综述：AI驱动数据中心中的资源管理挑战：能源、水和材料约束的系统综述

《Resources》：Resource Management Challenges in AI-Driven Data Centers: A Systematic Review of Energy, Water, and Material Constraints

　　

人工智能（AI）的快速扩张加剧了对高性能数据中心的需求，导致能源、水和材料资源面临前所未有的压力。本批判性综述审视了AI驱动数据中心中与资源管理相关的新兴挑战，重点关注计算增长与环境约束之间的相互作用。该分析整合了能源效率、冷却技术和硬件设计方面的最新进展，同时强调了热管理系统日益增长的水足迹以及半导体制造和基础设施规模化所涉及的材料影响。分析不仅特别关注性能优化与可持续性之间的权衡，还关注当前用于评估资源效率的指标的局限性。本综述指出了文献中的关键空白，包括缺乏同时处理能源、水和材料流的综合框架。最后，本综述通过综合现有知识、批判性评估现有策略，并强调采用系统性方法的必要性，这些方法将技术创新与资源保护及长期环境韧性相结合，从而为更可持续的AI基础设施提供了路径见解。

1. Introduction
人工智能（AI）的快速扩张显著增加了对高性能数据中心的需求，导致能源、水和材料资源承受前所未有的压力。数据中心的能源消耗在2005至2010年间增长了56%，而单个AI搜索的能耗可比传统搜索高一个数量级。冷却系统的大量用水，如美国达尔斯市的数据中心用水占全市总用水量的约29%，凸显了水资源压力。此外，硬件制造依赖多种关键矿物和金属，并产生大量电子废弃物