据中心，耗电量就和整个印度相当。马斯克的xAI也很凶猛，说2030年前要部署5000万块H100级别GPU，需要配5GW的电力。

光是OpenAI一家，如果它只依靠火电、核电来供应，那么每年的耗水量就在数千亿立方米的水平。

现在，大家知道中国发展风电、光伏电这些新能源是一件多么有远见的事情了吧？

 东西两大国，相似的问题，不同的解法

同样是面对水的问题，东西两个大国展现出了完全不同的解题思路。

西大的路子，简单来说就是八个字：资本圈地，成本转嫁。

之前我们罗列的那些投资机构的布局，其实底层逻辑都一样：首先识别稀缺资源，然后把它变成可交易的资产，再用金融资本进行控制，而后掌握定价权，最终让下游负责承担成本。

2022年以来，美国新建的数据中心里，有三分之二都选在了加州、亚利桑那、得克萨斯、伊利诺伊这些相对干旱的地区。而随着数据中心落成而来的，则是各地的反对浪潮——亚利桑那州政府为了给数据中心供水，暂停了当地的基建工程，被联邦政府点名。上文提到的QTS在佐治亚被人发现偷偷抽水，一年就抽了接近11万立方米，而当时佐治亚正因严重干旱引发的野火进入紧急状态。

科技巨头们当然也会像台积电在日本熊本的工厂那样承诺“水正效益”，承诺会给予补偿。但问题是，水是水，钱是钱，整那些有的没的，其实一点用都没有——庄稼需要灌溉的时候没有水，工厂需要开工的时候没有水，你事后给再多钱也白搭。

东大这边，则是另一种情况。

中国的水资源条件，其实更紧张。全国用水量大约是在6000亿立方米级别，人均约2220立方米，只有全球人均水平的四分之一。这6000亿立方米中，农业用掉了61%，工业用掉了16%，生活用水15%，剩下的8%左右花在了生态补水项目上。

而与此同时，我们也在快速发展AI，也在大建数据中心。

根据国外某些机构的预测，2030年，中国数据中心的用水量将达到约300亿立方米的水平，这就已经相当于现在工业用水量的三分之一了。而众所周知，中国的数据中心，要么是在本就人口密集的大城市，要么就和美国一样，都布局在内陆的戈壁、草原上。

如果我们不加以控制，迟早有天会撞上物理极限。

那么，中国式的解题方法是什么呢？

虽然都要付出成本，但与其转嫁成本，不如主动降低成本。

这，就不得不提中国坚持许多年的“工业用水零增长”指标了——过去十年，中国工业用水总量没有增长，但是却依旧能够维持平均每年5.7%的工业增加值增长率，每一万元工业增加值用水量还减少了50%。

这种成就是怎么实现的呢？

一个是靠政策监管，一个是靠技术升级。

政策上，工信部印发了《工业水效提升行动计划》《工业废水循环利用实施方案》等一系列文件，给各行各业划好了用水红线——要节约多少水、该怎么去节约都给你安排明白，搭好了政策框架，指明了大方向。

而且，光有大方向自然是不够的，工具箱也要安排上——十年以来，工信部和水利部一共发布了6批684项重大节水工艺、技术和装备的推荐目录，你可以根据需要去里面找能帮上忙的。除此之外，还分门别类，根据不同行业编写了各种技术指南，组织了大量技术交流活动。至于什么“节水示范园区”、“水效领跑者”之类的也都是常规操作了。

这样做的结果就是，中国工业企业的整体水效水平都得到了巨大改善——TCL华星光电武汉基地，做到了1005的工业废水回收，每年可以节约700万吨水。隆基绿能在云南和马来西亚的工厂，也应用了无水切割技术，单晶硅片水耗下降了80%。

结尾：技术革命的红利与代价

第一次工业革命的时候，煤矿、钢铁厂、铁路公司、纺织厂自然是赚的盆满钵满，但维多利亚时代的工人连个睡觉的地方都没有，旅社里甚至拉一根绳子，让工人靠在绳子上睡觉，还要收费。

第二次工业革命的时候，洛克菲勒集团和福特自然也是笑嘻嘻，但流水线上的工人却已经麻木，卓别林的《摩登时代》就是对这种现实的讽刺。

熟悉历史的朋友们都知道，这种技术革命带来的社会问题，真不是头一回了。每一次产业变革，虽然都会带来巨量红利，但也会造成巨大的代价，只看谁在岁月静好，谁在负重前行。

而现在，又到了思考红利和代价的时候。