反對AI數據中心的聲浪已成為美國政治中的重要議題，且罕見地未沿黨派路線分裂。各方圍繞這一問題展開建設性辯論值得肯定，社區有權衡量數據中心帶來的經濟價值與其代價是否對等。然而，過度聚焦於數據中心，可能會遮蔽AI對人們生活更深層的影響：AI公司權力的高度集中，以及其在政治和財經領域的廣泛滲透。
地方層面對數據中心的反對，有其合理根基。在住房資源緊張的背景下，數據中心占用大量土地；能源價格本已高企，數據中心又進一步加劇壓力；其對本地環境造成的負面影響同樣不可忽視。與同樣消耗資源、造成污染的其他工業設施相比，數據中心幾乎不創造就業機會。美國低收入社區對數據中心的抵制尤為強烈，折射出一種合理的憤慨——科技公司和開發商從當地資源中獲益豐厚，卻幾乎不給社區帶來任何回報。從全球視角看，若AI使用規模持續擴大，其碳排放足跡將以不可持續的速度增長。而這一切，都是為了一項技術服務——許多人擔憂這項技術會傳播虛假資訊、搶走就業機會，乃至給人類帶來存亡威脅。
對某些人來說，反對數據中心或許是表達對AI擔憂、不滿乃至憤怒的唯一可見方式。問題在於，這恰恰可能正中AI公司的下懷。當抗議真正觸及核心利益時，AI公司有能力壓制反對；即便有相當比例的提案被否決，他們也能接受。更關鍵的是，將政治反對力量的注意力鎖定在數據中心問題上，反而會遮蔽這些公司真正覬覦的更大目標。
儘管僅今年一年，美國公司在數據中心基礎設施上的投入就高達近7500億美元，但這一數字需要放在更大背景下審視。企業軟體市場的規模大約是這個數字的兩倍，而與這些公司真正的野心相比，這些投入更是小巫見大巫。
AI公司瞄準的，是整個行業所創造的全部價值。這一技術已經在客戶服務和消費者銷售領域占據主導地位，接下來還將向企業軟體開發、創意設計、管理諮詢乃至法律服務等更大目標進軍。在AI公司及其盟友描繪的未來圖景中，AI將取代教師和醫生。這些公司更願意將精力用於應對算力擴張帶來的阻力，而非直面其產品應如何在各領域合規使用、各行業應如何免受其產品衝擊等根本性問題。
在美國，數據中心反對運動的實際效果參差不齊。這類運動在阻擊那些早期、投機性、本就不太可能落地的數據中心提案時最為奏效。但對於那些已進入高級階段、資金充裕的數據中心項目而言，開發商完全有能力突破地方阻力。由OpenAI和甲骨文支持的密西根州塞林鎮數據中心項目，儘管當地官員投票反對，建設仍強行推進——開發商對這座只有3000名居民的小鎮提起訴訟，強制達成了讓項目繼續推進的和解協議。與此同時，力挺企業AI的川普政府已明確表態，願意繞過各州反對意見，甚至動用聯邦土地，為AI基礎設施建設開路。
此外還需考慮，數據中心的狂飆式建設或許只是一時熱潮，而非長期趨勢。對數據中心所提供的集中式算力的需求，很可能隨時間推移而下降。Z.ai等中國領先實驗室正在探索技術創新，致力於讓頂尖模型變得更小巧、運行成本更低。AI重度用戶也越來越擅長將開源模型壓縮精簡，直接在本地電腦上運行。蘋果和谷歌均已構建支持在移動設備上本地運行AI模型的基礎架構。當前的數據中心熱潮，很可能重蹈本世紀初光纖電纜泡沫的覆轍，隨著需求向更小的模型和用戶個人設備轉移而歸於沉寂。
對於主要關注物價承受能力和環境保護的人而言，將矛頭單一指向數據中心建設，方向未免有所偏差。眼下影響能源價格和通貨膨脹最顯著的因素，是美伊戰爭局勢。美國正通過將可再生能源產業拱手相讓給中國、主動退出氣候承諾，來損耗自身的長期能源安全。值得參照的是，全球10%的碳排放來自建築供暖，這一比例遠超AI的能源消耗，而改用可再生能源驅動的熱泵，可將這部分排放削減五倍之多。在住房可負擔性方面，經通脹調整後，美國聯邦住房補貼三十年來幾乎原地踏步，而住房成本卻大幅攀升，房主所享受的稅收優惠卻依舊豐厚。
就AI本身而言，科技公司權力與財富的高度集中，才是當今社會面臨的最大系統性風險。這意味著我們必須約束企業權力，尤其是那些剝削公眾、操控政治體系的企業。
反對數據中心，應當只是一個起點。我們可以積極推動各州對AI進行監管，拒絕不負責任的應用方式，並通過立法引導企業行為。我們可以爭取對AI算力徵稅，讓公眾分享AI帶來的經濟紅利，同時倒逼AI公司將能源消耗和環境代價內部化。我們還可以加入"公共AI"的全球運動——構建一套替代性AI生態系統，在公共機構的管控下開發AI，以創造公共利益為導向，而非服務於私人資本。
美國中期選舉為希望掌控AI政治議程的各方提供了充分的博弈空間。在近期紐約國會眾議員民主黨初選中，與Anthropic和OpenAI分別關聯的政治行動委員會各自投入數百萬美元，圍繞"AI安全"展開激烈角力——所謂AI安全，即緊急監控並防止AI被用於引發災難性危害的理念。類似的博弈動態，如今已蔓延至馬薩諸塞州等地的多場選舉。
Anthropic與OpenAI在行業上是死對頭，但在政治立場上本質相同，為何卻在為對立觀點站台？因為兩者最終都從這種神秘感中獲利：即讓外界相信，它們的產品如此強大，以至於掌控這些產品是世界上最緊迫的挑戰。兩種立場背後的邏輯大致如下：一方（受OpenAI關聯方支持）所倡導的"安全"，意味著在聯邦立法機構遲緩監管下（同時排除各州監管的干擾），美國AI產業維持主導地位的表象；另一方（受Anthropic支持）的"安全"，則意味著更嚴格的監管框架，這恰好迎合了Anthropic將自身定位為注重倫理與合規的AI廠商的營銷策略。歸根結底，兩者都是商業營銷，而非出於對安全問題的真誠關切。
政治活動人士應當揭穿並拒絕AI公司所主導的議題框架，將競選議程重新定位於反對企業財富和權力集中的民粹主義訴求。當AI公司向立法選舉注入數以百萬計的資金時，討論焦點不應是關於AI超級智能的誇張渲染。當一塊小鎮土地被標榜為數據中心選址時，辯論也不應僅限於本地成本收益的算計，而應將失控的政治獻金問題、以及限制企業影響力的系統性解決方案納入視野，比如公共競選資助和州級監管立法。
我們每個人都與政策議程的走向和最終結果息息相關。當下，AI對社會構成的最大威脅，是不平等的加劇與財富的進一步集中。真正的癥結在於：萬億級別的AI公司與其萬億富翁級別的寡頭們，正與華盛頓及世界各國政府的政治權力深度勾連，用金錢推行自身議程，凌駕於民眾意志之上。這才是我們希望擺上檯面、置於核心的根本問題，而解決這一問題所需的方案，遠比阻緩數據中心建設要深刻得多。
布魯斯·施奈爾是一位安全技術專家，任教於哈佛大學甘迺迪政府學院及多倫多大學蒙克國際研究學院。
內森·E·桑德斯是哈佛大學伯克曼克萊因中心的數據科學家，與布魯斯·施奈爾合著有《重塑民主：AI如何變革我們的政治、政府與公民身份》一書。
Q&A
Q1：為什麼說反對AI數據中心只是一個起點？
A：反對AI數據中心雖然有其合理性，但僅聚焦於此會掩蓋更深層的問題。AI公司真正覬覦的是整個行業的價值，包括軟體開發、醫療、教育等領域。與此同時，這些公司還通過政治獻金和遊說活動左右立法進程。因此，數據中心問題只是切入點，更重要的是推動AI監管立法、對AI算力徵稅、限制企業政治影響力，以及建立以公共利益為導向的"公共AI"生態。
Q2：AI數據中心建設熱潮會長期持續嗎？
A：不一定。目前的數據中心建設狂潮可能只是短期現象。Z.ai等中國實驗室正致力於降低大模型的運行成本，開源模型也越來越多地被壓縮後直接在個人設備上運行。蘋果和谷歌也在推進手機端本地運行AI的基礎架構。這意味著對集中式數據中心算力的需求可能逐步下降，當前熱潮或許會重演本世紀初光纖電纜泡沫的結局。
Q3：Anthropic和OpenAI為什麼在選舉中支持對立的"AI安全"立場？
A：儘管兩者是商業競爭對手，但都從"AI極其強大、必須嚴格管控"這一敘事中獲利。OpenAI關聯方支持的"安全"觀傾向於聯邦層面的寬鬆監管，以維持美國AI產業的主導地位；Anthropic支持的"安全"觀則偏向更嚴格的監管框架，契合其"注重倫理與合規"的品牌定位。兩者本質上都是服務於各自商業利益的營銷策略，而非出於對AI安全的真誠關切。
