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      亞馬遜微軟谷歌被14家機構逼宮:數據中心耗水1萬億升

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      北美數據中心2025年耗水量接近1萬億升——這個數字等于紐約市一整年的用水需求。當你在手機里問AI"今天天氣怎樣"時,背后可能正有數百升淡水被蒸發掉。

      Trillium Asset Management等14家投資機構近期向亞馬遜、微軟、Alphabet(谷歌母公司)提交股東決議,要求披露美國數據中心的詳細水電消耗數據。這不是環保組織的道德呼吁,是管理著超過40億美元資產的波士頓資管公司,用股東身份在董事會層面發起的正式質詢。

      三家科技巨頭最近都砍掉了價值數十億美元的數據中心項目,原因出奇一致:當地社區反對。居民們發現這些設施像抽水機一樣消耗本地水資源,卻給不出具體數字。

      股東決議里的火藥味

      Trillium Asset Management去年12月向Alphabet提交的決議措辭直接:2020年承諾的減排目標,為什么排放量反而漲了51%?

      Alphabet六年前放話,到2030年要把排放砍半、全面轉向無碳能源。Trillium的股東倡導總監Andrea Ranger對路透社說,公司需要"澄清如何實現這些目標"。去年Trillium提交的類似決議獲得了近四分之一獨立股東的支持——在股東投票里,這個數字足以讓管理層坐直了聽。

      Green Century Capital Management則在跟Nvidia談判另一份決議,聚焦"短期AI增長是否正在損害長期氣候與財務穩定"。股東倡導者Giovanna Eichner拒絕透露細節,但談判本身已經說明問題:連AI芯片的源頭供應商也被盯上了。

      數據中心的用水邏輯很簡單:冷卻。服務器集群24小時運轉產生的熱量,需要大量淡水或電力驅動的空調系統來消解。Mordor Intelligence的測算顯示,北美數據中心2025年的耗水量已經逼近1萬億升。作為參照,紐約市800多萬居民一年的生活用水,差不多就是這個數。

      社區反抗與項目擱淺

      科技巨頭們并非沒有預感。微軟、亞馬遜、谷歌近期接連取消或推遲了多個數據中心項目,地點遍及美國各州。官方口徑通常是"戰略調整",但路透社的報道指向更具體的壓力源:當地居民的抗議。

      亞利桑那州、得克薩斯州等干旱地區成為沖突高發區。居民的邏輯很直白——你們承諾帶來就業,但我們的水井正在干涸。當企業無法回答"到底要用多少水"時,信任就崩了。

      微軟今年早些時候推出了"社區優先AI基礎設施"框架,試圖用更透明的溝通流程重建關系。這個轉變本身就說明,之前的"先建后說"模式走不通了。

      更隱蔽的博弈在電力端展開。部分數據中心開發商開始自建天然氣"影子電網",繞過公共電網的容量限制。這種操作繞開了審批流程,卻引來了新的環保爭議——股東決議的矛頭,正指向這類灰色地帶的擴張。

      1萬億升背后的算賬方式

      Mordor Intelligence的1萬億升估算,把直接用水和間接用水都算了進去。直接用水是冷卻塔蒸發掉的淡水;間接用水是發電環節消耗的水——火電廠和核電站的冷卻需求同樣驚人。

      AI訓練模型的能耗呈指數級增長。OpenAI的研究顯示,2012年以來最大規模AI訓練的計算量每3.4個月翻一番。硬件效率的提升追不上這個速度,結果就是更多服務器、更多散熱、更多水電賬單。

      科技公司的碳中和承諾在這種增長面前顯得脆弱。谷歌2020年的目標設定時,ChatGPT還沒誕生,生成式AI的爆發完全在模型之外。當Trillium指出"排放反增51%"時,戳中的是目標與現實之間的裂縫。

      股東決議的約束力有限,即使通過也只是建議性質。但近25%的獨立股東支持率已經構成實質性壓力——機構投資者的資金流向、ESG評級、甚至高管薪酬方案,都可能被這類投票結果牽動。

      Trillium管理40億美元資產,Green Century專注環保主題投資,它們的行動代表著一種趨勢:資本開始把氣候風險當作財務風險來定價。當數據中心的水電消耗可能影響項目許可、社區關系、監管態度時,不透明本身就是一種負債。

      亞馬遜、微軟、谷歌的年度股東大會通常在春季舉行。這些決議能否進入正式投票環節,取決于公司是否選擇主動披露來滿足股東要求。歷史經驗是,企業往往會在投票前談判妥協,避免公開對抗。

      但2025年的變量在于AI軍備競賽的緊迫性。當競爭對手都在搶建算力基礎設施時,放緩腳步做環保披露,會不會被視為戰略軟弱?

      Andrea Ranger沒有回答這個問題。她只對記者說,股東需要"清晰的信息來評估風險"。這句話的潛臺詞是:如果管理層說不清,我們就用投票權來說。

      1萬億升水已經流過去了。下一年的數字,取決于這些服務器集群建在什么地方、用什么冷卻、以及—— increasingly ——股東們愿不愿意繼續買單。

      當AI幫你寫周報、畫圖、訂機票的時候,你有沒有想過問它一句:剛才那輪對話,耗了多少水?

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