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加利福尼亚大学里弗赛德分校的任邵磊(音)说：“公共卫生对人的影响是直接的、切实的，而且这种影响巨大，不仅限于数据中心运行的一小块范围。”他说，由于空气中的污染物可以飞越很长距离，污染物水平的提高会影响整个国家民众的健康。
任邵磊及其同行，包括加州理工学院的亚当·维尔曼，根据预测的数据中心的电力需求得出了这些估计数字。在美国，这种电力需求的一部分是通过燃烧矿物燃料来满足的。矿物燃料产生的空气污染物，比如细颗粒物，会引发健康问题。例如，研究人员说，如今一个大型AI模型训练所需的用电量产生的空气污染物相当于驾驶轿车在洛杉矶和纽约之间往返1万多趟排放的污染物水平。
为了模拟美国的空气污染和排放影响，研究人员使用了美国环境保护署提供的工具。他们估计，到2030年，全国各个数据中心带来的公共卫生总费用可能超过200亿美元。研究人员说，这大约是美国炼钢行业带来的公共卫生费用的两倍，可能与加利福尼亚等美国最大州数千万辆汽车排放的污染物对健康的影响不相上下。
高耗能的数据中心已经在影响公众健康。研究人员估计，即使发电机的排放量仅为州当局允许水平的10%，弗吉尼亚州的数据中心提供备用电力的燃气发电机可能已经造成1.4万例哮喘症，每年带来的公共卫生费用达到2.2亿至3亿美元。在允许的最高水平上，每年的公共卫生总费用可能增加10倍，达20亿至30亿美元。这样的问题不仅影响当地居民，也影响到远在佛罗里达州的民众。
一些竞相建设数据中心的科技公司正支持低排放能源来源，为可再生能源项目的建设提供资金，并投资常规核电站和新核反应堆技术。但目前，许多数据中心仍严重依赖天然气等化石燃料。此前的研究表明，到2030年，数据中心可能使美国对天然气的需求几乎相当于另一个纽约州或加利福尼亚州的需求。
宾夕法尼亚大学的本杰明·李说：“有关AI和数据中心计算带来的健康影响问题很重要。”他说，这份报告是“首次估计这些成本并以美元将之量化”，但他也提醒说，需要通过进一步的研究证实这些具体数字背后的粗略估计和假设。
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