科技浪 EP161 聽後心得：美國人討厭的是資料中心，還是 AI

目錄

1. 先有末日話術，再有那本書
2. 同一段時間，電費的方向
3. 投票前：恨意已經跟 AI 綁在一起
4. 選舉那一週：政治先成為瓶頸
5. 接下來看什麼：信任的飛輪轉不轉得起來
6. 新聞講得這麼可怕，我該信多少？
7. 技術沒變，為什麼我還是想賣？
8. 可以參考的資料
9. 帶得走的一件事

眾心成城，眾口鑠金。

—— 《國語・周語下》（先秦）

2026 年 11 月 9 日《科技浪》EP161 裡，主持人哈利談美國期中選舉之後的反 AI 浪潮。他引的民調顯示 87% 的受訪選民把 AI 資料中心列進投票考量，56% 當成關鍵或重要因素，76% 反對自己社區新建資料中心，57% 認為 AI 這項技術弊大於利。哈利把流傳最廣的那筆用水數字追回原始出處：智利政府的文件把立方公尺寫成了公升，一座 Google 資料中心的用水量因此看起來是當地城鎮的 1000 倍，而 Google 自家的報告寫的是 Gemini 一次中位數提問耗水 0.25 毫升。他的判斷是水與電費這兩條批評多半情緒化，而接下來真正會發生的是資料中心建置放慢、停不下來；除了開頭的前 10 分鐘，他說整集都是他的主觀想法。

先有末日話術，再有那本書

哈利回頭追這波恨意是怎麼長出來的，第一站是 2023 到 2024 年。那兩年 Anthropic、OpenAI 大量跟公眾溝通 AI 的風險：AI 會怎麼毀滅人類、會讓多少人失業。Anthropic 的執行長 Dario Amodei 當時常講的那幾句——所有程式碼都會交給 AI 寫、90% 的白領工作會消失——哈利說他最近講得少了，兩家公司看得出來有收斂，可是話已經說出去，大眾對 AI 的印象在那兩年就被塑形了。

第二站是一本書，Karen Hao 的《Empire of AI》。書裡寫 Google 一座資料中心的用水量比智利小城 Cerrillos 整座城市大 1000 倍，而這個數字來自智利政府的報告，報告把立方公尺寫成公升，居民的用水量看起來少了 1000 倍。

Karen Hao 後來認錯、道歉並更正，可是在更正之前，她已經跑完一輪訪談節目，書上了紐約時報暢銷榜，她本人入選時代雜誌的年度 AI 影響力人物。

同一時期還有另一種說法在傳：你用一次 ChatGPT 就耗掉幾公升水。哈利說科技浪一年前就講過，因為 Google 的報告寫得明白，Gemini 一次中位數提問耗水 0.25 毫升，約 5 滴。他換個算法讓人抓感覺：便利商店一瓶 500 毫升的礦泉水喝完，等於 2000 次 Gemini 提問，而 2000 次比一個只用聊天機器人的人一整年還多；沖一次馬桶抵掉十年。

同一段時間，電費的方向

水的部分，哈利說新蓋的資料中心已經在改：封閉式循環冷卻讓同一批水在迴圈裡跑，能吹風扇的就不走水冷。電的部分他不護航——1 GW 的資料中心峰值用電就是接近 1 GW。他把問題換成一句話：資料中心進來之後，居民的電費會不會變。接著他舉印第安納州的 Project Rainier，Amazon 與 Anthropic 支援 Claude 訓練與推論的資料中心，規模已經到 1 GW，而當地電力公司最新提出的電價是往下的，預期 2027 年平均每個住戶一年少付 100 美元。

這一段的機制我覺得是整集最值得記的。你的電費裡有一部分是發電的錢，另一部分是整張電網的固定成本；固定成本原本由所有用電的人分攤，資料中心用掉的電量大，分攤到的比例就大，一般住戶那一份因此縮小。

發電容量這邊，科技巨頭會協助蓋發電廠與輸電線，自己新增的電網成本自己吸收。

哈利說他搜過一輪沒找到明顯反例：唯一漲價的 xAI 曼菲斯 Colossus 1 漲 4%，而那是 2023 年就核可的調整計畫，當地市議會說沒有住宅、商業或工業用電因為資料中心調價。條件給得最誇張的是 Meta 在路易斯安那州的 Hyperion——電力合約預估讓其他用戶 20 年省下 26.5 億的電費，地方基建投資超過 10 億，耗水量 100% 補償——哈利說如果他是當地居民，他會要資料中心進來。

投票前：恨意已經跟 AI 綁在一起

那麼為什麼擺著這些條件，街頭還是有人舉牌反對？哈利把反對拆成三層：資料中心本身的影響（電費、用水、噪音）；對 AI 的反感（搶工作、駭客事件、未來可能毀滅人類）；還有政治——川普挺資料中心，民主黨就站到對面，生活成本漲上來的怒氣遷怒過去，資料中心成了「有錢人越來越有錢」的象徵，拿走你的水與電，替科技巨頭賺錢。

哈利接著把第二層的前提挖開。Microsoft 與 Gallup 最新的研究顯示，美國有 55% 的人不用 AI，或者幾個月才用一次；剩下 45% 裡也有大量不是每天用的人，哈利推測超過九成只在用聊天機器人，把 ChatGPT 當進階的 Google 搜尋，偶爾叫它寫封信。他舉 Muse 的數字：爆紅成那樣，日活躍用戶 250 萬人，放在美國人口是 0.73%。

對一個普通美國人來說，AI 帶來的價值有限，壞處的敘事卻鋪天蓋地。

哈利這裡講了一句我聽完記最久的話：人類歷史上很少有一項技術，在任何慘劇發生之前就得到這麼強烈的負面評價。他拿核能對照——三哩島與車諾比是爆炸與熔毀，恐懼長在事件之後，而在那些事件之前，核能是受支持的。

他也檢查了「AI 這邊什麼都還沒發生」站不站得住：耶魯 Budget Lab 的報告結論是 AI 沒有造成有意義的失業，科技公司的大裁員主要在修正過去招太多人的組織膨脹，AI 被拿來當理由，影響比較多反映在招募端——多招資深的、少招人，組織照樣長大。資安那邊，過去兩週的 PHP 事件是嚴重漏洞，可是還沒有多少民生公司因此被打出巨大損失。未來會不會有，他認為可能性不低。

選舉那一週：政治先成為瓶頸

選舉結果出來，民主黨拿下整個國會，台股跌到國安基金出來護盤，半導體產業吃到自疫情以來最慘的單日跌幅。哈利說這條因果很直：民主黨反對資料中心，新建計畫就會卡，蓋不了資料中心就用不到那麼多 GPU 伺服器。他對這一天的感想是，誰會想到在電力成為瓶頸之前，政治先成為瓶頸。

建置會不會全停？他說不可能。資料中心最貴的是機台，沒有人力成本可省，留在美國只為了速度；真要搬，加拿大、墨西哥、北歐、東南亞都有地，訓練出來的智能一樣，推論的延遲差距很小。他補了一句立場：中東拼命蓋資料中心求主權 AI 的時候，美國把自己的 AI 基礎設施往外搬，長期是壞事。

會慢下來則是確定的。他轉述分析師的主流預期：蓋到一半而執照拿齊的跑完，執照還沒拿齊的有被停的風險，還在規劃或提案階段的多數胎死腹中。

找新場地要時間，接下來幾年的速度會往下。

算力變少變貴之後，他的推論是這樣：Anthropic 賣模型用量的毛利率 85%，每 100 元營收裡算力佔 15 元，算力價格翻一倍毛利率還有 70%，所以他們會照買，只是整間公司開始虧錢。

代價是砍東西——耗算力又不賺錢、對未來方向也沒有額外價值的專案先收掉，像 OpenAI 當初砍 Sora 那樣，他猜 Anthropic 針對單一產業的垂直產品會有幾個中箭；研究用的算力不會砍，那是競爭力的來源。

接下來看什麼：信任的飛輪轉不轉得起來

哈利認為觀感會反轉，條件是 AI 代理（能自己連續操作工具、把一件事做完的 AI）成為大眾產品。他引的同一份 Microsoft 與 Gallup 研究有一個橫跨各國都成立的發現：一個人用 AI 用得越頻繁，他越不擔心 AI；所以現在擔心的人多，是因為用得少。

卡在哪裡？他說 AI 代理現在什麼都能做——訂餐廳、購物、規劃旅行、聯絡客服——問題在最後一哩走不完。訂餐廳它能篩出價位、料理、位置都對的幾間，還能分析評論，可是有些餐廳要加 LINE、有些要打電話，它就停在那裡。工具生態也粗糙：他舉 Gmail 的寄信連接器，叫它寄信會把歷史信件整串展開附在信裡；台灣人天天用的 LINE 和蝦皮，根本沒有能接的介面。

信任的飛輪長這樣：你越信它，給它越多工具與個人資料的權限，它能完成的事越多，你又更信它。對一般消費者，這個飛輪現在轉不起來；哈利說最樂觀的預測是半年內轉起來，他也直說誰會知道。

飛輪對他自己已經在轉，這是這集最有畫面的一段。他用 OpenAI 的 Dot 當代理，兩週替他產生 20 幾萬台幣的價值：六支片他拍完把素材丟過去就沒再碰，一支外包要 2000 元；另一次業配檔期空出兩檔，他花 10 分鐘交代方向，代理自己找人、列清單，他挑了十幾間說幫我寄信，它讀完過去跟每一家的往返、點進官網看產品，寫出客製化的信，隔天中午回報兩檔都賣掉，14 萬。然後他把自己的例子推翻一半：他是生意主，一般消費者沒有影片要剪、沒有業配要賣，生活裡沒有那麼多高價值的工作可以交出去。

新聞講得這麼可怕，我該信多少？

這集讓我停下來最久的是那個 1000 倍，源頭只是一份政府文件把單位欄填錯。我自己被這種東西騙過：看到誇張的倍數，留在腦子裡的是倍數，沒去查單位，而這種數字在轉傳路上會一直被放大，因為它好用、聽起來像一個完整的故事。我後來改的做法只有一步：遇到帶倍數的驚人數字，先找它的原始出處是誰算的、用什麼單位——這一步擋掉的多數是我原本就想相信的東西。哈利那個 0.25 毫升是同一招的反面，Google 的報告寫得出中位數也寫得出單位，所以它比「好幾公升」可查。

技術沒變，為什麼我還是想賣？

半導體那一天的跌幅擺在那裡，而哈利的立場是技術的基本面沒變。這兩件事同時成立時，手上有部位的人會很難受：帳面在掉，卻找不到任何新的壞數字。

哈利給了兩個判準問題，他說只要這兩題的答案都是對的，長期方向就不變：未來的 AI 會不會產生比現在多很多的價值，未來的 AI 還需不需要大量算力。他認為一次期中選舉沒有動到這兩題。他說自己把這次下跌當買進機會，條件講在前面——要抱得住五年、下跌不影響生活與心情，而且他明說這不是財務建議。

我會自己補上失效條件。這兩題會翻掉的情況看得出來：架構改變讓同樣的智能吃掉的算力大幅下降，或者 AI 的價值一直收在少數重度使用者手上、擴不出去。第二種更難察覺，因為它不會出現在任何一天的新聞裡，它的樣子是採用率年復一年停在原地。

哈利的兩題是方向題，不回答時間。政治這個瓶頸可以卡很多年，而卡著的那幾年你要先活得下去。

可以參考的資料

• 《科技浪》EP161（2026-11-09），主持人哈利；前段是選舉與民調整理，後段是他的主觀判斷
• Karen Hao《Empire of AI》，以及她對智利資料中心用水數字的更正
• Google 關於 Gemini 單次提問能耗與耗水的報告，有中位數與單位
• Microsoft 與 Gallup 的 AI 採用率跨國研究
• 耶魯 Budget Lab 關於 AI 對就業影響的報告

帶得走的一件事

一個印象可以在任何證據出現之前就定型，定型之後它會自己找材料。美國人對 AI 的反感長在零慘劇的土地上，核能的反感長在三哩島與車諾比之後——後者是學習，前者是別的東西，而兩者在人心裡的強度一樣。

我試過一個做法，拿你最近討厭的一樣東西來用，不必跟投資有關：某個你不想用的新制度、小孩學校的某條規定、公司要導入的某套系統。找出這個印象最早從哪裡來——誰說的、他引的數字出自哪份文件、那份文件的單位是什麼。追得到源頭，你就知道自己在反對什麼；追不到，你反對的是當初轉述給你的那個人。

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本文為投資方法論的教育性分享，不構成任何個股買賣建議、不提供目標價、不針對當期標的。投資有風險，任何決策請自行判斷或諮詢合格的專業人士。