新加坡：部分半導體公司和數據中心正在採取措施，以降低用水量。
此舉是因為數據中心和晶片製造行業屬於高度耗水產業，在晶片製造和冷卻運行過程中需要大量的水資源。
降低用水量
生產半導體晶圓涉及約 1,000 個製造步驟，其中部分步驟需要超純水，以防止極微小的雜質污染工藝。
在聯電（UMC）位於巴西立（Pasir Ris）的晶圓廠中，每天使用約 10,000 立方米的新生水（NEWater）。
這些水在被處理成用於晶片製造的超純水後，會被收集、處理並重複利用。
聯電新加坡高級晶圓廠總監 Thomas Tey 表示：「如果我們能優化並減少工藝步驟中的用水量，就能節省大量的水。」
通過對不同廢水流進行分類，該晶圓廠能夠回收其使用水量的近 70%。
其水效和回收計劃每年可回收 390 萬立方米的水——足以填滿約 1,560 個奧運標準游泳池。
Tey 先生表示：「我們實際上對廢水進行了精確的分類。」
他補充道：「我們擁有近 20 條廢水管道，每條管道使用不同類型的水處理系統，因此我們可以產出不同等級的水，並將其重新用於不同的操作。其中一些可以用於工藝步驟，另一些則可用於冷卻塔等輔助操作。」
該公司正在探索基於膜的處理技術，包括去除污染物的反滲透技術，以及利用電力去除溶解雜質的電去離子技術。
該公司表示，將先進的過濾和拋光技術相結合，可以進一步增加能夠以更高質量標準重複利用的水量。
更智能的冷卻系統
支持從視頻流媒體到人工智慧等服務的數據中心，同樣嚴重依賴水來保持伺服器冷卻。
雲計算公司 OVHcloud 並沒有使用空調冷卻整個房間，而是將冷水直接循環到處理器中。
該公司表示，由於組件會產生大量熱量，定向冷卻的效率更高。
它補充說，該系統使用水量保持在行業標準以下。
該公司正在探索智能傳感器和 AI 驅動的分析技術，據稱這可以將用水量降低高達 30%。
OVHcloud 亞太地區數據中心負責人 Thiru Prakassh 表示，該技術還能將功耗降低高達 50%。
他補充道：「我們在數據中心內部部署了智能傳感器，從伺服器、機架以及冷卻系統中獲取數據，並將其放入『數據湖』中。」
「隨後，我們使用 AI 進行預測性分析。這樣我們就能根據晝夜情況，看出哪裡負載高，哪裡負載低，從而根據需求注入水。」
該公司還計劃利用當地氣象站的數據，實時微調冷水需求以實現精準冷卻。
