AI開発には相当なコンピューティングパワーとエネルギーが必要であり、米国の電力消費に大きく貢献しています。AIの水使用量への注目は始まっていますが、それは主にデータセンターの冷却に対処するものです。しかし、これは電力生成とチップ製造に関連するはるかに大きな水フットプリントを見落としています。これらの上流プロセスは、データセンターの総水影響を2倍または3倍にすることができます。熱電発電所は冷却に大量の水を使用し、高度なプロセッサの製造には数千ガロンの超純水が必要です。その結果、データセンターの目に見える水消費量は、その真の影響のごく一部にすぎません。2030年までに、米国のデータセンターは、ニューヨーク市が毎日使用するのとほぼ同量の追加水容量を必要とする可能性があります。これは、地域社会がAI成長のリソースコストを負担するという、より広範な問題を示しています。水システムを含むAIをサポートする物理インフラストラクチャは、ますます制約となっています。特に干ばつに見舞われやすい地域では、水の利用可能性がデータセンターの建設場所を決定する可能性があります。既存の米国の水インフラストラクチャは、多くの場合、ハイパースケールデータセンター、人口増加、気候変動の需要に十分に対応できていません。企業は、エネルギーと同様に、水を戦略的リソースとして扱い、管理、再利用、最適化に焦点を当てる必要があります。クローズドループシステムのような積極的な水戦略は、長期的な回復力と成長にとって不可欠になります。これらのインフラストラクチャの現実、特に水に関する理解は、AI開発の将来にとって不可欠です。