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十八世纪的英国，贵族用篱笆把公共牧场圈起来养羊。农民一觉醒来，发现自己赖以为生的土地，已变成别人的私人资产。
今天，这一幕正在 AI 产业重演。印度班加罗尔北郊，一座 AI 数据中心每天要消耗掉 650 千升淡水，是附近村庄 5000 人一年的用水量；肯尼亚内罗毕的贫民窟里，年轻人像当年的棉花采摘工一样，被按在屏幕前处理血腥暴力的视频；就连曾经风头无两的 Web3，也被抽走了资金、人才和话语权。
抢地、抢水、抢电，AI 正在大肆掠夺底层人的生存资源。
清晨六点，天刚亮，七十多岁的维努 · 戈帕尔提着一只大水桶走出家门。
戈帕尔是印度班加罗尔北郊一座村庄里的农民，在这里生活了一辈子。最近两年，村里的水井逐渐干涸，他每天需要步行十几公里去找水。
不远处，焊工拉古马亚所在的村庄同样陷入水荒，全村 250 多人每天都要去邻村排队汲水。好几个村庄共用一处干净水源，在当地已经成了常态。
缺水的原因不仅仅是干旱。当地政府 2024 年批准建设一座 AI 数据中心，每天要消耗六百五十千升用水，相当于五千名居民一年的生活用水总量。当地的地下水开采率已经达到了 169%，远超安全红线。
配资杠杆申请很多人以为 AI 是一场飘在云端的技术神话。事实上，它比任何一次工业革命都更依赖现实世界的资源。抢水、抢人、抢钱，一样都没落下。
数据中心的服务器高负荷运转时会产生大量热量，必须用水循环冷却。海水会腐蚀设备，所以 AI 公司只用干净的淡水。
加州大学滨河分校的一项研究显示，用户和 AI 进行 10 到 50 次对话，AI 就会消耗约 500 毫升的水（宽泛估算，涵盖电力上游用水等）。全球数据中心用水量在两年内增加了两到三成。
南亚是全球水资源压力最大的地区之一，约 74% 的人口面临缺水风险。但这里偏偏成了全球 AI 数据中心最爱扎堆的地方。印度 2024 年数据中心耗水量已达 1500 亿升。
图｜正在储存生活用水的印度班加罗尔居民
班加罗尔位于印度南部，是卡纳塔克邦的首府也是印度的科技中心，近几年吸引了不少 AI 数据中心在此落地。
根据卡纳塔克邦高级别审批委员会 2022 年的会议记录，当地一家由美国 Iron Mountain 公司运营的数据中心，每天可以获得 10 千升用水配额，相当于 200 个五口之家一年的生活用水量。几年过去，这个数字已经翻了十几倍。
小商人阿肖克在这里生活了 50 多年。目前，他每个月都要额外买两到三辆私人水罐车的水。公寓管理员拉克什曼 · 库马尔管理的小区有 100 户居民，现在每天需要四五辆私人水车才能满足基本需求，每车水价格高达 1600 卢比（120 元人民币）。
戈帕尔找水的时候，贵州一所标注基地里，李燕正盯着屏幕点击鼠标。
为了照顾儿子，前些年李燕从东莞回了老家，选择了这份不用日晒风吹的工作。产量最高时，她一天能标注几千条，月入过万，忙起来连厕所都舍不得上。
但很快，AI 越来越聪明，工单数量大幅减少，李燕的月收入跌到一千四百元。厂里很多像她一样的"妈妈工人"被优化掉，不得不重新外出打工。
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图｜越来越多的数据标注员被 AI "反杀"
英国学者詹姆斯 · 马尔登在《投喂 AI》一书里记录了肯尼亚数据工人摩西的故事。摩西住在内罗毕贫民窟，每天早上 5 点起床，步行一小时去工厂。他的任务是，每小时从 100 条视频里挑出暴力、恐怖和仇恨内容。时薪 1.16 美元，权威股票配资，多空杠杆，炒股杠杆配资，平台资质为了养家，他每天工作 12 小时。
那些斩首、冲突、自残的血腥画面，让他饱受心理创伤。晚上他常做噩梦，手指紧张得发抖，标注时总戴着一副破旧手套。
另一位工人默茜，有一天在处理街头车祸视频时，看到的竟是夺走她祖父生命的现场。但她必须压住悲伤，强迫自己完成工单。工人的鼠标点击频率、眼动轨迹、在线时长，全部会被算法打分，停顿和出错意味着扣薪甚至失业。这场二次创伤给她留下了永久性的心理阴影。
大模型越聪明，对标注工的要求越高。Jiayi 在加州工作，有硕士学历，负责教会 AI 识别逻辑漏洞。像她这样的高学历标注工越来越多，没人说得清自己的某一次标注，究竟让 AI 学会了什么。Jiayi 只知道，自己终有一天会被亲手喂养起来的 AI 取代。
AI 的胃口不止于此。它还在吞噬另一个新兴行业的资源。
2026 年 4 月 18 日，区块链行业经历了一场地震。近三亿美元资产凭空消失，源头是项目 Kelp DAO。
这个项目为跨链安全只设了一道验证关卡。黑客伪造指令，在以太坊网络凭空造出十一万六千五百枚 rsETH 代币，转头存入借贷平台 Aave，利用 93% 的超高抵押额度借走了两亿多美元真实加密资产。四十六分钟后系统才发现异常，资金早已转移。
过去，黑客攻击需要懂代码、懂加密。现在借助 AI 工具，任何人都能自动扫描漏洞，找出人工发现不了的隐患，不用写一行代码就能完成全套攻击。Web3 项目层层嵌套的运作结构、权限管理、跨链交互，都可能被钻空子。
资本和人才的流向更能说明问题。2025 年全球 AI 风险投资超过两千一百一十亿美元，约占全年风投资本的一半；加密行业同期募资仅一百九十七亿美元，不足前者十分之一。大量原本投向 Web3 的资金转向 AI 赛道。
过去，比特币挖矿靠的是找便宜电。美国得州、纽约州北部的废弃工厂和闲置发电厂，哈萨克斯坦和巴基斯坦的水电站周边，凡是电力过剩的地方，矿机就搬过去。
现在，同样的电力和场地，AI 数据中心开出的价码是比特币挖矿的好几倍。矿企算过账，把 ASIC 矿机换成 GPU 集群，与谷歌、英伟达签下长期托管合同。Core Scientific、Terawulf 这些曾经的矿业巨头，已经开始把原有矿场改造成 AI 数据中心。曾经靠廉价电力维持的加密挖矿，如今连自己的基础设施都保不住了。
LinkedIn 数据显示，2023 年到 2025 年，全球多了 130 万个 AI 相关职位，有些细分岗位需求翻了 42 倍。不少曾在 Solana、zkSync 等加密货币项目中担任核心角色的开发者，陆续离开，转向人工智能领域。
19 世纪的圈地运动中，英国地主驱赶农民，把土地变成羊毛工厂。就像历史的重演，代表着未来的 AI 产业，现在开始重新分配权力与资源。只不过这一次，被圈占的不再是农田，是地下水、电力、数据、算力，以及人本身。
从印度村庄的水井到肯尼亚标注工厂里的工人证券开户流程持牌平台风险，再到 Web3 世界里的资金，AI 改变世界的代价，正实实在在地落在每个人头上。
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