深度调查:美国 1240 座数据中心背后的混乱、真相、谎言

深潮Pubblicato 2025-09-29Pubblicato ultima volta 2025-09-30

AI 建设狂潮持续,谁在承担无声的代价?

撰文:智东西,华尔街见闻

各大科技公司正在以前所未有的速度建设数据中心,仅在美国,每周都有超过 2 座数据中心拔地而起。数据中心是 AI 蓬勃发展的引擎,也存储着照片、视频和社交网络信息,然而,几乎没有官方记录显示这些设施究竟有多少、分布在哪里、由谁掌控。

为解答上述问题,美媒 Business Insider 的调查记者决定自行绘制一张全美数据中心地图,以数据中心的备用发电机申请记录为抓手,逐州翻查公共记录,让那些长期因被定义为「商业机密」而隐身的数据中心逐渐显形。

调查结果令人震惊,截至 2024 年,美国已建成或获批建设的大型数据中心多达 1240 座,数量在过去近 15 年间几乎增长了 300%。

这些被高墙和铁丝网环绕的数据中心,集中分布在美国弗吉尼亚州和亚利桑那州等地,所需的电力和水资源足以媲美整座城市,给当地环境和基础设施带来巨大压力。

大型数据中心每年可以消耗超过 2 太瓦时(TWh)的电力,足以供应 20 万个家庭 1 年的使用。更有 43% 的数据中心建在高度或极度缺水地区,并使用饮用水进行冷却。

为应对数据中心带来的巨大能源压力,有不少地区推迟了采用清洁能源的计划,并需要斥资百亿乃至千亿美元改造基础设施。到 2039 年,弗吉尼亚州的电费可能会因相关建设而上涨超 50%。

更令人担忧的是,数据中心往往紧邻居民区选址,以获取更为可靠的基础设施。Business Insider 的记者首先来到了有「数据中心硅谷」之称的美国弗吉尼亚州劳登县(Loudoun),在这里,数据中心已经切切实实地影响了人们的日常生活。

纪录片链接:

https://www.youtube.com/watch?v=t-8TDOFqkQA&t

01.居民区、数据中心相隔仅百米 部分住房已被数据中心包围

全球 1/3 的互联网流量,都要经过美国弗吉尼亚州。该州的劳登县是全球数据中心密度最高的地区,拥有 329 座数据中心,这些数据中心消耗了全州 1/4 的电力。

乍看之下,这里只是一处普通的美国郊区,但在高空俯瞰时,巨大的白色机房整齐排列,像一座座现代工厂。

科技公司选择这里,是因为当地有可靠的电力、丰富的水源、税收优惠和廉价土地。但这些优势同时意味着数据中心往往与居民社区仅一墙之隔。

劳登县所在的北弗吉尼亚,是美国华盛顿特区城市群人口密度最高的区域,也是全美人口增长最快的地区。而数据中心,正在这里被快速、大量地兴建。

唐娜·加兰特就是受到数据中心建设影响的人之一。她在北弗吉尼亚的普林斯威廉县平静地生活了 30 年,是她所在街道的第四位房主,见证了这一区域的发展。

2021 年,谷歌将一座数据中心建设在了她家附近 750 米的地方。自那以后,夜晚的噪音让她焦虑难眠,她不得不离开自己在二层的卧室,下到一层,戴着降噪耳机才能入睡。

她试图向现场的工作人员和政府官员寻求数据中心的相关信息,却只得到一句话:「我们签了保密协议,不能谈论。」

更糟的是,这仅仅是开始。未来几年,更多的数据中心将在唐娜的社区周边涌现。一块原本用于住房的土地在 2023 年被重新划区,改为工业用地,为数据中心的建设铺平道路。那里如今正准备建成 75 英尺高(约 22.8 米)的数据中心,正对着居民区。

普林斯威廉县目前已有 70 多个数据中心,如果上述总体规划全部实现,加上邻近的劳登县,这里将拥有比整个俄罗斯还多的数据中心。

唐娜试图通过法律挑战重新划区,但诉讼被驳回。她认为,世界确实需要数据中心,但把它们建在人们家旁边是错误的。

类似的故事在美国各地不断出现。弗吉尼亚州马纳萨斯的居民卡洛斯·利亚内斯,每天都要测量家门口亚马逊数据中心的噪音,并与当地的居民组织分享。他说:「你不仅能听到这些声音,还能直接感受到。」

上述噪音的来源,是数据中心的冷却系统。在许多数据中心里,巨大的冷却系统抽出热空气,并通过空调单元进行循环,以实现降温。最常见的冷却方式是用冷水吸收热量,并通过冷却塔释放热量,冷却系统和风扇都会发出持续的嗡嗡声。

▲这些方盒子就是数据中心的冷却系统

其噪音水平通常低于政府对靠近住宅区的工业区的允许限度。但这些住宅区里的建筑,并不是为了适应现代数据中心的全天候的嗡嗡声而设计的。

低频震动甚至让卡洛斯家里的窗户摇晃,他不得不花 2 万美元更换隔音窗,却依旧无法安睡。夜晚的嗡鸣让他和 7 岁的儿子饱受困扰,孩子甚至以为外面有「宇宙飞船」。有段时间,卡洛斯甚至组织一家人搬到了地下室居住,以逃避这种震动。

在居民委员会和当地有关部门介入后,数据中心运营方最初试图通过在建筑物顶部的风扇周围放置材料,来降低音量。这些措施最终未收获成效,运营方更换了风扇本身,安装了更高的排气口。

这些改进结束后,噪音水平确实有所下降,但卡洛斯和他的邻居称,他们仍然能感受到数据中心的震动。

卡洛斯称,他并不反对数据中心的建设,但也认为这些建设不能越过红线——也就是不能离居民区、学校等过近。不幸的是,未来几年,卡洛斯所在的社区会有更多数据中心投入使用。

亚马逊回应称其噪音「远低于规定标准」,但居民感受到的身心影响已无法忽视。美国公共卫生协会警告,长期噪音可能导致心血管疾病和心理健康问题。

02.靠许可证揭开数据中心神秘面纱 亚马逊、微软、谷歌分列前三

究竟有多少数据中心正在影响当地居民的生活?又有哪些企业该为此负责?

目前,美国并没有一份完整的公共数据中心目录,没有官方地图,也没有专门的监管机构可以提供答案。想通过信息自由法案申请的方式获取资料,更常见的结果是被删减的档案,或是以「商业机密」为由的拒绝。

▲数据中心相关文件往往被大幅度删减

Business Insider 调查记者另辟蹊径,他们发现,几乎所有数据中心都有一个共同点:备用发电机,用于在电网故障时维持数据中心运转。安装发电机必须申请空气质量许可证,于是团队决定从这一突破口着手。

他们在每个州逐一提交公共记录请求,索取所有发放给数据中心的空气质量许可证。许可证文件标明了发电机的容量,可以推算出数据中心的耗电规模,还常常能提供数据中心真正所有者的线索。

▲Business Insider 获取的部分空气质量许可证

例如,在美国俄亥俄州哥伦布附近,至少 164 台备用发电机的许可证申请由一家名为 Magellan Enterprises LLC 的公司提交。但深入挖掘官方记录后,记者发现它实际上属于谷歌。

Business Insider 的调查记者追踪了上百条类似的线索,最终绘制出对美国数据中心迄今最全面的统计。

数据显示,过去 15 年内,美国数据中心建设进入高速发展期,并且出现了几大聚集区。北弗吉尼亚以及亚利桑那州的马里科帕县是数据中心密度最高的地区。

这张图表显示了美国数据中心在过去 20 年中的爆炸性增长。2010 年,美国已建成或获批建设的数据中心为 311 座,而在 2024 年,这一数字为 1240 座,几乎是 2010 年的 4 倍。

在 2024 年底之前获得建设许可的数据中心中,亚马逊拥有 177 个,微软、谷歌、Meta 和 QTS(黑石集团旗下的数据中心解决方案提供商)紧随其后。

计算设备本身需要大量的电力,建筑物的冷却系统和水泵也需要电力。最大的数据中心每年可以消耗超过 2 太瓦时(TWh)的电力,足以供应 20 万个家庭。

电力只是问题的一部分。数据中心的冷却系统需要消耗大量的水。在水资源丰富的地区,这不成问题,但在美国亚利桑那州这种缺水的地区,情况就完全不同了。

下图是亚利桑那州一处新数据中心的选址,这座数据中心获取水源的唯一方式,就是钻井。

极端干旱正在席卷亚利桑那州。该州的主要水源是科罗拉多河,自 2000 年以来,这条河流的流量减少了 20%。因此,当这条河流经亚利桑那州时,每一滴水都至关重要。

然而,当 Business Insider 叠加此前制作的数据中心地图后,他们发现有大量数据中心正涌入这些干旱区域。廉价的电力,可能是这一行为背后的驱动因素之一。

例如,微软 2019 年曾在该地区建成首座数据中心,而 6 年后,该地区的微软数据中心已经到达 5 座,仍有一座新的微软数据中心正在建设。

这些位于城镇边缘的数据中心,实际上是被犁平的农田。从许可证文件中可以看到,微软的这一新建集群可能会非常庞大,总共拥有 280 台发电机,总容量接近 80 万千瓦。

文件显示,微软预计每座数据中心每天的用水量为 379 万升水,每年则会用掉 69.36 亿升的水,总量相当于 6.1 万人口城市的年用水量。

调查发现,43% 的大型数据中心位于高度或极度缺水地区,而且,这些数据中心使用的就是饮用水。亚马逊 45.76% 的数据中心分布在高度缺水区域,而微软的这一比例达到 52.27%。

数据中心的用水量,同样被视为商业机密。不过,Business Insider 设法获取了 50 多份相关数据。例如,谷歌在德州米德洛锡安的数据中心 2023 年耗水 6.1 亿升;科罗拉多州的 Kindred 数据中心同年耗水 3.2 亿升。

在亚利桑那州,无论是来自科罗拉多河,还是地下水开采,水都受到严格监管。但每个地方市政当局可以决定如何使用其水配额,该州的许多地区几乎没有阻止企业钻水井。

许多科技公司承诺到 2030 年实现「水正效益」,即恢复或节省比自身使用更多的水。但这主要是通过水权抵消的做法实现的,也就是付钱让他人以企业的名义节水,这未能缓解当地的资源紧张。

更复杂的是,当数据中心减少用水、转用空调循环冷却时,电力消耗则显著增加,进一步推高碳排放。

03.AI 数据中心把电网推向极限 节能减排目标被迫延期

虽然数据中心被誉为「数字经济的基石」,但其迄今带来的经济效益有限。即使是最大的数据中心,永久雇员也不超过 150 人,有些甚至不到 25 人。然而,各州仍竞相提供税收优惠。

截至目前,Business Insider 共追踪到 37 个州为数据中心提供税收激励,涵盖建筑材料、设备免税以及水电优惠价。即便就业承诺一再落空,税收优惠依旧大规模发放。

与此同时,Meta、谷歌和微软计划在 2025 年分别投入 640 亿美元、750 亿美元和 800 亿美元,用于新设施和设备的扩张。

麦肯锡预计,到 2028 年,美国数据中心可能消耗 600 太瓦时(TWh)电力,占美国全国总用电量的 12%,远超 2023 年的 4%,这一规模前所未有。这些由 AI 驱动的数据中心,正在把电网推向极限。

面对如此压力,许多电力供应商选择放弃或延迟摆脱化石燃料的计划。在美国内布拉斯加州,该州最大的两家电力公司多年前曾承诺到 2050 年实现电力生产净零排放。但 Meta 位于该州斯普林菲尔德的数据中心一年耗电量相当于 40 万个家庭。

为了满足这一需求,该州最大的公共事业公司投票推迟关闭奥马哈的燃煤电厂,并计划在 2025 年新建两座天然气发电厂,这也意味着 2050 年净零排放的目标可能无法达成。

卫星数据显示,北奥马哈发电站在 2023 年 6 月的二氧化碳排放量估算为每小时 30 万千克。

除了巨大的耗电量,数据中心的备用柴油发电机也排放了大量有害污染物,即使它们每月只运行几个小时。

目前,已经有不少大型科技公司宣布投资各类清洁能源项目,例如太阳能、风能,甚至核能。在美国宾夕法尼亚州,微软达成了一项协议:当臭名昭著的三哩岛核电站(曾于 1979 年发生部分熔毁事故)于 2027 年重新恢复运转时,微软将从该核电站购买电力。

▲三哩岛核电站

然而,这些企业往往是通过购买可再生能源额度来抵消排放,而非直接改变其用能结构。问题在于,脆弱且分散的电网,不一定能支撑数据中心的能源需求。若要进行大规模基础设施升级,最终买单的可能是消费者。

亚马逊、微软和谷歌都声称愿意承担电网升级的全部费用,包括高压输电线路,但是已有证据表明,这些成本被转嫁给消费者。

在弗吉尼亚州,电力公司 Dominion Energy 披露,为满足数据中心和电动汽车的需求,到 2039 年其电力生产需要大致翻倍。这一扩张预计耗资高达 1030 亿美元,居民电费可能上涨 50%。

尽管如此,一些州仍竭力吸引数据中心。美国弗吉尼亚州在 2023 财年为 56 个数据中心项目,提供了近 10 亿美元的税收减免。

美国俄亥俄州新奥尔巴尼的案例更典型。2017 年,一个名为 Sidecat LLC 的神秘公司承诺在 300 英亩的土地上建两个巨型数据中心,换取至少 15 年的 100% 房产税减免,价值约 6000 万美元。后来才被揭露,它其实是 Meta 的子公司。

04.结语:AI 建设狂潮持续 谁在承担无声的代价?

这场以 AI 为名的建设狂潮,正在影响美国乃至世界的能源格局、环境生态和社区生活,但问题是,当这些巨型数据中心持续增长,真正承担代价的,又是谁?电网的压力、水资源的紧张、税收优惠带来的社会成本,这些隐形代价,或许大多落在了普通居民和消费者身上。

对于像唐娜和卡洛斯这样的居民而言,选择愈发艰难。数据中心的轰鸣声和潜在的电力、水资源争夺,正迫使他们离开家园。唐娜认为,她的许多邻居并未意识到这一问题的严重性,她无奈地说:「这让我心碎,但我只能战斗这么久。之后,我会举起白旗,收拾行李,离开。」

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Il progetto integra diverse tecnologie all'avanguardia che facilitano le sue funzionalità uniche: Infrastruttura Robusta: Grok AI è costruito utilizzando Kubernetes per l'orchestrazione dei container, Rust per prestazioni e sicurezza, e JAX per il calcolo numerico ad alte prestazioni. Questo trio garantisce che il chatbot operi in modo efficiente, si scaldi efficacemente e serva gli utenti prontamente. Accesso alla Conoscenza in Tempo Reale: Una delle caratteristiche distintive di Grok AI è la sua capacità di attingere a dati in tempo reale attraverso la piattaforma X—precedentemente nota come Twitter. Questa capacità consente all'IA di accedere alle informazioni più recenti, permettendole di fornire risposte e raccomandazioni tempestive che altri modelli di IA potrebbero perdere. Due Modalità di Interazione: Grok AI offre agli utenti la scelta tra “Modalità Divertente” e “Modalità Normale”. La Modalità Divertente consente uno stile di interazione più giocoso e umoristico, mentre la Modalità Normale si concentra sulla fornitura di risposte precise e accurate. Questa versatilità garantisce un'esperienza su misura che soddisfa varie preferenze degli utenti. In sostanza, Grok AI sposa prestazioni con coinvolgimento, creando un'esperienza che è sia arricchente che divertente. Cronologia di Grok AI Il viaggio di Grok AI è segnato da traguardi fondamentali che riflettono le sue fasi di sviluppo e distribuzione: Sviluppo Iniziale: La fase fondamentale di Grok AI si è svolta in circa due mesi, durante i quali sono stati condotti l'addestramento iniziale e il perfezionamento del modello. Rilascio Beta di Grok-2: In un significativo avanzamento, è stata annunciata la beta di Grok-2. Questo rilascio ha introdotto due versioni del chatbot—Grok-2 e Grok-2 mini—ognuna dotata delle capacità per chattare, programmare e ragionare. 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In linea con le informazioni trovate, anche questa sezione rimane allo stato di sconosciuto. Come funziona Euruka Tech, $erc ai? Nonostante la mancanza di specifiche tecniche dettagliate per Euruka Tech, è essenziale considerare le sue ambizioni innovative. Il progetto cerca di sfruttare la potenza computazionale dell'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare l'esperienza dell'utente all'interno dell'ambiente delle criptovalute. Integrando l'IA con la tecnologia blockchain, Euruka Tech mira a fornire funzionalità come operazioni automatizzate, valutazioni del rischio e interfacce utente personalizzate. L'essenza innovativa di Euruka Tech risiede nel suo obiettivo di creare una connessione fluida tra gli utenti e le vaste possibilità presentate dalle reti decentralizzate. Attraverso l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e IA, mira a ridurre le sfide degli utenti alle prime armi e semplificare le esperienze transazionali all'interno del framework Web3. 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DUOLINGO AI: Integrare l'apprendimento delle lingue con Web3 e innovazione AI In un'era in cui la tecnologia rimodella l'istruzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti blockchain annuncia una nuova frontiera per l'apprendimento delle lingue. Entra in scena DUOLINGO AI e la sua criptovaluta associata, $DUOLINGO AI. Questo progetto aspira a fondere la potenza educativa delle principali piattaforme di apprendimento delle lingue con i benefici della tecnologia decentralizzata Web3. Questo articolo esplora gli aspetti chiave di DUOLINGO AI, esaminando i suoi obiettivi, il framework tecnologico, lo sviluppo storico e il potenziale futuro, mantenendo chiarezza tra la risorsa educativa originale e questa iniziativa indipendente di criptovaluta. 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Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

662 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

Cosa è DUOLINGO AI

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