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知名环保活动家艾琳·布罗克维奇近日发起针对数据中心行业保密惯例的专项行动，直指当前支撑AI大模型训练的超大型算力中心普遍隐瞒能耗、用水及污染物排放数据的行业乱象，呼吁监管部门出台强制信息披露规则，覆盖所有装机容量超过10MW的AI算力设施，填补当前相关领域的监管空白。
生成式AI商业化落地的第三年，全球AI算力需求的年增速已经突破70%，与之相伴的是数据中心建设的爆发式增长，仅2026年第一季度，全球就有超过120个AI专用超算中心破土动工。
不同于传统互联网数据中心，AI算力中心的能耗密度是前者的3-5倍，单座满负荷运行的100MW级AI数据中心，年用水量可超过100万立方米，甚至超过一个小型县城的居民生活用水量。但目前全球范围内，仅有不到15%的AI算力运营方会主动披露完整的环境影响数据，大部分企业以“商业机密”为由拒绝公开具体的能耗、排放指标，甚至在项目落地阶段对周边社区隐瞒设施的真实用途。
曾主导打赢太平洋燃气电力公司有毒污染赔偿案、推动美国环保监管改革的知名活动家艾琳·布罗克维奇，此次将矛头对准了数据中心行业的保密惯例。她在近期的公开演讲中提到，已有多个地区的社区居民向其投诉，当地新建的AI数据中心运行后出现了地下水水位下降、夏季空气温度异常升高等问题，但运营方始终拒绝公开相关监测数据，监管部门也没有对应的执法依据。
布罗克维奇指出，不少AI企业对外宣传的“100%绿电运营”缺乏可验证的数据支撑，部分企业甚至通过绿证交易的方式“漂绿”，实际运行中仍然高度依赖火电和柴油备用发电机。
目前全球多个监管机构已经开始推进相关规则的制定，欧盟拟议的《AI法案》配套实施细则明确要求，训练总算力超过10^26 FLOPs的通用大模型，必须公开其训练过程中配套数据中心的能耗、碳排放及用水数据；美国加州也在推进相关立法，要求2027年起所有装机容量超过10MW的数据中心，按季度向环保部门和社会公众披露完整的环境影响指标。
不过该类规则的推进也遇到了不小的阻力，包括OpenAI、谷歌云在内的多家科技巨头都在通过行业协会游说，希望将“涉及核心算力布局的敏感信息”纳入商业机密豁免范围，避免公开相关数据。多名产业分析师指出，AI算力的环境成本是产业发展不可回避的问题，强制披露并不会泄露企业的核心技术或商业布局，反而能推动行业加大对液冷、废热回收、绿电消纳等技术的投入，降低AI产业的整体环境负担。
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