AI数据中心与财富集中

# AI数据中心与财富集中 - Schneier谈安全 来源：https://www.schneier.com/blog/archives/2026/07/ai-data-centers-and-the-concentration-of-wealth.html *本文与Nathan E. Sanders合著，原文载于《卫报》(https://www.theguardian.com/commentisfree/2026/jul/09/ai-datacenter-company-politics)。* 反对AI数据中心已成为美国政治的一个主要议题，令人惊讶的是，这种反对并**不**沿党派界限**分化**(https://grist.org/politics/data-center-ai-bipartisan-backlash/)(https://www.nytimes.com/2026/05/01/us/politics/liberals-conservatives-data-centers.html)。我们赞赏人们就任何问题进行建设性辩论，并同意社区需要评估这些数据中心带来的经济利益是否值得其代价。尽管如此，我们担心对数据中心的关注会掩盖AI对人们生活的更大影响：AI公司的权力集中，以及它们广泛的政治和金融影响力。 地方对数据中心的反对，基于对住房紧张时期土地资源错配、本已高企的能源价格面临**压力**(https://www.consumerreports.org/data-centers/ai-data-centers-impact-on-electric-bills-water-and-more-a1040338678/)，以及局部环境影响的合理担忧。与其他消耗资源和污染环境的工业设施不同，数据中心创造的**就业**(https://www.brookings.edu/articles/new-evidence-on-data-center-employment-effects/)非常少。美国对数据中心的反对似乎以低收入社区最为**激烈**(https://www.bloodinthemachine.com/p/working-class-neighborhoods-are-resisting)，这反映了对一种不公平交易的正当愤慨：科技公司和开发商通过剥削当地资源获利，却**几乎**(https://www.businessinsider.com/data-centers-tax-subsidies-jobs-ohio-2025-5)不给回报。在全球范围内，如果使用量加速增长，其**碳足迹**(https://www.technologyreview.com/2025/05/20/1116327/ai-energy-usage-climate-footprint-big-tech/)可能会变得不可持续。而这一切都是为了支持一种许多人担心会传播错误信息、夺走工作，甚至给人类带来生存风险的技术。 对某些人来说，反对数据中心可能是表达对AI的关切、不赞成甚至愤怒的唯一具体机制。问题在于，这可能正是AI公司所期望的。当它们认为重要时，它们能够克服抗议，并能接受相当一部分提案被否决。更重要的是，将政治对手的焦点集中在数据中心问题上，掩盖了它们所追求的更大目标。 尽管仅今年一年，美国公司就在数据中心基础设施上投入了惊人的**七千五百亿美元**(https://about.bnef.com/insights/data-centers/ai-data-center-build-advances-at-full-speed-five-things-to-know/)，但这项投资应该被**正确看待**(https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-telecom-outlooks/hardware-consumer-tech-outlook.html)。例如，企业软件市场规模约为这个数字的两倍。而且，与这些公司真正想要的东西相比，这还算小的。 AI公司的目标是攫取**整个行业**(https://www.businessinsider.com/microsoft-ceo-warns-ai-winners-hurt-whole-industries-satya-nadella-2026-6)创造的全部价值。可以说，该技术已经征服了客户服务和消费者销售领域。但更大的目标就在眼前，例如企业软件开发、创意设计、管理，甚至法律服务。在AI公司及其盟友的未来愿景中，AI将取代**教师**(https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/melania-trump-robot-humanoid-robot-white-house-video-rcna265192)和**医生**(https://www.washingtonpost.com/technology/2026/06/04/inside-trump-backed-push-bring-ai-doctors-into-american-medicine/)。这些公司宁愿花时间对抗关于它们建设计算基础设施速度的阻力，也不愿处理其产品应如何在这些领域使用，或这些领域应如何免受其产品影响的问题。 虽然反对数据中心的运动在建立广泛**吸引力**(https://news.gallup.com/poll/709772/americans-oppose-data-centers-area.aspx)方面取得了成功，但在美国的有效性喜忧参半。它们似乎在组织反对**投机性**(https://newsletter.semianalysis.com/p/stop-saying-half-of-2026-us-datacenter)、早期阶段的数据中心提案时最为成功，而这些提案实际落地的可能性相对较低。与此同时，处于后期阶段、资金充足的数据中心项目已被证明拥有克服地方反对的资源。在密歇根州萨林镇，一个由OpenAI和Oracle支持的设施正在**破土动工**(https://www.detroitnews.com/story/news/local/michigan/2026/06/01/openai-ceo-sam-altman-oracle-clay-magouyrk-visit-saline-township-data-center-site/90296951007/)，即使地方官员曾投票**否决**(https://www.tomshardware.com/tech-industry/michigan-towns-rush-to-block-ai-data-centers-after-16-billion-stargate-project-overrode-local-opposition)了它。开发商起诉了这个仅有3000人的小镇，并迫使达成一项**和解**(https://salinetownship.org/uploads/notices/SalineDataCenterConsentJudgmentFinalExecutionCopy492124804975v1.pdf)，允许他们的项目继续进行。与此同时，作为企业AI坚强**盟友**(https://www.theguardian.com/technology/2026/jun/08/trump-ai-growth-anthropic)的特朗普政府，已表示愿意通过**否决**(https://www.cnn.com/2025/12/11/tech/ai-trump-states-executive-order)州政府的反对意见，甚至使用**联邦土地**(https://www.whitehouse.gov/fact-sheets/2025/07/fact-sheet-president-donald-j-trump-accelerates-federal-permitting-of-data-center-infrastructure/)来推进AI基础设施建设。 同时也要考虑到，疯狂的数据中心开发可能只是暂时的激增，而非长期问题。对数据中心提供的集中计算的需求可能会随着时间的推移而下降。领先的中国实验室，如Z.ai，正在**创新**(https://venturebeat.com/technology/z-ais-open-weights-glm-5-2-beats-gpt-5-5-on-multiple-long-horizon-coding-benchmarks-for-1-6th-the-cost)技术机制，使前沿模型变得更小、运行成本更低。AI重度用户已经变得**精通**(https://unsloth.ai/docs/models/glm-5.2)于将开放权重模型（即免费发布供任何人下载和使用的模型）小型化，以便在个人电脑上本地运行。**苹果**(https://arstechnica.com/information-technology/2024/04/apple-releases-eight-small-ai-language-models-aimed-at-on-device-use/)和**谷歌**(https://developers.google.com/edge)**都在**(https://arstechnica.com/ai/2026/05/apple-reportedly-trying-to-distill-googles-multi-trillion-parameter-gemini-ai-to-run-on-iphone/)支持在手机上直接运行AI模型的基础设施堆栈。当前的Data Center狂热可能看起来像2000年代初的**光纤电缆泡沫**(https://internethistory.org/wp-content/uploads/2020/01/OSA_Boom.Bubble.Bust_Fiber.Optic_.Mania_.pdf)，因为需求正在转向更小的模型和人们在自己设备上使用AI。 对于那些主要关心可负担性和环境保护的人来说，单独指责数据中心建设是找错了方向。如今，能源价格和通货膨胀最显著地**受到**(https://www.nytimes.com/2026/06/25/business/inflation-iran-war-prices.html)美伊战争的影响。美国正在通过将可再生能源产业**拱手让给**(https://www.theguardian.com/us-news/ng-interactive/2026/may/17/america-china-energy-oil-renewables)中国，并积极**取消**(https://www.politico.com/news/2025/11/05/the-us-led-the-world-to-reach-a-huge-climate-deal-then-it-switched-sides-pol-00636033)气候承诺，来削减对长期能源安全的投资。想想看，全球10%的碳排放来自建筑供暖，这使AI的**能源使用**(https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai)相形见绌，而使用由可再生能源驱动的**热泵**(https://www.iea.org/reports/the-future-of-heat-pumps/executive-summary)可以将这一数字减少五倍。就住房可负担性而言，即使住房成本飙升且房主**享受**(https://nlihc.org/resource/low-income-renters-receive-far-fewer-federal-supports-homeowners)了强劲的税收优惠，联邦住房**补贴**(https://fred.stlouisfed.org/series/L312051A027NBEA)在三十年里（经通胀调整后）几乎没有变化。 至于AI本身，这些科技公司权力和财富的集中是当今社会面临的最大生存风险。这意味着我们必须限制企业权力，特别是企业剥削公众和操纵我们政治体系的能力。 反对数据中心应该只是一个起点。我们可以倡导各州**监管**(https://gizmodo.com/against-the-federal-moratorium-on-state-level-regulation-of-ai-2000698390)AI，拒绝该技术的不负责任使用，并塑造企业行为。我们可以争取对AI计算能力**征税**(https://www.theguardian.com/commentisfree/2026/jun/08/bernie-sanders-ai-sovereign-wealth-fund-plan)，以便公众能够捕获部分AI使用的利润，同时迫使AI公司内化更多与其使用相关的能源和环境后果。我们所有人都可以加入全球性的**公共AI**(https://publicai.network/)**运动**(https://www.brookings.edu/articles/how-public-ai-can-strengthen-democracy/)，这是一个在公共控制下开发的AI替代生态系统，其激励结构旨在创造公共利益而非私人利润。 美国中期选举为那些寻求控制AI政治议程的人提供了大量机会。在最近的纽约国会民主党初选中，与**争夺**(https://apnews.com/article/bores-new-york-house-ai-tech-spending-5753274efbf9c3839fafa78f14e19fdc)中的AI公司Anthropic和OpenAI有关的政治行动委员会花费了数百万美元来游说支持或反对“AI**安全**(https://assembly.state.ny.us/mem/Alex-Bores/story/114363)”——即我们必须紧急监控并防止人们使用AI造成灾难性伤害的观点。我们在**马萨诸塞州**(https://massterlist.com/p/keller-on-states-rights-and-a-bizarre-ai-battle)和其他州的竞选中已经看到了类似的动态。 为什么Anthropic和OpenAI——激烈的**行业竞争对手**(https://www.nytimes.com/2026/03/07/technology/openai-anthropic-pentagon-rivalry.html)但在政治上本质上是同一阵线——会支持相反的观点？因为它们都最终从这种神秘感中获利：即它们的产品如此强大，以至于控制这些产品是世界上最重要的挑战。以下是关于这种**动态**(https://fortune.com/2026/06/26/anthropic-openai-ny12-proxy-war-no-winners-election-super-pac-donations/)的典型解读。一方面（由OpenAI关联方支持），“安全”来自于美国产业在AI创新中占据主导地位的表象，在联邦立法者缓慢的控制下运行（并且没有讨厌的州监管机构挡路）。另一方面（由Anthropic支持），“安全”意味着更严格的监管框架，这符合Anthropic将自己定位为注重道德和合规的AI供应商的姿态。在这两种情况下，这都更像是**营销**(https://www.theguardian.com/commentisfree/2026/may/08/how-dangerous-is-anthropics-mythos-ai)，而非基于原则的安全关切。 政治组织者应该指出并拒绝AI公司对辩论的框架，并将竞选议程重新聚焦于对财富和权力集中的民粹主义抵抗。当AI公司向立法竞选注入数百万美元时，结果不应是关于AI超级智能的夸张讨论。当一个小镇的一块地被规划为数据中心站点时，辩论应超越当地的成本和收益。它应该包括政治中失控的资金，以及像**公共资助**(https://www.thenation.com/article/politics/super-pac-contributions-lawsuit-maine/)和**州监管**(https://www.americanprogress.org/article/the-corporate-power-reset-that-makes-citizens-united-irrelevant/)这样能够绕过**“联合公民案”**(https://www.brennancenter.org/our-work/research-reports/citizens-united-explained)的解决方案，以限制企业影响力。 我们都与政策议程的内容及其结果利害攸关。今天，AI对社会构成的最大风险是加剧不平等和财富集中。真正的问题是价值万亿美元的AI公司及其万亿富翁寡头与华盛顿和世界各地的政府权力勾搭，利用他们的金钱将他们的议程凌驾于人民的普遍意愿之上。这是我们希望放在首位和中心的问题，而解决它需要的远不止是减缓数据中心发展的方案。 标签：AI (https://www.schneier.com/tag/ai/)，法律 (https://www.schneier.com/tag/laws/)，LLM (https://www.schneier.com/tag/llm/)，监管 (https://www.schneier.com/tag/regulation/) 发表于2026年7月13日上午7:01 (https://www.schneier.com/blog/archives/2026/07/ai-data-centers-and-the-concentration-of-wealth.html)•8条评论 (https://www.schneier.com/blog/archives/2026/07/ai-data-centers-and-the-concentration-of-wealth.html#comments) 侧边栏中Bruce Schneier的照片由Joe MacInnis拍摄。