美国中期选举遭遇“反数据中心”浪潮：特朗普力挺，69%民主党选民说“不”！2600亿美元投资被取消，近1万亿美元项目受阻

多地紧急叫停、千亿投资搁浅、民众抗议四起......美国AI数据中心建设热潮正遭遇强力反对。

当地时间10月6日，三座美国城市同日出台数据中心建设暂停令，叠加各地审批收紧、民众抵制，全美已有2600亿美元相关规划投资宣告取消，另有近万亿美元项目深陷落地阻力。

这场席卷全美多地的反对浪潮，直指数据中心超高耗电、耗水、推高居民电费及生态隐患。

值得关注的是，数据中心争议已成为美国中期选举关键新战场。美国总统特朗普在重要摇摆州俄亥俄州竞选集会上专门为数据中心建设辩护，而超半数选民反对无序建设。

民生争议、政治博弈与能源缺口三重压力叠加，美国AI基建扩张节奏被迫生变，千亿AI资本开支、芯片产业链及美股走势将迎来何种连锁冲击？

市政厅爆发冲突，多地接连叫停数据中心建设，今年2600亿美元投资遭取消

当地时间10月6日，约200名居民聚集在美国孟菲斯市政厅，等待市议会决定是否暂停新建数据中心12个月。现场标语直指马斯克旗下人工智能企业SpaceXAI，居民要求暂停建设，并质疑项目带来的环境与公共健康风险。

当市议会以7比5决定推迟表决后，现场抗议迅速升级。居民高喊口号，多名议员与现场人士发生争执。

孟菲斯市政厅冲突现场 图片来源：视频截图

冲突背后，是当地居民对SpaceXAI大规模建设AI数据中心的不满。居民及环保组织担忧，项目可能加剧空气污染和能源消耗，而企业在建设前没有充分征求社区意见。

类似争议也出现在犹他州。美国投资人Kevin O'Leary计划在当地建设大型AI数据中心园区，项目占地约4万英亩，预计需要约9吉瓦电力。由于当地面临干旱，项目的用水和供电需求引发居民质疑。

据媒体10月1日报道，当地官员宣布项目审批会议不设置公众发言环节后，现场抗议声不断。尽管会议最终通过视频方式恢复，并批准了相关协议，但居民随后通过抗议、公投和法律挑战等方式继续反对项目。

与此同时，美国多地对数据中心的限制措施正在密集增加。

10月6日，北卡罗来纳州罗利市议会以7比1通过为期六个月的数据中心开发暂停令；旧金山和奥克兰也分别通过45天的暂停令。

美国能源媒体Heatmap News最新调查显示，今年以来美国至少2600亿美元的数据中心规划投资因地方反对而被取消。其中，第三季度取消项目的投资额约为1300亿美元，已超过2025年全年。另有约1万亿美元的投资规划面临不同程度的地方阻力。

数据来源：Heatmap

耗电、耗水还推高电费：数据中心为何成为美国社区众矢之的？

美国活跃的数据中心反对组织从2025年底的396个增至2026年第一季度末的833个，覆盖49个州。

电费、环境与就业，是居民反对的三大焦点。

哈佛商学院教授Shane Greenstein指出，AI数据中心规模远超传统设施，集中用电可能推高居民电费，冷却设备带来的噪声和耗水问题也日益突出。此外，部分开发商承诺的经济收益与当地居民的实际感受存在落差。

美国劳伦斯伯克利国家实验室今年6月发布的报告预计，到2030年，数据中心用电量可能占美国总用电量的11.8%，不同情景下这一比例为9.5%~15.3%。

数据来源：美国劳伦斯伯克利国家实验室

Shane Greenstein表示，由于发电、输电设施建设需要提前多年规划，部分地区已难以满足新增需求。

电力成本如何分摊，也成为争议所在。路易斯安那州公共服务委员会顾问Lane Sisung在报告中警告，如果监管机构批准当地电力公司Entergy斥资约18亿美元收购一座天然气发电厂，普通用户每月电费可能增加8~13美元。相关投资主要用于满足Meta旗下Hyperion数据中心的电力需求，Sisung认为，不应将成本转嫁给普通居民。

水资源问题同样突出。在得克萨斯州，亚马逊一处约100亿美元的数据中心园区因地下水使用引发争议。据媒体10月2日报道，亚马逊近期获得部分地下水开采许可，允许其在两年半内最多抽取7820万加仑的地下水，用于办公、施工和消防等用途。依靠私人水井供水的当地家庭担忧，这将影响自身水源。

就业则是另一项争议。美国经济政策研究机构Good Jobs First指出，尽管数据中心开发商经常承诺创造数百甚至数千个就业岗位，但部分州的税收优惠政策对实际就业创造的要求非常有限。该机构研究的36项州级数据中心补贴政策中，有16项甚至没有设置就业创造要求。

面对不断增加的反对声音，科技公司开始调整社区关系策略。10月2日，亚马逊宣布，未来五年将额外投入超过10亿美元，用于数据中心所在社区的教育培训、居民节能改造和水资源保护，并承诺提高项目透明度，不再要求相关政府机构签署保密协议。

数据中心成美国中期选举新“战场”：69%民主党选民说“不”

随着11月3日中期选举临近，数据中心争议正在成为影响选情的现实议题。

当地时间10月3日，美国总统特朗普在俄亥俄州竞选集会上专门为数据中心建设辩护，强调相关项目能够创造经济收益。不过，据媒体报道，相较于特朗普谈及其他政策时获得的热烈反应，他为数据中心辩护时，现场反应明显冷淡。

俄亥俄州是美国总统大选最重要的摇摆州之一，近年来又成为了美国数据中心产业的重要聚集地。

消费者权益代表办公室数据显示，俄亥俄州拥有超过200座数据中心，数量位居全美第五，亚马逊、谷歌、微软和Meta等科技巨头均在此布局。

共和党参议员Jon Husted曾在2019年至2025年担任俄亥俄州副州长，任内积极推动数据中心投资及相关税收优惠。今年，他与民主党前参议员Sherrod Brown竞争参议院席位，成为中期选举备受关注的一场较量。

据媒体10月8日报道，Sherrod Brown已将反对数据中心无序扩张列为重要竞选议题，并称Jon Husted是“数据中心的代言人”。

今年8月，一份被媒体获得的共和党内部备忘录指出，数据中心问题可能成为Jon Husted竞选的政治负担，并警告，如果选民因数据中心问题而反对Jon Husted，那么其他地区的共和党候选人应该对类似投资的政治风险保持谨慎。

9月，鲍灵格林州立大学与YouGov针对1000名俄亥俄州潜在选民开展的调查发现，75%的受访者反对在所在社区建设数据中心，78%支持暂时禁止新建，直至相关影响得到更充分研究。此外，69%的受访者担心数据中心推高家庭能源成本，70%认为其会对环境产生负面影响。

当地时间10月7日，最新民调显示，56%的美国登记选民反对数据中心建设。其中，民主党选民的反对比例为69%，独立选民为55%，共和党选民也达到43%。

10月1日，据标普全球统计，2026年美国共有38项数据中心相关地方投票措施，其中34项计划于11月3日举行的选举中表决，涉及8个州、35个地方辖区。

布鲁金斯学会研究员Nicol Turner Lee指出，如果支持数据中心建设的候选人在选举中失利，可能促使更多地方政府出台暂停令或收紧审批，进而影响美国AI产业发展。

截至10月9日，预测市场Polymarket数据显示，民主党夺回众议院控制权的预测概率约为91%，夺回参议院的概率约为63%。

图片来源：Polymarket

市场研究机构22V Research分析师Dauvin Peterson则预测，受中期选举及地方监管政策变化影响，美国对AI数据中心建设持支持态度的州，可能从27个减少至约15个。他警告，即使选举结束，项目反对、建设延期和监管障碍也不会自动消失，美国2027年至2028年的新增数据中心算力可能低于此前预期。

32吉瓦电力缺口悬顶，美国AI基建扩张面临变局，谁将承压、谁能受益？

地方反对浪潮正在将数据中心建设问题转化为AI产业的投资风险。

MSCI研究分析师Mathew Lee指出，美国52%的开发中数据中心项目位于此前已有项目撤回或出台数据中心专项监管规定的县域；约80%的在建或规划项目位于已有或正在制定相关法规的辖区。建设暂停令、土地用途限制和更严格的审批程序，都可能增加项目成本并拖慢落地进度。

图片来源：MSCI

摩根士丹利美国公共政策研究主管Ariana Salvatore认为，中期选举可能成为影响数据中心建设的重要催化剂，但预计不会导致美国全面暂停相关项目。她指出，从破土动工到正式运营，部分数据中心项目如今可能需要三年甚至更长时间。这使得大型科技企业有动力提前启动未来的算力建设计划。

但投资前置并不意味着风险消失。摩根士丹利最新研究预计，到2028年，美国数据中心开发商仍可能面临约32吉瓦的净电力缺口，相当于总需求的34%。

这一缺口可能向上游传导。英伟达和博通由于订单能见度较高、客户分布广泛，受到直接冲击的风险相对较小；但如果数据中心无法按期运营，客户可能推迟接收甚至取消部分设备订单，存储芯片、光通信、电源管理及模拟芯片供应商将面临更大的收入和库存风险。

管理咨询公司Arthur D. Little合伙人Sean McDevitt表示，与算力需求相比，AI基础设施融资市场正受到更严格的审视。尽管底层需求依然强劲，投资者和贷款机构越来越关注项目风险究竟由谁承担。

不过，数据中心建设受阻也可能带来新的赢家。

分析师Dauvin Peterson认为，随着新项目审批趋严，已经投入运营、拥有稳定电力供应和建设许可的算力设施可能变得更加稀缺。供给紧张有望支撑算力价格，并使电力充足、监管环境友好的地区获得更多投资。

此外，为绕开公共电网漫长的接入流程，开发商也开始考虑自建发电设施、部署储能系统并提高用电灵活性。摩根士丹利认为，燃料电池、燃气轮机、储能及相关电力基础设施供应商可能从这一趋势中受益。

地方反对未必会终结AI投资热潮，却可能改变投资落地的速度、地理分布和成本结构。

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