這場與中國人無關的美國抗議運動，卻在影響你持有的AI算力股

「技術革命200年」系列番外篇：反對數據中心運動

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AI晴空的「一朵烏雲」

AI算力的晴空萬里，僅有遠方的兩朵烏雲，一個是上週文章提及的互聯網大廠開始控制Token預算，另一個則是反對數據中心運動。

反數據中心活動人士近期在全美多地連續獲勝，僅本月，麻薩諸塞州霍利奧克市、加利福尼亞州蒙特雷帕克市，以及華盛頓州西雅圖市就相繼通過了數據中心建設禁令。

這其實是一場已發展兩年多的運動，已阻擋無數數據中心項目，但許多海外算力產業鏈的投資者，仍未意識到這朵「烏雲」的威脅。

過去，總統及許多州級領導人都歡迎興建數據中心，認為這能推動經濟，亦為國家技術進步所必需；但目前越來越多社區，無論小鎮或大城，都開始抵制這些常常祕密進行的規劃，並提出各式擔憂。

關於數據中心的爭議已成地方與州最激烈的政論話題之一，且正從地方沖突升級為政策議題。根據蓋洛普5月發布的民調，71%的美國人反對在自家周邊興建數據中心。

AI基礎建設投資是當前AI行情最核心的投資邏輯，「反對數據中心運動」導致審批週期拉長，專案延期、擱置增多，已明顯影響AI資本支出節奏、結構與區域分布。

因此我們也不得不高度關注這個原本看起來與我們八竿子打不著的運動——為何美國會出現「反對數據中心」？

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數據中心的「怪奇物語」

數據中心是互聯網與AI的基礎設施，聽起來先進，實際上卻是一座超級耗電、耗水的工廠，且無法解決當地就業。

一個超大型AI集群的用電規模接近一座中小型城市，但電網容量有限，數據中心併網後，電網要擴建、投資，這些成本會推高電價，變成科企多用電，居民多付費。

2025年北美零售電價同比增長6%，部分區域25年第四季實時電價暴漲60%；數據中心對於電力併網的衝擊，已影響到居民直接感受，居民自然會反對。

還有用水問題，AI伺服器需大量冷卻，而許多數據中心採水冷系統，在如亞利桑那、內華達這些原本就缺水的州，數據中心正與居民「搶水」。

所以，AI雖然是全球最尖端的產業，但它引發的矛盾卻非常傳統，類似前幾年國內反對垃圾焚燒廠的邏輯。

更嚴重的是，AI基建勞動密度極低、設備占比高，還可能排擠其他勞動密集產業的投資，導致雖然投資暴增，但對就業為負貢獻，難以平衡政治上的「可負擔性」。 

更一個問題是，這些數據中心動輒佔地數百畝，噪音巨大，往往簽署保密協議，運營極為不透明，類似美劇《怪奇物語》裡的「軍事基地」，經常引發流言蜚語，天然容易遭當地居民排擠。

正因為這些原因，反對數據中心已從一般性的社區抗議，演變成全國性政治運動。

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利益博弈的「鄰避政治」

總體而言，反對數據中心的力量可分為三層：

第一層：地方居民

在美國，已有超半數州出現專門反對數據中心的組織，甚至發生過極端案例，一個小鎮因數據中心項目爭議，地方議會成員直接辭職，顯示此運動已影響基層治理。

印第安納波利斯市議員羅恩·吉布森批准某數據中心專案後，家門遭連開13槍，門墊下還留有寫著「禁止設立數據中心」的紙條。

美國地方政府權力很大，社區可透過訴訟、公聽會拖延專案審批，大量數據中心並非被政府叫停，而是「被社區拖死」。

第二層：州政府

這一層面已經是從抗議走向政策博弈。

因為民眾對數據中心態度急轉直下，一些州已立法，對大型數據中心下達地方暫停令。

反對聲音促使部分政治領袖重新審視如何管理這類專案，如賓夕法尼亞州州長Josh Shapiro，先前推動過加快數據中心建設以刺激經濟，如今卻力挺加強對專案影響社區的審查。

目前已有20多州推動相關法案，包括限制數據中心用電、強制企業擔負電網成本、限制用水，甚至暫停審批。

有些州更提出直接暫停數據中心建設2到3年。緬因州率先通過州級「封頂」法案，擬2027年11月前暫停所有超過20MW數據中心審批，成為全美首例（但後來被州長否決）。 

第三層：聯邦層級政治

這一層次顯示此問題已進入美國主流政治議題。

更糟的是，左右兩派皆有反對聲音，55%為共和黨人，45%為民主黨人。如Bernie Sanders這類偏左政客，從環保與公平反對；Ron DeSantis這種偏右政客則從地方利益及電費反對。

這種跨黨派共識，容易使法案於國會過關，也易於選舉年成為「有選票價值」議題。當一個問題影響到民生，政客的最優解不是解決問題，而是站到選民那邊。

因此，「反對數據中心運動」已變成科技巨頭與當地居民的利益博弈，類似頁岩氣開發、核電站、高壓輸電線等典型「鄰避政治」，只要成本落在本地，就一定會被反對。

從過往經驗來看，這種動向幾乎只會擴大。

更重要的是，「反對數據中心運動」正與另一項「反對AI」運動互相呼應，並有合流趨勢。

一旦反對數據中心演變成反對AI，就不是那麼簡單了。

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兩類反對者的合流

今年，美國出現大量「反對使用AI」的抗議活動：

今年4月，一名男子向OpenAI CEO Sam Altman住所投擲燃燒瓶，並威脅OpenAI舊金山總部。此人所屬組織為「Pause AI」，這是一個國際性反人工智慧組織，認為「人工智慧導致人類滅絕」的可能性「幾乎是必然的」。

蓋洛普公司調查發現，年輕人反對AI的比例最高，而2026年正是「逆轉之年」，73%的美國「Z世代」（1995年至2009年出生）對AI的情緒傾向負面，而持正面情緒者，從2025年的63%，快速降到今年的40%。

Google前CEO Eric Schmidt在亞利桑那大學畢業典禮演講談擁抱AI時，招致全場學生齊聲噓喊。

年輕人焦慮並非空穴來風，史丹佛大學一項調查顯示，64%的美國人預期AI在未來20年內將導致就業崗位減少，僅5%認為崗位將增加。

相較之下，科技從業者（包括押注AI賺錢的投資人）過於樂觀，忽視了大多數利益受損平民的憤怒。

誠然，反AI與反數據中心是兩類完全不同的運動：

「反AI」討論的是倫理問題，屬價值觀和勞工政治類；而居民反數據中心理由非常具體，包括電費上漲、噪音、用水問題，因此他們真正反對的不是抽象的數據中心，而是「我知道數據中心重要，但不能建在我家旁邊」。

但這兩股勢力未來極可能在某一點匯流。

反數據中心的群體，會把「不要建在我家附近」的社區話題偷換成更道德高度的「這東西不該建」的政治議題；而反AI者則可借前者對現實議題的關注，擴大自身支持力道。

屆時，反數據中心運動將可能從「阻擋一個專案」變成「阻擋一類專案」，議題也由「科企讓你電費漲」變成「AI讓你失業」，成為像氣候變遷、環保運動一類的美國長線政治話題。

答案是，走向不會改變，但節奏與結構將調整。

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受衝擊與受惠板塊

因AI投資競爭對科企「你死我活」的殘酷性，AI基礎建設投資方向不會變，但會有三大變化：

第一，建設速度變慢

追蹤700多個大型數據中心的調查顯示，2026年計劃建成16GW，在建僅5GW，預計30-50%產能延後。

第二，成本上升

企業需負擔更多電網建設費用、環保成本、用水成本，這亦是AI算力價格上升的原因之一。

第三，產業結構發生改變

數據中心正從人口密集區遷往能源富集區乃至海外；科技公司算力投資延後，同時電力投資加速。

歷史上，大趨勢都會遭遇逆風，每次技術革命碰到資源約束時，都會出現成本上升、行業分化、技術升級。

「反數據中心」不能簡單理解為利空算力產業鏈，真正減少的是新建數據中心，而非當前客戶可租用的數據中心，實質上是，需求未降，供給受限。

這很像是房地產景氣週期調控——買房需求還在，政府限新房供應，那麼：

有房者，資產更值錢，受益；

沒買者，房價更貴，受損；

開發商，土地儲備漲、開發量降可對沖，中性；

上游建材商，與新房相關受損，與中古屋相關中性。

算力產業鏈也分為，主要賺「新增專案」與賺「已建專案」的兩大類：

前者受損，包括最直接受衝擊的新建數據中心開發商、依賴園區擴張實現估值的IDC平台，以及土建、機電安裝、園區基礎設施相關上游供應商。

新數據中心建不了，只能租「已通電、已營運、已取得土地與接入權」的存量數據中心，反而有利現有IDC營運商/REITs的資產價值，形成「強者恆強」格局，類似房地產早期調控令大開發商市占提升一樣。

當然，後者需求也部份來自新增專案，所以受惠程度不一，具體來說：

最受惠的是電力設備鏈，特別是燃氣渦輪、燃氣發電機、燃料電池、變壓器、開關櫃、UPS/HVDC等。這是因為居民及地方政府反對「佔用公用電網、推高電價」，最佳替代方案就是自建電力設備，不接入公網。

而燃氣機組供給偏緊，使得上游高溫合金、葉片、鑄件、HRSG部件等細分環節有更強定價力。

還有儲能，從後備系統轉為關鍵組成部分，承擔現場供電、削峰填谷、配合燃機與新能源、改善瞬態負載的作用。

中性影響的是光模組和網路設備，其需求部分來自計劃新增數據中心，理論上可能低於預期，但光模組需求並非僅來自單個園區，還有跨園區、跨中心連結，因算力更分散、跨區域遷移增加，DCI與scale-across反而更重要，最終「反數據中心」影響中性。

略偏負的是伺服器整機及集成系統，接近上架環節，對「專案是否動工、是否取得電、是否有客戶合約」更敏感，容易受「反數據中心運動」影響，但目前更受CPU/GPU、記憶體、儲存等多環節上游制約，任何一處受阻都會拖長交貨。運動本身現階段影響不突出，但未來可能加深。

偏負但現階段不明顯的是GPU/AI晶片，現時GPU交期36-52週，依然偏緊，廠商面臨的不是無人購買，而是「客戶買了無法立即形成通電集群」。因此GPU板塊對「反數據中心運動」敏感度低於開發商但高於後段標準化零組件供應商。

總結而言，數據中心建設不及預期，不是壓縮AI資本支出總額，而是改變資本支出在產業鏈中的分配趨勢，分配至純IT設備的比例下降，分配於電力、配電、現場能源、地方利益協議、前期選址與許可成本的比例升高。

同時，由於數據中心建設通常需數年，且存在瓶頸環節，新增數據中心延宕不一定會影響IT硬體股中短期盈利，但如拖延持續，長線將形成風險。體現在市場面，未來相關板塊會先出現「殺估值」，再逐步過渡至「殺業績」。

過去兩年，AI的發展幾乎是無限擴張，算力不夠就加伺服器，電力不夠就擴網，但現今，一個新變數「社會成本」出現了。

在本系列前五篇，我對比過歷次技術革命，儘管推動社會發展，卻亦造成財富進一步分化，社會加速分裂，並經濟危機引發兩次世界大戰。

技術革命本身沒有立場，不關心創造的財富流向，但政治與普通人卻無法不關心。