人工智慧（AI）正在推動半導體製造與高效能運算資料中心的空前成長。相較於電力需求攀升，另一項橫跨整個 AI 生態系的挑戰較不為人所見：水資源。Exyte 專家 Hartmut Schneider 與 Manfred Engelhard 說明，為何水正成為 AI 價值鏈中的策略性資源，以及工程解決方案如何協助營運商在節水與能源效率之間取得平衡。

 

對 AI 晶片與運算能力的需求正快速加速。半導體晶圓廠在製程中需要大量超純水（UPW）。AI 資料中心則仰賴冷卻系統來排除快速增加的運算負載所產生的熱能。同時，氣候模型顯示，水資源壓力地區正變得愈來愈普遍，使得永續水資源管理成為新建設施日益重要的考量。 
 

AI 從生產到營運皆推升用水需求 


對 AI 的日益增長需求，早在晶片進入資料中心之前便已開始。積體電路（IC）製造本質上就需要超純水（UPW）來支援半導體製程，例如濕式清洗、濕式蝕刻，以及化學機械平坦化（CMP）。隨著製程節點愈來愈小、製造複雜度提升，用水需求也進一步增加。先進封裝技術帶來額外的製程步驟，也進一步提高用水量。產業預測指出，全球半導體製造產能在本十年結束前將持續強勁成長，而其中很大一部分成長與 AI 應用有關。  

對 Exyte 半導體技術管理資深總監 Hartmut Schneider 而言，必須在設施設計初期就納入水資源管理，以在節水與能源需求之間取得平衡。

「大部分的產能成長將來自 AI，這會增加每片晶圓的用水需求，」Exyte 半導體技術管理資深總監 Hartmut Schneider 表示。該公司在全球半導體專案中都觀察到這一趨勢，並與客戶合作，在設施設計、建造與營運階段評估有效降低淡水消耗的策略。 

 

水回收將挑戰轉化為機會 

該產業並非從零開始。半導體設施內已有多種技術可用於降低淡水消耗。根據 Exyte 的分析，領先同業的晶圓廠可透過先進的廢水回收概念，將回收率提升至 85% 以上。隨著 AI 驅動的需求持續成長，改善用水表現將需要對現有晶圓廠進行投資，同時在新建設施中導入可行的最高回收率。  

「要透過先進處理與回收概念達成如此高的水回收率，挑戰在於判斷哪一種技術組合，能在節水效益與達成目標所需能源之間取得適當平衡，」Schneider 表示。 

水回收策略可包括廢水分流、末端處理（EOP）水回收、零液體排放（ZLD）系統、用於從高濃度廢物流中回收水的鹵水管理，以及針對新興污染物的處理技術。最佳解決方案取決於場址的特定條件與專案需求。 

這正是 Exyte 在整個專案生命週期中為客戶提供支援之處。作為提供先進半導體設施的全球 EPC 公司，Exyte 協助客戶評估新建與既有晶圓廠的水回收策略，在實施前找出最合適的方法。 

「水資源管理需要在設施設計初期納入考量。 及早規劃有助於營運商在施工開始前，了解不同回收概念對用水量與能源需求的影響，」Schneider 補充道。 
 

AI 資料中心也面臨自身的用水挑戰 

關於 AI 基礎設施的討論通常著重於用電量。然而，隨著運算密度持續上升，水資源也變得同樣重要。預計 AI 工作負載將占資料中心需求未來成長的大部分，並大幅提高下一代設施的冷卻需求。 

Manfred Engelhard 認為，水與能源之間的權衡，是設計新一代 AI 資料中心時的關鍵考量。

「若沒有強化散熱移除技術，到 2030 年，全球資料中心的冷卻用水量可能超過 5,500 億公升，」Exyte 資料中心技術管理資深總監 Manfred Engelhard 表示。

AI 伺服器內部日益提高的功率密度會產生更多熱能，使先進冷卻技術成為必要。根據地點與營運需求，營運商可在濕式冷卻塔、混合式乾式冷卻器（HDC）或氣冷式冷水機組（ACC）之間選擇。每種方案在用水量與能源消耗之間都呈現不同的平衡。濕式冷卻具備高能源效率，但會消耗大量水資源；而氣冷式系統則可完全免除冷卻用水需求，但耗電量較高。混合式乾式冷卻則提供折衷方案，在維持良好能源表現的同時，大幅降低用水需求。  

「沒有一體適用的解決方案。最有效的冷卻概念取決於當地條件，包括氣候、水資源供應與能源基礎設施，」Engelhard 表示。「在缺水地區，降低用水量可能會成為主要的設計目標，而其他地區則可能優先考量能源效率。資料中心的無水冷卻不僅可行，在某些地點也已相當普遍。例如德國法蘭克福的當地法規便要求採用乾式冷卻技術。」 
 

水與能源的權衡 

法蘭克福的例子突顯了一項在永續基礎設施討論中經常被忽略的挑戰。節省用水往往需要額外的能源，而要將能源效率最大化則可能需要更高的用水量。這種權衡也反映出部門耦合解決方案日益重要，也就是將基礎設施系統視為彼此互聯，而非各自孤立最佳化。  

「沒有放諸四海皆準的冷卻方案。降低用水量往往會提高能源需求，這表示營運商必須一併評估這兩種資源及其成本——無論是在財務層面還是社會層面——而不是只針對其中一項進行最佳化，」Engelhard 補充說道。 

同樣的原則也適用於半導體設施。較高的水回收率通常需要更先進的處理系統，而這些系統會消耗更多電力。因此，問題已不再是如何分別將用水或能源消耗降到最低，而是如何根據設施的具體條件，同時將兩者最佳化。 
 

為更具韌性的未來而進行工程設計 

根據 Schneider 與 Engelhard 的說法，未來的數位基礎設施專案將愈來愈需要把水與能源一併納入考量，而非視為彼此分開的挑戰。預期 AI 將持續帶動半導體晶圓廠與資料中心的需求，進一步加劇對天然資源與公用事業基礎設施的壓力。  

經驗證的解決方案其實已經存在。水回收策略可大幅降低半導體設施對淡水的需求，而先進冷卻概念則可降低資料中心的用水量。關鍵在於為每個地點選擇正確的方法，並在專案開發初期就整合這些決策。 

對 Exyte 而言，這使水資源韌性不僅是環境層面的考量，更是一項工程挑戰。隨著客戶在全球擴增半導體製造產能與 AI 基礎設施，能否在節水與能源效率之間取得平衡，將成為專案成功中愈發重要的因素。Exyte 透過工程研究與技術評估，協助客戶找出最適合的水資源使用與能源需求平衡。 
 

關於專家 

Hartmut Schneider 是 Exyte 半導體技術管理資深總監，專精於半導體製程技術、設施設計與製造基礎設施。 

Manfred Engelhard 是 Exyte 資料中心技術管理資深總監，專注於先進冷卻概念、能源效率與資料中心基礎設施開發。 
 

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