Thông điệp từ thùng phiếu: “chậm lại”
Cử tri có thể không được bỏ phiếu về tốc độ phát triển của nghiên cứu AI, nhưng họ có thể và đã bỏ phiếu về tốc độ xây dựng hạ tầng phục vụ nó ngay tại nơi mình sinh sống. Bức tranh từ các địa phương cho thấy một xu hướng nhất quán:
- Ballotpedia theo dõi 41 biện pháp bỏ phiếu liên quan đến trung tâm dữ liệu tại 10 bang, trong đó 28 biện pháp nhằm hạn chế và 13 biện pháp nhằm cho phép phát triển.
- Tất cả trừ một đều có kết quả theo hướng chống trung tâm dữ liệu.
- Ohio là bang có nhiều biện pháp bỏ phiếu nhất, với khoảng 21 cuộc bỏ phiếu cấp địa phương.
Trước đó, cả sáu biện pháp địa phương được quyết định trong năm 2026 đều ủng hộ hạn chế phát triển, và chỉ trong nửa đầu năm, Ballotpedia đã ghi nhận 33 nỗ lực bãi nhiệm quan chức liên quan đến các quyết định về trung tâm dữ liệu.
Texas: phép thử lớn nhất
Theo ước tính của ngân hàng đầu tư Jefferies, Texas chiếm khoảng 26% toàn bộ các dự án trung tâm dữ liệu dự kiến tại Mỹ. Thống đốc Greg Abbott trước đó đã tạm dừng cấp phép để rà soát tác động đối với lưới điện và nguồn nước, và việc hoàn tất rà soát có thể mở lại quy trình phê duyệt.
Thống đốc đắc cử Gina Hinojosa muốn đi xa hơn: giữ nguyên lệnh tạm dừng cho tới khi các nhà lập pháp bang thông qua những biện pháp bảo vệ mới cho cộng đồng và khách hàng sử dụng điện, đồng thời xem xét lại các ưu đãi thuế mà nhà phát triển đang hưởng. Theo bà Mona Dajani, đồng trưởng bộ phận hạ tầng, năng lượng và AI toàn cầu của hãng luật Cooley, cuộc bầu cử này có thể kéo dài lệnh tạm dừng hiện có và thay đổi điều kiện để khởi động lại.
Ai chịu thiệt nhiều nhất?
Không phải nhà phát triển nào cũng chịu rủi ro như nhau. Một dự án còn đang so sánh địa điểm có thể chờ đợi hoặc chuyển đi nơi khác.
Nhưng một dự án đã có đất, đặt mua thiết bị, chuẩn bị nâng cấp hạ tầng điện và cam kết ngày bàn giao cho khách thuê thì gần như không còn đường lùi, bởi giấy phép địa phương và đấu nối lưới điện không thể mang theo.
*“Đối với nhà phát triển, chờ một cuộc kiểm toán khác rất xa so với chờ các nhà lập pháp thống nhất bộ quy tắc mới. Trong lúc chờ đợi, họ vẫn phải gánh các cam kết thiết bị, chi phí tài chính và thời hạn với khách hàng.” — Mona Dajani*
Theo bà Dajani, tình thế này có lợi cho các “ông lớn”. Những tập đoàn điện toán đám mây vận hành trung tâm dữ liệu ở nhiều bang có thể điều phối khối lượng công việc hoặc chuyển hướng đầu tư. Còn nhà phát triển nhỏ đặt cược tất cả vào một khu chưa hoàn thiện và một khách thuê duy nhất thì có thể đồng thời rơi vào khủng hoảng tài chính, đơn hàng thiết bị và doanh thu. Khi ngày vận hành trở nên bất định, ngân hàng cũng thận trọng hơn: yêu cầu thêm vốn chủ sở hữu, dự phòng lớn hơn, thậm chí chờ phê duyệt xong mới giải ngân.
Không đơn giản là cử tri đối đầu ngành công nghiệp
Câu chuyện không chỉ có hai phe. Những lãnh đạo mới đắc cử giờ phải cân bằng giữa lệnh tạm dừng cấp phép và thực tế rằng trung tâm dữ liệu cũng tạo ra việc làm, trong đó có nhiều việc làm xây dựng của công đoàn, thuộc về chính những cử tri đã bỏ phiếu cho họ. Tại Nevada, quan điểm trong nội bộ các công đoàn cũng chia rẽ rõ rệt.
Nhu cầu về hạ tầng AI không hề biến mất. Nhưng kết quả bầu cử cho thấy để cơn sốt hạ tầng tiếp tục, ngành công nghệ cần nhiều hơn những tham vọng lớn lao của Thung lũng Silicon. Tốc độ xây dựng tại địa phương sẽ quyết định AI tác động tới xã hội nhanh đến đâu và với chi phí bao nhiêu.
Từ lớp học đến “Tháng Mười đen”
Sự dè dặt với AI không chỉ diễn ra ở thùng phiếu. Google cho biết sẽ mặc định tắt công cụ Gemini với tài khoản học sinh và để nhà trường tự quyết định có bật hay không; tuy nhiên, vì Gemini đã gắn liền với công cụ tìm kiếm, trường muốn loại bỏ hoàn toàn AI có nguy cơ mất luôn cả Google Search. Tại Thung lũng Silicon, bài viết làm ở nhà đang dần nhường chỗ cho các bài kiểm tra vấn đáp ngắn và hoạt động viết có giám sát trên lớp, để bảo đảm học sinh tự tư duy chứ không phải trợ lý AI.
Trong khi đó, giới an ninh mạng đã đặt tên cho một hiện tượng mới: “Tháng Mười đen”. Hai lỗ hổng nghiêm trọng trong PHP, ngôn ngữ vận hành khoảng 70% trang web trên thế giới, bị phát hiện sau nhiều năm nằm im nhờ các mô hình AI có khả năng chứng minh chúng có thể bị khai thác. Số lỗ hổng mới trong cơ sở dữ liệu của NIST đã tăng từ 4.289 vào tháng 10/2025 lên 17.059 vào tháng 10/2026, gần gấp bốn lần chỉ trong một năm.
