科技巨头们正在竞相建设驱动人工智能的基础设施。然而，越来越多的证据表明，AI超大规模云服务提供商，如谷歌、亚马逊和微软，不仅在提供服务时消耗大量能源，还造成周围地面温度升高。剑桥大学领导的研究发现，AI数据中心周围的地表温度平均上升2摄氏度（3.6华氏度），某些区域的温度上升甚至高达9摄氏度（16.2华氏度）。研究人员称之为“数据热岛效应”。半岛电视台解释了这一现象、AI数据中心的集中位置以及对周边居民的影响。AI数据中心消耗多少能源？每当有人使用ChatGPT、Gemini或Claude时，相关请求都会在数据中心处理，这些数据中心是24小时运转、充满专用计算机的庞大设施。AI数据中心使用强大的芯片，可以进行成千上万次并行计算，而持续运行大型模型比用于浏览网络的典型服务器消耗更多的能源。根据国际能源署（IEA）的数据，数据中心在2024年的电力消耗约为415太瓦时（TWh），约占全球供应的1.5%，在过去五年中以大约15%的速度增长。预计到2030年，这一数字将近乎翻倍，达到945 TWh。（半岛电视台）其中，能量消耗最为密集的是超大规模数据中心——这些设施是主要科技公司为全球范围内的云计算和AI支持而建造的。根据IBM的说法，这些中心通常至少容纳5000台服务器，面积至少达到10,000平方英尺（930平方米）。超大规模数据中心通常需要100到300兆瓦的电力不断运转，足以为数十万户家庭供电。这些能源会造成巨量的热量，必须通过先进的液体冷却系统来管理，这些系统消耗着大量的水。英国政府的数字可持续发展咨询机构的报告发现，单个100兆瓦的超大规模数据中心每年可消耗约25亿升（660百万加仑）水——相当于80000人的年用水需求。数据中心建设热潮 目前全球AI数据中心建设正经历前所未有的加速，截至2026年6月，全球活跃的数据中心超过11600个。根据数据中心地图（Data Center Map）这一众包数据库，美国拥有超过4300个数据中心，位居全球之首。欧洲是第二大中心，以英国为首，拥有超过540个设施，主要集中在伦敦地区，其次是德国（520个以上）和法国（390个以上）。在亚洲，中国（360个以上）和印度（300个以上）领先于其他国家，东南亚也在迅速扩展，并成为数据中心容量和云计算采用速度最快的市场之一。根据Synergy Research Group的数据，自2021年以来，全球超大规模数据中心的数量几乎翻了一番，从700个增至1297个。AI数据中心产生多少热量？剑桥大学、南洋理工大学等研究人员进行的一项研究发现，AI数据中心开业后，周围地表温度平均上升2摄氏度（3.6华氏度），影响范围可达10公里（6英里）。这一现象与城市热岛效应相似，集中的人类活动使城市的温度高于周边乡村地区。（半岛电视台）利用美国国家航空航天局（NASA）卫星数据，研究人员在2004年至2024年间对全球地表温度进行了测量，并将其与全球11000多个AI数据中心的位置进行了交叉参考。该研究聚焦于6733个不在密集人口地区的数据中心，比较了每个中心开业后几个月的温度与该地点的五年基准数据。温度上升范围从0.3摄氏度（0.54华氏度）到9.1摄氏度（16.38华氏度）。研究发现，居住在距离数据中心10公里（6英里）以内的超过3.4亿人可能受到温度上升的影响——研究人员描述这对社区和区域福利有“显著影响”，并应成为全球有关可持续发展人工智能讨论的一部分。你能感受到热量有多远？虽然大多数数据中心位于远离人口密集区的工业区域，其废热也可能形成局部的“数据热岛”，研究显示这种加热可在10公里（6英里）外检测到。由此产生的温度上升可能增加对附近社区的压力，影响健康、能源需求和整体福祉。下图展示了全球四个主要AI数据中心周围10公里（6英里）半径的地图，显示这一局部升温效应可能影响的地区。（半岛电视台）