AI 数据中心加速建设，谁承担许可被压缩后的代价 (2026)

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Olivia Ferdinand 于 2026 年 8 月 5 日在 Harvard Law Review Blog 发表《Building at the Speed of AI: Data Centers, Expedited Permitting, and Who Bears the Burden?》。文章追问一个具体的制度问题：美国用更快的许可程序建设 AI 数据中心时，谁来承担噪音、用水、土地转换和空气污染的地方性代价？1

Southaven：建设速度怎样落到居民身上

文章从密西西比州 Southaven 写起。2025 年 8 月，xAI 为跨州相邻的 Colossus II 数据中心安装燃气轮机。Ferdinand 根据诉讼材料、政府文件和新闻报道写道，这些临时燃气轮机安装时缺少建设与运营许可，也没有向附近居民发出公众通知。Southaven 约四成居民为黑人；居民把设备噪音比作轰鸣的喷气发动机，睡眠受到影响。一名患哮喘的居民因为污染严重，被迫离开家族居住多代的房屋。相关研究估算，北密西西比和西田纳西地区每年可能承担 3000 万至 4400 万美元的公共健康损害。1

密西西比环境质量许可委员会后来批准了 41 台永久燃气轮机，以替代 27 台临时设备。NAACP 及其密西西比州分会随后就 27 台临时燃气轮机起诉 xAI 及其子公司，指控相关行为违反《清洁空气法》。这个案例把文章的分配问题摆在了地面上：AI 竞争、经济增长和建设速度以全国利益的语言出现，噪音与污染却由设备周围的社区直接承受。1

数据中心已经接近工业设施

Ferdinand 先解释了为什么 AI 数据中心会把这个问题放大。传统服务器机架的功率大约是 5 至 15 千瓦；文章引用的行业预测称，NVIDIA 下一代系统的单个机架到 2027 年可能需要约 600 千瓦，相当于约 500 户家庭的用电量。另一项预测称，数据中心用电量相对于 2023 年的水平，到 2027 年可能增加约 50%，到 2030 年可能增加约 165%。这些数字来自文章引用的行业研究与政府研究，Ferdinand 用它们说明 AI 数据中心的能源需求已经接近工业厂房。1

建设者面对的关键约束是“通电时间”：从选定地点到获得足够电力之间，可能相隔多年。数据中心通常能在 18 至 24 个月内建成，高压输电升级却可能需要 7 至 10 年规划、审批和施工。于是，开发商会在等待永久电网接入时部署现场燃气轮机。燃气轮机把原本分散在电网中的排放集中到设施附近，也把等待电力的时间压力转化成周边居民立刻面对的空气污染与噪音。1

文章把数据中心的环境负担分成四类。冷却系统通过蒸发和排污消耗水，发电厂供电还会带来上游用水；美国国会研究处估算，100 兆瓦数据中心的直接用水量约相当于 2600 户家庭，算入上游发电用水后约相当于 6500 户家庭。2024 年，平均数据中心园区约占地 224 英亩，比两年前增加 144%。现场发电与电网供电则分别带来局部和上游的氮氧化物、颗粒物等排放。1

选址把利益与负担分到不同地方

选址不是单纯寻找便宜土地。开发商需要同时计算土地价格、分区规则、水源、电力容量、并网速度、地方激励政策和政治阻力。文章认为，这套计算会把项目推向土地价格较低、已有工业设施、审批较快、社区谈判能力较弱的地方。北弗吉尼亚的数据中心约占美国运营容量的四分之一；文章引用的研究预测，到 2030 年，数据中心可能消耗该州接近一半的发电量。1

Ferdinand 把这套选址逻辑放进环境正义研究中。文章引用的一项约覆盖 700 座数据中心的审查发现，接近一半的数据中心位于环境负担高于中位数的普查区；另一项研究发现，有色人种社区更常居住在 EPA 监管数据中心一英里范围内，所处区域的二氧化氮和颗粒物水平也高于全国中位数。数据中心能带来短期建设活动和地方税收，但永久岗位可能只有几十到一百多人；税收归属所在辖区，噪音、污染和用水影响却可能跨越市界。1

许可加速改变了环境信息出现的时间

文章接着梳理联邦许可加速的制度来源。2015 年的 FAST-41 建立了联邦许可改进指导委员会和许可仪表板，目标是减少重复审查、改善机构协调、约束时间表，并保留实体环境法。2021 年《基础设施投资与就业法》使这一机构永久化；2022 年，FAST-41 的资格范围扩展到半导体、人工智能和高性能计算等技术基础设施。Ferdinand 的判断是，第二届特朗普政府继承了这套跨党派的程序工具，却把它转向 AI 数据中心及其供电系统的快速扩张。1

2025 年 7 月，特朗普签署第 14318 号行政命令《加速数据中心基础设施的联邦许可》，并把数据中心、输电线、天然气管道、变电站和开关设备视为一个需要同步推进的系统。文章把行政命令的作用归纳为三条路径：

减少项目进入逐项环境审查的机会。 行政命令扩大 NEPA 下分类排除的使用范围，并规定联邦财政援助低于项目总成本 50% 时，通常不构成足以触发 NEPA 审查的实质联邦控制。
把项目引向联邦土地。 内政部和能源部负责寻找数据中心及其供电设施的地点；能源部随后选出爱达荷国家实验室、橡树岭保留地、帕迪尤卡气体扩散厂和萨凡纳河站点四处地点，并配套推进程序化的《濒危物种法》磋商和水域许可审查。
用 FAST-41 和法规调整压缩时间表。 符合条件的项目可以进入许可仪表板和加速时间表；AI 行动计划建议把 FAST-41 扩展用于所有合资格的数据中心及能源项目，环保署也被要求调整《清洁空气法》《清洁水法》等法规下的许可程序。1

Ferdinand 关注的变化，是环境影响何时进入决策。NEPA 的前置审查让机构在联邦承诺固定之前识别环境后果；公众参与让居民能够提供地方证据、要求缓解措施，并在必要时提出异议。分类排除、程序化审查和统一授权增加后，累积性的噪音、空气污染、用水和土地转换更难在具体项目层面被完整呈现。许可加速因此改变了风险被看见的时间点：项目方向已经形成后，社区才更可能看到自己需要面对的代价。1

萨凡纳河：地点先被选定，问题后来才进入审查

萨凡纳河站点把上述机制具体化。这个位于南卡罗来纳州的能源部保留地面积约 310 平方英里，20 世纪 50 年代曾用于生产氚和钚；美国环保署在 1989 年把它列入受污染场址清单，沉积物与地下水中仍可检测到包括铯-137 在内的放射性污染物。能源部把萨凡纳河列入 AI 数据中心和能源项目的四个候选地点，并以现有电力、较安全的场址、许可支持和“支持性的社区”为理由推进开发。1

能源部先认定萨凡纳河适合快速开发，国家核安全管理局随后划出 10 块、总面积 3103 英亩的土地，向私人合作方征集租赁与建设方案。具体项目的环境审查开始时，联邦政府已经先行确定了地点、土地范围和开发方向。Ferdinand 用这一步骤说明，所谓“加速”涉及的不只是把审查做得更快，也可能把最重要的土地利用决定放到公众能够提出具体问题之前。1

这个顺序与萨凡纳河的历史负担发生了叠加。2024 年，南卡罗来纳州联邦地区法院认定能源部和国家核安全管理局在萨凡纳河钚弹芯生产计划中违反 NEPA，因为两机构没有充分分析替代地点。随后达成的和解协议限制相关建设活动和核材料引入，直到全国性项目环境影响声明完成。文章据此提出疑问：一个仍在清理污染、刚因环境审查不足受到法院纠正的联邦保留地，为什么会先进入新的 AI 工业开发议程？1

萨凡纳河周边三个县的人口结构让分配问题更加具体：Allendale County 约 71% 的居民为黑人，贫困率超过 30%；Barnwell County 约 43% 的居民为黑人；Aiken County 约 25% 的居民为黑人。作者的结论落在程序与权力上：当地点、土地和能源方向提前固定，周边社区需要争取的就从“项目是否适合这里”变成“一个已经选定的项目应当留下多少缓解空间”。1

结论边界

Ferdinand 的核心判断是，AI 基础设施扩张与联邦许可加速汇合后，形成了一个治理缺口：美国需要用速度争取 AI 产业、经济增长和战略优势，地方社区却需要时间获得信息、提出证据和要求缓解。环境法的作用，是在施工承诺变得难以逆转之前，让污染、用水、土地转换、替代方案和分配后果进入公共决策。

文章把批评对象限定在程序安排与负担分配，并把数据中心之间的差异与损害数字的适用范围保留下来。文章真正留下的问题是：当国家把“尽快建成”当作公共目标时，地方居民是否仍有足够早、足够具体的机会，要求决策者把他们承担的环境代价计算进去。1

Fuentes de referencia

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Building at the Speed of AI: Data Centers, Expedited Permitting, and Who Bears the Burden?
harvardlawreview.org