Power, Pollution and Policy: The Environmental and Community Costs of AI Data Centre Expansion

在现代世界中，一场由人工智能驱动的静默革命正在重塑我们的生活、工作和思考方式。在每一次聊天、图像和预测的幕后，都存在着庞大的物理基础设施：数据中心。这些不仅仅是服务器机房；它们是规模宏大的工业综合体，需要消耗大量的电力来运行计算机，并需要巨量的水来防止过热。多年来，业界一直依赖一个数字来证明这些设施的效率，这个指标被称为电源使用效率（PUE）。这个数字比较了建筑使用的总能量与内部计算机实际消耗的能量。数字越低，表明建筑在冷却和照明等方面的能源浪费越少。然而，随着人工智能的热潮爆发，这些设施的需求已经发生了变化。现在的计算机运行得比以往任何时候都更热、更辛苦，而简单的效率得分已不再能完整说明消耗了多少能量，或者这会对世界造成怎样的成本。

这种转变在技术快速增长与托管这些设施的社区之间造成了紧张关系。在美国，弗吉尼亚州已成为这一扩张的中心，特别是被称为“数据中心巷”的地区。在这里，景观已从绿色的牧场转变为密集的工业建筑森林，承载了全球很大一部分的计算能力。随着这些设施不断增加，它们正在使当地电网承受压力，耗尽水资源，并产生影响附近居民的噪音和污染。科学家、政策制定者和邻里所面临的问题是：现有的规则是否足以保护居住在这些数字巨头身边的民众，或者人工智能带来的利益是否正以少数当地社区的健康和资源为代价？

瑞士 FHNW 大学研究人员克莱尔·肯尼迪（Claire Kennedy）和马哈茂德·阿尔-基拉尼（Mahmoud Al-Kilani）的一项新的系统性综述对这种情况进行了深入调查。他们将调查重点放在弗吉尼亚州，在分析旨在管理这一现象的法律和法规的同时，研究了数据中心热潮带来的环境和社会成本。研究人员不仅关注技术本身；他们还深入挖掘了法律记录，研究了 2025 年至 2026 年间提交给州议会的数百项法案。他们的目标是观察政府是否跟上了行业增长的步伐，以及通过的法律究竟是在保护人民和环境，还是仅仅在制造一种行动的假象。

该研究首先挑战了业界衡量成功的首选工具：电源使用效率得分。作者认为，这一指标已经变得具有误导性。虽然一个数据中心可能会报告一个非常高效的分数，但这个数字仅告诉我们建筑如何管理其内部能量，而没有告诉我们它总共使用了多少能量。一个设施可能在冷却服务器方面极其高效，但同时消耗的电力仍足以支撑一座小城市。此外，研究人员发现，运营这些中心的各公司经常以掩盖真实消耗规模的方式报告数据。它们可能会跨所有建筑平均化数据，或者延迟发布数据，使得外部人员几乎无法了解单个新设施的真实影响。这种缺乏清晰、即时数据的状况创造了一种迷雾，使得公司可以在实际用电量持续攀升的同时，声称自己是环保的。

由于这些设施对电力的需求超过了当地电网所能提供的能力，公司正转向往往伴随着沉重代价的替代方案。研究人员发现，许多数据中心现在依赖于燃烧天然气或柴油燃料的备用发电机，以确保其计算机永不停歇。在某些情况下，它们正在建造独立于公共事业部门运行的大型离网发电厂。虽然这保证了互联网的运行，但它将负担转移到了周围环境。研究强调，这些发电机排放的污染物会危害人类健康，导致呼吸系统问题并增加附近居民的癌症风险。此外，冷却服务器对水的需求如此之高，以至于威胁到了当地的水源供应，可能导致农业和家庭用水减少。

研究人员工作的核心是对弗吉尼亚州立法响应的详细分析。他们检查了州议会提出的 66 项涉及数据中心、发电机和高能设施的具体法案。他们对这些提案进行了分类，以观察其目的是收集信息、实施严格规则，还是提供财务激励。结果是残酷的。绝大多数旨在保护社区、限制污染或确保数据中心为其造成的电网升级支付公平份额的法案都未能通过。在数十个提案中，只有极少数成为了法律，而且其中大多数都是软弱无力的。它们往往是要求进行研究或报告的法案，而非强制公司改变行为的法律。例如，一项成功的法案要求研究如何回收利用数据中心的废热，但它并未强制要求公司必须分享这些热量或证明其可行性。

研究人员注意到，通过的法律与被拒绝的法律之间存在明显的模式。成功成为法律的法案通常是自愿性的，要求公司报告数据，或者如果公司承诺更加负责任则提供税收减免。相比之下，试图设定硬性限制的法案——例如禁止某些类型的污染型发电机，或要求数据中心为它们引起的电网升级买单——则经常被阻挠。在几种情况下，即使法案已在州议会两院通过，仍被州长否决，州长辩称这些法案会造成过多繁琐程序并减缓经济增长。研究表明，州政府正优先考虑人工智能产业的扩张，而非当地居民的关切，从而有效地让社区在面对新建设施时几乎没有说“不”的能力。

论文中最令人担忧的发现之一是“洗绿”（greenwashing）的概念。研究人员认为，业界正在利用模糊的承诺和选择性的数据，使自己看起来似乎正在解决环境问题，而实际上并非如此。通过专注于忽略总用电量的效率得分，或通过承诺使用尚未普及的可再生能源，公司可以塑造友好的形象，同时在监管极少的情况下继续扩大业务。研究指出，由于缺乏独立的、标准化的数据和可执行的规则，这些承诺很难被验证。结果是，人工智能带来的财务和环境成本被不成比例地由托管数据中心的社区承担，而利润和利益则流向了公司及其投资者。

作者总结道，目前的做法是不可持续的。人工智能基础设施的快速增长正超越地方政府对其进行监管的能力，且现有的指标过于缺陷，无法引导有意义的变革。他们认为，依靠自愿性报告和税收激励不足以保护环境或公共健康。相反，他们呼吁建立一套新的规则体系，要求公司提供关于能源和水资源使用情况的清晰、详细且最新的信息。他们建议，这些规则必须在不同地区保持一致，这样公司就不能简单地将业务转移到法律较弱的地方。研究警告称，如果不进行这些改变，数字未来的真实代价将继续由生活在数据中心阴影下的人们来支付，而他们几乎没有任何手段来要求获得更好的结果。