标签： AI基础设施

过去二十年，互联网一直是围绕人类行为设计的。人们搜索、点击、滚动、串流，这些动作有规律、可预测。但AI智能体不这么干活。它们能在几秒钟内发起一连串突发请求，同时调出十几个子智能体，疯狂查询数据库、检索文档、调用API，然后突然全部消失。这种流量模式，人类的网络基础设施从来没为它设计过。

AWS悄悄改写了搜索数据库的底层的

本周，亚马逊云科技（AWS）发布新一代OpenSearch Serverless——一个专门面向AI智能体负载设计的托管搜索和向量数据库。最核心的变化是：计算和存储解耦了。智能体发起任务时，算力可以在几秒内弹性扩容；智能体 idle 时，算力可以缩到零。客户不用再为空闲的计算资源付费。

“智能体正从实验阶段走向生产环境，它们产生的流量模式，是之前的基础设施根本没考虑过的。”
——Tia White，亚马逊OpenSearch服务总经理

之前的Serverless版本也有弹性，但存储和计算是绑定的，你至少得保留一个运行中的实例。说白了就是：哪怕你没在用，也得一直付停车费。新一代相当于改成了计时停车位——来了才计费，走了就归零。

机器流量已经超过你想象

Cloudflare的数据很说明问题：过去六个月， bots 流量已经占到整体HTTP流量的31%。其中AI爬虫、搜索引擎和AI助手加起来，约占所有bot请求的25%。Cloudflare高级产品经理Lai Yi Ohlsen预计，2027年上半年，非人类流量就会超过人类流量。

这不只是在抢带宽。智能体的检索模式跟人类完全不一样——它们会并发查询数百个数据源，对延迟极度敏感，而且流量峰值毫无规律。传统的基础设施假设用户是”逐步浏览”的，但智能体是”瞬间爆发”的。

整个行业都在跟

AWS不是唯一一个在干这件事的。Databricks和Snowflake正在把自己重新定位为企业AI内存和检索系统；微软Azure最近也推出了针对AI智能体突发流量和多智能体共享内存的更新；Cloudflare上个月发布了面向智能体的持久化环境和即时扩展基础设施。

Google I/O上周也释放了信号：用户很快就能把购物研究、行程预订、网页浏览等任务委派给AI系统。不管是面向消费者的AI智能体，还是企业内外部部署的智能体，机器对机器的流量正在指数级增长。

这场基础设施的重构，本质上是为下一个十年做准备。当智能体成为互联网的主要”用户”，整个堆栈——从数据库到CDN，从API网关到身份认证——都得重新思考。目前看，大的云厂商已经跑起来了，但这一步才刚刚开始。

埃琳·布罗克维奇这个名字，看过那部2000年同名电影的人都不会陌生。朱莉娅·罗伯茨演的那个倔强的环保活动家，靠一己之力掰倒了太平洋煤气电力公司。现在，她把目光转向了AI。

不是AI本身有什么问题——是支撑AI的那些数据中心。布罗克维奇最近上线了一个网站，专门收集全美各地社区对本地数据中心项目的投诉，还做了一张互动地图，把这场”AI基础设施竞赛”的真实足迹摊开在阳光下。

“建设AI基础设施的竞赛正在美国一个个城镇中展开。在一些地方，数据中心受到了欢迎。而在另一些地方，它们被推迟、遭到反对，或者干脆被彻底放弃。这张地图记录了这场竞赛的真实足迹——揭示了增长、冲突和不确定的模式。”

数据中心到底惹了谁

表面上，数据中心是”数字经济基础设施”，地方政府也乐意看到投资落地。但住得近的人想法不一样——数据中心耗电量惊人，冷却系统吃掉大量水资源，还有噪音问题。更别说那些动辄占地几十英亩的巨型建筑，对周边社区的空间压迫感很强。

布罗克维奇的地图不是那种冷冰冰的基建统计，而是把每个争议项目的社区反馈都记录了进去。哪些项目被推迟了、哪些遭到了居民集体反对、哪些已经悄悄下马——这些信息散落在各地新闻和市政会议记录里，普通人根本没渠道汇总来看，现在有了这张地图，情况不一样了。

AI热潮背后的基础设施焦虑

这件事的背景其实挺大的。各大科技公司为了跑AI模型，正在全美疯狂建数据中心。微软、谷歌、亚马逊、Meta，每家都有自己的超大算力基地扩建计划。这股浪潮涌到哪儿，哪儿的电力和水资源压力就跟着上来。

有些州（比如弗吉尼亚和得克萨斯）因为电网容量问题，已经开始重新审视数据中心的审批流程。社区居民也越来越多地出现在市政听证会上，拿着电费账单问官员：为什么数据中心来了以后，我的电费涨了？

布罗克维奇的玩法

她的网站（brockovichdatacenter.com）不只是放一张静态地图。访客可以提交自己社区的数据中心相关投诉，相当于一个众包式的数据收集平台。这种方式和她早年调查水污染事件的路径其实是一脉相承的——靠普通人提供的线索，拼出大公司不愿意让你看到的全貌。

目前这张地图已经覆盖了数十个活跃争议地点，集中在弗吉尼亚州（那里是全球最大的数据中心集群之一），以及俄勒冈、得克萨斯、亚利桑那等州。随着AI算力需求继续膨胀，这张地图上的红点只会越来越多。

布罗克维奇这次盯上的，是AI时代最容易被忽视的那层东西——不是算法，不是模型，是那些24小时嗡嗡响的机房，以及它们和周边社区之间越来越紧张的关系。

说美国政府在AI上”押重注”，已经不算新闻了。但最近这个数字还是让人倒吸一口凉气——《纽约时报》披露，白宫已经批准了一项高达90亿美元的预算申请，专门用来给CIA、NSA这些情报机构买最先进的AI芯片，以及搭建配套的基础设施。

情报机构的算力焦虑

事情的起因挺简单：CIA和NSA发现自己的算力不够用了。具体来说，他们缺乏足够的计算能力来运行最新的AI模型，导致在AI技术的推进速度上”跟不上节奏”。

这听起来可能有点反直觉——情报机构不是一向技术最先进的部门吗？但AI大模型对算力的需求是指数级增长的，顶尖的模型训练一次要烧掉数千万美元的计算资源。情报机构虽然有预算，但采购流程繁琐，等芯片到位，可能新一代架构又出来了。

据《纽约时报》报道，这项预算申请专门针对英伟达Grace Blackwell超级芯片的采购和配套基础设施建设。

Grace Blackwell是什么来头

英伟达的Blackwell架构是2024年发布的下一代GPU，专门为大模型训练和推理设计。Grace则是英伟达自研的CPU，搭配Blackwell GPU组成超级计算平台。这个组合是目前AI训练领域最顶尖的硬件配置，价格自然也不菲。

一块Blackwell架构的B200芯片，公开市场的单价就在3万到4万美元之间。如果按”90亿美元”的规模来算，这笔采购可能涵盖数万块芯片，加上数据中心制冷、供电、网络配套，确实是个天文数字。

钱还没到位，国会那关不好过

白宫虽然已经批准了这项申请，但钱还没法马上花出去——还需要美国国会点头。90亿美元不是小数目，任何一笔巨额国防或情报预算，在国会都会经历一轮激烈的辩论。

支持者会说，这是国家安全的必要投资，中国在AI领域的投入同样巨大，美国不能掉队。反对者则可能质疑：情报机构到底要用这些算力做什么？有没有监督机制？会不会进一步加剧AI军备竞赛？

这件事的另一层背景是，AI已经深度渗透进情报工作。从卫星图像分析、信号拦截解码，到开源情报的自动化处理，AI工具正在改变 spy game 的玩法。谁能拥有更强的算力，谁就能更快地从海量数据里捞出有价值的情报。

90亿美元买的不只是芯片，更是一张”未来情报优势”的入场券。这张入场券贵不贵？肯定贵。但这场竞赛里，不买票的人，可能连参赛资格都没有。

Erin Brockovich出手了：她把美国AI数据中心地图画出来了

提到Erin Brockovich，很多人脑子里会冒出Julia Roberts在电影里扮演的那个倔强女人的样子。她当年靠一己之力扳倒了太平洋煤气电力公司，帮加州小镇的居民拿到了3.33亿美元的赔偿。那是真事，不是编剧瞎写的。

现在这位74岁的环保活动家又出手了，这次她的目标是一类全新的「污染源」——AI数据中心。

一张地图，揭开AI竞赛的地面代价

Erin新做了一个网站，叫「Brockovich Data Center Map」，把全美各地正在推进、已经落地、或者已经被社区抵制掉的数据中心项目全部标了出来。不只是标个点，她还同步收集各地居民对本地数据中心项目的具体投诉。

她在网站上写了一段话，大意是：建设AI基础设施的竞赛正在美国一个城镇接一个城镇地展开。在某些地方，数据中心受到欢迎；在其他地方，它们被推迟、引发争议，甚至完全被放弃。这张地图捕捉了这场竞赛在现实世界中的足迹。

「建设AI基础设施的竞赛正在美国一个城镇接一个城镇地展开。这张地图捕捉了这场竞赛在现实世界中的足迹——揭示了增长、冲突和不确定性的模式。」——Erin Brockovich

这张地图的价值在于，它把平时只在当地新闻里出现的争议，汇总到了一个全国视角里。你能清楚地看到，AI这场盛宴的背后，哪些社区在买单。

数据中心到底惹了什么麻烦

数据中心本身不是新东西，但AI让它变了质。训练一个大模型需要成千上万块GPU同时跑，这意味着巨大的电力消耗和惊人的冷却水需求。

一个大型AI数据中心的耗电量，差不多相当于一座小城市。用水量大到什么程度？有些地方的数据中心每天要消耗上百万加仑的水来冷却服务器。这些成本，最终都会转嫁到当地居民头上——要么是电费上涨，要么是水资源紧张。

更让居民闹心的是，数据中心带来的就业岗位其实很少。建的时候有一批建筑工人，建完之后可能只需要几十个人来维持运转。相比之下，它被挡掉的那些产业发展机会和社区生活质量，是很难用数字衡量的。

各地反应天差地别

这张地图最有趣的地方在于，它显示了美国各地对数据中心的态度完全不同。有些州（比如得克萨斯和弗吉尼亚）非常积极，给了大量税收优惠，数据中心建得像雨后春笋。但在另一些社区，居民们组织起来，在镇议会上发言，写信给民选官员，硬是把项目拖黄了。

这种分化背后有一个很现实的原因：数据中心带来的税收收益，跟它消耗的公共资源（电力、水、道路）相比，很多社区算完账之后觉得不划算。

Erin的地图给这些分散在社区层面的抗争提供了一个「全国联动」的视角。以前一个小镇的居民可能会觉得自己是在孤军奋战，现在他们能上这个网站，看看其他地方的人是怎么跟数据中心打交道的。

这件事跟我们有什么关系

说回国内。中国在AI算力上的投入同样巨大，贵州、内蒙古、京津冀等地都在大力建数据中心产业园。Erin在美国做的事情，其实给我们提供了一个可以参考的视角：在拼命建算力基础设施的同时，有没有把社区的代价也算进去？

AI公司喜欢谈「改变世界」，但真到了要建数据中心的时候，往往是离得最近的那些人在承担代价。Erin Brockovich把这件事摊开在地图上，至少让更多人开始问这个问题。

这张地图目前只覆盖了美国，但它触及的问题是全球性的。AI的基础设施竞赛不只在加州或弗吉尼亚上演，它正在全世界每一个被选中建数据中心的社区里上演。那些地方的人，有权利知道他们要承接的是什么。

• Erin Brockovich制作全美AI数据中心互动地图，收集社区投诉
• 大型AI数据中心耗电量相当于一座小城市，日耗水可达百万加仑
• 各地态度分化：得州、弗吉尼亚积极引进，部分社区成功抵制项目
• 数据中心带来的长期就业有限，税收收益与公共资源消耗不成正比