Perplexity 首席执行官阿拉文德·斯里尼瓦斯 (Aravind Srinivas) 在最近的播客中表示，有一天，强大的数据中心可能会被不起眼的智能手机淘汰。

这位人工智能负责人在接受主持人 Prakhar Gupta 采访时表示，人们最终将使用强大的、个性化的人工智能工具，这些工具将能够在设备内已有的硬件上运行。

这将取代人工智能依赖于在巨大的数据中心之间传输数据，并使用远程计算机来运行，就像现在的情况一样。

苹果的人工智能系统 Apple Intelligence 已经在该公司最新产品系列的专用芯片上运行了一些功能。这家科技巨头表示，这意味着其人工智能工具可以更快地运行，并且可以使私人数据更加安全。

微软的 Copilot+ 笔记本电脑还包括设备上的人工智能处理功能。

但这些都是价格昂贵的小玩意。一般来说，当前没有多少设备具备这种能力。人工智能需要强大的处理能力，而这超出了标准设备的能力。

咨询公司 Total Data Center Solutions 总监乔纳森·埃文斯 (Jonathan Evans) 表示：“从长远来看，‘如果以及何时’强大而高效的人工智能可以在本地设备上运行。”

数据中心行业的需求当然没有萎缩。但它是否在其他方面变得更小？

数据中心传统上是巨大的建筑，里面装满了功能强大的计算机，除了驱动人工智能之外，这些计算机还执行大量数字任务，从视频流和在线银行，到人工智能处理和数据存储。

您在线登录的任何内容都可能使用世界某个地方的数据中心。大公司拥有它们，小公司则租赁其中的容量。

然而几年前，我听说英国德文郡正在运营一个洗衣机大小的小型数据中心。除了计算能力之外，它释放的热量还使公共游泳池变暖。

这是我第一次遇到一个不是巨型仓库的数据中心，最初我对整个事情非常怀疑。

从那时起，我听到了很多其他的例子。2025 年 11 月，一对英国夫妇透露，他们正在通过花园棚内的小型数据中心为家供暖。

一个月后，我与一位大学教授共进晚餐，他告诉我他的办公桌下有一个 GPU——一种用于驱动人工智能的强大计算机处理器。随着它的流失，它也让他的办公室保持温暖。

与此同时，科技公司正在世界各地投资数十亿美元建设大型数据中心工厂。仅在英国就有大约 100 个新项目正在进行中。数据中心非常耗能，而且人们非常担心它们对环境的影响。

英伟达首席执行官黄仁勋将数据中心称为“人工智能工厂”。支持它们的论点是，我们需要它们来实现快速发展的人工智能技术。

长期以来，人工智能领域坚持认为存在明显的指数“缩放”规则，这意味着人工智能投入的计算能力越多，它就会变得越好——尽管这一趋势似乎已经放缓。

但我越来越多地听到科技领域的声音，他们质疑这一切都必须存放在远程和大型数据中心的理由。

埃文斯表示，有一种情况是“靠近大量人口的较小的‘边缘’数据中心”，这将减少延迟并加快响应时间。

“小绝对是新的大，”马克·比约恩斯加德说。他是 DeepGreen 的创始人，该公司生产游泳池数据中心。

他认为每座公共建筑都应该配备一个小型数据中心，在需要时在大型网络中相互协作，并提供供暖作为副产品。

“伦敦只是一个尚未建成的巨型数据中心，”他说。

商业组织 OpenUK 的负责人阿曼达·布洛克 (Amanda Brock) 也同意这一观点。“我认为，数据中心神话将是一个泡沫，随着时间的推移会破裂，”她告诉我。虽然她并不想确定日期。

她认为废弃的建筑物和关闭的商店应该改建为小型数据中心。

有些人把目光投向了比大街和城市更远的地方：太空。

开发该技术的公司 Ramon Space 的首席执行官 Avi Shabtai 表示：“太空提供了重新思考数据结构的独特机会，轨道上的小型可扩展数据中心可以提供效率、性能和灵活性。”

回到陆地上，布罗克同意 Perplexity 的斯里尼瓦斯的观点，即需要更少的数据中心，并且她认为“处理将转移到手持设备、机顶盒或家中的路由器”。

如果不仅是数据中心在缩小，而且人工智能工具本身也在缩小，这种情况也可能变得更有可能。

人们对大型语言模型进行了大肆宣传——基于大量数据进行训练的大规模、强大的人工智能模型，这些模型运行我们用来生成内容的人工智能聊天机器人。但我们也已经熟悉了他们犯错误的倾向。

发生这种情况的部分原因是他们的职权范围极其广泛。

正如人工智能伦理活动家埃德·牛顿·雷克斯（Ed Newton Rex）曾经对我说的那样：旨在发现癌症迹象的人工智能工具并不需要能够以泰勒·斯威夫特（Taylor Swift）的风格写出歌词。

企业越来越同意，并选择定制的企业人工智能工具：价格更昂贵，但根据自己的数据进行训练，这些数据随后不会用于其他产品的训练，并准备好执行公司特定的任务。

这些较小的私有工具往往执行更准确，并且需要更少的计算。更有可能的是，所有这些都可以存储在现场。

机器学习公司 Hugging Face 的人工智能和气候主管 Sasha Luccioni 博士表示：“我与很多人交谈过，他们没有看到使用通用人工智能工具的好处。”

“我们已经看到了范式的转变，从占用大量资源的大型模型到更加定制、更加本地化并针对业务用途量身定制的小型模型。”

但过多的小型数据中心会给国家安全带来麻烦吗？

萨里大学计算机安全专家艾伦·伍德沃德教授表示：“这里的反驳观点是，小目标如果被渗透，影响较小。”

“大型中心可能会成为重大故障点，正如我们最近看到的大型 AWS [亚马逊网络服务] 中心出现故障一样。”

卢奇奥尼补充道，远离大型数据中心还会带来环境效益，他说他们“正在占用越来越多的资源”。“不要一直使用它们是有道理的。”