跨市博弈丨算力盛宴與民意寒潮

人工智能業方興未艾，惟其擴張速度，未必快過美國民意之逆轉。前谷歌行政總裁施密特在亞利桑那大學畢業禮上談及AI將帶來「更大、更快、更深遠」的技術變革，迎來的不是掌聲，而是一片噓聲。此一場面雖屬枝節，卻有象徵意義：矽谷奉為天啟的未來，在普通選民耳中，已漸似催逼生活成本、奪取飯碗、侵入校園與家庭的龐然機器。

AI反彈的要害，不在於美國人突然反科技；美國自立國以來，幾乎就是一部技術擴張史。真正問題在於，AI的成本已由抽象變為具體。過去互聯網革命帶來的「代價」，多藏於注意力、私隱與社交秩序之中；今日數據中心卻直接落在電費、電網、水資源、土地用途及空氣排放之上。當一個鎮批准60億美元數據中心後，選民翌周便撤換4名市議員；當反數據中心群組人數數月內翻數倍；當全國至少數十個項目被拖延、阻截或取消，所反映者已非零星怨氣，而是技術政治化的成形。

這裏有一條古老而常被投資銀行模型忽略的規律：資本可以全球流動，許可證卻是地方政治的產物。OpenAI、Anthropic及大型雲端公司需要算力；算力需要數據中心；數據中心需要電力、土地、變壓器、天然氣渦輪、地方同意與公用事業監管。華爾街可以把未來現金流折現至今日市值，但不能把鄉鎮居民對電費上升的憤怒折現為零。若說 AI是21世紀的蒸汽機，則數據中心便是煤礦與鐵路；前者代表生產力敍事，後者則意味污染、徵地與社區抵抗。

此事亦可用政治經濟學解之。已故偉大經濟學家奧爾森(Mancur Olson)在其經典著作《集體行動的邏輯》（The Logic of Collective Action)論集體行動，指出利益集中者常較利益分散者更有組織能力。然而AI之特殊處在於，受益雖高度集中於科技公司、創投基金、晶片供應鏈及少數高技能勞動者，成本卻不再完全分散。某一地區電價上揚、某一農業州電網吃緊、某一社區面臨燃氣機組排放，皆使本來模糊的大眾焦慮變成可動員的地方議題。是以反AI不按傳統黨派分界行走：密蘇里共和黨地區與田納西民主黨選區，可以在數據中心問題上同聲一氣。民粹政治最善捕捉的，正是這類「有人得利、有人埋單」的結構不平。

矽谷若只以「啟蒙者」自居，稱反對者為「洞穴人」，則未免重蹈19世紀工業資本家的舊轍。盧德運動(Luddite)並非單純仇恨機器，而是抗議技術替代背後的收入分配與尊嚴損失。權威經濟學家熊彼得(Joseph Schumpeter)所謂「創造性破壞」(Creative Destruction)，重點不止於創造，更在於破壞由誰承受。當企業高層在裁員公告中把AI 作為理由，卻又要求民眾相信AI只會提高福祉，二者之間的道德赤字，非公關詞令可以填補。特朗普說數據中心「需要公關幫助」，此言只對一半；其所需者不僅是公關，而是新的社會契約。

經濟學家凱恩斯(John Maynard Keynes)曾言，市場並非純粹理性計算，而受「動物精神」支配。今日AI資本開支之狂熱，固有生產力突破的真實成份，亦不乏動物精神的自我強化：更多融資要求更多算力，更多算力要求更多數據中心，更多建設又反過來支持更高估值。可是，當政治許可成為稀缺資源，技術曲線便會碰上民主制度的摩擦係數。投資者關心GPU供應與模型效能，地方選民關心變電站、冷卻水、稅收是否足以抵償外部成本。兩套語言互不相通，危機遂在沉默中累積。

奧地利學派宗師海耶克(Friedrich Hayek)重視分散知識，這一點頗可提醒今日的AI工業家。地方居民未必懂大模型訓練，卻最懂本地電網、農業用水、學校財政與房價壓力。若技術精英把地方抗拒一概視為愚昧，實際上正否定了市場社會賴以運作的分散訊息。反過來說，若政治人物只以禁令取悅選民，亦可能令美國在全球科技競爭中自縛手腳。問題不在於要不要AI，而在於AI的利益如何分配、成本如何內部化、監管如何建立可信程序。

美國AI反叛的深層意義，是科技從資本市場故事，進入選票市場現實。前者喜歡指數級曲線，後者遵循怒氣、身份與地方利益；前者談未來，後者問今月電費。若AI公司不能證明其稅收、就業、安全及能源安排足以補償社區成本，算力盛宴終會遭遇政治寒潮。歷史每每如此：新技術從不單靠效率勝出，還須取得社會許可。今日美國要回答的，並非人工智能能否思考，而是推動人工智能的人，是否仍懂得傾聽。

徐立言(本欄每逢周一刊出）

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