国会面临反弹，快轨数据中心建设引发人工智能环境影响审查

近120个社区、劳工和环境正义组织的联盟敦促国会拒绝将人工智能相关的数据中心开发快速推进的努力。他们的警告反映出日益增长的紧张关系：使突破在医学、教育和科学发现方面成为可能的基础设施也对能源系统、水资源和当地社区施加了越来越大的压力。

对人工智能的潜力几乎没有争议。它可以加速药物发现，改善诊断，并重塑整个行业。但是，支撑这一进步的物理系统的扩张速度超过了管理其影响的保障措施的发展速度。

环境影响的规模

数据中心的环境足迹不再是抽象的。它是可以衡量的、立即的，并且正在迅速增长的。

大型设施可以消耗多达500万加仑的水每天，相当于数万人的需求。在美国，成千上万的数据中心总共使用数十亿加仑的水，每年，随着人工智能工作负载的加剧，这一需求正在增长。

这种水的使用直接与能源消耗相关。随着服务器产生热量，需要更多的冷却，这既增加了电力需求，也增加了水的使用。与此同时，淡水资源有限，全球可供人类使用的水不到1%。

能源方面的影响同样令人担忧。许多数据中心仍然严重依赖化石燃料发电。柴油备用发电机仍然是标准配置，导致局部空气污染和长期排放。在某些地区，这些发电机运行频率足以成为一氧化氮和颗粒物的重要来源，这两种物质都与呼吸系统疾病有关。

间接影响同样显著。电力生成本身会消耗水，这意味着数据中心的真正水足迹远远超过现场冷却。

对水资源紧张地区的日益增长的压力

最令人担忧的趋势之一是这些设施的建设地点。

数据中心中相当一部分位于已经面临水资源短缺的地区。报告表明，美国大约有40%的数据中心位于水资源紧张或极度紧张的地区，从而加剧了对当地水资源和生态系统的压力。

在这些地区，数据中心的需求与居民用水、农业和长期水资源安全直接竞争。社区报告了水费上涨、限制增加和对长期可持续性的担忧日益增长。

与此同时，地方政府经常为吸引这些项目提供激励措施，有时没有充分考虑长期的环境成本。

污染、健康风险和日益增长的成本

除了水和能源之外，数据中心的更广泛的环境影响变得更加明显。

化石燃料发电的数据中心导致：

• 增加温室气体排放
• 备用发电机的空气污染
• 由于电网紧张导致电价上涨
• 对已经超负荷的社区的基础设施压力

这些影响并不均匀分布。 设施通常集中在低收入地区，这些社区已经面临环境挑战。这一模式与早期的工业扩张类似，在那里，经济利益是不均匀分配的，而环境成本却是局部化的。

一个难以辩护的矛盾

这个问题最引人注目的方面不是技术本身，而是能力和实施之间的不匹配。

推动人工智能繁荣的公司是世界上最有价值的公司之一，拥有数百亿美元的资源。他们有能力以规模部署更清洁的基础设施。然而，当前的扩张仍然依赖于优先考虑速度和成本而不是可持续性的传统方法。

没有技术限制阻止这种变化。事实上，一些最先进的解决方案已经被部署。

更清洁的数据中心模型的现实世界例子

几家公司和项目表明，低影响数据中心不仅是可能的，而且已经投入运营。

微软的零水和浸没冷却系统

微软一直在尝试使用两相浸没冷却，服务器被浸没在高效吸收热量的非导电液体中。这种方法减少了能耗，消除了传统的水冷却系统的需求。

该公司还推出了下一代数据中心，这些数据中心的设计使其在冷却时不使用水，而是依赖闭环系统和先进的热管理。

同时，其Project Natick探索了水下数据中心，利用海洋的自然冷却特性来提高效率和减少环境影响。

谷歌的水循环和效率努力

谷歌实施了使用回收水而不是饮用水的数据中心，从而大大减少了对市政系统的压力。在乔治亚州，一个设施在现场处理和重复使用自己的废水，尽量减少外部需求。

与此同时，谷歌大量投资了可再生能源，成为第一个与100%可再生能源购买相匹配的主要云服务提供商之一，为行业设定了标准。

Crusoe的闭环冷却设计

新进入者也在突破界限。Crusoe在德克萨斯州的AI数据中心使用了一个闭环冷却系统，该系统循环使用水而不是消耗水，大大减少了传统系统的用水量。

这种方法表明，基础设施可以从一开始就设计为尽量减少环境影响，而不是稍后改造解决方案。

推进下一代冷却的初创企业

一波初创企业专注于减少水和能耗。像Submer和Corintis这样的公司正在开发：

• 浸没冷却系统，显著提高热传递效率
• 直接集成到芯片中的微流体冷却
• 连续循环水的闭环设计

这些技术并非实验性。它们已经被部署，并且随着需求的增长而扩大规模。

为什么这些解决方案扩张速度不够快

如果这些替代方案存在，为什么它们不是默认选择？

答案归结为成本、速度和激励。传统的空气和水冷却系统被充分理解，更容易部署，并且通常在短期内更便宜。新的系统需要前期投资、基础设施重新设计和操作更改。

但是，这种短期思考带来了长期后果。一旦数据中心建成，它可以运行数十年。稍后改造低效系统既昂贵又往往不切实际。

政策在塑造结果中的作用

这就是国会当前辩论的关键所在。

在没有环境审查的情况下加快许可速度，风险是锁定过时的基础设施，正好是在更好的替代方案可用的时刻。联盟的论点不是反对人工智能，而是反对移除确保人工智能负责任发展的保障措施。

政策可以通过以下方式影响结果：

• 水和能耗的透明报告
• 最低可再生能源门槛
• 采用节水冷却技术
• 社区咨询和影响评估
• 可再生能源的税收激励

这些措施不会减慢创新速度。它们将确保创新与长期可持续性保持一致。

人工智能基础设施的决定性时刻

数据中心的扩张是未来十年最重要的基础设施转变之一。它将塑造不仅人工智能的未来，也将塑造数字经济的环境足迹。

科技行业已经证明了更清洁、更高效的模型是可能的。微软、谷歌和新兴玩家正在证明，水效和可再生能源驱动的数据中心可以今天就建成。

问题是，这些方法是否会保持例外，还是会成为标准。

国会现在面临着一个超越许可改革的决定。这是一个关于人工智能背后的基础设施是否反映出与技术本身相同的雄心，还是继续将其成本外化到社区和生态系统上的选择。

前进之路：使人工智能的承诺与责任相一致

人工智能有潜力以更好的方式重塑世界。它可以解锁医疗突破，优化供应链，改善教育，并帮助解决复杂的全球挑战。这种未来仍然在我们掌握之中。

但是，对人工智能基础设施的环境和社会成本视而不见并不是一个可行的前进道路。

该行业必须团结起来直接解决这些挑战。这包括使用人工智能本身来优化能源系统，提高电网效率，减少排放，并开发更智能的冷却和水资源利用方法。推动创新的人工智能也可以应用于使创新可持续。

一些州和地方政府已经在推动反对新的数据中心发展，原因是担心水资源使用、能源需求和社区影响。这些决定反映了实际的压力，并不应被忽视。

现在，责任在于政策制定者和行业领袖。与其移除防护措施，不如加强它们。许可流程可以改进以更快、更高效地进行，而不牺牲监督。可再生能源使用、水资源保护和社区参与的明确、可执行标准应该成为常态，而不是例外。

Unite.AI认为，人工智能的未来不应该以牺牲它所涉及的社区为代价。前进的道路不是减慢进步的步伐，而是确保进步建立在可持续、公平和符合长期目标的基础上，即使世界变得更好。

我们可以和应该期望这些建设这一技术基础的公司做得更多。世界上最赚钱的行业有资源来领导，而不是落后。进步应该通过合作、问责和更高的标准来实现，确保人工智能成为解决方案的一部分，而不是日益增长的问题的一部分。