AI 개발은 상당한 컴퓨팅 파워와 에너지를 필요로 하며, 이는 미국 전력 소비에 크게 기여합니다. AI의 물 사용에 대한 관심이 시작되었지만, 이는 주로 데이터 센터 냉각에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 이는 전력 생산 및 칩 제조와 관련된 훨씬 더 큰 물 발자국을 간과합니다. 이러한 상류 공정은 데이터 센터의 총 물 영향을 두 배 또는 세 배로 늘릴 수 있습니다. 열전 발전소는 냉각을 위해 막대한 양의 물을 사용하며, 고급 프로세서를 생산하려면 수천 갤런의 초순수가 필요합니다. 결과적으로 데이터 센터의 가시적인 물 소비는 실제 영향의 일부에 불과합니다. 2030년까지 미국 데이터 센터는 뉴욕시가 매일 사용하는 물 용량에 거의 필적하는 추가 물 용량을 요구할 수 있습니다. 이는 AI 성장의 자원 비용을 지역 사회가 부담하는 더 넓은 문제를 강조합니다. 물 시스템을 포함한 AI를 지원하는 물리적 인프라는 점점 더 제약이 되고 있습니다. 물 가용성은 데이터 센터를 어디에 구축할 수 있는지, 특히 가뭄에 취약한 지역에서 결정할 수 있습니다. 기존 미국 물 인프라는 종종 대규모 데이터 센터, 인구 증가 및 기후 변화의 요구에 제대로 대비하지 못하고 있습니다. 기업은 에너지와 유사하게 물을 전략적 자원으로 취급하기 시작하고 관리, 재사용 및 최적화에 집중해야 합니다. 폐쇄 루프 시스템과 같은 사전 예방적 물 전략은 장기적인 복원력과 성장에 중요해질 것입니다. 이러한 인프라 현실, 특히 물에 대한 이해는 AI 개발의 미래에 필수적입니다.