數據中心透支社會資源 爭議升溫（方保僑）
在全球人工智能（AI）競賽持續升溫之際，支撐其運算能力的數據中心，正以前所未有的速度擴張。然而，這股被視為「新基建」的發展浪潮，卻在多個地區遭遇強烈反彈，從美國、加拿大以至印度，地方社區與政府之間的角力日趨激烈，突顯AI發展與資源分配之間的深層矛盾。
以美國為例，南卡羅來納州Chester County近日通過為期6個月的數據中心建設暫停令，暫緩相關審批程序，反映地方政府對基建急速擴張的審慎態度。事實上，這並非個別事件。根據調查機構Data Center Watch數據，單在2026年第一季，全美已有至少75個數據中心項目被延遲或阻止，涉及投資額高達1300億美元。當中，賓夕法尼亞州的民意調查更顯示，約68%居民反對在其社區興建AI數據中心，顯示「Not In My Backyard」（NIMBY）現象正迅速蔓延。
加拿大的情況反映另一種壓力來源：能源負荷。根據官方資料，目前加拿大數據中心規劃容量已超過20吉瓦（GW），遠高於現有337兆瓦的基礎。當中約九成項目集中於艾伯塔省，甚至出現超過20000兆瓦的電力申請，相較該省約12000兆瓦的高峰需求，潛在壓力顯而易見。面對電網承載風險，當地政府在2026年底將實施新政策，向用電量達75兆瓦以上的數據中心徵收額外費用，以避免成本轉嫁至居民。這亦顯示，AI基礎設施的能源消耗問題，已由企業層面上升為公共政策議題。
至於印度，社會關注則集中於環境與民生影響。亞馬遜（Amazon）計劃在印度塔內（Thane）興建佔地53英畝的大型數據中心，引發當地居民抗議，批評項目可能加劇水資源消耗、噪音污染及生態破壞。儘管企業強調其設施符合環保標準，並聲稱已達「水資源正效益」（Water Positive），但公眾對大型科技企業的信任顯然仍然有限。
綜合上述案例，不同地區雖面對挑戰各異，但核心問題一致：AI發展是否正在透支地方資源？數據中心作為AI運算的基石，其對電力、水資源及土地的需求極為龐大。隨着生成式AI（GenAI）、大型語言模型（LLM）及雲端運算（Cloud Computing）需求急升，數據中心的建設速度往往超越基礎設施規劃與社會共識。
對政策制定者而言，如何在促進科技創新與保障公共利益之間取得平衡，已成為迫切課題。一方面，AI被視為推動經濟增長與產業升級的關鍵引擎，各國均積極部署以避免在競爭中落後；另一方面，若缺乏透明度及合理規管，數據中心可能對地方社區造成長遠負擔，甚至引發政治風險。AI數據中心的全球擴張，正由單一科技議題轉變為涵蓋能源政策、環境保護及社會治理的綜合挑戰。若企業與政府未能及早回應公眾關注，這場由AI驅動的基建競賽，或將面臨更廣泛的社會阻力。
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