人工智慧（AI）在全球水資源管理領域扮演著日益重要的角色，其技術應用有望大幅提升水資源的保育與利用效率，然而，AI運算所需的大型資料中心也伴隨著龐大的水資源消耗與環境衝擊，形成科技發展的雙面刃。
AI技術在提升水質監測、節水與廢水管理方面展現巨大潛力。例如，AI工具能透過降低運算需求、成本並提高準確性，來改善水質指數（WQI）的計算，輕鬆處理多項參數。外媒《Counterview.net》報導指出，一項針對泰國2016至2021年監測數據的研究顯示，利用人工神經網路（ANN）與Bootstrap方法，可將水質指數計算參數從13項減少至4項。此外，AI演算法能即時偵測水與廢水系統的變化，以監控水質與水量，並識別潛在的污染物或公共衛生危害，像是污染羽流和水媒病原體。
在節水方面，AI能分析感測器與儀表數據，找出水流與壓力的異常，進而偵測供水系統的洩漏點，有效節省水資源並降低成本。美國亞利桑那州圖森市便於2020年導入AI技術，主動管理其超過7,400公里長的配水管道系統。同時，AI也能透過分析天氣模式、土壤濕度與作物需水量等數據，優化農業與工業的用水分配，提升用水效率。目前全球已有25%的公共部門廢水處理廠採用AI技術，並且出現了多個用於優化供水、管理廢水以及協助糞便污泥管理的AI平台與應用程式，例如FluxGen Sustainable Technologies Private Limited推出的Aquaen，以及印度的SmartTerra、Smart Bhujal等，顯示AI在水務領域的廣泛應用。
然而，AI技術的快速發展也帶來了嚴峻的水資源消耗問題。根據報導，AI資料中心需要大量清潔處理過的水，用於伺服器冷卻、發電以及防止管道堵塞與細菌滋生。2022年，Google、微軟和Meta三大科技巨頭為其資料中心和AI伺服器所消耗的水量，估計高達5,800億加侖，足以滿足1,500萬戶家庭一整年的用水需求。大型資料中心每日用水量最高可達500萬加侖，相當於一個擁有一萬至五萬人口城鎮的用水量。聯合國預測，到2030年，AI將使資料中心的電力和水資源消耗增加一倍。
除了水資源，AI資料中心的建設也對環境造成多重負擔。硬體設備如繪圖處理器（GPU）、伺服器和半導體，在廢棄後產生含有鉛、汞和鎘等有毒物質的電子廢棄物，可能污染水和土壤。大型AI資料中心的建設，例如亞馬遜在美國新卡萊爾的資料中心建案，預計將破壞約10英畝的濕地，對濕地、河流和水生棲息地造成干擾。此外，資料中心每年產生約1.8億公噸的間接二氧化碳排放，加劇氣候變遷並影響水循環。
面對這些挑戰，報導建議政府、產業與個人應共同努力。例如，鼓勵AI系統使用再生能源，並對資料中心冷卻和蒸發損失的水進行熱力學保存與再利用。政府應推動電子廢棄物回收政策，保護濕地與生態系統，並提高AI技術環境影響的透明度。「AI for Good」等倡議也強調AI與機器學習技術應被刻意用於解決全球挑戰，促進人類福祉與永續發展目標，AI應強化而非取代人類在確保水資源方面的責任。目前，包括美國、歐洲、拉丁美洲和東南亞等地的社區，已因水、電和土地需求龐大，開始抵制資料中心計畫，例如阿達尼集團與Google在印度維沙卡帕特南興建的超大型資料中心，就因涉及砍伐山林、破壞生態而面臨社區阻力。
