每年九月，纽约总有一种特别的拥挤。

联合国大会高级别周一开幕，曼哈顿中城的黑色SUV一下子多了起来，街上到处是挂着彩色证件牌的人。咖啡馆邻桌的人，可能在谈一笔千万美元的能源投资，也可能在讨论某个太平洋岛国还能不能撑过下一轮海平面上升。

纽约气候周就在这样的背景下拉开帷幕。从9月20日到27日，一千多场和气候有关的活动散落在纽约各处，十万多人参加。它没有一个所有人都要去的主会场，也没有一道安检门把会议和城市隔开。酒店、大学、办公楼、艺术空间，甚至停在港口的船，都可以临时变成会场。某种程度上，整座城市就是会场。

在纽约跑了几天气候周，我最强烈的感受是：今年那个足以改变牌局的变量，是AI的入场。

闭幕前的一场酒会上，我和一位连续多年参加纽约气候周的投资人聊天。她笑着说，今年不管活动主题是什么，你都可以掐着表，看台上的人能坚持多久不提AI——通常撑不过几分钟，AI就会以某种形式出现在发言里。

它甚至不必写在会议标题上。只要谈到电力需求、输电建设、核能、天然气、电价、水资源、社区政治……AI多半已经在房间里。

过去几年我参加过的气候会议，核心议题大同小异：怎样用新技术替代化石能源？风电和光伏还能不能继续降价？煤电何时退出？电动车什么时候真正取代燃油车？欧洲如何摆脱对俄罗斯天然气的依赖？地缘政治会怎样影响能源转型？全球南方如何争取气候正义？

这些问题今年都还在。但几乎每一个问题旁边，都多出了AI的影子。AI和气候已经很难再被当作两个互不相干的议题。

这一点从官方议程上就能看出来。今年气候周把“Technology and AI”列为12个官方主题之一。更值得注意的是人们讨论AI的方式：它没有被当成一个单纯的软件行业，而越来越被当成一个新兴的、能源密集型的基础设施产业。

9月22日上午，主议程专门安排了一场AI论坛。论坛设定的问题很直接：AI需求增长的速度，已经超过了基础设施、能源供应和自然资源能够跟上的速度。主持人Jaclyn Whittal开场时说，AI看起来是一种数字技术，留下的却是非常物理的足迹：土地、水、电、冷却系统，还有生活在数据中心旁边的社区。

施耐德电气的Steve Carlini把AI基础设施面临的瓶颈概括成“四个P”——processors、people、permitting和power——芯片、人、许可和电力。眼下越来越卡住AI扩张的，是最后那个P：电。

过去十几年，美国的能源讨论有一个重要前提：电力需求大体平稳。因此核心问题相对清楚——怎样用更清洁的电源逐步替代煤炭和天然气。

现在这个前提正在改变。

旧电源还要替换，新需求却开始快速增长。AI需要电，电动车需要电，制造业需要电，建筑供暖也在从天然气转向电。所有道路最后都通向同一张电网，而AI正成为其中增长最快的新变量之一。

同一天上午，在一场讨论美国电网的活动上，纽约能源软件公司EnergyHub援引数据称，美国数据中心的电力需求预计将从2025年的31吉瓦增加到2027年的66吉瓦，占全美夏季峰值电力需求的比例也将从4.1%升至8.5%。EnergyHub称，目前全美已有4000多座数据中心投入运营，另有1500多座正在开发。

于是，一个过去很熟悉的问题——怎样生产更清洁的电？——旁边多出了另一个越来越紧迫的问题：哪里来这么多电？

数据中心需要稳定、全天候的供电，而可再生能源、电网、储能和输电设施的建设未必能以同样的速度跟上。

天然气重新获得了一个半新不旧的身份，重新以可靠性和稳定供电的名义进入讨论。这里出现了一种新的气候政治矛盾：为了满足一个代表“未来”的产业，美国可能需要延长部分传统能源设施的寿命，甚至建设新的天然气发电能力。

核能的变化更加明显。AI公司正在成为核电的重要买家和推手。微软与Constellation签署长期购电协议，为重启三里岛一号机组提供商业支撑；谷歌与Kairos Power合作开发小型模块化反应堆；亚马逊也通过购电、投资和项目合作进入核电领域。

核电因此多出了一个几年前还不太显眼的新身份：AI基础设施。

纽约本身就是这种张力的缩影。距离纽约市不远的Indian Point核电站，已经在2021年关闭。今年气候周期间，纽约街头却出现了一辆移动广告牌卡车，呼吁州长Kathy Hochul推动重启它。广告牌上的话颇有末日色彩：“Open up Indian Point, or the heat goes out and the light goes out.”

重启Indian Point当然远非共识，这场广告行动本身也来自明确支持核能和传统能源的倡议团体。但它选择在气候周期间出现在纽约街头，本身已经很能说明能源政治正在发生的变化。

AI改变的不只有电力讨论。土地和水也被卷了进来。过去气候周谈气候正义，典型的问题是：为什么污染设施更多建在贫困社区？谁承担极端天气造成的损失？发展中国家为什么要为富国的历史排放买单？

今年多出了一个新版本：在发达国家——特别是美国——人们开始追问，数据中心为什么要建在我家门口？

AI论坛上，凤凰城市长Kate Gallego讲了一个很有象征意义的故事。凤凰城所在地区聚集了大量数据中心，同时又面临极端高温和水资源压力。一些数据中心企业过去向当地社区做出的承诺没有兑现，居民的不信任越来越强。Gallego说，现在甚至有居民表示，宁愿家附近建一座核电站，也不愿再多一座数据中心。凤凰城已经开始要求数据中心设立本地联络代表，并尽量选址在工业用地，远离居民区。

Gallego总结，“Cities are open for business, but not for sale.”（城市欢迎商业，但城市不是拿来卖的）

凤凰城不是孤例。气候周期间还有专门活动直接讨论数据中心和社区之间的冲突。每一份AI扩张计划，落到物理世界里，最后都会落在一个具体的地方：一个县、一座变电站、一片流域、一个小镇。于是，“别建在我家后院”（not in my backyard）这种最传统的地方政治也来了。

AI就这样，从一个关于算法和算力的故事，被卷进了土地政治、环境正义和地方民主。主流AI行业最关心的问题也许是：我们能拿到多少算力？气候周逼着这个问题继续往下问：电从哪里来？有多干净？要花多少钱？水从哪里来？隔壁住着谁？

当然，这种影响不是单向的。

AI也同时为气候行动提供了一些新的想象。例如，越来越多东西似乎可以被测量、预测和优化：建筑可以根据天气和电网负荷自动调整空调，算法可以帮助电网预测需求，机器学习可以寻找新的低碳材料，卫星和数据分析可以更快发现甲烷泄漏。施耐德电气在气候周期间发布的一项研究就讨论了AI如何降低建筑能耗。模型显示，在部分场景下，由AI控制暖通空调、照明等系统，整栋建筑的能耗最多可以降低约22%。

这也形成了一个耐人寻味的循环：我们用AI优化建筑和电网，希望省下一部分电；与此同时，运行AI的数据中心又需要越来越多的电，给同一张电网制造新的压力。

AI究竟帮助气候行动减少了多少排放，又增加了多少能源和资源消耗？这个净效应，目前远没有一个简单答案。

纽约气候周落幕，我真切地感受到，AI从一个关于未来的故事，其实变成了一个古老的政治经济学问题：资源谁先用，收益归谁，成本由谁承担？它也不再只是气候周里的一个技术分议题，而是在改写整个气候议程的提问方式。

这也许也是我们这个时代的症候之一、在未来很长一段时间里的现实：AI不一定总是写在议程上，但它将始终在房间里。 http://t.cn/A6LaekAm