近日，一项重要研究引发广泛关注。该研究表明，至 2030 年，支持人工智能（AI）所需的电力可能会给美国带来严重的公共卫生问题。数据中心为满足 AI 密集的计算需求，能源消耗日益增加，导致空气污染物排放量显著上升，已对公众健康产生不良影响。
据预测，到 2030 年，这些污染物将使美国约 60 万人罹患哮喘，并可能导致 1300 名患者过早死亡。美国加州大学河滨分校的 Shaolei Ren 教授指出，公共卫生问题的影响直接且深远，超出数据中心运营地域范围，因空气污染具有传播性，污染物水平上升将影响全美民众健康。
在美国，AI 的部分电力需求依赖燃烧化石燃料，其燃烧产生的空气污染物，如细颗粒物，对人体健康构成严重威胁。研究人员举例，训练一个大型 AI 模型所需电力产生的空气污染物，相当于一辆汽车在洛杉矶和纽约之间往返行驶一万多次所产生的污染物总量。
为准确评估美国空气污染和排放造成的健康影响，研究人员使用美国环境保护署提供的工具计算，结果显示，到 2030 年，全美数据中心的公共卫生总成本可能超过 200 亿美元，约是美国炼钢行业公共卫生成本的两倍，与加州等几个最大州的数千万辆汽车排放污染物对健康的影响相当。
此外，在弗吉尼亚州的“数据中心聚集区”，备用燃气发电机的使用可能已对当地居民健康造成严重影响，估计已导致当地 1.4 万人出现哮喘症状，每年消耗约 2.2 亿至 3 亿美元的公共卫生费用，若发电机频繁使用且排放达国家允许最高水平，每年公共卫生总成本可能高达 30 亿美元，且影响波及到佛罗里达州等较远地区。
面对严峻形势，一些科技公司积极寻求解决方案，支持低排放能源项目，为可再生能源提供资金，并为传统核电站投资新的核反应堆技术。然而，目前许多数据中心仍严重依赖天然气等化石燃料发电。
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