数据中心正在经历一场蜕变。过去，这些不起眼的工业建筑一直隐身幕后，在低沉的嗡鸣声中，默默地服务着我们的线上生活。

而人工智能的到来改变了这一切。Meta、微软（Microsoft）、谷歌（Google）、亚马逊（Amazon）和OpenAI等科技巨头正在投入数十亿美元（远期规划更是达到数万亿美元）的资金，打造专为人工智能时代设计的新型数据中心。这些庞然大物规模空前，对能源和水资源的需求惊人，对所在社区的影响也将达到前所未有的程度。

这是因为现代人工智能的运行离不开由数万个重型、高耗能的图形处理单元（GPU）组成的大规模计算集群，与运行消费级或企业级应用时不同，在训练或运行人工智能模型时，这些GPU要持续进行计算。只有工业级冷却系统才能满足这些计算集群巨大的散热需求，因而需要占用大量的电力、土地和水资源。

人工智能时代到来之前，数据中心通常位于城市，单栋建筑面积一般在10万平方英尺（约9,290.3平方米）至30万平方英尺（约27,870.91平方米）不等。如今的超大人工智能数据中心则落户于得克萨斯州的丘陵、亚利桑那州的沙漠或怀俄明州的荒野，其规模能够达到数百万平方英尺，占地数百英亩乃至数千英亩（相当于几十个足球场或数个城市街区大小），电力需求高达数百兆瓦乃至吉瓦级别。

这些建筑的设计完全围绕人工智能展开，其内部材料用量也达到了令人咋舌的程度[OpenAI表示，仅其位于得克萨斯州阿比林市（Abilene）的“星际之门”（Stargate）数据中心使用的光纤，就可以绕地球16圈]。成列的GPU机架密集排列，由于重量巨大，云时代数据中心常见的架空地板无力承受，只能安装在坚实的混凝土基座之上。外部，巨型冷却塔将散热用水冷却后循环送至整个设施的各个角落。此外，由于GPU芯片（每片的成本为2.5万美元至4万美元）需要持续消耗大量电力，现有电网难以负荷，开发者只得将人工智能数据中心选址在发电厂邻近区域。

在长达数月的建设周期中，单个项目便能够创造数千个工作岗位（涵盖场地平整、建筑施工、电力基础设施搭建、机械与冷却系统安装、网络与硬件布线等）。这些工作大部分需要高级技术工人完成，据估算，未来几年美国此类劳动力缺口可能高达数十万之多。

但从长远来看，其对就业的拉动作用则可能较为有限。美国商会（U.S. Chamber of Commerce）的数据显示，一个标准数据中心通常仅能提供不到200个本地岗位，例如技术员、设施维护人员和安保人员。批评者指出，考虑到动辄数十亿美元的投资额，以及数据中心对当地电力、水源、土地和公共基础设施等资源的巨大消耗，这一数字显然无法令人满意。不同于可以创造数千个长期岗位的汽车工厂，数据中心的核心目标在于算力最大化，而非人力雇佣规模。

不过，也有专家指出，人工智能数据中心很难说真有“完工”之时。按照最新规划，这类超级园区将分阶段建设，周期长达数十年之久。与此同时，现有数据中心也要为适配现代人工智能的需求而进行改造。因此，尽管人工智能数据中心提供的固定岗位有限，但作为长期基础设施项目，其将周期性释放大量短期工作需求。

译者：Feb