数据中心与AI用水问题被夸大

# 数据中心恐慌被过度夸大 来源：https://www.theatlantic.com/ideas/2026/06/ai-data-center-electricity-water/687521/ 数据中心据称是一场彻头彻尾的灾难：它们消耗大量水资源，给电网带来压力，推高电价，却几乎不带来任何回报。难怪根据近期的一项盖洛普民意调查（https://news.gallup.com/poll/709772/americans-oppose-data-centers-area.aspx），71%的美国人反对在他们所在地区新建AI数据中心。两党政客都在提议暂停新建设施，而过去批准建设的当地官员也因此输掉了连任选举。 佛罗里达州州长罗恩·德桑蒂斯最近捕捉到（https://www.youtube.com/watch?v=dABFuNqHlyc）一种普遍情绪，认为为了驱动AI而建设新数据中心毫无意义："哦，我们必须建个数据中心，然后让你多花钱，就因为我们想搞些视频，把你的头PS到马龙·白兰度身上，让你变成唐·科莱昂。" 但数据中心恐慌是被过度夸大了。大多数抱怨夸大了数据中心的成本，并且忽略了这样一个事实：至少在有些情况下，它们确实能带来实实在在的好处。如果说说"不"是好的政治手腕，但这并不总是好的政策。 先说说数据中心不创造好工作这一说法。正如塔克·卡尔森上个月在他的节目中（https://www.youtube.com/watch?v=xTAJnJUos3g）所说，它们是"外包乙烯基的仓库，里面坐着的不是制造东西的人，而是计算东西的计算机。"当然，数据中心会带来短期的建设热潮——但"那不是永久性劳动力"，一个反数据中心政策组织的创始人Greg LeRoy告诉《Grist》（https://grist.org/energy/data-centers-are-facing-an-image-problem-the-tech-industry-is-spending-millions-to-rebrand-them/）。 来自《大西洋月刊》2026年4月刊：走进AI数据中心肮脏又反乌托邦的世界（https://www.theatlantic.com/magazine/2026/04/ai-data-centers-energy-demands/686064/） 数据中心可能不是1950年代式装配厂那样的就业机会——而且它们的推广者经常夸大其可能性——但新研究表明，它们确实以有吸引力的工资提供了不错的就业岗位。通过比较开放了数据中心的县与没有开放数据中心的类似县，经济学家Dany Bahar和Greg Wright发现（https://www.brookings.edu/articles/new-evidence-on-data-center-employment-effects/），这些开发使当地总体就业率提高了4%到5%。建筑行业就业率上升了11%，信息行业就业率上升了22%。数据中心提供的许多工作——电工、工程师和管道工的机会——恰恰是AI（目前）无法替代的那种。而且Bahar告诉我，填补这些职位的人往往是本地人，而不是从远方吸引来的新居民。Bahar和Wright发现，就业增长在建设阶段结束后至少持续了五到六年；在研究的县中，数据中心建设后的平均工资小幅上涨了3%到4%。 关于就业创造的抱怨可能也已经过时了。现有数据大多来自托管设施，其所有者基本上是出租空间给各公司计算机和硬件的房东。但AI时代的数据中心通常是"超大规模"设施，是谷歌和亚马逊等个别公司拥有和运营的大型项目。Bahar和Wright发现，超大规模中心创造的信息行业就业岗位远多于过去的托管中心。 进步政策研究所首席经济学家Michael Mandel告诉我，随着新数据中心吸引使用AI的企业，就业增长可能会进一步增加。将AI技术用于高级应用——如自动驾驶汽车和医学研究——的公司可能会受益于靠近这些数据中心，因为信息可以从源头发送得更快。对于大多数使用Claude或ChatGPT的人来说，这种差异微乎其微，但对于依赖大规模实时AI驱动决策的公司来说，延迟的微小差异至关重要。因此，驱动AI经济的各类企业很可能会在那些投资于数据中心的社区设立据点。 另一个关于数据中心的常见抱怨涉及它们的用水量。批评者认为，AI每年浪费数十亿升水，这是一场"环境正义危机"（https://blog.nwf.org/2026/05/the-ai-data-center-boom-is-an-environmental-justice-crisis/）。食品与水观察组织以AI"对水的巨大渴求"为由，呼吁禁止新建数据中心，该组织与其他200个环境组织去年敦促国会（https://www.foodandwaterwatch.org/wp-content/uploads/2025/12/Org-Letter_-National-Data-Center-Moratorium.pdf）这样做。一些科技公司拒绝披露其用水量，进一步加剧了这些抱怨。在最近的一次国会听证会上，众议员亚历山大·奥卡西奥-科尔特斯声称，佐治亚州的一个Meta数据中心严重破坏了当地供水，导致居民无法饮用干净的水——她举起盛满棕色浑浊水样的水罐作为道具。 数据中心确实用水。它们基本上是密集排列的高性能计算机仓库，计算机运行时会产生热量。大多数数据中心——虽然不是全部——使用水进行冷却。但其中许多采用"闭式循环"（https://www.itpro.com/infrastructure/data-centres/data-center-water-consumption-is-skyrocketing-but-microsoft-thinks-it-has-a-solution-the-companys-new-closed-loop-cooling-system-consumes-zero-water-and-could-save-millions-of-liters-per-year），实际上不会浪费太多水，因为水被反复循环用于同一目的。而且许多关于数据中心用水的统计数据具有误导性，因为它们也包括了"间接"用水。Substack作者Andy Masley发现了一个特别荒谬的例子：在一篇被广泛引用的论文中，AI据称"浪费"的水量居然包括了华盛顿州河流和湖泊中自然蒸发的水量。为什么？因为这些河流和湖泊被筑坝用于水力发电，这些电力继而（包括由数据中心在内的设施）使用。奥卡西奥-科尔特斯在佐治亚州指出的水质问题并不是数据中心建设的普遍特征，似乎只影响了四户家庭。 2023年，数据中心直接消耗了660亿升水。这个数字听起来令人担忧，但你会发现同年美国高尔夫球场使用了近2万亿升水。加利福尼亚州的杏仁农场用水量远远超过这个数字。在全国层面，目前所有数据中心加起来占全国淡水使用量的不到0.5%。 也许水资源稀缺的地区——比如亚利桑那州的凤凰城——应该三思是否建设水冷数据中心。但即使在这些地方，许多说辞也被夸大了。记者Karen Hao在其畅销书《AI帝国》中声称，智利一个城市的一个谷歌数据中心一年的用水量可能是整个城市人口年用水量的1000倍。而更准确的预测（https://andymasley.com/writing/empire-of-ai-is-wildly-misleading/#a-massive-factual-error-hao-claims-a-data-center-would-use-4500x-as-much-of-a-citys-water-as-the-actual-value）发现，该数据中心的用水量相当于该市约20%居民的用水量。（值得肯定的是，Hao后来承认（https://karendhao.com/20251217/empire-water-changes）她的计算严重失实。） 数据中心确实消耗了令人担忧的电力份额。能源系统工程教授Fengqi You告诉我，对能源供应的担忧"不容忽视"。但You也强调，"地点真的很关键。"许多正在建设数据中心的地方的电力供应超过了当前使用量。然而，其他一些地方的电网已经面临压力。如果新数据中心大幅推高需求而供应保持不变，价格可能会对所有用户，包括普通消费者上涨。 自数据中心成为持续关注点之前，美国就需要更多、更好的能源基础设施。"我们给一个本身并不繁荣的行业施加了压力，"经济学家Mandel说。但供应不足并非不可避免。批评者常常抓住弗吉尼亚州电价上涨的事实，该州数据中心占全州用电量的近40%。但在一些数据中心发展程度远低于弗吉尼亚的州——例如新泽西州和马里兰州（https://heatmap.news/energy/electricity-price-hub-pjm）——电价上涨得更快。而德克萨斯州建设的数据中心比弗吉尼亚还要多，却通过增加容量保持了较低的电价。 弗吉尼亚州的劳登县可能是判断数据中心如何影响所在社区的最佳地点。过去20年里，劳登县建成了5300万平方英尺的数据中心，计算能力超过整个北京。与批评者所相信的相反，劳登县的经验表明，当数据中心来到小镇时，经济会得到改善。 数据中心仅占该县土地面积的约3%，但却贡献了近一半的财产税收入——2026年预计为13亿美元。我问该县的首席发展官Buddy Rizer，这些收入对劳登县人民意味着什么。"我们得以建造了32所学校、16个消防站、6个图书馆、数英里长的道路、超过1000英亩的公园和娱乐设施，并启动了一个经济适用房计划，"他告诉我，"同时降低了我们公民的税率。"在过去十年中，劳登县将房主的财产税率削减了近三分之一。 收听：为什么人人都讨厌AI数据中心（https://www.theatlantic.com/podcasts/2026/05/why-everyone-hates-ai-data-centers/687355/） 这并不是说劳登县的转型全程一帆风顺。该县犯了一些错误，包括将噪音较大的数据中心划区离居民区太近。就连Rizer也承认，如果再来一次，他会"稍微不同地"做事。而且大多数吸引数据中心的地区不太可能像劳登县那样大规模建设。不过，Rizer说，他告诉其他县的同行，"拥有一两个数据中心可以使他们的税收收入在一年内翻倍。" 数据中心对地方政府来说到底有多有利可图，当然部分取决于它们如何被征税。劳登县对企业征收所谓的"有形个人财产税"，这使得该县除了按建筑面积征税外，还可以对数据中心内的贵重设备征税。全国许多县已经实施了类似的税收。相反，一些州为了吸引数据中心而提供销售税减免；如果这些减免过于激进，可能会抵消收益。 抵制数据中心的理由最终可能更多地与象征性成本有关，而非实际成本。这些不讨喜的超算仓库是人工智能赖以建设的物理基础设施。它们将一种其承诺与危险本可能显得抽象的技术具体化（https://www.theatlantic.com/technology/2026/06/data-centers-activism-ai-slop/687396/）。因此，它们成为美国人对AI所有恐惧的替代品：教育和工作的颠覆、模拟关系和机器生成艺术的前景。由参议员伯尼·桑德斯和奥卡西奥-科尔特斯提出的暂停法案以民粹主义方式表达了这些恐惧："我们不能坐视一小撮亿万富翁科技寡头做出将重塑我们经济、民主和人类未来的决定，"桑德斯说。 AI的未来可能显得神秘而令人生畏，围绕它的议题因此也显得陌生。相比之下，建设新数据中心的物流权衡则非常熟悉。这些一直是大型工业项目面临的挑战，并且可以通过类似的解决方案来解决。数据中心在某些社区有意义，在其他社区则不然。最好的问题可能不是*是否*建设，而是*在哪里*以及*如何*建设。