觀海論道｜美國選民反人工智能數據中心建設糾因

文/吳煒

在剛剛結束的美國國會選舉中，共和黨慘敗，民主黨重新奪回參眾兩院控制權。在這一輪角逐中，人工智能數據中心（AI Data Centre, AIDC）建設成為美國選民重點關注的議題。作為人工智能基礎設施建設的重要組成部分，什麼是AIDC？其主要承擔什麼功能？AIDC建設牽涉哪些主要模塊和細節？為什麼看似一件有利之舉，卻受到大部分美國選民的抵制？本文便與大家一起進行剖析糾因。

數據中心（Data Centre，DC）是集中存放、管理和運行大量計算機系統、服務器、存儲設備和網絡設備的專用物理設施，用於存儲、處理、傳輸和分發數據，是現代互聯網、雲計算、人工智能、大數據和數字經濟的核心基礎設施。而人工智能數據中心（AIDC）是專門為人工智能訓練和推理任務優化設計的數據中心，主要承載大規模GPU/TPU集群、高性能計算和高速互聯網絡，以支撐大模型訓練、AI推理、機器學習等高算力需求。

傳統數據中心主要負載通用服務器、存儲和企業應用，而AIDC主要負載GPU/TPU集群、AI訓練和推理，各方面建設要求均更高。譬如，傳統數據中心單機櫃功率密度只需5-15千瓦（KW），而AIDC則要求在30甚至100千瓦以上，從而對供電和散熱有更高要求。傳統數據中心以風冷散熱為主，而AIDC需大量採用液冷（包括冷板和浸沒式冷卻），電力規模要求也超大。在網絡要求上，傳統數據中心使用通用以太網即可，但AIDC為了實現極低延遲以達到GPU間高速互聯，滿足AI訓練和超算要求，需使用專門設計優化的高帶寬InfiniBand(IB)技術。

AIDC的核心功能主要有以下幾類：（1）大模型（包括大語言模型和多模態模型）海量參數預訓練，這是最核心也最耗資源的功能，通常需數周至數月連續高負荷運行；（2）為適應特定行業或最新數據，進行模型微調和持續訓練；（3）提供AI推理，承載已訓練模型的在線推理，提供低延遲、高併發的實時計算能力；（4）大規模數據處理與特徵工程，此功能一般與預訓練功能密切協同，對海量數據進行清洗、標準、向量化和多模態數據處理；（5）分布式高性能計算，實現數千至數萬張GPU的協同計算，完成單台機器無法完成的超大規模訓練任務；（6）高密度算力輸出與彈性擴展。

AIDC的建設分成兩個層面，最核心的是IT設備層的計算核心，主要包括GPU和AI加速器、配套高帶寬內存（HBM）、高速網卡、CPU主板和存儲系統，這些芯片和組件決定了算力上限。另一層就是建設模塊層的支持基礎設施，其中最關鍵的選址考慮是電力供應，因為單個園區的電力需求規模就要達數百兆瓦，所以電力充足、電價較低和電網容量大就成了選址優先要求，在此基礎上最好有可再生能源接入、變電站距離較近以及具備擴容能力。如前文所述，接着就是液冷散熱系統（目前主流技術是冷板冷卻）和高速網絡（IB技術、多運營商接入與跨數據中心互聯（Data Centre Interconnect, DCI））。其餘兩個基礎設施支持模塊就是高密度機櫃和建築適配，以及監控和安防。

美國目前已運營的AIDC容量為49-57吉瓦（GW），在建容量70吉瓦，規劃項目容量在276吉瓦以上，主要投資方為超大規模雲廠商（如亞馬遜、微軟、谷歌等），另外獨立大模型公司如Open AI、xAI也在大規模布局，還有眾多的第三方開發商。全國各類大小AIDC建築共4000多座，全部園區超過1500個，其中電力容量（即IT或設施總功率）50-200兆瓦（MW）是大型園區的起步門檻，超大型在200-500兆瓦，大型和超大型園區的數目依不同數據來源目前在200-1000以上。多個設計容量在1吉瓦以上的超級大型園區預計將在2026年投入運營。從佔地面積看，平均而言1兆瓦佔地3-9畝，所以大型園區一般佔地600-1800畝，超大型一般佔比3000-12000畝，超級大型佔地可達12000畝（約為800萬平方米，即8平方公里，為更直觀感受，港島面積約為80平方公里）。

從平均投資額看，芯片和服務器佔了總投資的60%以上，每兆瓦基礎設施（不含芯片）投資額約1000-1800萬美元，含芯片服務器全包約3000-4000萬美元以上。每吉瓦的全包投資額約300-400億美元。在良好利用率（80%以上）下，每單位算力（以主流GPU的每GPU-小時為最常用單位）的售價（如H100，為3-4美元）是持有成本（對應約1-2.5美元）的2-4倍。獨立研究機構Epoch AI對設備折舊、使用年限及投資回報期進行了測算，假設GPU和其他IT設備的折舊年限設為5-6年，實際使用年限設為3-5年，電力製冷等基礎設施折舊為10-15年（實際使用更長），建築主體折舊20-40年（實際使用更長），在基準情景（考慮利用率、GPU租賃單價和算力售價）下內部報酬率為15-25%，3-5年可收回投資，保守情景下不超過8年可以收回投資。

從區域分布看，德克薩斯州新增容量增長最快，佔比約20-35%，主要投資方是Open AI的星際之門（Stargate）、甲骨文、微軟、谷歌和Meta，其主要優勢在於電力可用性和接入速度快、電價有競爭力，以及電網獨立監管靈活。弗吉尼亞州是傳統最大存量市場，主要投資方是亞馬遜、專業AIDC開發商STACK基建和Digital Realty, 其主要優勢是互聯網早期的基礎設施如光纖網絡，但目前電力供應趨於飽和。其他新興州份包括佐治亞州、俄亥俄州和路易斯安那州（集中了一些擬建超大項目）。

美國和歐洲部分居民反對建設AIDC，主要還是出於自身利益受損考慮，電力、水資源和噪音是最直接引發社區抵制的三大現實問題。電網擴建和用電增加導致的電價上漲使成本轉嫁到普通用戶的電費上，之前採用的高耗水蒸發冷卻，而各種冷卻系統、備用發電機等產生的持續低頻噪音也困擾當地居民。另外經濟收益分配也呈現嚴重不對等，成本和環境代價由當地居民承擔，而收益卻大部分歸於外部投資方。規模大幅擴大，土地、用電和水等資源需求暴增，以及選址向鄉村延申，均使AIDC較傳統數據中心給居民生活帶來了更大的衝擊。

目前全球其他地區也將AIDC的發展作為經濟引擎之一，中東（以沙特阿拉伯、阿聯酋為首）因電力充裕成本較低，成為增長最快的區域。亞太地區的馬來西亞、泰國也在抓緊建設。歐洲宣布的項目多，但受制電網接入慢、電價高和環保審批嚴格，實際落地項目有限。加拿大和北歐因水電便宜、土地廣袤和氣溫較低助於散熱，成為理想之所，尤其加拿大又臨近美國。但是基於推理服務需要低延遲，各國芯片獲取有限制，以及數據安全問題，如果美國國內AIDC建設遇阻，海外建設也只能暫時緩解，而不能從根本上解決問題。