AI熱潮推升數據中心需求 美退休基金追蹤潛在投資風險
AI 發展如何影響數據中心需求與潛在風險？
人工智慧（AI）技術的快速發展正大幅推升對數據中心基礎設施的需求，但也引發了投資策略與環境層面的考量。美國俄亥俄州公務員退休基金（Ohio School Employees Retirement System, SERS）正全面審查其投資組合，以評估在AI領域的曝險程度及投資數據中心的潛在風險。德州與新墨西哥州邊界附近的三項大型數據中心計畫，包括甲骨文的「木星計畫」、Meta Platforms的數據中心及布利斯堡的擬議園區，因需龐大電力與水資源，可能增加污染、加劇電網壓力並推升能源成本。據報導，甲骨文與Meta的兩項計畫若上線，每年可能產生高達1,000萬噸溫室氣體排放，超過艾爾帕索與哈得斯佩斯郡2019年排放總和。
隨著人工智慧（AI）技術快速發展，其對數據中心基礎設施的需求正強勁增長，但也引發了投資策略與環境層面的考量。美國俄亥俄州公務員退休基金（Ohio School Employees Retirement System, SERS），作為大型退休金管理者，正計劃全面審查其投資組合，以釐清在AI領域的完整曝險程度，並評估投資數據中心建置的潛在風險。
數據中心建置的複雜性與高昂成本，是近期市場關注焦點。在德州與新墨西哥州邊界附近，三項大型數據中心計畫與AI熱潮息息相關，其中包括甲骨文（Oracle）在唐娜安娜郡的「木星計畫」（Project Jupiter）、Meta Platforms（Meta）位於艾爾帕索東北部的數據中心，以及布利斯堡（Fort Bliss）的一個擬議園區。這些建案因需要龐大電力與水資源，可能導致污染增加，進而影響當地氣候變遷的減碳目標，並加劇電網壓力、推升家戶能源成本。據《The Cool Down》報導，若甲骨文與Meta的兩項已公開電力計畫上線，每年可能產生高達 1,000 萬噸的溫室氣體排放，已超過艾爾帕索與哈得斯佩斯郡 2019 年排放量的總和。
這些大型數據中心的監管問題也因跨州設置而變得複雜，由於缺乏統一的聯邦法規涵蓋氣候污染，使得各別專案審查時，鄰近社區難以影響其他州的建設。新墨西哥州一位民主黨州代表莎拉·席爾瓦（Sarah Silva）已表達支持暫停數據中心開發。然而，甲骨文公司則聲明，其目標是在 2031 年前達成溫室氣體淨零排放，並承諾在開發過程中會負責任地採納社區回饋意見。
另一方面，AI的普及也正改變數據使用模式。聖路易斯聯邦準備銀行（Federal Reserve Bank of St. Louis）長期維護的「聯邦儲備經濟數據」（Federal Reserve Economic Data, FRED）服務，正成為AI時代的數據模型典範。聯準會（Federal Reserve）理事克里斯多福·沃勒（Christopher Waller）稱FRED為聯準會「最偉大的公共財」。FRED從1995年上線時的865個數據系列和每週約6,000名用戶，增長到如今逾85萬個數據系列，並預計2025年將達到1,800萬名獨立用戶。尤其，FRED的流量每年以約150%的速度增長，其中約一半的訪問量來自AI代理程式。聖路易斯聯邦準備銀行正開發新工具，以確保AI代理程式能更有效地獲取與運用FRED的經濟數據。
數據中心開發面臨哪些環境與監管挑戰？
大型數據中心因需龐大電力與水資源，可能導致污染增加，影響減碳目標，並加劇電網壓力。此外，因缺乏統一的聯邦法規涵蓋氣候污染，跨州設置的專案監管問題變得複雜，鄰近社區難以影響其他州的建設。
甲骨文與Meta的數據中心計畫預計排放多少溫室氣體？
據報導，若甲骨文與Meta的兩項已公開電力計畫上線，每年可能產生高達1,000萬噸的溫室氣體排放，這已超過艾爾帕索與哈得斯佩斯郡在2019年的總排放量。
聖路易斯聯邦準備銀行的FRED服務在AI時代扮演什麼角色？
聖路易斯聯邦準備銀行（Federal Reserve Bank of St. Louis）維護的「聯邦儲備經濟數據」（Federal Reserve Economic Data, FRED）服務，已成為AI時代的數據模型典範。FRED的流量每年以約150%的速度增長，其中約一半的訪問量來自AI代理程式，聯準會正開發新工具以優化AI代理程式對FRED數據的獲取與運用。
