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深入探讨针对数据中心的阻力
但这就是技术进步的故事。正如诺贝尔经济学奖得主乔尔·莫克尔所说，这是一个“从根本上来说是一个不平衡的过程”。 “每当找到满足人类某些需求的技术解决方案时，就会产生一个新问题……每个解决方案都会扰乱系统中的其他组件，并播下更多需求的种子；因此，对新技术的‘需求’是自我维持的。”《深入探究数据中心的阻力》一文首先发表在美国企业研究所 - AEI 上。
来源:美国进取研究所信息The Information 报道称，地方政府对新数据中心的抵制——公众强烈反对的推动——“今年夏天加速了，这对 Anthropic、Google 和 OpenAI 等大型人工智能公司来说是一个警告信号，这些公司将其计算野心寄托在数据中心扩张上。”
根据科技出版物的说法，目前全国范围内有“500 多个有效的数据中心禁令”，这说明了这一点：
由于所有这些不同的暂停和禁令，人工智能基础设施建设的成本是否会比其他方式更高一些，进展也更慢一些？也许吧——不过我要指出的是，《纽约时报》估计超大规模提供商亚马逊、谷歌、Meta 和微软预计将在未来两年内花费 1.5 万亿美元建设数据中心。
如果建造大量的服务器仓库具有很大的经济价值，那么可能会在某个地方建造大量的仓库。重大的长期问题：企业和消费者能否通过提高效率、新产品或新的收入来源从人工智能中产生足够的价值，以证明人工智能公司和超大规模企业大规模持续投资的合理性？这仍然是一个开放且诱人的问题。
正如经济学家埃里克·布林约尔松 (Erik Brynjolfsson) 在最近与我的播客聊天中所解释的那样，强大的新技术不会自动带来生产力的提高。公司必须重新设计工作流程并投资于新的工人技能。如果这一转型成功，将对数据中心支持的人工智能服务产生大量需求。如果不这样做，邻避抗议将是该行业最不重要的问题。
就这样，我们取得了巨大的成功，正如来自 World in Data 的图表所示：