在美国，围绕数据中心建设的社区反对正在逐渐增多。与AI基础设施扩张加速相反，科技巨头对其环境外部性的披露愈发有限。一些来自学术界的模拟与推演，在吸引正常关注的同时，一定程度上放大了争议，成为被利用的弹药。
近期，一项由剑桥大学牵头、联合欧洲与亚洲多所高校研究人员完成的研究显示，在AI数据中心投运后，其周边地表温度平均上升约2°C，影响范围可延伸至约10公里。该研究横跨计算机科学、地球科学与环境科学，目前仍为未经同行评议的预印本结果。
该论文通讯作者Andrea Marinoni，是一位遥感专家，主要研究兴趣，在于通过视觉智能，评估、推断和预测人类与环境之间的相互作用。在其谷歌学术页面，写着“AI为了环境，而非对抗环境”。
研究的基本假设并不复杂。数据中心在运行高能耗计算任务时会持续产生大量废热，这些热量在特定条件下可能改变局地热平衡，从而在地表温度上留下可观测信号。这也是为什么腾讯天津滨海数据中心与阿里巴巴千岛湖数据中心等，都在实践余热回收项目；全球范围内，北欧起步较早。
从物理直觉上看，这件事并不难理解。数据中心确实在持续“产热”，而这些热最终要“守恒”地以其他形式释放到环境中。无论采用风冷还是水冷，本质上都只是数据中心内部换热方式不同，其与外部环境之间的热量交换，目前最终仍然主要通过大气系统完成。而且，数据中心的规模越来越大，能耗密度也越来越高，往往产生的热量就越来越多。
这项研究将每个数据中心的启动时间视为“事件节点”，在排除了季节性或全球变暖趋势等影响后，通过比较其周边区域在节点前后的地表温度变化，估算了数据中心对局地地表温度的边际影响。
它的核心数据，其一是地表温度（LST）重构数据集，其二是数据中心地理坐标。由于要减少城市热岛与工业活动的干扰，并且保证每个位置对应的地表温度数据序列完整，最终样本筛选出约6733个位于非高密度城市区域的数据中心。此外，研究利用WorldPop全球人口栅格数据，估算了数据中心可能影响的人口暴露范围。
美中不足的是，这项研究的数据存在局限性。前者来自NASA的MODIS卫星遥感观测，只覆盖了截至2024年的数据。当时，AI基础设施建设才刚刚起步，数量在全球数据中心中的占比仍然较低。而且，那个时候，单个AI数据中心的规模，也尚处于50-100兆瓦规模级别；而今年初，马斯克旗下的xAI，已率先交付全球首座GW级数据中心，更多GW级数据中心正在交付的路上。
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这一点也被部分批评者放大解读，认为研究存在预设立场的问题，甚至倾向于“反对AI发展”的叙事。但是，如果该研究在当前样本范围内成立，那么随着超大规模数据中心逐步上线，其所揭示的空间相关性在更高算力密度环境下，反而可能变得更加显著。
最终结果显示，在全球范围内，大型数据中心的投运与周边地表温度上升之间存在明显的时间一致性。在数据中心启用后，平均升温约2°C（95%样本集中在1.5–2.4°C之间），并呈现约10公里范围内逐渐衰减的空间特征。这一幅度与城市热岛效应的量级相近，后者通常约为4–6°C。研究据此提出所谓“数据中心热岛效应”，并估计可能影响约3.4亿人。
（说明：横轴以数据中心开始运营的时间为基准，展示其前后各10个月的时间窗口；纵轴为数据中心所在地的地表温度（LST）。阴影区域表示各数据中心样本中LST变化的最大值与最小值范围；红色实线表示LST差值的总体平均趋势；红线上的横向标记表示该分布的95%分位数区间边界。）
在讨论部分，研究团队还提到，部分地区的气温异常升高，在趋势上与其结果具有一定一致性。最典型的案例之一就是西班牙的阿拉贡。作为欧洲AI数据中心重要集聚地，该地在2024年前后记录到局地温度上升趋势，而这一变化在部分邻近区域并未同步出现。
不过需要强调的是，这项研究并非基于数据中心周边的实地温度观测，也尚未建立严格意义上的因果识别框架。
这也引发了少数长期关注AI环境外部性问题的评论者的质疑。他们认为，局地地表温度的上升，可能部分源于数据中心及其配套建筑本身所带来的土地覆盖变化。当未开发的土地被大型建筑、人行道、停车场、通道和相关基础设施所取代时，从太空观察到的地表，就会变得更热。一个更有说服力的设计，是将数据中心与其他大型商业或工业设施的类似地点进行比较。
只不过，这仍然无法解释，为什么地表温度的变化，骤然跳变于数据中心启用后。
但更根本的问题在于，AI发展不仅是技术与产业问题，也逐渐演变为一个信任问题。随着AI叙事的不断强化，其透明度却并未同步提升，这在一定程度上削弱了其合法性基础。
当下社会所面对的，是一种快速扩张、能源密集、水资源密集，需要空前的物质准备的基础设施体系，而这一体系正嵌入在一个已因气候变化而持续承压的环境之中。据IEA报告，去年全年，美国数据中心用电量，单项贡献了全美电力消费增量的约一半，推动碳排放增长了2.2%；同期中国碳排放下降了0.5%。
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而且，在美国，这种扩张又逐步呈现出高收益集中于科技企业，而环境与资源成本则在空间上外部化，并更多地由弱势社区承担，同时监管体系的响应仍然滞后于建设速度的结构性特征。
这对于正在快速推进算力基础设施建设的其他经济体，以及计划在这些地区投建算力基础设施的企业而言，都是一种警示。
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