AI Data Center ใช้น้ำมากแค่ไหน? แล้วจะบริหารจัดการอย่างไรให้ยั่งยืน

เมื่อกล่าวถึง AI Data Center หลายคนมักนึกถึงการใช้ไฟฟ้าปริมาณมหาศาล แต่ในความเป็นจริง “น้ำ” เป็นอีกหนึ่งทรัพยากรสำคัญที่มีบทบาทต่อประสิทธิภาพและความยั่งยืนของศูนย์ข้อมูล

เนื่องจากเซิร์ฟเวอร์ AI และ GPU ประสิทธิภาพสูงสร้างความร้อนจำนวนมากตลอด 24 ชั่วโมง ระบบทำความเย็นจึงกลายเป็นหัวใจสำคัญของการดำเนินงาน และระบบ Cooling Tower ยังคงเป็นเทคโนโลยีที่ได้รับความนิยมในศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ทั่วโลก

AI Data Center ขนาด 100 MW ใช้น้ำมากเพียงใด

สำหรับ Data Center ขนาดประมาณ 100 เมกะวัตต์ (MW) ที่ใช้ระบบหล่อเย็นแบบ Cooling Tower จะมีการหมุนเวียนน้ำภายในระบบประมาณ 350,000–450,000 ลูกบาศก์เมตรต่อวัน

อย่างไรก็ตาม น้ำส่วนใหญ่เป็นการหมุนเวียนภายในระบบ ไม่ใช่น้ำที่ถูกใช้อย่างถาวร

น้ำที่สูญเสียจริงแบ่งออกเป็น 3 ส่วนหลัก ได้แก่

• การระเหย (Evaporation) ประมาณ 5,300–6,200 ลูกบาศก์เมตรต่อวัน
• การระบายน้ำทิ้ง (Blowdown) ประมาณ 1,300–2,100 ลูกบาศก์เมตรต่อวัน
• การฟุ้งกระจายของละอองน้ำ (Drift) ประมาณ 40–80 ลูกบาศก์เมตรต่อวัน

ดังนั้น ศูนย์ข้อมูลจึงจำเป็นต้องเติมน้ำใหม่ (Makeup Water) เพื่อชดเชยน้ำที่สูญเสีย โดยทั่วไปอยู่ที่ประมาณ 6,900–7,500 ลูกบาศก์เมตรต่อวัน เท่ากับการใช้น้ำประมาณ 11,500–12,500 ครัวเรือน หากใช้สมมติฐานว่า 1 ครัวเรือนใช้น้ำเฉลี่ย 600 ลิตรต่อวัน หรือ 0.6 ลูกบาศก์เมตรต่อวัน

ภายใต้การเดินระบบที่มีค่า Cycles of Concentration (CoC) ประมาณ 5 Blowdown Recovery ช่วยลดการใช้น้ำได้อย่างไร

แนวทางที่ผู้ให้บริการ Data Center ชั้นนำทั่วโลกนำมาใช้ คือการนำน้ำ Blowdown ซึ่งเดิมต้องปล่อยทิ้ง กลับมาผ่านระบบบำบัด เช่น Ultrafiltration (UF) Reverse Osmosis (RO) เพื่อรีไซเคิลกลับมาใช้ใหม่

ระบบดังกล่าวสามารถกู้คืนน้ำได้ประมาณ 80–90% ของน้ำ Blowdown ส่งผลให้ความต้องการน้ำเติมจากภายนอกลดลงเหลือประมาณ 5,800–6,300 ลูกบาศก์เมตรต่อวัน เท่ากับการใช้น้ำประมาณ 9,700–10,500 ครัวเรือน

นอกจากช่วยลดการใช้น้ำจืดแล้ว ยังลดต้นทุนการจัดหาน้ำและลดปริมาณน้ำทิ้งสู่สิ่งแวดล้อมอีกด้วย

AI Data Center ยุคใหม่กำลังใช้น้ำน้อยลง

แนวโน้มของ Hyperscale AI Data Center ในปัจจุบันไม่ได้หยุดอยู่เพียงการรีไซเคิลน้ำ แต่กำลังพัฒนาระบบหล่อเย็นให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง

เทคโนโลยีที่ได้รับความนิยม ได้แก่

• Direct-to-Chip Liquid Cooling (DLC)
• Warm Water Cooling
• Cooling Tower ประสิทธิภาพสูง
• ระบบควบคุมคุณภาพน้ำแบบ Real-Time

เมื่อสามารถเพิ่มค่า Cycles of Concentration (CoC) จากประมาณ 5 เป็น 6–8 ปริมาณน้ำ Blowdown จะลดลงอีกประมาณ 20–40% หากผสานกับ ระบบรีไซเคิลน้ำ Blowdown (UF + RO) การนำน้ำคอนเดนเสทจากระบบปรับอากาศ (HVAC Condensate Recovery) กลับมาใช้ ความต้องการน้ำเติมจากภายนอกสามารถลดลงเหลือเพียง ประมาณ 4,500–5,500 ลูกบาศก์เมตรต่อวัน เท่ากับการใช้น้ำประมาณ 7,500–9,200 ครัวเรือน ซึ่งต่ำกว่าระบบแบบเดิมอย่างมีนัยสำคัญ

น้ำกำลังกลายเป็นตัวชี้วัดสำคัญของ Data Center

ในอดีต ผู้ประกอบการมักให้ความสำคัญกับ Power Usage Effectiveness (PUE) ซึ่งใช้วัดประสิทธิภาพการใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูล แต่ปัจจุบัน Water Usage Effectiveness (WUE) ได้กลายเป็นอีกหนึ่งตัวชี้วัดสำคัญ โดยเฉพาะสำหรับ AI Data Center ขนาดใหญ่

ผู้ให้บริการระดับโลก เช่น Google, Microsoft และ Meta ต่างตั้งเป้าลดการใช้น้ำต่อหน่วยพลังงาน ผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบหล่อเย็น การรีไซเคิลน้ำ และการเลือกใช้แหล่งน้ำทางเลือก เพื่อให้การเติบโตของ AI เป็นไปควบคู่กับการใช้ทรัพยากรอย่างยั่งยืน

ในยุค AI การแข่งขันของ Data Center ไม่ได้วัดกันเพียงว่าใครมี GPU มากที่สุด หรือมีพลังประมวลผลสูงที่สุด แต่ยังรวมถึงความสามารถในการบริหารจัดการ พลังงาน น้ำ และความร้อน อย่างมีประสิทธิภาพ

สำหรับประเทศไทย หากต้องการก้าวสู่การเป็น AI Data Center Hub หรือ Green Data Center Hub ของภูมิภาค การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านน้ำควบคู่ไปกับระบบไฟฟ้า พลังงานสะอาด และเทคโนโลยีทำความเย็น จะเป็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญที่ช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันในระยะยาว

กล่าวได้ว่า “AI ไม่ได้ต้องการเพียงไฟฟ้า แต่ยังต้องการน้ำที่บริหารจัดการอย่างชาญฉลาด” และประเทศที่สามารถใช้ทรัพยากรทั้งสองอย่างมีประสิทธิภาพ จะเป็นประเทศที่ได้เปรียบในการแข่งขันของเศรษฐกิจ AI ในอนาคต.