一份由 UNU Institute for Water, Environment and Health（UNU Institute for Water, Environment and Health）在 2026 年發布、名為「AI 能源使用之環境成本」的報告指出，人工智慧（AI）技術的快速發展正帶來巨大的水資源消耗。該報告警告，預估到 2030 年，全球 AI 的總耗水量可能將等同於撒哈拉以南非洲地區多達 13 億人口的年度用水量，凸顯其隱藏的環境成本。

AI 相關資料中心的用水主要來自三大方面。首先是為伺服器散熱所需的現場冷卻，由於 AI 晶片運作時會產生極高熱能，需要冷卻塔協助降溫。其次是發電所需的大量水源，因為 AI 資料中心的龐大電力需求，發電過程本身就會消耗大量水資源。最後，在製造專用圖形處理器（GPU）和微晶片時，也需要驚人的水量來冷卻機械設備。

報告也列舉了多個大型語言模型的具體用水情況。例如，訓練新一代的 GPT-5 模型，預計將耗費高達 10 億公升的水。而訓練 GPT-4 模型則已消耗約 6 億公升的水，這相當於滿足撒哈拉以南非洲 81,000 人的最低年度家庭用水需求，或是足以填滿 237 個奧林匹克標準游泳池。在用戶端，根據聯合國報告與研究，ChatGPT 每處理 10 到 50 個用戶指令（prompt），就會消耗約 500 毫升的水，相當於一瓶礦泉水。Google 的 Gemini 模型則在每個指令中耗水約 0.26 毫升，相當於五滴水。此外，生成 AI 影片可能耗水高達 4.1 公升，生成 AI 圖像則約需 29 毫升的水。

ChatGPT 自 2022 年推出以來，在短短五天內用戶數即突破百萬，不到兩個月更達到一億用戶，其快速普及與應用的同時，背後的水資源消耗問題也日益受到關注。