汛情就是命令，责任重于泰山。习近平总书记明确指出：“党员干部要冲在前，基层党组织要发挥作用，让人民群众感到有依靠。”面对汛情，抢险救援、转移安置、灾后重建等工作，千头万绪。广大党员干部发挥先锋模范作用，挺身而出、冲锋在前，始终战斗在最前线，全力保障人民群众生命财产安全和社会大局稳定。

　　7月29日，K1178次列车从银川出发，7月30日因北京地区暴雨晚点，停靠在沿河城站停1站台。当天下午，列车晚餐供应已经短缺。17时左右，沿河城站为列车补给方便面100件、八宝粥20箱、矿泉水5件、火腿肠2箱、鸡蛋200个，免费为旅客发放。沿河城站是个只有3名工作人员的小站，物资很有限，加上被困的时间长，旅客的情绪开始激动。面对旅客的复杂情绪，乘务人员想到要发挥党员的带头作用。

　　银川客运段北京车队副队长 倪鹏：20点左右，我们通过广播召集车厢里面的旅客是否有党员、退役和现役军人，到餐车来集合，目的是发挥党组织作用，让大家共同攻坚克难，做好旅客的安抚工作。

　　很快，车厢里就聚集了13名党员，其中包括9名列车乘务人员和4名旅客。在大家的努力下，旅客的情绪得到缓解。7月31日14时30分，K1178次列车被告知在距沿河城站4公里处的沿河城村设置临时安置点，等待通知后进行人员转移。这时入党积极分子崔璐主动提出去探路，在沿河城车站站长彭天生的陪护下，两人出发了。

　　由于泥石流封路，转移很困难，旅客还是留在车上。8月1日10时，北京局500余名干部职工徒步向列车运送救援物资。16时，飞机开始空投救援物资，但是由于地形复杂，空投并不顺利。

　　银川客运段北京车队副队长 倪鹏：矿泉水箱子掉到马路上直接爆裂，方便面直接被吹走，因为方便面比较轻。最后他们选择把矿泉水投在了永定河的河床边，旁边就是永定河，而且当时河流非常急。

　　这时入党积极分子崔璐再一次主动提出去接空投物资。

　　8月2日6时41分，救援列车从沙城开车。8月2日10时40分，党员们组织乘客从滞留的K1178次列车上安全转移。8月2日17时20分，K1178次列车经过70多个小时的等待，841名旅客最终抵达北京北站。

　　“危难时刻，冲锋在前，我是党员，我先上。”从来都不是一句空洞的口号，而是铭刻在每个党员心中的庄严承诺。

　　河北涿州市码头镇向阳五村由于地势低、又紧邻北拒马河，是涿州受灾最严重的村之一。虽然这两天村子的水位逐渐下降，但部分地面仍有积水，在安置点的村民们因为惦记家里已经陆续回村。

　　乔联杰是向阳五村的党支部书记，也是一名老党员，汛情以来因为连夜工作看着有些疲惫。这两天随着回村的居民变多，乔联杰也越来越忙。大水一退，他就赶紧调配力量对村里的道路进行清淤，这也是向阳五村当前最紧要的工作。

　　为了更高效有序的工作，村里党员们就地开了个党员会，然后快速行动起来，一天半的时间，村里的路就清理了大半。乔联杰每天都在村里转，时刻留意进度，希望能早点把家园收拾好，迎接村民回家。

　　村里党员们另一个任务，就是时刻关注有困难的村民，为他们提供帮助。村民李海英夫妻俩身体都不好，女儿在外打工，家里厚厚的淤泥没人清理。乔联杰找了几个年轻村民，一起给李大姐家帮忙，这让发愁的李大姐松了口气。

　　村里的地面很湿滑，淤泥中还夹杂着洪水冲下来的杂物，很容易扎脚。这两天，乔联杰就穿着这么一双拖鞋来回跑，他的雨鞋给了村民。

　　在大伙努力下，不到一个半小时，李大姐的院子清理出来了。虽然很累，可对乔联杰来说，最累的不是干活。这次水灾，村里有四户村民的房屋倒塌，其他村民家中也都有不同程度的损坏，这让乔联杰很难过。

　　河北涿州市码头镇向阳五村党支部书记 乔联杰：我不能当着他们掉眼泪，谁让咱们是党员，谁让咱们是干部。

　　尽管村里党员干部自己家中也有损毁，但在村民们面前他们要表现得乐观，帮大家树立信心，重建家园。

　　乔联杰日常的一天：30多个电话，清淤、消杀、物资筹集……事情千头万绪，但他和党员们一起，聚微力化险情，让村民们感到温暖。

　　一个个基层党组织就是一个个战斗堡垒。汛情发生以来，广大党员干部闻“汛”而动，勇于担当，带领群众迎难而上，共渡难关。越是雨急浪高，越见砥柱中流。目前，本轮降雨过程已经明显缓解，但防汛仍处在最吃劲的时候。各级党委政府仍需扛起责任，党员干部冲锋在前，取得抗洪救灾的最后胜利。

　　编辑丨马颐盟 郭长江 牛巧刚 赵园

　　摄像丨付鹏 李浩男 许国飞 陈朋

　　剪辑丨郑昱 苗佳亮

　　(央视新闻客户端) 【编辑:唐炜妮】

　　每经记者 姚亚楠 李蕾 每经编辑 彭水萍

　　和ChatGPT或其他生成式AI聊天，居然会引发对水资源的耗费？

　　两个看似八竿子打不着的事件，近期却因为一份科技巨头的报告而被联系在了一起。谷歌近期发布的2023年环境报告显示，其去年的用水量同比显著增加了20%，达到56亿加仑，而其中绝大部分都被用于为该公司的数据中心散热。

　　这并不是个例。2023年初，由OpenAI打造的ChatGPT火遍全球，一跃成为人工智能领域的现象级应用，也引发了全球互联网公司的AIGC军备竞赛。

　　要对AI进行大量训练，也就意味着需要更强的算力中心和与之匹配的散热能力。在AI快速进步的道路上，对水资源的消耗也不断加码升级。

　　对此，有专家告诉《每日经济新闻》记者，整体来看，当前数据中心耗水已经成为制约数据中心快速发展的因素之一，并呼吁尽快为数据中心用水建立一套规范、统一的标准与利用效率评价方法，“这将成为数据中心实现绿色低碳发展的又一关键标准工具”。

　　谷歌去年消耗56亿加仑水

　　　近日，科技巨头谷歌发布了2023年的环境报告，其中一项数据引发了行业和市场的广泛关注。该报告显示，在“用水量”这一项，谷歌在2022年消耗了56亿加仑的水。

　　如果这样说大家没什么概念，我们可以做一个更直观的对比：有第三方统计显示，56亿加仑，约等于国内某一线城市全年的用水量，或者是全球每天饮用水的1/4。也有人称，这水量相当于37个高尔夫球场的用水量，大概能装满一个半西湖。

　　更令人担心的是，这一数字比谷歌去年的报告增加了20%。虽然谷歌表示，其目标是在2030年补充其办公室和数据中心消耗的120%的淡水，不过根据这份报告，目前的补充率只有6%，与目标相去甚远。

　　如此大的用水量，不禁令人好奇：作为一家科技公司，谷歌什么业务如此耗水？答案是：为数据中心散热。

　　报告显示，在56亿加仑耗水中，有52亿都被用于该公司的数据中心，清晰地显示了运行大型数据中心要付出的环境成本。

　　有专业人士指出，用水量增长20%与谷歌计算能力的增长大致一致，而谷歌计算能力的增长主要是由人工智能推动的。换句话来说，自去年ChatGPT和生成式人工智能技术火爆全球以来，谷歌的用水量也开始显著上升，而对AI的大量训练成了数据中心耗水的核心原因。

　　卡罗拉多大学与德克萨斯大学的研究人员在一篇《让AI更节水》的预印论文中也发布了训练AI的用水估算结果，显示训练GPT-3所需的清水量相当于填满一个核反应堆的冷却塔所需的水量。ChatGPT(在GPT-3推出之后)每与用户交流25~50个问题，就得“喝下”一瓶500毫升的水来降温。

　　除了谷歌，另一个巨头Meta在美国亚利桑那州建设了数据中心，仅2022年用水量超过260万立方米(约6.97亿加仑)。随着全球人工智能军备竞赛的持续升级和大量科技公司竞相建设新数据中心，其消耗的水量很可能会继续上升。

　　企业尝试用各种方法散热

　　　大洋彼岸的科技巨头如此“吃电喝水”，国内人工智能公司用水量情况如何呢？记者查阅了几家人工智能公司、数据中心的公开信息，发现关于它们用水情况信息很少。

　　“此前我们对数据中心绿色节能的关注点主要在能源消耗方面，比如，耗电量以及电能利用效率指标是数据中心最受关注的标签，水作为自然资源，关注的不多，并且用水量指标受气候条件、温湿度、水质等各方面因素影响大，统计比较少。”吕天文告诉记者。

　　近年来，随着数据中心的规模越来越大，以冷水系统作为冷源的大型数据中心的耗水量、水源问题开始引发关注，如何减少数据的耗水量，降低WUE(水资源使用效率)值在业界被广泛讨论起来。“整体来看，当前数据中心耗水已经成为制约数据中心快速发展的因素之一，国内很多地方已经将耗水作为了数据中心的重要考核指标。”中国通信工业协会数据中心委员会常务副理事长、中国IDC圈创始人CEO黄超表示。

　　《每日经济新闻》记者注意到，近日，北京市发展改革委修订印发了《关于进一步加强数据中心项目节能审查的若干规定》，其中就新增了关于引导数据中心充分利用再生水的内容：再生水输配管网覆盖范围内的数据中心，设备冷却水、机房加湿等非生活用水应采用再生水。

　　吕天文向记者介绍称，为了节约宝贵的自来水资源，很多企业尝试用各种方法为数据中心散热，例如，微软曾尝试部署海下数据中心，Facebook数据中心选址北极圈附近，阿里云千岛湖数据中心使用深层湖水制冷，“但上述方法总是会带来新的问题，目前国内数据中心的用水主要使用的还是自来水，近几年政府层面更鼓励数据中心企业利用中水。”

　　今年以来，AIGC的爆火使得科技公司竞赛正不断加码，国内大模型创业也进入狂飙，来自AI公司、大厂的创业派，以及来自高校、研究机构的学院派加速涌入“百模大战”，科技部新一代人工智能发展研究中心发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，截至今年5月末，全国参数在10亿规模以上的大模型已发布79个。

　　液冷有望成制冷领域主力

　　　数据中心作为传输、储存、处理数据资源的新型基础设施，其用水量随着AI竞赛的升级也迎来新一波增长，“AI大模型训练需要算力更高，相应的能耗也就更大，AI芯片和AI服务器的发热量相比传统服务器也更大。数据中心的水消耗最主要还是用来蒸发散热了，所以随着能耗、发热量的增加，耗水必然会增加。”黄超向记者介绍称。

　　在采访中，吕天文建议相关部门尽快为数据中心用水建立一套规范、统一的标准与利用效率评价方法，这将成为数据中心实现绿色低碳发展的又一关键标准工具。

　　“目前国内对WUE指标还没有广泛的统一标准，现在较多聚焦在PUE层面，但其它如芯片能耗的控制、算法层面的节能，以及我们讨论的耗水问题，都不是简单的PUE能够代表的。”黄超表示，进一步节能至少需要在数据中心选址、供配电设计、可再生能源利用、余热回收、雨水/废水利用、芯片节能、软件节能等全方面去做，最终实现在整体层面上的节能。

　　在高密度、高能耗的数据中心庞大需求下，制冷领域技术的革新也开始涌现，一个加速的趋势就是，液冷出现且有望逐步成为制冷领域的主力。

　　冷液冷技术是指使用液体取代空气作为冷媒，与CPU、芯片组、内存条以及扩展卡等发热部件进行热交换，带走热量的技术。相比于传统的风冷技术，液冷技术的制冷效率更高，可有效降低制冷系统的运行能耗，使数据中心PUE达到1.3 以下。

　　“我国幅员辽阔，各地气候条件差异大，各地数据中心的制冷需求也不尽相同，因此，制冷技术的普适性很重要。”吕天文认为，液冷技术恰恰能无视海拔、地域的差异，同时余热还可以创造经济价值。

　　从市场规模来看，根据赛迪顾问的数据，2019年我国液冷数据中心市场规模为260亿元，预计2025年可达到1283.2亿元以上。记者注意到，出于数据安全的保护，数据中心基础设施的供应方面存在一定的地域壁垒，目前国外厂商的产品的应用主要以其本国市场为主，国内市场的主要玩家有曙光数创、华为、阿里巴巴、浪潮信息、广东合一等。

　　吕天文告诉记者，得益于中国AI具体实践、5G创新应用的快速推广，中国公司的液冷技术目前在国际竞争中处于前列，国外掌握液冷技术的企业比较分散，其产品还处于比较早期的技术性验证阶段，投入商用的相对较少。他判断，由于风冷技术适用于中小规模的中低密度数据中心，因此不会完全被取代，未来，市场中风冷和液冷将会共同发展，出现一段共存的局面，长远来看，液冷产品的市场份额会不断扩大，逐渐成为主流。

　　黄超同样认为，当前液冷是面对AI高密度需求的最佳制冷方式，“但这项技术还处于起步阶段，面临初期部署成本高、产业链不完善、定制化要求高、机房建设要求高等众多问题，还需要产业进一步解决。”他表示。 【编辑:刘阳禾】