特约稿件 | AI基础设施能否跳出算力邻避怪圈？从“全球最大数据中心园区”停摆说起|大数据|新型基础设施|机房

导读

中国城市规划学会特别邀请专家撰稿，从黑石集团叫停旗下超级数据中心园区项目这一标志性事件谈起，纵向对比中美规划体制差异，展望中国数据中心建设发展路径，审视AI基础设施建设的底层逻辑。

本文字数：6058字

阅读时间：19分钟

作者

窦寅，中国城市规划学会英文官网志愿者编辑、同济大学建筑与城市规划学院博士生，德国慕尼黑工业大学访问博士生，研究领域为区域与城市空间结构、城市综合交通体系

吴屹豪，哈佛大学设计学院城市规划系博士候选人，研究领域为城市经济学和城市基础设施规划管理

引言：被误解的“云端”与沉重的物理现实

如今，AI已经深刻地嵌入到人们的工作生活中。在绝大多数人的印象中，AI就存在于指尖的屏幕上，存在于每一次聊天框秒回的答案里。我们习惯用“云端”来形容这个数字世界，仿佛它虚无缥缈，不占用一寸土地，不呼吸一口空气。但这并不是现实的全貌，它只是数字技术编织给我们的一场美丽幻象。

当你向AI工具输入指令时，在地球的某个角落，数以万计的顶级芯片正在全负荷运转。它们散发着滚滚热浪，疯狂地抽吸着高压电网里的电流，并依靠成千上万吨的清凉水源来降温。

人们已经习惯AI带来的便利，很少会想到云端之下的它实际上是庞大的“资源吞噬者”。它不是虚无的电波，而是由成排的钢筋混凝土机房、巨大的冷却塔、轰鸣的柴油发电机组成的“超级重工业基地”。

最近，全球另类资产管理巨头黑石集团（Blackstone）正式叫停了其旗下数据中心运营商QTS在美国弗吉尼亚州推进的“数字门户”（Digital Gateway）超级数据中心园区项目。这个曾号称要建成“全球最大数据中心园区”的超级工程彻底停摆，给狂飙的AI热潮浇下了一盆冷水。它向所有人证明：任何缺乏空间、能源与社会系统性统筹的超级基建，终究会撞上人类城市物理承载力的硬天花板。

千亿超级工程的“猝死”始末

程序瑕疵下的千亿工程停摆

这项名为“数字门户”的超级工程落户于美国弗吉尼亚州威廉王子县，规划占地2100英亩（约合8.5平方公里），相当于两个半纽约中央公园。项目预估总投资超过1000亿美元，计划修建37栋巨型数据中心建筑。

然而，这项宏大的数字蓝图从公示第一天起，就陷入了当地社区的争议泥潭。由于规划用地紧邻南北战争历史战场遗址，且原本属于受政策限制的半农村保护开发用地，当地居民为了保卫原有的自然景观和历史纪念地，与开发商展开了长达五年的拉锯战。

弗吉尼亚州“数字门户”（Digital Gateway）超级数据中心园区项目平面图

来源：INSIDENOVA

最终给项目带来致命一击的，是一处看似微小的规划程序疏漏。2023年，地方政府终于通过了该项目的土地用途转用（rezoning）申请。然而，反对者牢牢抓住了开发程序中的一个法定漏洞：政府在通过审批并登报公示时，两次登报的时间间隔没有达到当地法规要求的6天最低时限。

弗吉尼亚州法院据此裁定该分区审批程序违法、宣告无效。随后，联合开发方加拿大资管巨头博枫旗下的Compass Datacenters宣布退出，巨额的配套基建改造投资全部压在了黑石QTS一家头上，经过权衡利弊，黑石最终选择止损退场。

全球爆发的“算力邻避效应”

实际上，弗吉尼亚项目的夭折只是冰山一角。根据美国AI情报公司10a Labs报告显示，仅在第一季度，全美遭到延误或因民间反对而停滞的数据中心项目总价值就高达约1300亿美元，至少有75个大中型项目受阻。盖洛普民调（Gallup Poll）显示，近七成的美国人反对在自己生活的社区周边修建AI数据中心。

美国民众对自家周边修建AI数据中心民调结果

来源：Gallup Poll

“邻避效应”（NIMBY，即“别建在我家后院”）源于公共设施规划引发的外部效益和风险成本的空间错配，一直是西方规划师最棘手的难题。当前，这种算力邻避效应正蔓延全球：

在欧洲算力枢纽德国法兰克福周边的小镇Maintal和Groß-Gerau，数据中心运营商因拿不到充足的市政电网配额，计划自建大型天然气发电厂供电。这一举动点燃了当地居民的怒火，居民自发组织抗议其带来的废气和24小时低频噪音，最终迫使当地市议会投票否决了相关规划。

在爱尔兰首都都柏林，因数据中心耗电量过大、电网不堪重负，政府不得不出台针对新建数据中心的限制令；英国环保组织也因水资源短缺问题，发起了“停止肮脏数据中心”（Stop Dirty Data Centers）的全国请愿。

算力基建为什么越来越像“重工业”？

在传统的城市规划分类中，这类设施通常被归为“一类工业”或“新型产业用地”。然而，现代超级算力中心在土地、电力、水源的消耗属性上，已经越来越等同于传统的“重工业”。究其原因，有如下几个方面：

低效的土地利用：传统的软件园在十几层高的写字楼里能容纳数万名程序员，属于高密度、高就业空间。而数据中心为了承载极重的服务器和管线，往往是体量巨大、容积率极低的单层或低层长条状厂房。它占用大量土地，但内部高度自动化，几万平方米的机房只需要几十个维护工人，几乎无法为当地社区创造实质性的就业和经济回馈。

庞大的电力需求：人工智能模型的前期训练和后续使用都需要巨大的能耗。美国电力研究所（EPRI）数据显示，目前数据中心已占到整个美国总电力需求的5%，到2035年预计将增长三倍。在弗吉尼亚州，这一比例甚至已超过25%。这种短期内爆发式的用电需求，根本不是传统城市电网在规划之初所能承载的。城市规划所测算的能耗供给远远跟不上AI高速发展对能耗的需求。

巨大的水资源消耗：绝大多数大规模AI机房采用蒸发式水冷散热方式为持续高热运转的芯片降温，一个中型数据中心一天耗水量可达数百万加仑，在水资源紧张地区，这无异于与居民“抢水”。即使在水资源相对丰富的国家，数据中心资源消耗与产业收益是否匹配也开始受到重新审视。例如，瑞典政府曾于2017年出台数据中心电力税优惠政策以吸引投资，但国家审计署认为其产业带动效果未达预期且创造的就业岗位有限，于五年后取消了这一优惠政策。

对当地环境的直接影响：相比碳排放等全球性环境问题，数据中心对周边社区的影响更加直接，也更容易引发居民关注。工业级冷却风扇和大型冷水机组24小时运转，会产生较强的低频噪声；建筑设备排放的余热还可能加剧局部热岛效应。此外，为满足大型数据中心接入而进行的电网扩容需要大量基础设施投资，相关成本可能通过电价由全体电力用户共同承担，引发对公共资源公平分配的讨论。

从规划程序看中美规划体制的差异

弗吉尼亚超级数据中心项目仅因公示程序存在瑕疵就被法院推翻，这体现了城市规划法的一项重要原则：程序不是规划的点缀，而是规划合法性的基础。

土地用途分区（zoning）是城市规划管理的重要工具。一个地块从“农村保护用地”调整为“数据中心工业用地”，意味着土地功能、交通、能源和周边生活环境都将发生深刻变化。因此，规划法通过严格的公示、听证等程序，保障公众知情权和参与权，也为资本开发与公共利益之间提供协商和制衡机制。

这一案例也反映出中美规划体制的不同特点。在美国，土地规划和开发审批权主要掌握在县、市等地方政府，地方自治色彩浓厚。大型项目通常需要经过分区调整（rezoning）、环境影响评估（environmental impact assessment）和公众参与（public participation）等程序，地方社区意见、私有财产权保护以及司法救济都可能影响项目推进。这种制度充分保障了公众权益，但对于数据中心等需要跨区域统筹能源、电网和土地资源的重大基础设施，也可能增加协调成本、延长建设周期。

相比之下，中国建立了覆盖国家、省、市、县、乡各层级的国土空间规划体系，在重大基础设施布局和跨区域资源配置方面具有较强的统筹能力。例如，“东数西算”工程正是通过顶层设计，引导算力向能源条件更优的地区布局，实现能源、电网和产业园区的协同建设。未来，在发挥统筹优势的同时，进一步完善公众参与、环境信息公开和利益协调机制，提高规划对新技术、新产业发展的响应能力，也将有助于推动算力基础设施实现更加高质量、可持续的发展。

中国启示录：

未来算力中心如何实现城市“突围”

随着全球AI竞争逐渐白热化，边缘计算节点（edge computing node，指部署在靠近数据源头或用户的分布式计算基础设施）日益渗透进高密度的城市核心区。与此同时，欧美正经历的“算力邻避效应”同样为我们敲响了AI与真实世界碰撞的警钟。中国数据中心的建设发展需要从规划端、技术端、管理端三个方面进行全方位的思维革新。

规划端：空间布局均衡与能源系统耦合

中国算力发展必须摒弃“先批地建机房，再去求电网供电”的传统割裂模式，而是从多维度进行系统性统筹。

在区域战略层面，针对东部核心城市土地紧缺、电网负荷接近饱和的现实，“东数西算”战略正是将网络延迟容忍度高、能耗极大的后台计算和AI训练任务向西部可再生能源（风电、光伏、水电）富集区转移。

在产业园区层面，由“企业各自圈地自建”向“集群基础设施共享”转变。通过在园区内统一规划变电站、集中冷源站以及公用数据管道，减少单体项目造成的空间浪费与电力配置冗余，使算力设施在落地前就与市政热网、水网实现深度耦合。

技术端：新基建与城市空间融合共生

对于留在东部核心城市、靠近消费市场的边缘计算节点，其建筑与规划设计必须主动融入城市自身的生态和能源循环，从“资源消耗者”转变为“城市共生者”。结合目前较为成功的案例，总结了如下技术要点：

余热回收与市政供能协同：

全面推行液冷技术（liquid cooling）。液冷系统排出的冷却回水温度通常在50℃以上，在规划设计阶段，应将数据中心废热管网与周边市政供热系统进行一体化对接，将机房运行产生的工业余热转化为周边社区、医院及设施农业冬季的清洁供暖源，实现废热的资源化梯级利用。

闭式水循环与非常规水源利用：

推行闭式循环冷却，杜绝蒸发耗水。同时机房冷却补水严格采用非常规水源，设计雨水收集与中水处理一体化系统，最大程度降低对市政自来水等居民饮用水管网的占用，力求实现零新水消耗目标。

建筑界面声学整合与立面柔化：

放弃单调死板的厂房建筑设计模式，采用参数化声学折流板和吸音百叶，将备用发电机和通风口的低频噪音消化在建筑表皮之内。在外墙推行垂直绿化，柔化建筑的视觉压迫感。

算电协同与分布式储能调节：

利用数据中心配置的规模化储能设施，构建算力负荷与电网供需的实时联动机制。在用电高峰期柔性调节或迁移非紧迫算力，并切换至自身储能供电。在极端天气下，还可以作为虚拟电厂（virtual power plant）向周边社区反向输电，提升城市能源韧性。

欧洲“石之云”数据中心

来源：Carl Fredrik Svenstedt Architects

荷兰阿姆斯特丹Datacenter AM4数据中心

来源：Benthem Crouwel Architects

管理端：全生命周期管理前置公众参与

在未来的规划管理中，我们不仅要算高科技带来的“经济账”，更要精算“社会账”。

在国土空间详细规划与项目选址许可阶段，规划管理部门应将环境影响评价与社会稳定风险评估作为并联前置要件。方案审查时，不仅要在总平面图上核定机房红线，更要严审噪声敏感建筑物退让距离、微气候风通道合规、施工及运营期交通影响评价。在规划批前公示与公众听证环节，引入针对邻避设施的透明科普，落实公众深度参与。通过在规划许可源头强化物理降噪与绿化隔离等减缓措施，将末端的邻避摩擦化解在审批前，才能保障新基建科学平稳落地。

结语

如今，AI已不再停留于虚拟的算法与屏幕，而是深度融入城市运行，对电力、水资源、环境承载以及城市治理提出了新的要求。

美国弗吉尼亚超级数据中心项目受挫，也打破了“云端”脱离物理实体发展的幻象。这一事件表明，无论算法多么先进、资本多么雄厚，AI最终都必须落脚于真实的城市空间，面对土地、能源、环境和公众利益等现实约束。当前，我国算力新基建正处于由规模扩张向精细治理转型的关键阶段，唯有在宏观国土空间规划网络统筹下，严守绿色、韧性、包容的微观底线，AI基础设施这只“巨兽”，才能在现实的人类文明和城市日常中，找到其长久安放的栖息之所。

参考文献（上滑查看全部）

1. 《风暴眼 | 全球最大数据中心，黄了》，https://finance.ifeng.com/c/8uW5zHYwLdc

2. 《工业和信息化部关于印发《算力互联互通行动计划》的通知》, https://wap.miit.gov.cn/zwgk/zcwj/wjfb/tz/art/2025/art_1bbbd7e75dcc4fd8b75d6d2109f2e9ab.html

3. 《虚拟电厂技术导则》（GB/T 47241—2026）, https://openstd.samr.gov.cn/bzgk/std/newGbInfo?hcno=0E7834C0B05FA302F9DE5003DB0E2C49

4. 《因为AI，全美24个州爆发抗议》，https://news.qq.com/rain/a/20260511A07WQQ00

5. 《否决25亿欧元数据中心项目，德国这一决定被批“官僚主义”》，https://news.qq.com/rain/a/20260209A053BB00

6. 《Campaigners Unite to Stop Dirty Data Centres》，https://www.globalactionplan.org.uk/insights/news/campaigners-unite-to-stop-dirty-data-centres

7. 《What's next for the Digital Gateway data center appeal to the Virginia Supreme Court?》，https://www.insidenova.com/news/prince_william/whats-next-for-the-digital-gateway-data-center-appeal-to-the-virginia-supreme-court/article_a9ad02e8-c96b-402c-a20a-fed51df882e2.html

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