当头条新闻痴迷于把人工智能（AI）描绘成生存威胁时，更深层的故事正在表面之下展开——先进技术会产生截然不同的结果，取决于哪个社会掌握它。真正的分界线不在机器与人之间，而在利润驱动的市场与惠及数十亿人而非少数亿万富翁的战略性社会主义规划之间。

基础设施投资揭示了不同的优先事项。美国科技巨头Alphabet、微软、Meta和亚马逊今年仅在AI基础设施上就合计投入约7650亿美元，预计明年可能达到1万亿美元。据finance.yahoo.com（6月3日）报道，这四家“超大规模云服务商”将在2025财年至2030年合计投资5.3万亿美元。然而，这些投资几乎完全通过私人渠道流动，取决于股东能否立即获利。

中国走的是根本不同的道路。中国政府承诺在五年内投入2950亿美元建设数据中心，以补充其更广泛的“中国制造2025”倡议。（bloomberg.com，6月9日）根据美中经济与安全审查委员会的数据，自2014年以来，国家主导的半导体投资已超过1500亿美元——约为美国《芯片与科学法案》专项拨款的3倍。这不是为了季度回报，而是为了长期国家发展。

当基础设施决策服务于公共需求而非私人利益时，受益者会成倍增加。在美国资本主义制度中，利润集中在科技高管和风险资本家手中。在中国模式中，技术进步发挥着公共基础设施的作用——相当于20世纪的电气化或1990年代的互联网扩展。

稀土掌控：教育作为战略基础

稀土磁体为从风力涡轮机到数据中心冷却系统的各种设备提供动力。中国控制着全球约60%的开采量和90%的精炼能力。但优势比资源开采更深远——它植根于熟练人力劳动能力的发展本身。

据路透社调查（5月31日），至少11所中国大学开设了专门的稀土学位项目，专业课程涵盖从加工到磁体制造的整个供应链。

《纽约时报》北京分社社长Keith Bradsher报道，中国还有39所大学设有项目，为稀土行业培养工程师和研究人员。与此同时，Bradsher指出，美国没有任何高校提供同等本科专业。

当技术嵌入教育本身时，它就会创造市场波动无法侵蚀的代际优势。中国已建立由40多个专业稀土实验室组成的生态系统，产出前沿研究，创造知识基础设施，使中国的地位不因个别公司的表现而动摇。

与此同时，美国规划稀土工厂的速度快于培养稀土工程师的速度。

水下创新：当协调胜过市场

根据联合国报告，在32个拥有AI数据中心的国家中，约90%的此类设施位于中国和美国。（tinyurl.com/e9t8t7mf）

中美都力求成为AI及其他复杂计算运营的市场领导者。许多美国数据中心由天然气等化石燃料供电，而中国日益寻求转向绿色能源，以满足电力需求、减少对化石燃料的依赖，并在未来几十年增强能源安全。（tinyurl.com/4uwys2ep）

据oilprice.com报道（6月20日），2026年6月，中国正式启用上海临港水下数据中心，这是全球首个海上风电供电的水下数据设施。该项目由HighCloud Technology Team与国有中国交通建设股份有限公司共同投资2.38亿美元建设，在海洋表面下10米处安装24兆瓦服务器单元。通过部署在海水之下，该设施完全消除了传统暖通空调冷却需求。该中心直接连接仅数公里外的海上风电场，实现近零淡水消耗，同时仅用0.5毫秒即可向上海传输数据。

微软2020年通过苏格兰海岸外的Project NATIC率先探索水下数据中心，在117英尺深处测试充氮压力容器。尽管试验成功，这家科技巨头仍放弃了进一步部署。为什么？因为水下基础设施无法整齐地套入季度回报模型——它需要能源政策、海洋分区和计算需求之间的长期协调，而市场主体很少优先考虑这种协调。（emergedge.com，2025年5月21日）

正如一位分析师在《科学美国人》报道（2025年7月）中所指出的，区别在于，一家公司可以“在中国政府支持下，跃向海上风电供电海底数据中心的大规模部署”。

偏远清洁能源：地理逻辑与房地产市场

中国数据中心的扩张遵循植根于资源可得性的地理逻辑，而非房地产投机。八个指定枢纽横跨西部地区——内蒙古、青海、甘肃、新疆——这些地区可再生能源丰富，人口密度稀疏。根据国家“东数西算”战略，这些枢纽的所有新建数据中心必须至少80%的电力来自太阳能和风能等清洁/绿色能源。

规模体现了协调规划：青海偏远地区的一个试点数据中心完全依靠太阳能微电网运行。在中国北方沙漠地区，设施连接到500兆瓦太阳能和1.5吉瓦风电。

据彭博社2022年报道，另外三批沙漠太阳能和风电项目将在本十年末新增455吉瓦装机容量。

将此与美国以利润为导向的决策对比。2026年5月，高盛研究预测，美国数据中心电力需求将从2025年的31吉瓦跃升至2027年的66吉瓦——两年增长113%。北弗吉尼亚“数据中心巷”使当地公用事业承压，数据中心在夏季峰值需求中的份额到2026年从4.1%升至5.3%，威胁电网稳定。

主要受短期利润动机驱动数据中心建设，正导致严重的环境和经济风险，并引发周边社区对惊人成本和影响的日益愤怒。威胁真实存在：大规模能源消耗、水资源枯竭、污染和噪音，以及只给富有投资者的税收减免。更深层的是对投机性、AI驱动的过度建设的日益担忧——规划中的数据中心超过5000个。如果技术需求转变或公司放弃设施，这可能给社区留下巨大而利用率不足的基础设施。

也许最能说明问题的是成本差异：据Inside China Business报道，中国水下数据中心的成本不到可比陆上设施的一半。节省并非来自更便宜的材料，而是来自统筹规划——海水消除冷却成本，海上风电避免输电损耗。（tinyurl.com/nz6n4jw5）

前方的选择

问题不是AI是否会到来。它已经到来。问题在于，我们是接受一个技术进步只服务于负担得起的人的未来，还是要求建立创新能广泛增强社区的系统。

纵观历史，技术突破扰乱了围绕旧系统建立的社会关系。蒸汽机瓦解了手工艺。汽车改变了城市地理。每次转变都产生焦虑——也带来机会。AI并未从根本上偏离这一模式。

重要的不是机器是否变得智能，而是这些机器服务于谁的利益。在利润最大化系统中，自动化取代工人而不顾社区稳定。在社会规划经济中，技术部署考虑劳动力吸纳、区域公平和长期人类发展。

中国的基础设施推进表明，技术不必只遵循市场需求。

这项技术正在全球快速变化。什么是可持续的仍在检验中。已经可以观察到的是，不同系统产生不同结果。

当我们站在这一技术转折点时，一个教训很清楚。先进技术总是嵌入社会关系之中到来。未来的任务不仅是掌握机器——而是理解并选择哪些社会关系值得掌握。数十亿人可以从深思熟虑的规划决策中受益，而不是看着少数亿万富翁攫取集体技术进步的回报。