服务器与民众的对立：为何美国会出现反对数据中心的抗议活动
就在几年前，数据中心还是数字经济中几乎不为人知的一部分。人们使用搜索引擎、社交网络、银行应用和云存储时，从未想过自己的照片、消息和文件究竟存储在何处。
然而，生成式人工智能的发展将服务器群转变为大型工业设施，这些设施需要发电厂、变电站、输水管道以及数百公顷的土地。
2026年7月18日，反对数据中心急速建设的抗议者在美国42个州发起了142场抗议活动。 据路透社报道，这是首次针对人工智能基础设施扩张而发起的全国性协调行动。 抗议者要求提高透明度、保护水资源、让社区参与项目审批，并要求企业对未兑现的承诺承担责任。
根据路透社/益普索（Ipsos）的调查，仅有14%的美国人愿意支持在自己所在社区建设人工智能数据中心。
不到三周的时间，这一问题便上升到了国家政策层面。 8月4日，得克萨斯州州长格雷格·阿博特下令，暂停批准所有希望接入该州电网的新数据中心，直至其通过专项审计。 得克萨斯州电力系统运营商ERCOT正在审核总装机容量约为474吉瓦的新用户并网申请。
其中约90%的潜在需求来自数据中心，而申报的装机容量是整个得克萨斯州历史最高峰值负荷的五倍多。
UA.NEWS将为您解析：为何数据中心已成为近年来主要的基建争议焦点之一，它们消耗多少电力和水资源，以及当地社区的担忧所在。
什么是数据中心，以及为什么没有它数字世界就无法运转
数据中心是指配备专用设备的建筑或建筑群，其中安置着服务器、信息存储系统、网络设备、蓄电池、备用发电机和冷却系统。
搜索引擎、社交网络、视频服务、云存储、网上银行、政府登记系统和企业系统都是通过数据中心运行的。 当用户发送消息、观看电视剧或向聊天机器人提问时，这些请求并非在抽象的“云端”中处理，而是在实体设备上进行处理。
根据国际能源署的数据，在现代数据中心中，服务器平均消耗约60%的电力。数据存储系统约占5%，网络设备则占5%左右。 制冷能耗占比从最高效的超大规模数据中心约7%，到较旧或效率较低的企业级数据中心超过30%不等。
问题并不在于数据中心的存在本身，而在于它们扩张的速度之快。 虽然数百万来自不同国家的人可以使用数字服务，但电力、用水、噪音以及新的输电线路却都集中于某个特定的城市或城镇。
为什么人工智能使电力需求急剧增加
常规互联网服务同样需要服务器，但生成式人工智能大幅提高了对计算能力的 demands。 大型语言模型的训练和运行需要数千个专用图形处理器。它们执行海量的运算，几乎不间断地运行，产生的热量远高于传统服务器。
根据国际能源署的最新预测，2025年全球数据中心将消耗约485太瓦时的电力。 到2030年，这一数字可能几乎翻一番——达到950太瓦时，约占全球电力总需求的3%。与此同时，主要面向人工智能的数据中心能耗可能增加三倍。
不过，单个处理器和算法的能效正在提高。 然而，节能带来的收益被用户数量的增长以及新型高能耗服务的出现所抵消——例如视频生成器、语音助手、大数据分析系统以及自主AI代理。
MEA明确指出，虽然单个任务的能耗有所降低，但由于技术的广泛普及，总体能源需求仍在持续增长。
美国数据中心的耗电量是多少
在美国，这一问题的规模尤为显著。根据美国能源部公布的伯克利劳伦斯国家实验室报告， 2023年，美国数据中心消耗了约176太瓦时的电力——约占该国总用电量的4.4%。
相比之下，2014年这一数字为58太瓦时。到2028年，用电量可能增至325至580太瓦时，即占美国总用电量的6.7%至12%。 这一范围如此之广，是因为新人工智能加速器的数量、服务器负载以及新设施的接入速度均存在不确定性。
单个大型AI数据中心的用电量可能相当于约10万户家庭的用电量。国际能源署指出，目前正在建设中的最大型数据中心群，其用电量可能高达前者的20倍。
对于电力系统而言，问题不仅在于总用电量。 数据中心全天候运行，需要稳定的电力供应。此外，它们往往集中分布在已具备光纤网络、变电站、廉价土地或税收优惠的特定地区。
数据中心本身可能只需两到三年就能建成，而发电厂、变电站和主干线的规划与建设则需要花费更长的时间。 正是这种时间差导致了接入排期，并迫使能源公司紧急投入数十亿美元用于电网扩建。
数据中心需要多少水
电力仅是资源足迹的一部分。服务器设备会持续散发热量，这些热量必须被带走。为此，数据中心采用空气冷却、液体冷却或蒸发冷却等方法。
在采用冷却塔的系统中，水吸收热量后会部分蒸发。这种方式虽然比纯空气冷却消耗的电力更少，但会产生持续的水需求。
据伯克利劳伦斯国家实验室估算，2023年美国数据中心直接消耗了约660亿升水，即约174亿加仑。 2014年，直接用水量为212亿升。
此外还存在间接水足迹。为服务器供电的燃煤和核电站也需要用水。 据伯克利实验室估算，2023年与美国数据中心电力供应相关的间接用水量接近8000亿升，约合2110亿加仑。
这些指标不应混为一谈。 直接用水发生在数据中心内部，可能会对当地自来水系统、水井或水体造成压力。间接用水则产生于发电厂，具体取决于数据中心从哪些来源获取电力。
此外，还需区分取水与用水。取出的水有时会回流至水体，尽管其温度或水质可能已发生变化。而被视为“用水”的，是指已蒸发或通过其他方式未回归当地水循环的水。
从全国范围来看，数据中心的用水量低于农业。但对于特定的干旱社区而言，每天额外的数百万升用水量可能成为关键问题。 夏季的情况尤为严峻：高温导致数据中心需要更多冷却水，居民更频繁地使用空调，而与此同时，水资源储备却在减少。
美国人为何抗议建设数据中心
当地居民的主要诉求在于，对于“社区将以土地、水资源和电力系统负荷为代价换取什么”这一问题，当局未能给出明确的答复。
企业承诺将带来税收、投资、建筑合同以及新的就业岗位。 与此同时，项目反对者担心电费上涨、风扇和变压器产生的噪音、备用柴油发电机造成的污染、绿地减少以及房地产价值下降。
据Data Center Watch的研究数据显示，在过去两年间，在美国，在社区的压力下，价值约180亿美元的数据中心项目被叫停，另有460亿美元的项目被推迟。 该组织统计显示，全美24个州至少有142个活动团体。他们最常提出的议题包括电价、用水量、噪音、绿地保护以及对房地产市场的影响。
公众态度也日益趋于批判。 根据皮尤研究中心（Pew Research Center）的调查，39%的美国人认为数据中心对环境的影响主要是负面的，38%的人认为其对电价有负面影响，30%的人认为其对附近居民的生活质量有负面影响。
与此同时，25%的受访者认为数据中心对当地劳动力市场有益，23%的人认为其有助于增加税收。 这表明，社会并不否认其潜在的经济效益，但越来越多人质疑这种效益能否抵消基础设施和环境方面的成本。
为何反对数据中心的阵营将左翼和右翼团结在了一起
对数据中心的抵制并不符合美国政治的传统划分。环保组织主要关注水资源、污染、排放和气候变化等问题。 保守派活动人士则批评针对科技巨头的税收优惠、对农村社区生活的干预，以及为建设输电线路可能实施的强制征地。
资金问题仍是双方共同关注的焦点。居民们担心，科技公司将获得优惠政策和廉价土地，而电网扩建的费用却要由普通消费者通过电费承担。
正因如此，7月18日的抗议活动波及了共和党和民主党控制的各州。抗议活动主要集中在得克萨斯州，但加利福尼亚州、佐治亚州、宾夕法尼亚州、佛罗里达州和印第安纳州也发生了抗议活动。 路透社指出，反对数据中心是当今少数几个能将持有不同政治观点的美国人团结起来的问题之一。
为何这一问题恰恰在近年来变得尤为突出
数据中心已存在数十年，但此前数字服务的增长在一定程度上被设备效率的提升所抵消。企业会更换旧服务器、整合负载，并建设更高效的超大规模数据中心。
人工智能打破了这种平衡。计算需求开始以超过处理器能效提升的速度增长。 与此同时，美国、中国、欧洲和中东国家开始将计算能力视为与半导体和能源并列的战略资源。
据国际能源署数据显示，2025年全球五大科技公司的资本支出已超过4000亿美元。到2026年，这一数字可能再增长75%。 其中大部分资金将用于服务器、芯片、数据中心和能源基础设施。
在数据中心集中分布于小片区域的国家，这一影响尤为显著。 例如，根据爱尔兰中央统计局的数据，2025年数据中心消耗了该国电表记录的总用电量的23%。而在2015年，这一比例仅为5%。
围绕水资源的冲突在美国以外也时有发生。在智利，环境法院要求重新审查谷歌位于圣地亚哥附近的数据中心许可，原因是该项目可能对该地区的水层造成影响，而该地区多年来一直饱受干旱之苦。 随后，谷歌决定调整项目方案，将冷却方式从水冷改为风冷。
能否在不损害社区利益的情况下建设数据中心
完全放弃数据中心是不可能的。它们保障着银行、医院、政府机构、通信系统、在线服务及科研平台的正常运行。人工智能还可应用于医疗、能源、天气预报及新材料研发等领域。
然而，并非所有数据中心对环境的影响都是一样的。 封闭式冷却系统允许同一冷却液循环利用多次。可以采用经处理的废水代替饮用水。数据中心可建在气候较凉爽的地区，在那里，设备在一年中的部分时间可利用外部空气进行冷却。
但并没有万能的解决方案。空气冷却虽然节水，但在炎热气候下可能需要消耗更多电力。水冷系统有时能降低能耗，但会加剧对当地水资源的压力。
因此，必须综合评估各方面因素：电力来源、用水量、当地气候、排放、噪音、新建输电线路的需求，以及在高峰时段暂时降低负荷的可能性。
美国的抗议活动表明，数据中心已不再是那些不起眼的“电脑仓库”。它们已演变为名副其实的重型基础设施——对电力、水、土地和网络的需求巨大。
这并不意味着必须停止人工智能的发展。但数字服务并非无形之物。每一个聊天机器人、视频生成器或云存储，都伴随着由特定地区承担的实体成本。
因此，核心问题已不再是人类是否需要数据中心。问题在于：应该在哪里建设数据中心？谁来承担必要基础设施的费用？数据中心将消耗多少资源？当地居民是否有权参与这些决策？
