The Gap Between the Press Release and the Power Grid

媒体宣传与电网之间的鸿沟 - 梯度流

媒体宣传与电网之间的鸿沟

发布者

Ben Lorica

2026年6月10日

2026年6月5日

发布于

未分类

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早在二月份，我就写过一篇关于我称之为“数据中心起义”的文章，即对人工智能背后物理基础设施日益增长的地方抵制。从那时起，我一直在问湾区的科技人士他们是否密切关注这种抵制。通常的回答是：他们知道这种抵制存在，但了解得并不深入。人们仍然安静地假设这些已宣布的园区大多数都会按照计划建成、接入并上线。但我却不太确定。最初看起来像是零散的分区斗争，现在已经变得更加有组织、更具政治影响力，对任何试图清晰思考人工智能基础设施时间表的人来说，这种抵制都变得更加重要。抵制已经从一个障碍变成了真正的限制。

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令人震惊的是，这种抵制的范围变得如此广泛。民调显示，对本地人工智能数据中心的抵制已经成为主流观点，而不是边缘观点。而且，“人工智能”这个标签很重要。数据中心已经成为更广泛担忧的可见目标，这些担忧包括企业权力、电力成本、用水量、就业流失、监控以及谁真正从建设中受益。政治立场也跨意识形态，使得这种抵制更难被忽视。环境正义倡导者、担心地方控制的乡村保守派以及对自动化感到焦虑的劳工组织，都在分区委员会上找到了共同点。

##### 地方抵制变得更加聪明

反对意见是实际的，并且越来越具体。社区担心在干旱地区用水问题、对紧张电网的电力需求、备用电源的空气污染、冷却系统的持续噪音、农田的转换、税收减免，以及这些项目通常只创造的少量永久性工作。行业通常以数十亿美元的投资数字作为开头。居民则倾向于问一个更简单的问题：我们放弃什么，我们真正得到什么？

策略也更加成熟。这不再仅仅是网络上的不满或几次愤怒的公开会议。居民们正在使用禁令、分区挑战、诉讼、选票措施、抗议、水权文件和选举等手段。使这种抵制更加持久的是信任问题。壳公司、项目代号、保密协议、快速审批和模糊的最终用户披露，使社区感到被排除在外。一旦这种信任失去，即使合理的技术声明听起来也像是销售材料。

微软最近承诺不再要求保密协议，这在此处是一个有用的例子。这正是值得注意的地方，因为它表明这种做法已经多么普遍。当一家公司感到有必要做出这种承诺时，这表明旧的策略已经成为一种负担。

本地反对意见往往受到较多关注，但它只是众多限制因素之一。即使一个项目通过了政治流程，它仍然需要获得电力、变压器、电气设备、GPU、内存、网络设备、冷却系统、公用事业批准，以及足够的熟练施工能力。在许多市场中，瓶颈已经从“你能拿到芯片吗？”转变为“你能拿到兆瓦级电力吗？”一个地点可能拥有土地、许可和一份光鲜的公告，但仍然可能因电力基础设施尚未就绪而闲置。

这就是为什么已宣布的容量与正在建设的容量之间的差距如此重要。在2026年宣布的约12吉瓦的美国数据中心容量中，只有约5吉瓦正在积极建设中。对于之后的年份，这一比例会变得更糟，而不是更好。该行业的项目管道在新闻稿和投资者演示文稿中看起来非常庞大，但似乎只有其中一小部分正在按照承诺的时间表推进实际完成。“容量”这个词可能有太多不同的含义：有选择权的土地、已获许可的地点、建筑外壳、预留的电力、已通电的机房、已安装的机架，或产生收入的计算资源。这些区别并非微不足道。它们之间的差异在于市场想要听到的故事和能够实际服务于AI工作负载的资产之间。

( 放大 )

##### 信任赤字成为执行风险

该行业正在做出回应，但主要是在边缘地带。一些开发商正在修改场地规划、改变冷却设计、提供社区福利、做出可再生能源承诺，或在选择建设地点时更加谨慎。但他们并没有完全回答更难的问题：电网升级的费用由谁承担？谁获得用水？谁来承担噪音和污染？谁有权利说“不”？

让我担心的是所有这些之下积累的财务风险。越来越多的建设资金是通过债务、长期租赁义务和针对一个在许多情况下更多是宣布而非实际建设的项目管道的容量承诺来筹集的。一个艰难的问题是，即使这些项目真的建成，数学上是否站得住脚。超大规模云服务提供商正在以人工智能基础设施将释放出一个非常大的新收入池的方式进行投资。也许确实如此。但如果资本支出继续以比收入更快的速度增长，该行业可能会发现“需求”和“有吸引力的回报”并不是一回事。要么人工智能生成的收入比目前分析师预期的要多得多，要么一些计划中的支出将被推迟、削减或取消。第二种结果可能看起来不像崩溃，它可能表现为延迟的校园建设、更慢的GPU订单、更苛刻的融资条款，以及在收益电话会议上更多的“重新安排”措辞。

来自《人工智能热潮的不可能数学》

这就是为什么我不会把地方上的反对意见当作次要的故事来看待。人工智能背后的计算需求不会消失。这并不意味着每一个项目都值得直接通过。这意味着行业必须在赢得信任和构建社区、公用事业和投资者能够真正接受的能力方面做得更好。如果人工智能基础设施的支出有助于支撑更广泛的经济，那么一个严重的暂停将构成宏观经济风险，而不仅仅是人工智能领域的问题。放缓甚至不是这种情形的最坏版本。这是一种人工智能经济，其中计算资源变得稀缺、昂贵，并集中在少数几家能够负担得起的公司和客户手中。这对所有希望人工智能变得广泛有用（而不仅仅是被广泛炒作）的人来说，都是一个糟糕的结果。