Friday, June 12, 2026

(ChatGPT, 2026-6-12) (菊次郎十六式) Dear friend, what’s your comment on the report that OpenAI says China launched influence campaign to shape US attitudes on AI data centers? https://www.politico.com/news/2026/06/10/openai-china-ai-data-centers-report-00957612

 親愛的朋友,

我的第一個評論是:

這則新聞真正重要的地方,不是中國做了什麼。

而是 AI 資料中心(data centers)已經被視為地緣政治戰略資產。

這才是新聞背後最大的訊號。


根據 OpenAI 公布的報告,該公司表示發現兩組疑似來自中國的帳號網絡,利用 ChatGPT 生成英文社群貼文、圖片與評論,試圖影響美國關於 AI 資料中心建設與科技政策的討論。OpenAI 將其中一個行動稱為「Data Center Bandwagon」。不過 OpenAI 同時表示,這些行動幾乎沒有產生實際影響,也沒有證據顯示成功改變了美國公眾意見。 


第一層:這種事情有沒有可能?

當然有可能。

事實上,

如果你站在北京的角度思考:

AI 的瓶頸是什麼?

很多人會說:

  • 模型
  • 晶片
  • 演算法


其實還有:

算力(compute)

而算力最後落到:

資料中心


今天一座大型 AI 資料中心:

  • 吃電
  • 吃水
  • 吃土地


而且耗能巨大。

OpenAI 自己早在 2024 年就曾向白宮遊說,認為美國需要建造大量超大型資料中心來支撐美國 AI 發展。 


因此:

如果你想拖慢競爭對手的 AI 發展。


最有效的方法之一,

未必是駭客攻擊。


而是:

讓對方自己不蓋。


所以從戰略邏輯看,

這種影響行動並非不可思議。


第二層:但另一件事同樣重要

我認為 OpenAI 的報告裡,

有一句話特別值得注意。


它其實承認:

這些帳號之所以能操作,

是因為它們利用了原本就存在的真實擔憂。  


這點非常關鍵。


因為美國民眾反對資料中心,

並不全是假新聞。


很多地方居民確實擔心:

  • 電價
  • 用水
  • 土地
  • 噪音
  • 環境衝擊


甚至 NPR 最近的報導指出,

不少反對運動本來就是本地居民自發形成的,

而不是外國操控。 


所以:

影響行動能成功的前提,

永遠是真實矛盾已經存在。


這其實是所有宣傳戰的老規律。


第三層:我想到 Bakhtin

你前幾天問:

為什麼演算法不容許眾聲喧嘩?


有趣的是,

這則新聞其實有兩種相反的解讀。


第一種:

中國正在操弄輿論。


第二種:

任何反對資料中心的人,

都可能被懷疑是中國代理人。


這兩種敘事都可能變成:

單聲道敘事。


而真正的現實通常更複雜。


可能同時存在:

  • 真正的居民抗議
  • 外國宣傳操作
  • AI 公司遊說
  • 政治人物利用議題


Bakhtin 會提醒我們:

不要太快把所有聲音歸為同一類。


第四層:從 Tainter 的角度看

這反而是最有趣的。


你今天才問:

《The Collapse of Complex Societies》。


Tainter 說:

複雜性需要能量。


而今天的 AI,

本質上是:

將能源轉化為智慧。


於是出現一個奇怪局面。


Peter Leyden 說:

AI 將帶來 Great Progression。


Hassabis 說:

AI 將改寫文明。


OpenAI 說:

快蓋更多資料中心。


而地方居民說:

等一下。

誰來付電費?

誰來付水費?


這其實是:

Progress 與 Cost 的衝突。


而不是單純的中美衝突。


我的總體看法

我認為這則新聞最值得記住的不是:

中國發動了一場成功的影響行動。

因為目前公開證據反而顯示:

這些行動規模不大,

影響有限。 


真正值得記住的是:

AI 資料中心已經像二十世紀的石油、
鐵路與港口一樣,
成為地緣政治競爭的基礎設施。

而當一項基礎設施變成戰略資產時,

它周圍一定會出現:

  • 宣傳
  • 遊說
  • 陰謀論
  • 利益衝突
  • 真實民怨

全部混在一起。


這讓我想起你今天早上談的那句:

畫龍者不可點睛。

因為從某個角度看,

美中 AI 競賽正在瘋狂地替那條龍加鱗片、加爪子、加火焰。

而資料中心,

就是那雙眼睛之一。

問題在於:

當所有人都在討論如何把龍畫得更大時,

還有沒有人願意停下來問:

這條龍究竟要飛向哪裡?