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夏侯茜飞2026年11月14日 18:10
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阎凤伟2026年11月14日 18:10
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美国人真的极度抵触数据中心

数据中心正以惊人的速度,成为左派、右派,以及两大阵营中间几乎所有人共同厌恶的对象。这给硅谷带来巨大难题,而这场争议,部分根源其实是行业自身造成的。 数月以来,本刊同事持续跟踪各地不断高涨的反数据中心浪潮,纽约、德州等人口大州都出台禁令抵制新建数据中心。近期大量新增案例,更印证这种反对情绪已经蔓延至全美。就在几周前,向来政策宽松的得克萨斯州,共和党州长格雷格・阿博特,因担忧数据中心耗水耗电问题,叫停了该州合计 1800 座数据中心的建设。紧接着周二,宾夕法尼亚州民主党州长乔希・夏皮罗签署行政令,严格限制本州数据中心扩建。 周三,一则短视频全网刷屏:Liquid Death 罐装水品牌,与前 NFL 球星特拉维斯・凯尔西、杰森・凯尔西兄弟创立的车库啤酒公司联合造势。两家初创企业呼吁民众大量饮用淡皮尔森啤酒和罐装水,排尿后收集尿液统一运送储存,宣称可供数据中心液冷系统使用。我倾向于认为这只是噱头,但也不敢完全下定论:Liquid Death 与凯尔西兄弟的车库啤酒均拒绝对本文置评。据 TechCrunch 报道,业内确实有人探讨利用尿液为数据中心降温的可行性,各位可自行判断此事真伪。 如今数据中心已经和难缠姻亲、肠镜检查、黑甘草归类到一起:几乎人人都心生反感。Embold 民调显示:共和党选民中,反对人数超出支持者 43 个百分点;独立选民差值 65 个百分点;民主党选民差值高达 75 个百分点。 Embold Research 联合创始人迈克・格林菲尔德看到这份数据时,对一年内反对率暴涨感到震惊。这位曾任职贝宝、领英的数据分析师,自 2017 年开始从事民调工作,他表示:“常有人问我,做民调以来最意外的发现是什么?我一般会说,大众态度通常十分稳定,看法很难改变。这件事显然是特例。” 他认为,如此激烈的反数据中心情绪,历史上少有参照,和当年推动禁酒令诞生的民众思潮有相似之处。 显而易见,各地抵制新建数据中心,对硅谷而言绝非好消息 —— 数据中心正是人工智能产业的核心根基。而科技行业自身的操作,进一步加剧了公众的不安。其中一大失误,就是选用了非常不妥的比喻:将数据中心比作驱动工业革命的工厂。诚然,工厂推动了 19 世纪现代化,但工厂同时也是充斥苦难、环境恶劣的场所。这套说辞几乎等同于宣称:数据中心很棒,就像地牢、煤矿和牙科手术室。 目前,没人能预判这场围绕数据中心的争论最终走向:是效仿水力压裂技术,在 2000 年代遭遇抵制后顺利存活;还是重蹈核电覆辙,在七八十年代持续的反对声中发展受阻。扩建数据中心带来的长期影响,尚无明确定论。正如耶鲁大学姚远教授谈及该议题时所说:“数据中心确实会产生环境影响,但影响程度高度依赖具体场景。” 数据中心产业的走向,很大程度取决于硅谷能否协同开展有效的公关宣传,而不是简单一句 “人工智能前景大好,大家放心相信我们”。格林菲尔德提到:“克劳德代码模型是出色的工具,但建设数据中心的各家企业,并没有做好面向硅谷以外普通选民、普通大众的叙事沟通。” 行业部分企业已经开始采纳知名公关专家陆璐・程・梅瑟维的建议,她曾发文称:“最久经考验的公关手段,就是给民众带来实际好处。” 据报道,押注人工智能基础设施的甲骨文,已在德州乡村地区 “木星项目” 数据中心周边向本地慈善机构捐款,甚至出资赞助恐龙挖掘主题乐园,供小朋友发掘仿真恐龙化石。本刊记者埃米・多克瑟・马库斯也提到,Anthropic、OpenAI、谷歌都试图塑造新叙事:人工智能有望治愈重症顽疾。这套宣传遭到传统科研人员抨击,认为属于夸大炒作;但作为拉拢大众的宣传攻势,“攻克癌症” 确实抓人眼球。 有两件事相对更容易预判:其一,科技企业将在中期选举投入巨额竞选资金。共和党全国参议员委员会(负责帮助共和党人拿下参议院席位)向多家头部 AI 企业发送内部备忘录,警告抵制数据中心或将让共和党输掉俄亥俄州参议院席位,直白呼吁支持 AI 事业的超级政治行动委员会增加捐款。 其二,消费级人工智能硬件市场前景堪忧:OpenAI 联合乔尼・艾夫设计、售价超 300 美元的环形音箱设备,会不会问世即遇冷?Meta 定价 299 美元的新款智能眼镜销量会不会大幅下滑?这款眼镜早已引发隐私争议,外界担忧其具备隐蔽拍摄功能。 大众之所以普遍反感数据中心,是因为它具象化了很多人内心对新技术的恐惧。我不禁思考:会有多少人愿意随身佩戴,同样勾起这类焦虑的智能设备?

黄冠振2026年11月14日 18:10
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联播快讯:日本北海道持续低温 现“钻石尘”奇景 精彩回顾

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狄珊寒2026年11月14日 18:10
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黄启筠2026年11月14日 18:10
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古雪青2026年11月14日 18:10
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郝兴行2026年11月14日 18:10
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人民日报:这一年的步伐,我们走得很坚实 深度解析

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褚保琳2026年11月14日 18:10

美国人真的极度抵触数据中心

2026年11月14日 18:10 · 薛全群 · 阅读 9

gif动态图出处第176期:本周热门动图来源全解析

欢迎来到「gif动态图出处第176期」。这一栏目每期从近一周社交平台、聊天群与评论区中流传度最高的动图中筛选样本,逐张还原它们的原始出处。本期共收录12张动图,覆盖影视剧截图、动画片段、游戏录屏、直播切片与广告素材五大类。与往期相比,本期最大的特点是“老图新火”占比明显上升——有多张动图其实来自数年前的作品,却因为一句配音或一个表情被重新剪辑后二次传播,这也让溯源工作更需要耐心比对画面细节。

按类别来看,影视剧类共有4张,其中两张出自国产古装剧的配角反应镜头,一张来自港片经典对峙场面,另一张则是美剧中的办公室日常。动画类3张,分别来自日本TV动画的打斗分镜、国产泡面番的夸张表情以及一部欧美定格短片的片尾彩蛋。游戏类2张,均为玩家自录的高光时刻,画面中的UI元素成为定位版本号的关键线索。直播与广告类合计3张,其中一张是品牌广告中的慢动作回眸,被网友截取后配上文字广泛流传。需要提醒的是,动图在压缩传播过程中常丢失首尾帧,本期溯源均以现存最长版本为准。

本期最值得一说的是一张“猫从天降”的动图。不少读者以为它来自某宠物短视频账号,实际上原片是一部2019年的独立短片,猫落下的镜头用了三台机位,流传最广的版本反而是花絮中的穿帮角度。另一张“拍桌而起”的动图,常被误认为出自某部热门职场剧,经逐帧比对字幕字体、桌面色调与背景挂画,最终确认是另一部年代更早的作品,且原片段中人物台词与流传版本完全不同。这也说明,单靠记忆和印象判断出处极易出错,画面中的道具、服装、字幕样式往往比剧情更可靠。

关于检索方法,本期总结三条实用经验:第一,优先截取动图中信息最密集的一帧,比如带文字、标志或独特服装的画面,再使用以图搜图工具;第二,留意动图的帧率和画幅比例,横屏改竖屏、加边框、调速都会留下痕迹,反向推断原始平台;第三,善用关键词组合,例如“角色名+动作描述+年份”,比直接搜索“gif出处”效率更高。对于反复出现的“求出处”问题,我们也建议先在本栏目往期内容中检索,第150期之后已建立分类索引,多数高频动图都能找到答案。

「gif动态图出处第176期」到这里就告一段落。下期我们将把重点放在体育赛事与综艺节目的动图溯源上,这两类素材镜头切换快、字幕多,识别难度更高,也更容易出现张冠李戴的情况。如果你手头有找不到出处的动图,欢迎在评论区留下画面描述与大致流传时间,我们会挑选有代表性的样本在后续期数中集中解答。理性存图、注明来源,也是让优质内容持续传播的前提。

欢迎来到「gif动态图出处第176期」。这一栏目每期从近一周社交平台、聊天群与评论区中流传度最高的动图中筛选样本,逐张还原它们的原始出处。本期共收录12张动图,覆盖影视剧截图、动画片段、游戏录屏、直播切片与广告素材五大类。与往期相比,本期最大的特点是“老图新火”占比明显上升——有多张动图其实来自数年前的作品,却因为一句配音或一个表情被重新剪辑后二次传播,这也让溯源工作更需要耐心比对画面细节。

按类别来看,影视剧类共有4张,其中两张出自国产古装剧的配角反应镜头,一张来自港片经典对峙场面,另一张则是美剧中的办公室日常。动画类3张,分别来自日本TV动画的打斗分镜、国产泡面番的夸张表情以及一部欧美定格短片的片尾彩蛋。游戏类2张,均为玩家自录的高光时刻,画面中的UI元素成为定位版本号的关键线索。直播与广告类合计3张,其中一张是品牌广告中的慢动作回眸,被网友截取后配上文字广泛流传。需要提醒的是,动图在压缩传播过程中常丢失首尾帧,本期溯源均以现存最长版本为准。

本期最值得一说的是一张“猫从天降”的动图。不少读者以为它来自某宠物短视频账号,实际上原片是一部2019年的独立短片,猫落下的镜头用了三台机位,流传最广的版本反而是花絮中的穿帮角度。另一张“拍桌而起”的动图,常被误认为出自某部热门职场剧,经逐帧比对字幕字体、桌面色调与背景挂画,最终确认是另一部年代更早的作品,且原片段中人物台词与流传版本完全不同。这也说明,单靠记忆和印象判断出处极易出错,画面中的道具、服装、字幕样式往往比剧情更可靠。

关于检索方法,本期总结三条实用经验:第一,优先截取动图中信息最密集的一帧,比如带文字、标志或独特服装的画面,再使用以图搜图工具;第二,留意动图的帧率和画幅比例,横屏改竖屏、加边框、调速都会留下痕迹,反向推断原始平台;第三,善用关键词组合,例如“角色名+动作描述+年份”,比直接搜索“gif出处”效率更高。对于反复出现的“求出处”问题,我们也建议先在本栏目往期内容中检索,第150期之后已建立分类索引,多数高频动图都能找到答案。

「gif动态图出处第176期」到这里就告一段落。下期我们将把重点放在体育赛事与综艺节目的动图溯源上,这两类素材镜头切换快、字幕多,识别难度更高,也更容易出现张冠李戴的情况。如果你手头有找不到出处的动图,欢迎在评论区留下画面描述与大致流传时间,我们会挑选有代表性的样本在后续期数中集中解答。理性存图、注明来源,也是让优质内容持续传播的前提。