商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
隨著人工智慧（AI）快速發展，支撐模型訓練與運算的大型數據中心需求同步攀升，但在美國部分地區，相關建設正面臨愈來愈明顯的地方反彈。根據《Natesilver.net》報導，約七成受訪美國民眾不支持在自身居住社區附近興建數據中心，主要疑慮集中在能源消耗、土地使用，以及科技企業與地方政府協商過程是否足夠透明。
數據中心近年受到高度關注。報導指出，2026年全球網路對「data center」的搜尋熱度明顯高於前兩年，反映AI基礎建設已從科技產業議題逐漸進入公共討論。美國密西根州、威斯康星州等地，數據中心開發甚至成為地方政治的重要議題，居民開始更積極關注大型科技設施可能對電力、土地與生活環境造成的影響。
部分反對聲音來自能源與環境壓力。大型數據中心需要大量且穩定的電力供應，部分專案可能因此帶動輸配電設備甚至新增發電設施的需求。此外，大型機房建築本身占地廣，也可能改變地方景觀與土地利用方式。即使部分數據中心在用水或空氣污染方面未必高於傳統重工業，居民對於是否應承擔相關成本，仍存在不同看法。
地方政府與科技企業之間的開發程序，也成為爭議焦點。過去部分數據中心投資案曾使用不揭露協議（Non-Disclosure Agreements，NDA），避免專案尚未定案前曝光，或降低土地收購與地方競標過程中的不確定性。不過，當居民無法及早取得資訊時，反而容易加深外界對決策過程缺乏透明度的疑慮。報導指出，微軟（Microsoft）近年也調整相關做法，降低在數據中心開發案中使用保密協議的情況。
就業效益同樣呈現兩面性。大型數據中心在施工階段通常需要大量建築、電力與暖通空調等技術人員，可在數年間創造可觀的臨時工作機會。以微軟在威斯康星州Mount Pleasant推動的相關專案為例，建設期間預計可帶動大量工程職缺，因此部分工會對數據中心投資抱持支持態度。
然而，數據中心正式營運後所需的長期人力通常遠低於建設階段，使地方政府必須進一步評估土地、電力與租稅優惠所換取的長期就業效益是否相符。這也讓大型AI基礎建設逐漸形成勞工、環境與地方財政之間的多重利益拉鋸。
對AI企業而言，數據中心仍是現階段不可或缺的基礎設施。大型模型訓練與推理需要大量GPU及電力，使OpenAI、Anthropic等業者持續尋求更多運算資源。不過，AI產業整體需求成長速度與實際使用率並不完全一致，部分企業也可能面臨設備配置過剩或資源利用率不足的問題，顯示市場仍處於快速調整階段。
更深層的問題則在於，部分民眾尚未直接感受到AI帶來的具體效益，卻已開始接觸深度偽造、詐騙、就業衝擊及能源需求增加等負面議題。當AI企業要求地方社區接受大型基礎建設時，若無法清楚說明其公共利益與長期回報，地方反對聲浪可能持續升高。
因此，美國數據中心擴張面臨的挑戰已不只是土地與電力供應，也涉及社會信任與公共溝通。未來科技企業若希望持續擴充AI運算能力，除了提升能源效率，也必須更加重視開發資訊透明、地方回饋與實際應用成果，如何在AI成長需求與社區利益之間取得平衡，將成為產業下一階段的重要課題。
