特朗普数据中心污染政策加速 AI 建设，同时转移健康风险

美国总统唐纳德·特朗普加速了 AI 基础设施建设，尽管有人警告称，其数据中心污染政策会令社区面临更高的健康风险。

一份于 9 月 10 日发布、由 800 多名前环境保护署专家撰写的报告指出，至少有 30 项联邦行动会影响这些保障措施。其中 17 项明确针对 AI 或数据中心，其余则涉及发电、环境审查、污染控制、执法或公众获取信息的渠道。

政府表示，加快审批并提供灵活的供电选择，将在不增加电力用户负担的情况下巩固美国在 AI 领域的领导地位。前官员们看到的却是另一种交易：开发商获得速度，居民则要承受柴油发电机、燃气轮机和远处发电厂带来的污染。

这场冲突超出了环境政治的范畴。根据联邦估算，数据中心在 2023 年消耗了美国 4.4% 的电力。预计到 2028 年，其占比将达到 6.7% 至 12%。

因此，核心问题并非美国是否应建设 AI 基础设施，而是能否在不削弱识别、限制和披露其健康代价的保障措施的前提下加快建设。

特朗普数据中心污染政策已从言辞转化为规则

政府正通过环境审批、发电和联邦土地政策，将加快 AI 建设置于施政优先位置。

特朗普于 2025 年 7 月 23 日通过第 14318 号行政命令正式确立了这一优先事项。该命令要求联邦机构通过减轻监管负担，促进数据中心的快速建设。

符合条件的数据中心项目须为 AI 推理、训练、模拟或合成数据生成带来超过 100 兆瓦的新增负载。该命令还涵盖配套基础设施，包括输电线路、天然气管道、变压器、涡轮机、燃煤设备和备用电源。

其审批命令要求 EPA 制定或修改影响符合条件项目的法规。这些法律包括《清洁空气法》《清洁水法》和《有毒物质控制法》。

政府将这项工作描述为一项经济与国家安全战略。其 AI 行动计划包含 90 多项联邦政策行动，覆盖创新、基础设施和国际领导力。

环境审查是缩短开发周期这一更广泛努力的一部分。政府还计划识别联邦土地、加快项目认定，并优先审查数据中心设备所使用的化学品。

EPA 在 2026 年 7 月采取了一项重要行动。该机构明确指出，某些与公共电网断开的发电设施不受《清洁空气法》酸雨计划的约束。

这些“孤岛式”设施为专属客户发电，而不通过电网售电。这种安排为数据中心开发商提供了另一条绕开受限公用事业接入的路径。

EPA 表示，其解释遵循酸雨计划的法定范围。该机构认为，既不售电、也不作为公用事业发电机组报告的设施，不属于该计划的适用范围。

这份孤岛式电力指导意见可减少自建电厂企业面临的开发阻力。EPA 表示，这种灵活性也能保护其他用户免受基础设施成本影响。

然而，被排除在酸雨计划之外并不意味着燃烧发电厂没有污染。它改变的是适用于该设施的联邦要求。

《清洁空气法》下的其他项目仍可监管涡轮机、发动机和有害排放物。州和地方机构也负责签发大多数数据中心的空气许可。

但这些保障措施依赖于分类、许可条款、监测、公众参与和执法。多个项目中的变化，可能产生比任何单项豁免所显示的更大的累积影响。

环境保护网络（Environmental Protection Network，EPN）认为，这种累积效应才是真正的核心。其成员包括前 EPA 科学家、工程师、毒理学家、执法官员和政策专家。

该报告并未声称这 30 项行动各自都会让数据中心免于遵守污染法律。报告称，这些行动共同削弱了一个历史性大规模建设周期中的保障措施。

这一区别很重要。特朗普的数据中心污染政策并非一部以此命名的单独法规，而是由行政命令、机构指导意见、拟议规则、执法选择和机构削减共同形成的一种方向。

AI 电力激增提高了风险

AI 建设如今需要大量电力，其污染影响已不能只在数据中心的地块边界内评估。

装满服务器的仓库在计算时不会产生烟囱排放。然而，这些机器需要持续供电，还需要冷却、网络设备和备用电源。

美国能源部估计，美国数据中心在 2023 年消耗了 176 太瓦时电力，占全国电力总消费量的 4.4%。

这一用电量已从 2014 年的 58 太瓦时上升。该部门的能源使用报告预计，到 2028 年将达到 325 至 580 太瓦时。

这一范围反映了 AI 采用率、硬件出货量、效率和建设进度的不确定性。即便是较低的数字，也代表着相较于 2023 年的显著增长。

后续联邦建模将预测延伸至 2030 年。其中央估计认为，数据中心将占美国电力使用量的 11.8%，不同情景下的范围为 9.5% 至 15.3%。

新输电设施、发电设施和电网接入需要多年才能获批和建成。数据中心开发商往往希望更早获得容量，因为昂贵的计算硬件在等待期间会贬值。

这种时间错配催生了多种应对方式。公用事业公司可以推迟电厂退役、建设新的燃气产能或增加输电设施。开发商也可以在现场安装涡轮机、发动机、电池或燃料电池。

柴油发电机传统上用于提供紧急备用电源。大型园区可能配备数百台此类设备，运营商即使在没有停电的情况下也会定期测试。

一些项目目前在等待电网服务期间，将临时发动机或燃气轮机作为主电源。另一些项目则计划建设永久性的表后电厂，与公共网络独立运行。

每种配置都会产生不同的污染特征。燃气轮机可能排放氮氧化物、一氧化碳、颗粒物和有害污染物。柴油发动机则可能在运行和测试期间产生集中的本地排放。

氮氧化物会促进近地面臭氧和二次颗粒物的形成。PM2.5 是小到足以深入肺部、在某些情况下进入血液的颗粒物。

相关暴露与呼吸系统和心血管危害有关。风险取决于燃料、控制措施、运行时长、天气、周边污染情况以及暴露人群数量。

EPN 报告强调，最大规模的建模负担来自为数据中心供电的发电厂，而不一定是位于其旁边的设备。

在其引用的全国性研究中，场外发电厂造成了超过 90% 的估计健康影响。这些影响可能发生在远离计算园区的地方。

这一发现让地方审批变得更复杂。一个县可能审查其辖区内的发电机，而电力生产却在另一个县或州的电厂增加。

它也让企业核算更加复杂。开发商可以将园区描述为已接入电网，却仍可能通过其用电需求推动更多化石能源发电。

问题不在于每一新增兆瓦都来自煤炭或天然气。电力在包含核能、可再生能源和化石资源的区域系统中流动。

相反，健康结果取决于哪些发电机响应额外需求。延迟退役和新建燃烧发电厂，可能在多年内改变边际供电来源。

EPN 表示，在需求上升之际，涉及近 10 吉瓦燃煤产能的计划已经被推迟。它还引用了一项分析，该分析识别出至少 74 座拟议中专门服务于数据中心的燃气电厂。

这些数字反映的是计划，而非已获保证的建设项目。不过，它们说明了为何电力来源与数据中心本身同样重要。

加快审批让社区与 AI 建设时钟对立

主要冲突在于，政府的建设时间表与污染源永久化之前所需的公共健康审查之间相互对立。

特朗普的立场很直接。美国正与中国竞争 AI 领导地位，而计算能力已成为战略基础设施。

从这一角度看，漫长的审批时间线会威胁投资、国家安全和电力获取。政府还认为，专属发电可以减轻公用事业用户的压力。

EPA 表示，灵活审批可以维护电网可靠性并降低开发成本。其公开的数据中心资源页面邀请审批机构和申请人寻求针对具体案例的协助。

批评者并不否认许可程序可能缓慢或不一致。他们质疑的是，政府究竟是在改善流程，还是在移除信息与约束。

这种区别很重要，因为建设决策可能难以逆转。在所有环境问题得到解决之前，开发商便可能购置土地、订购涡轮机、签署供电协议并开始现场施工。

EPN 警告称，部分联邦变化允许项目在污染要求尚未明确时继续推进。其他提案则会减少公众获得通知和提出意见的最低机会。

公众参与具有实际作用。居民往往了解附近学校、现有工业污染源、疾病模式以及区域模型遗漏的社区。

参与也能揭示许可申请中的假设，包括预计运行时长、相关设施是否被一并评估，以及污染控制措施将如何发挥作用。

在北卡罗来纳州里士满县，后果已显现。Amazon Web Services 提议建设一个由 Duke Energy 基础设施支持、包含 21 栋建筑的园区。

北卡罗来纳州立大学的一项分析审查了与该地点相关的单独许可申请。分析认为，合并后的污染图景与任何一份单独申请所呈现的情况都不同。

该项目在相互关联的提案中涉及 650 多台柴油发电机。在永久电网服务到位前，57 台临时 Duke Energy 发电机最多可连续运行一年。

副教授 Jennifer Richmond-Bryant 发现，合计排放量将超过触发更严格《清洁空气法》审查的联邦门槛。州监管机构则坚持认为，这些申请涉及不同的地块。

她的分析估计，有害空气污染物排放量比附近一座燃气轮机2024年的排放量高出28%。她还估计，挥发性有机化合物排放量可能上升超过400%。

这些比较依据的是许可申请和潜在排放量，而非运行中设施的实测数据。因此，它们描述的是获准风险，而非已观察到的暴露情况。

这一局限并不意味着审查毫无意义。许可制度的部分目的，正是在设备开始运行前识别有害配置。

里士满县的案例还暴露出监测问题。距离哈姆雷特最近的监管空气监测站约在30英里之外。

在这一距离下，局地污染物浓度可能在到达仪器前就已扩散。因此，区域监测站可能无法发现影响多个污染源附近居民住宅的状况。

Richmond-Bryant建议在更靠近居民区的地方安装监测设备。她还认为，监管机构应评估累积暴露，而不是在行政上将每个排放源割裂开来单独处理。

她的观点抓住了核心争议。呼吸系统接触的是空气中各种污染物的总体混合物，而不是相邻许可证持有者之间的法律边界。

这正是快速审查带来最尖锐风险的地方。许可证可能符合狭义的行政程序，却无法说明社区面临的累积暴露情况。

政府的回应是，现有法律仍然适用。EPA指出，固定式涡轮机和发动机仍须遵守相关性能标准和有害污染物标准。

这确实如此，但标准不会自动发挥作用。其有效性取决于正确分类、具有代表性的建模、可执行的限值、检查、排放数据和处罚措施。

如果能强化这些职能，更快的制度仍可提供保护。前EPA官员则认为，当前联邦行动正在同时削弱其中多项职能。

健康代价真实存在，但其确切规模仍不确定

现有研究指出存在显著健康风险，但全国性预测不应被误认为是某一特定设施导致的实测死亡人数。

一项经常被引用的研究由UC Riverside和Caltech的研究人员开展，模拟了与AI基础设施相关的污染情况。研究考察了发电活动和现场备用发电机。

研究人员估计，视具体情景而定，到2028年或2030年，与数据中心相关的空气污染每年可能造成接近200亿美元的公共健康成本。

EPN预计，到2028年这一年度成本区间为117亿美元至209亿美元。在高增长情景下，模型估计将出现约60万例哮喘症状病例和1300例过早死亡。

相关健康成本研究为死亡、疾病、医院使用以及误工或缺课赋予了经济价值。它并未前瞻性地统计具名个人。

这些估计取决于对电力需求、发电机使用、发电厂调度、排放、大气输送、暴露以及流行病学关系的假设。

任何一项假设发生变化，结果都会随之改变。更清洁的发电会降低模型中的负担，而更长时间的柴油运行或延迟淘汰化石燃料则会增加负担。

EPN承认，其报告并未量化所列30项联邦行动带来的额外健康影响。没有公开的联邦分析提供过这一数字。

这是一个重要限制。该报告确立了从政策变化到更高暴露水平的可信路径，但并未计算精确的可归因死亡人数。

这些政策也各不相同。有些直接提及数据中心，另一些则影响更广泛的电力行业规则、执法能力或科学研究。

将它们汇总为一份清单可以反映方向和规模，但不能证明每项行动都会对每个社区造成相同伤害。

设施层面的研究也有自身的不确定性。对弗吉尼亚州Sterling一处Vantage Data Centers站点的2026年评估，模拟了其许可证允许的最大排放量。

该设施获准配备八台简单循环燃气轮机和51套柴油发电机组。其年度限值包括56.51吨PM2.5和95吨氮氧化物。

该分析将这些排放源视为一个聚合点源，并模拟了年均PM2.5暴露。报告明确将结果描述为筛查级、全许可证情景。

实际健康影响将随实际排放量变化。如果设备运行低于许可的最大水平，实际负担就会更低。

反过来，由于许可证中缺乏可执行的年度氨排放限值，该分析排除了部分可能由氨引发的二次颗粒物形成。

这一组合说明了倡导者为何希望加强监测。模型能够展示可能的结果，而连续测量则能显示设施在实际运行中释放了什么。

仅靠监测还不够。监管机构还需要运行记录、燃料数据、控制设备性能、气象信息和执法权力。

特朗普政府完全可以质疑任何特定模型中的假设。但它不能通过减少数据收集或缩小公众审查范围来消除不确定性。

不确定性会向两个方向发挥作用。当设备很少运行时，估计可能高估排放；但稀疏的监测也可能掩盖短时污染峰值。

最站得住脚的结论比任何一方的政治极端说法都更为克制。数据中心增长会带来可识别的空气污染路径，并可能产生可信的健康后果。

其确切的全国性负担仍不确定。这种不确定性支持加强测量和提高许可证透明度，而不是假定这一负担可以忽略不计。

一项健康承诺将检验政府对电费用户的承诺

前EPA官员希望政府将其电力成本原则应用于健康成本，但要使承诺真正有效，就必须有可执行的测量机制。

特朗普一直在推动一项面向服务于大型AI负载的企业和公用事业公司的电费用户保护承诺。参与者承诺确保并支付其设施所需的能源和基础设施成本。

其政治信息是，家庭不应通过更高的电费补贴私营数据中心扩张。这一承诺承认了一个重要的分配问题。

EPN提出了一项对应的数据中心健康保护承诺。其论点是，家庭同样不应通过哮喘、心血管疾病或过早死亡来为AI增长买单。

这项提案包含一项有用的概念检验。电费和污染都涉及私营开发项目可能转嫁给其物业外人群的成本。

不过，健康成本比变压器或输电线路升级更难分摊。污染会跨越辖区移动，多个排放源都会导致暴露。

因此，一项可信的承诺需要具体要求，包括公开排放清单、具有代表性的监测、累积影响分析、可执行的运行限值和独立审计。

它还需要涵盖场外供电。若只关注备用发电机，就会忽略导致大部分模型健康影响的排放源。

科技公司有多种选择。它们可以签约采购低排放电力，支持新增清洁发电，提高计算效率，并将可灵活调度的工作负载安排在清洁电力更充足的地区和时段。

开发商可以通过电池、燃料电池、更清洁的发动机、更好的控制设备以及限制发电机运行时间来减少本地排放。没有一种方案适合每个园区。

可靠性仍然重要。医院、通信系统、云服务和企业都依赖数据中心在电网故障期间持续可用。

政策选择不是“有备用电源”或“没有备用电源”。关键在于使用哪些技术、运行频率如何，以及适用何种排放限值。

同样的原则也适用于永久性现场发电。燃气电厂可以减轻受限电网的压力，同时增加新的本地污染源。

透明的建模可以在建设前揭示这种取舍。随后，监测可以检验实际运行是否符合获得许可证时所采用的假设。

自愿承诺可以迅速鼓励更好的做法。然而，自愿承诺无法取代环境标准或执法。

企业面临缩短工期的强烈激励。社区需要在商业压力上升或公司领导层变动时仍然有效的规则。

EPN的执法专家强调，许可证并不是合规的证明。机构必须检查设施、审查记录，并在运营方违反限值时作出回应。

这项工作需要人员、实验室资源、监测网络和技术专长。削减这些能力，即使不改变任何一项法定限值，也可能削弱保护。

政府表示，它能够在减少不必要延误的同时保护社区。最有力的回应应当是可衡量的表现，而不是又一份意向声明。

这意味着要说明哪些许可证审批变快了、哪些健康保护措施得以维持，以及设施投入运行后实际产生了哪些排放。

没有这些记录，“速度”就很容易衡量，而“保护社区”仍将是一项未经检验的主张。

AI数据中心污染接下来会怎样

三项短期信号将显示，加快建设能否与可信的公共健康保护并存。

第一个信号是EPA如何处理临时燃气轮机和其他移动式供电设备。分类决定了一个装置是否须遵守固定源许可和排放要求。

监管机构正在考虑，临时涡轮机在何种情况下可被认定为移动设备，而非固定设备。宽泛的解释将为开发商提供另一种更快的供电选择。

如果EPA在提供灵活性的同时，配套严格的运行限值、公开的排放数据和可执行的期限要求，这将支持政府所称的平衡主张。

如果临时设备在缺乏相当监督的情况下长时间运行，EPN的警告就会更具说服力。届时，“临时”将描述一个法律类别，而不是短暂的运行期限。

第二个信号是公众参与小型排放源空气许可证程序的未来。这类许可证可以涵盖大量数据中心发电机，而无需将整个设施归类为主要排放源。

降低联邦最低要求可能会使公告和征求意见主要由各州自行决定。届时，不同辖区之间的保护水平将出现显著差异。

如果最终规则保留及时的公众通知、可获取的排放假设以及对错误提出实质性质疑的机会，更快的许可程序仍将保有问责机制。

如果许可证在较少披露的情况下继续推进，居民将难以在建设锁定项目之前了解计划中的排放情况。

第三个信号是对运行中数据中心集群周边的现实监测。联邦机构、各州、大学和企业可以公布PM2.5、氮氧化物、臭氧和有害污染物的测量数据。

这份联邦资源页面已经承认，涡轮机和发动机须遵守多项空气规则。仍然缺失的是一幅连贯的公开图景，展示实际排放情况。

监测应涵盖正常运行、发电机测试、停电、临时供电和高需求时段。它还应将本地读数与区域发电厂活动联系起来。

如果在加速许可制度下测得的污染始终较低，这一证据将削弱最广泛的警告，也将揭示哪些控制措施值得更广泛采用。

如果污染峰值出现，或累积暴露超过许可假设，监管机构将需要收紧限值并加强执法。这一结果将印证关于作出健康保护承诺的呼声。

开发商、公用事业公司和企业 AI 采购方应密切关注这些信号。环境争议可能拖延园区建设、重塑电力合同，并影响计算能力将在哪些地区落地。

AI 用户并非大多数许可事项的直接当事方。但模型可用性、云服务成本和基础设施进度，正日益取决于电力供应以及社区是否接受。

评估 AI 服务的企业应询问供应商：新增产能的电力来自何处，以及排放信息如何披露。在联邦政策改变之前，采购压力就能够强化相关标准。

读者也可以关注州级许可档案和本地监测结果。与脱离具体设施的全国性说法相比，这些记录能提供更有参考价值的证据。

特朗普数据中心污染政策已将建设速度明确设为联邦目标。尚未解决的问题是，健康保护是否会获得同样可衡量的承诺。

关注燃气轮机的分类、公众告知规则和运营排放。这三个信号合在一起，将揭示最终由谁为美国的 AI 基础设施竞赛买单。