AI产业发展正在大量挤占底层民众与其他行业的生存发展资源,其改变世界的成本正由普通群体承担。 ## 1. 大量AI数据中心挤占欠发达地区民生用水 印度班加罗尔周边多个村庄因新建AI数据中心出现严重水荒,村民需长途取水或高价购买淡水。该数据中心日耗水相当于5000名居民一年用水量,当地地下水开采率已达169%,远超安全红线。 美国研究显示,AI进行10-50次对话就会消耗约500毫升淡水,全球数据中心用水量两年内增加20%-30%;水资源压力极大的南亚成为全球AI数据中心扎堆区域,2024年印度数据中心总耗水已达1500亿升。 ## 2. AI扩张挤压标注工人的生存空间,压榨底层劳工 大模型训练依赖人工标注,底层标注工人工作强度大、待遇低,还常遭受心理创伤:肯尼亚贫民窟标注工时薪仅1.16美元, Moderation内容标注工人常接触血腥暴力内容,甚至有人遇到亲人遇难现场仍需完成工作,留下永久心理创伤。 随着AI能力提升,普通标注工需求大幅下降:中国贵州标注厂的“妈妈工人”月收入从过万跌到1400元,大量工人被裁员,即便高学历标注工也清晰意识到自己终将被AI取代。 ## 3. AI抢夺区块链行业的资金、电力与人才资源 AI对算力的海量需求推高了电力、场地价格,原本做比特币挖矿的企业纷纷将矿场改造为AI数据中心——AI数据中心开出的电价是挖矿的数倍,不少原矿业巨头已经完成转型。 资本大幅向AI倾斜:2025年全球AI风投超2110亿美元,占全年风投总额近一半;同期加密行业募资仅197亿美元,不足AI的十分之一,大量原本投向Web3的资金转向AI赛道,不少加密领域核心开发者也转行进入AI领域。 此外,AI降低了黑客攻击门槛,无需写代码就能扫描区块链漏洞发起攻击,2026年就发生过AI辅助黑客盗走近3亿美元加密资产的安全事件。 ## 4. AI正在重演圈地运动,成本由普通群体承担 如同19世纪英国圈地运动侵占农民土地,AI产业正在重新分配现实世界的资源,这次被圈占的是地下水、电力、数据、算力以及人力。 AI并非脱离实体的“云端技术”,它对现实资源的依赖远超以往工业革命,其发展改变世界的代价,正实实在在落在底层民众和其他行业头上。
抢地抢水抢电,AI正在夺走底层人的生存资源
2026-05-29 09:58

抢地抢水抢电,AI正在夺走底层人的生存资源

本文来自微信公众号: AI故事计划 ,编辑:张霞,作者:黄格


清晨六点,天刚亮,七十多岁的维努·戈帕尔提着一只大水桶走出家门。


戈帕尔是印度班加罗尔北郊一座村庄里的农民,在这里生活了一辈子。最近两年,村里的水井逐渐干涸,他每天需要步行十几公里去找水。


不远处,焊工拉古马亚所在的村庄同样陷入水荒,全村250多人每天都要去邻村排队汲水。好几个村庄共用一处干净水源,在当地已经成了常态。


缺水的原因不仅仅是干旱。当地政府2024年批准建设一座AI数据中心,每天要消耗六百五十千升用水,相当于五千名居民一年的生活用水总量。当地的地下水开采率已经达到了169%,远超安全红线。


很多人以为AI是一场飘在云端的技术神话。事实上,它比任何一次工业革命都更依赖现实世界的资源。抢水、抢人、抢钱,一样都没落下。


数据中心的服务器高负荷运转时会产生大量热量,必须用水循环冷却。海水会腐蚀设备,所以AI公司只用干净的淡水。


加州大学滨河分校的一项研究显示,用户和AI进行10到50次对话,AI就会消耗约500毫升的水(宽泛估算,涵盖电力上游用水等)。全球数据中心用水量在两年内增加了两到三成。


南亚是全球水资源压力最大的地区之一,约74%的人口面临缺水风险。但这里偏偏成了全球AI数据中心最爱扎堆的地方。印度2024年数据中心耗水量已达1500亿升。


班加罗尔位于印度南部,是卡纳塔克邦的首府也是印度的科技中心,近几年吸引了不少AI数据中心在此落地。


根据卡纳塔克邦高级别审批委员会2022年的会议记录,当地一家由美国Iron Mountain公司运营的数据中心,每天可以获得10千升用水配额,相当于200个五口之家一年的生活用水量。几年过去,这个数字已经翻了十几倍。


小商人阿肖克在这里生活了50多年。目前,他每个月都要额外买两到三辆私人水罐车的水。公寓管理员拉克什曼·库马尔管理的小区有100户居民,现在每天需要四五辆私人水车才能满足基本需求,每车水价格高达1600卢比(120元人民币)。


戈帕尔找水的时候,贵州一所标注基地里,李燕正盯着屏幕点击鼠标。


为了照顾儿子,前些年李燕从东莞回了老家,选择了这份不用日晒风吹的工作。产量最高时,她一天能标注几千条,月入过万,忙起来连厕所都舍不得上。


但很快,AI越来越聪明,工单数量大幅减少,李燕的月收入跌到一千四百元。厂里很多像她一样的“妈妈工人”被优化掉,不得不重新外出打工。


英国学者詹姆斯·马尔登在《投喂AI》一书里记录了肯尼亚数据工人摩西的故事。摩西住在内罗毕贫民窟,每天早上5点起床,步行一小时去工厂。他的任务是,每小时从100条视频里挑出暴力、恐怖和仇恨内容。时薪1.16美元,为了养家,他每天工作12小时。


那些斩首、冲突、自残的血腥画面,让他饱受心理创伤。晚上他常做噩梦,手指紧张得发抖,标注时总戴着一副破旧手套。


另一位工人默茜,有一天在处理街头车祸视频时,看到的竟是夺走她祖父生命的现场。但她必须压住悲伤,强迫自己完成工单。工人的鼠标点击频率、眼动轨迹、在线时长,全部会被算法打分,停顿和出错意味着扣薪甚至失业。这场二次创伤给她留下了永久性的心理阴影。


大模型越聪明,对标注工的要求越高。Jiayi在加州工作,有硕士学历,负责教会AI识别逻辑漏洞。像她这样的高学历标注工越来越多,没人说得清自己的某一次标注,究竟让AI学会了什么。Jiayi只知道,自己终有一天会被亲手喂养起来的AI取代。


AI的胃口不止于此。它还在吞噬另一个新兴行业的资源。


2026年4月18日,区块链行业经历了一场地震。近三亿美元资产凭空消失,源头是项目Kelp DAO。


这个项目为跨链安全只设了一道验证关卡。黑客伪造指令,在以太坊网络凭空造出十一万六千五百枚rsETH代币,转头存入借贷平台Aave,利用93%的超高抵押额度借走了两亿多美元真实加密资产。四十六分钟后系统才发现异常,资金早已转移。


过去,黑客攻击需要懂代码、懂加密。现在借助AI工具,任何人都能自动扫描漏洞,找出人工发现不了的隐患,不用写一行代码就能完成全套攻击。Web3项目层层嵌套的运作结构、权限管理、跨链交互,都可能被钻空子。


资本和人才的流向更能说明问题。2025年全球AI风险投资超过两千一百一十亿美元,约占全年风投资本的一半;加密行业同期募资仅一百九十七亿美元,不足前者十分之一。大量原本投向Web3的资金转向AI赛道。


过去,比特币挖矿靠的是找便宜电。美国得州、纽约州北部的废弃工厂和闲置发电厂,哈萨克斯坦和巴基斯坦的水电站周边,凡是电力过剩的地方,矿机就搬过去。


现在,同样的电力和场地,AI数据中心开出的价码是比特币挖矿的好几倍。矿企算过账,把ASIC矿机换成GPU集群,与谷歌、英伟达签下长期托管合同。Core Scientific、Terawulf这些曾经的矿业巨头,已经开始把原有矿场改造成AI数据中心。曾经靠廉价电力维持的加密挖矿,如今连自己的基础设施都保不住了。


LinkedIn数据显示,2023年到2025年,全球多了130万个AI相关职位,有些细分岗位需求翻了42倍。不少曾在Solana、zkSync等加密货币项目中担任核心角色的开发者,陆续离开,转向人工智能领域。


19世纪的圈地运动中,英国地主驱赶农民,把土地变成羊毛工厂。就像历史的重演,代表着未来的AI产业,现在开始重新分配权力与资源。只不过这一次,被圈占的不再是农田,是地下水、电力、数据、算力,以及人本身。


从印度村庄的水井到肯尼亚标注工厂里的工人,再到Web3世界里的资金,AI改变世界的代价,正实实在在地落在每个人头上。

AI创投日报频道: 前沿科技
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