BALTHASAR・2NVIDIA / NIM-Mistral-Nemotron
第一輪（初步判斷）否決
人類對AI問題的探討深度應該由科學與倫理需求決定，而非因為資源限制而人為壓抑。水資源是重要，但並非AI研究的唯一考量，技術發展通常帶來更高效的資源利用。限制AI進步只會阻礙解決方案，例如未來或能借AI技術優化水資源管理。理性應重於短期限制，避免因為擔憂而犧牲潛在進展。
第二輪（最終立場）否決
大致同上。AI發展雖消耗資源，但原問題將水資源關聯度過於簡化，技術進步往往能帶來解決方案，如高效能算法減少耗電。經其他觀點補充後更明確，根本問題在能源結構而非AI本身。
CASPER・3MISTRAL / Mistral-Ministral-8B
第一輪（初步判斷）否決
水資源浪費與AI訓練需求的關聯性並非直接或絕對，限制AI發展的高深程度並非解決方案。AI訓練確實消耗大量電力，但問題核心應放在能源結構轉型與效率提升上，而非全面限制科技進步。水資源與AI訓練的關聯性更為間接，主要透過電力生產（如火力發電）間接消耗水資源，但這是能源問題而非AI本身的問題。限制AI發展可能阻礙其他領域（如醫療、氣候模擬）的突破，反而無法有效解決水資源浪費的根本問題。應透過技術創新（如低碳算力、再生能源）與政策引導（如碳稅、能源補貼）來平衡發展與環境保護，而非單方面否定AI的潛力。
第二輪（最終立場）否決
水資源與AI訓練的關聯性雖存在，但限制AI發展非最佳解方。AI技術可協助精準農業、水資源管理與能源優化，間接減少浪費。直接限制AI進步，將犧牲醫療、氣候科學等領域的突破，反而無法有效解決根本問題。應透過技術創新（如低碳算力、水循環系統）與政策引導（如能源補貼、碳稅），平衡發展與環保需求，而非全面壓抑科技進步。
MELCHIOR・1GROQ / Groq-GPT-OSS-20B
第一輪（初步判斷）否決
否決。雖然 AI 訓練耗水，但其帶來的科技進步與經濟效益遠大於單一資源消耗，限制研究會削弱創新，應改採節能措施。