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数据中心电力协议撞上如今可量化的反对声浪

据Tom's Hardware 11月3日报道,OpenAI自8月以来一直在考虑把旗下数据中心改名为「AI算力园区」。在美国和欧洲,针对AI设施用电和用水需求的反对正在加剧。

人工智能与模型分析王雅琴发布: 2026年11月3日4 分钟阅读资料来源 13
数据中心电力协议撞上如今可量化的反对声浪

Axios最先报道了这一改名构想,Tom's Hardware于11月3日跟进。OpenAI全球事务主管Chris Lehane对Axios说,中期选举「有点像2028年大戏的预告片」。他把公司希望设置的保障措施称为「限速」。Tom's Hardware报道称,这一措辞调整自8月以来一直在讨论中。

这只是公关层面的问题。电力合同才是更难的那一关。

11月1日,《卫报》报道称,英国国家电网将把其英国最大的一座变电站建在蒂斯赛德,紧邻一座规划中的AI数据中心。一天后,Mugglehead Investment Magazine核实了这则报道,并称该地块面积为73.3英亩。这种规模的变电站不会为一个投机性租户而建。它是为一个尚不存在的负荷准备的实际前提,也说明电网预计要服务哪些项目。

需求端的计算比供应端更激进。CBC 11月2日报道,犹他州立大学物理学家Robert Davies估算,Kevin O'Leary支持的阿尔伯塔省西北部Wonder Valley项目满负荷运行时将持续输出18吉瓦。这大约相当于每天1.5拍焦耳,每年排放约3000万吨二氧化碳,超过加拿大总排放量的4%。Davies是为Sturgeon Lake Cree Nation准备这份分析的。他说,排热量相当于「每天约23颗广岛原子弹的能量」。该原住民部落在9月就该省免做环境评估的决定申请司法复核。阿尔伯塔省环境部在10月30日的声明中表示,在决定无需评估时遵循了既定法律程序。

合同最终落在地方投票上

谷歌在10月30日星期五通过了这样一道关卡。据MPR News经由Tom's Hardware报道,明尼苏达州赫曼敦市议会一致投票批准了一座占地略超200英亩、三栋建筑合计约166万平方英尺的数据中心。此前至少有两次会议被推迟。谷歌缩小了项目规模,并撤回了8000万美元的税收减免申请。该批准仍面临诉讼,以及一项关于电力供应的单独调查。

这一模式并非地方花絮。AI初创公司Prophecy Gov编制的数据库把2026年417场地方政府会议上的10202条公众意见整理成可检索的记录。Tom's Hardware 11月2日报道,其中90.5%的意见是负面的。只有21%提到AI,用水是最主要的担忧,73%的会议完全没有支持者到场。

「从全球分配的角度看,让每个人都把世界上有限的DRAM供应囤在自己电脑里、只用5%的时间,其实相当糟糕,」Sam Altman在Cheeky Pint的YouTube频道上说,据Tom's Hardware 11月1日报道。

Altman主张集中利用,其逻辑与推动负荷增长的那套逻辑相同。这与邻居的反对放在一起显得别扭:利用率恰恰是邻居不想要的东西。在其他地方,压力出现在法庭和州议会。Tom's Hardware 11月2日报道,一名法官拒绝驳回一起针对密西西比州一座xAI数据中心所用燃气轮机污染的诉讼。法官裁定这些机组不豁免于《清洁空气法》。Time 10月29日报道,俄亥俄州的数据中心反抗正在重塑中期选举选情。与此同时,据Tom's Hardware 11月2日报道,普京已下令俄罗斯数据中心在接到通知24小时内为国家IT基础设施预留10%的容量。

并非每条新闻都是争斗。Electra和梅赛德斯-奔驰11月3日表示,欧洲全部47座梅赛德斯高功率充电中心、共374个充电点已于11月1日并入Electra网络。据heise报道,MB.Charge客户由此可以使用十个国家逾800个Electra站点和5000多个充电点。已公布的价格尚未说明司机在这些站点实际支付多少。

还有一个对比值得记住,来自pv magazine 11月3日。UNEF估算,2025年1月至2026年6月,太阳能光伏使西班牙批发电价成本降低了1702000万欧元。该机构称,如果没有光伏,日前市场均价将是每兆瓦时112欧元,而不是60.2欧元。UNEF自己给出的限定是:这个数字只覆盖日前市场,并不等同于账单上的节省。换句话说,供应能改变这个数字。数据中心合同是否写入为此付费的条款,则是另一个问题。

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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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