美国要建数据中心，这些地方最合适

一项新的广泛分析研究了美国数据中心的环境足迹，旨在弄清楚未来几年数据中心建设持续推进时，美国可能面临的具体问题，以及应在何处建设数据中心以避免最有害的环境影响。这项研究于周一发表在《自然·通讯》期刊上，它利用多种数据（包括人工智能芯片的需求以及各州电力和水资源短缺的信息），预测了到本十年末未来数据中心可能产生的环境影响。该研究模拟了数据中心可能影响美国和地球的多种不同情景，并警告称，科技公司的净零承诺可能无法满足其正在建设的大型设施的能源和水资源需求。康奈尔大学能源系统工程教授、该分析报告的作者之一尤枫祺（Fengqi You）表示，这项始于三年前的研究正值“了解人工智能如何影响气候系统以及水资源使用和消耗的绝佳时机”。他补充道，人工智能行业“的增长速度远超我们预期”，尤其是在特朗普政府对该行业高度关注的情况下。“目前整个行业的发展势头非常强劲。”并非所有数据中心在环境影响方面都是等同的：它们的水足迹和碳足迹在很大程度上取决于其地理位置。美国一些州的电网可能更多依靠可再生能源，或者在增加清洁能源并网方面取得了重大进展；这大大减少了从这些电网获取电力的数据中心的碳排放。同样，水资源短缺程度较低的州更适合提供数据中心冷却所需的大量水资源。（冷却也是数据中心能源消耗的重要组成部分。）分析发现，未来几年美国数据中心的最佳选址是在这两个因素之间取得平衡的州：得克萨斯州、蒙大拿州、内布拉斯加州和南达科他州是“人工智能服务器安装的理想候选地”。从历史上看，美国的数据中心建设大多集中在弗吉尼亚州（美国的数据中心枢纽）和加利福尼亚州北部等地。靠近华盛顿特区和硅谷对数据中心公司来说很重要，这些地区密集的光纤连接和熟练的劳动力也是如此。弗吉尼亚州多年来还为数据中心提供大量税收减免——这是其他州正转而采用的吸引发展的手段之一。根据追踪数据中心发展的行业工具Data Center Map的数据，在美国4000多个数据中心中，超过650个位于弗吉尼亚州，是全美最多的；加利福尼亚州有320多个，排名第三。尽管弗吉尼亚州不存在水资源短缺问题，但倡导者表示，数据中心的巨大能源需求可能会阻碍该州到2045年实现100%清洁能源供应的目标。相反，如果数据中心在加利福尼亚州继续扩张，该州长期存在的水资源问题可能会引发麻烦。（今年10月，州长加文·纽瑟姆否决了一项要求数据中心运营商披露其用水量的法案，声称该州“完全有能力支持数据中心的发展”。）数据中心运营商会根据多种因素选择选址，包括能源和水资源需求。但这些并非唯一因素：拥有160多个数据中心的亚利桑那州在分析中被列为面临“严重水资源短缺问题”的州之一。该行业并无计划迁出一些热门地区：弗吉尼亚州仍有大规模项目在规划中，包括谷歌8月宣布的90亿美元投资。但尤枫祺表示，如果继续在已面临资源压力的地区建设，“将超出自然资源的承载能力”。他将数据中心运营商涌入热门地区比作同一地区的人同时去同一家杂货店购物。“即使那可能是镇上最好的商店，购物体验也不会愉快。”得克萨斯州是研究中提到的未来发展顶级州之一，已建立起强大的数据中心产业，根据Data Center Map的数据，目前是美国数据中心第二大热门州。（这种繁荣在很大程度上是近期才出现的：得克萨斯州的数据中心建设在2023至2024年间增长了三倍。）但分析中提到的其他顶级州——蒙大拿州、内布拉斯加州和南达科他州——的数据中心数量仍然相对较少。不过尤枫祺表示，随着数据中心行业在全国范围内的积极扩张，这些州的数据中心数量正在上升。一家总部位于洛杉矶的公司正计划在南达科他州建设首个超大规模数据中心，而内布拉斯加州的39个数据中心中包括Meta和谷歌最近开设的设施。尽管如此，这些州要赶上弗吉尼亚州等地还有很长的路要走。（根据Data Center Map的数据，南达科他州仅有5个数据中心设施，是全美第二少的州。）与所有关于人工智能的研究一样，无论数据中心最终建在哪里，对未来进行预测都很困难。该研究承认，多种因素——从模型效率的提升、冷却技术的进步，到电网新增能源类型的变化——都可能在未来几年大幅改变最终的能源和水资源使用量。人工智能泡沫也有可能破裂，在全国留下零散的未完工项目和合同。（电力问题已经导致一些数据中心闲置多年。）可能发生的情况在一定程度上取决于摆脱化石燃料的政治意愿。例如，内布拉斯加州拥有巨大的风能潜力——这也是它在分析中被列为数据中心理想选址的原因之一——但迄今为止尚未实际开发这一潜力；相反，内布拉斯加州的公用事业公司今年加大了对更多天然气的投资。与此同时，特朗普政府数月来一直在倾向于推广化石燃料为人工智能的繁荣提供动力。考虑到数据中心在全国范围内的扩张势头如此迅猛，如果电网不向可再生能源转型，可能会给气候带来严重麻烦。分析发现，在最极端的情景下，美国数据中心的建设每年可能会额外产生高达4400万吨二氧化碳当量——超过匈牙利、葡萄牙和新西兰等国家2022年的年排放量。尤枫祺表示，对环境而言，最糟糕的情景是未来几年人工智能需求超过计算效率的提升，同时向可再生能源的转型放缓。“我们知道需求增长非常快，但随着所有这些新应用、更多设备、自主性人工智能等的出现，需求增长可能会更快，”尤枫祺说，“这将成为一个问题。”但该研究也声称，技术的发展（如数据中心冷却和供电技术的发展）以及数据中心的正确选址，可能会大幅改善排放量和水资源使用情况。与此同时，外部专家警告称，对于一个仍在快速发展且涉及多种不同变量的行业，试图预测其排放量需要谨慎。“我尽量不赋予具体数字过多价值，”麻省理工学院气候与可持续发展联盟的计算与气候影响研究员诺曼·巴希尔（Noman Bashir）表示，他并未参与这项研究。巴希尔指出，数据中心在现场安装自己的能源设施（如建设自己的天然气发电厂或安装独立于电网的太阳能电池板和电池），以及一些关键新技术（如核能）的进步，对总体排放量的影响可能比研究计算的要大得多。但巴希尔对该论文的一个基本结论表示赞赏：考虑到急于建设数据中心的情况，做出净零承诺的科技公司不太可能兑现这些承诺。谷歌和微软等大型科技公司在最近的可持续发展报告中悄悄承认，他们对人工智能的关注使得削减排放的承诺更难实现。尤枫祺希望他的研究能提高推动数据中心建设的公司在排放方面的透明度——他说，这类似于食品上的营养标签。“未来的发展速度将更快，规模将更大，”他说，“就美国人工智能计算基础设施的发展和增长而言，在早期阶段就考虑可持续性比后期再考虑要好得多。”