矽谷知名 Podcast《All-In Podcast》在討論 AI 產業時，出現一段相當尖銳的觀察：美國社會對 AI 的態度正在轉向負面，而這股情緒最具體的發洩對象，正是 AI 公司正在全美各地搶建的資料中心。這種反感的來源可能包括 AI 末日論、失業恐懼，或是一種更深層的不滿：新一波科技創新似乎又只會讓少數人暴富，但多數人的生活卻沒有明顯改善。
美國已有地方政府推翻資料中心建設案例
Chamath Palihapitiya 在節目中表示，AI 產業目前面臨的問題，不只是模型競爭、資本支出或算力短缺，而是「美國人民對 AI 這件事整體上正在愈來愈反感」。他指出，這種反感的來源可能包括 AI 末日論、失業恐懼，或是一種更深層的不滿：新一波科技創新似乎又只會讓少數人暴富，甚至「鑄造出一批兆美元富豪」，但多數人的生活卻沒有明顯改善。
Chamath 認為，當這種情緒累積到一定程度時，地方社群最容易採取的行動，就是反對資料中心。他舉例，美國已有地方政府原本批准一項 60 億美元資料中心建設案，結果支持該案的委員會成員隨後在選舉中被撤換，新上任者則試圖推翻原本決策。他認為，這代表資料中心已經不只是基礎建設，而是變成 AI 產業與科技富豪的政治象徵。
另一位主持人 David Friedberg 則給出更直接的說法。他認為，許多美國民眾其實正在「真的開始討厭有錢人」，而資料中心正好成為這種情緒的實體投射。他形容，資料中心是美國財富創造最明顯的物理空間之一，也是一般人眼中科技菁英、政治關係與億萬富豪繼續拉開差距的機器。
Friedberg 表示，對一般人來說，AI 的好處還不夠具體。許多人每天聽到 AI 會改變世界、重塑企業、提高生產力，但在自己的生活裡，真正感受到的改善可能只有用 ChatGPT 問醫療建議、寫信或查資料。相較之下，他們更直接感受到的是工作被取代的焦慮、電價可能上漲的疑慮，以及科技公司為了訓練模型而蓋出龐大資料中心。
因此，Friedberg 將資料中心比喻成「這個時代的豪宅稅標的」。如果說政治人物過去會攻擊富人的第二住宅、豪宅或私人飛機，那麼在 AI 時代，資料中心就是新的攻擊入口。它代表科技富豪的進步，卻也代表其他人沒有感受到的進步。
David Sacks 則從政策與產業角度補充，資料中心之所以在美國多州變得不受歡迎，原因可分成幾類。第一，許多地方社群擔心資料中心消耗大量電力，進而推高一般家庭的電費。Sacks 表示，部分開發商過去確實在還沒有明確電力解決方案的情況下，就開始尋求地方政府許可，這讓地方社群產生反彈。
其次是 AI 末日論團體與反資料中心運動的結合。Sacks 認為，一些主張 AI 可能帶來毀滅性風險的團體，逐漸發現直接說服大眾「AI 會導致終結者」並不容易，但若改以資料中心耗水、耗電、破壞社區為訴求，就更容易動員地方反對力量。他因此批評，部分資料中心反對運動背後有「被包裝過的 NIMBY 主義」。
David Sacks 批評 Anthorpic AI 末日論
Sacks 將矛頭指向 Anthropic。他認為，Anthropic 過去在政治上與 AI 末日論、NIMBY 團體結盟，當時或許是因為 Anthropic 不打算自己興建大型資料中心，而是依賴 hyperscaler 提供算力，因此反對資料中心建設等於是在競爭對手 OpenAI、xAI 等公司路上「灑沙」。
但隨著 Anthropic 自身規模擴大、算力需求暴增，未來若也必須親自進入資料中心建設競賽，這套策略可能反過來傷到自己。
節目中也提到，AI 公司目前最大瓶頸之一正是算力不足。Chamath 指出，市場對 Allbirds 轉型 AI 資料中心概念後股價暴漲的反應，看似荒謬，卻反映資本市場已經意識到「算力極度短缺」。他表示，AI 產業不只缺 GPU，也缺土地、電力、資料中心外殼與地方政府許可。
這讓 AI 公司面臨一個矛盾局面：一方面，OpenAI、Anthropic、xAI、Meta 等公司都需要更多資料中心來支撐模型與營收成長；另一方面，社會對資料中心的反感愈來愈強，地方政府與居民愈來愈可能阻擋這些建設。
Chamath 警告，若前沿 AI 公司無法取得足夠算力，營收成長可能不是因為產品不夠好而放緩，而是因為出現類似 Friendster 當年的問題：需求明明存在，但基礎設施撐不住，最後被競爭者超車。
Sacks 也認為，資料中心建設若在美國本土遭到太多限制，算力可能會往其他地方移動，例如能源更便宜、政策更友善的地區，甚至是美國盟友國家。他指出，若美國一邊限制國內資料中心，一邊又反對盟友使用美國技術建設 AI 基礎設施，最後只會削弱美國自身在 AI 競賽中的優勢。
矽谷投資人：Altman、Amodei 都不適合當產業發言人
但節目最值得注意的，仍是對 AI 產業公關危機的判斷。主持人 Jason Calacanis 直言，AI 產業現在最大的問題之一，是代表這個產業發聲的人太糟。他將美國社會對 AI 的觀感，與中國社會對 AI 的高度正面態度相比，認為美國 AI 產業目前對外傳遞的訊息幾乎都圍繞恐懼、失業與菁英壟斷。
Jason 進一步點名，AI 產業目前的公眾形象也與代表人物有關。他認為，Anthropic 執行長 Dario Amodei 長期以災難、資安風險與大規模失業來描述 AI，容易加深外界恐懼。而 OpenAI 執行長 Sam Altman 則因長期處於爭議中心，也難以承擔說服大眾的角色。Jason 直言，這兩人「不能成為這個產業的發言人」。
AI 產業若想改善社會觀感，必須改由更能說明醫療、教育、住房等公共利益的人物來重新定義敘事。
他主張，AI 產業必須把敘事重新拉回三個真正能改善一般人生活的方向：醫療、住房與教育。也就是說，AI 公司不能只告訴市場自己能創造多少兆美元估值，也不能只對企業客戶說自己能節省多少人力成本，而必須讓一般人看到 AI 如何讓看病更便宜、教育更有效率、住房問題更容易被解決。
這篇文章 Sam Altman、Dario Amodei 都太討人厭！AI 末日論、相對剝奪感讓美國民眾對 AI 反感 最早出現於 鏈新聞 ABMedia。
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể đến từ bên thứ ba và không đại diện cho quan điểm hoặc ý kiến của Gate. Nội dung hiển thị trên trang này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành bất kỳ lời khuyên tài chính, đầu tư hoặc pháp lý nào. Gate không đảm bảo tính chính xác hoặc đầy đủ của thông tin và sẽ không chịu trách nhiệm cho bất kỳ tổn thất nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Đầu tư vào tài sản ảo tiềm ẩn rủi ro cao và chịu biến động giá đáng kể. Bạn có thể mất toàn bộ vốn đầu tư. Vui lòng hiểu rõ các rủi ro liên quan và đưa ra quyết định thận trọng dựa trên tình hình tài chính và khả năng chấp nhận rủi ro của riêng bạn. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm.
Bài viết liên quan
Cursor chấp nhận lời đề nghị mua lại 60 tỷ USD của SpaceX nhưng sẽ không hợp tác với xAI về các mô hình lập trình
Theo The Information, Cursor đã chấp nhận một đề nghị mua lại trị giá 60 tỷ USD từ SpaceX theo điều kiện, dù thương vụ hiện vẫn chưa được hoàn tất. Công ty hiện không có kế hoạch hợp tác với đơn vị AI của SpaceX là xAI để phát triển các mô hình lập trình. Thay vào đó, Cursor đang tập trung vào việc tối ưu hóa nó
GateNews8phút trước
Haun Ventures đóng quỹ 1 tỷ USD vào ngày 4/5, phân bổ vốn giữa các khoản đầu tư crypto giai đoạn đầu và giai đoạn muộn
Theo Bloomberg, Haun Ventures đã hoàn tất một vòng gọi vốn trị giá 1 tỷ USD vào ngày 4/5, với 500 triệu USD dành cho đầu tư giai đoạn đầu và 500 triệu USD cho các khoản đầu tư giai đoạn sau. Quỹ sẽ triển khai vốn trong 2 đến 3 năm tới, nhắm vào các startup tiền mã hóa và blockchain, đồng thời mở rộng
GateNews32phút trước
OpenAI huy động $4 tỷ để triển khai liên doanh, định giá 10 tỷ USD
Theo BlockBeats, vào ngày 4 tháng 5, OpenAI đã huy động hơn $4 tỷ USD để thành lập một công ty liên doanh mới nhằm hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo của mình. Công ty liên doanh này, có tên là The Deployment Company, được hậu thuẫn bởi 19 nhà đầu tư bao gồm TPG Inc., Brookfield Asset Management,
GateNews1giờ trước
Vì sao có người nghĩ AI sẽ thay đổi thế giới, còn người khác lại cho rằng chỉ bình thường? Hai nhận định của Karpathy
Karpathy chỉ ra rằng, khoảng cách nhận thức của AI xuất phát từ hai chẩn đoán: 1) chỉ dùng qua các mô hình miễn phí/bản cũ, nên không phản ánh được năng lực của các mô hình agentic tiên tiến nhất; 2) sự cải thiện về năng lực chỉ trở nên rõ rệt trong các lĩnh vực kỹ thuật cao, và cho thấy tính bất đối xứng. Điều này khiến người dùng trả phí và độc giả phổ thông nhìn thấy các hiện tượng khác nhau, tạo nên những thế giới song song hiểu lầm lẫn nhau. Bài học cho độc giả Đài Loan là, chỉ khi sử dụng thực tế các mô hình tiên tiến nhất để hoàn thành nhiệm vụ sản xuất và kiểm tra căn cứ của các phán đoán, thì mới tránh bị các ảo tưởng trên truyền thông chi phối.
ChainNewsAbmedia1giờ trước
Applied Digital đảm bảo khoản tài trợ cầu trị giá 300 triệu USD do Goldman Sachs dẫn đầu cho các trung tâm dữ liệu AI
Theo Globenewswire, Applied Digital đã huy động 300 triệu USD trong khoản tài trợ cầu (bridge) cấp cao có bảo đảm, do Goldman Sachs dẫn dắt, vào ngày 4/5, nhằm thúc đẩy việc phát triển trung tâm dữ liệu AI của công ty. Khoản tài trợ được bảo đảm bằng các tài sản dự án, có thể thanh toán trước hạn mà không bị phạt, và công ty dự kiến sẽ tiếp tục theo đuổi
GateNews1giờ trước
Karpathy: “Để LLM tự phản biện”: 4 bước dùng AI để chống lại các thiên lệch trong suy nghĩ
Bài viết này tóm tắt “phương pháp 4 bước để LLM phản biện lại lập luận của chính nó” của Andrej Karpathy: trước tiên dùng LLM để mài giũa bản nháp; sau đó bắt đầu một cuộc đối thoại mới, yêu cầu nó đưa ra các luận điểm phản đối và kèm bằng chứng; tiếp theo viết thành một bài phản biện hoàn chỉnh; cuối cùng đối chiếu hai phía và các bằng chứng có thể kiểm chứng, để con người đánh giá. Lưu ý rằng LLM có thể “dễ nịnh theo ý người” (sycophancy), không nên coi sự đồng ý là chân lý—hãy xem nó như một cỗ máy tạo luận điểm chứ không phải trọng tài ra phán quyết kết luận; cũng có thể cho hai LLM tranh luận với nhau để giảm thiên kiến. Phương pháp này đặc biệt có giá trị trong sáng tạo nội dung năm 2026, giúp tăng chiều sâu nhận thức và giảm tính đồng chất.
ChainNewsAbmedia1giờ trước
