美国各州州长在AI和数据中心热潮中的立场分别是什么

一句话看懂：AI 与数据中心正成为美国中期选举的地方议题，各州州长在“支持建设”与“加强监管”之间站位分化，直接影响算力项目能否落地、由谁买单。

事件核心：发生了什么

Business Insider 于 2026 年 10 月 2 日梳理了全美各州州长对 AI 和数据中心的态度。今年 11 月 3 日，36 个州和 3 个领地共 39 场州长选举举行，其中 17 位现任州长寻求连任，AI 议题因此被推到竞选前台。素材显示，加州州长纽森（Gavin Newsom）与纽约州长霍楚尔（Kathy Hochul）正在探索针对失控高级 AI 系统的“kill switch”（紧急关停机制）；犹他州共和党州长考克斯（Spencer Cox）则呼吁制定联邦层面的 AI 安全规则。另一派州长把数据中心视为经济机会：内华达、北达科他、密歇根和新墨西哥等已有大型 AI 算力项目在建。阿拉斯加州长邓利维（Mike Dunleavy）主打“北极优势”，称当地寒冷气候可大幅降低服务器散热成本，一座 1GW 园区每年最多可省下约 1.5 亿美元冷却开支。亚利桑那州长霍布斯（Katie Hobbs）明确不支持暂停新数据中心开发，同时推动设立州级 AI 指导委员会。阿拉巴马州长艾维（Kay Ivey）2025 年已禁止州政府设备与网络使用 DeepSeek、Manus 等中国背景 AI 平台。

为什么重要

美国 AI 基建的审批权、电力配额和环境评估大多握在州与地方层面，州长立场直接决定数据中心能否拿到土地、电力和税收优惠。这意味着大模型训练与推理的算力扩张，不再只是科技公司的资本开支问题，而变成一场地方政治博弈：居民因电价和环境反对项目，科技公司则希望加速审批。目前公开信息显示，两党并未形成统一的“支持 AI”或“反对 AI”阵营，而是按本州经济结构各自站队，这会让跨州算力布局和政策合规成本变得更复杂。

对用户/开发者/创作者的影响

对依赖美国算力的开发者和 AI 应用团队而言，州级政策分化可能影响 API 服务的区域可用性、推理成本和上线节奏。若某些州收紧数据中心审批或电力供给，云厂商可能将训练集群迁往政策更友好的地区，间接推高或拉平不同区域的算力价格。从事图像生成、视频生成等推理密集型业务的团队，需关注目标市场的电价与合规要求。对企业采购方来说，州政府禁用中国 AI 平台的案例（如阿拉巴马）提示：政企客户的模型选型正在叠加地缘与合规维度，而非单纯看性能。