AI熱潮推動美國資料中心建設進入前所未有的擴張期，銀行與資產管理業者也爭相搶進這波基礎建設投資潮。 不過，隨著愈來愈多資料中心計畫遭到地方居民與社區反對，金融機構如今面對的風險已不只是技術、電力或信用，而是「這座資料中心到底蓋不蓋得成」。 《路透》報導，多項資料中心計畫近期遭遇地方政府阻力，甚至面臨停建、限制或取消，使銀行在評估融資案件時，開始把社區支持度納入盡職調查與信用風險評估。 部分銀行業者也傾向選擇對資料中心較友善的州，以降低計畫延宕或取消的風險。 雖然這並未澆熄金融業對AI基礎建設的投資熱情，卻改變了銀行看待這類資產的方式。 「我主要會看兩件事，第一是專案準備程度，第二是專案的信用品質。

」美國銀行全球基礎建設與永續金融主管Karen Fang表示，所謂準備程度，不只是取得所有必要的許可與核准，也包括「取得住在附近居民的社區支持」。 這項變化凸顯出一個新的問題：AI資料中心需求再旺，若地方政府不核准、居民強烈反對，金融機構就可能面臨資金已投入、但專案卻無法如期落地的風險。 從「信用風險」到「社區風險」資料中心是雲端運算與AI模型訓練所需的核心基礎設施，但大型資料中心同時也是高度耗電、耗水的設施。 隨著美國各地資料中心快速增加，鄰近居民對噪音、建築外觀、電力需求推升電價，以及大量用水等問題的疑慮升高。

因此，美國部分地方政府開始重新檢視資料中心建設，全球也有愈來愈多政府、監管機構與城市考慮暫停、限制甚至禁止新的資料中心開發案。 對於銀行而言，這代表傳統的專案融資盡職調查又多了一層。 銀行在提供AI基礎建設融資前，通常必須進行技術、環境、土地使用分區、估值與保險等多項審查。 如今，地方居民是否支持，也逐漸成為評估專案能否順利推進的重要因素。 摩根大通AI基礎建設投資銀行業務主管Kevin Curtin指出，為這類專案安排銀行貸款所需要投入的工作相當龐大，而且完成授信協議只是開始。 在施工期間，開發商仍必須持續證明專案符合財務契約與銀行監控要求，才能按照約定進一步取得融資。

這也意味著，一旦資料中心計畫在地方層級遭遇阻力，銀行可能必須投入更多時間重新進行盡職調查，甚至面臨專案延後或最終取消的風險。 摩根士丹利財務長Sharon Yeshaya也說，該公司非常清楚這類風險，因為資料中心產業本身就是高度資本密集、且高度依賴資金的產業。 金融機構除了協助客戶籌資、承銷與分銷資金，也必須設法找到方法降低相關風險。 75個專案、1300億美元遭遇地方反對這種風險已經不只是個別案例。 根據研究機構Data Center Watch統計，2026年第1季至少有75個、總價值約1300億美元的資料中心計畫遭遇地方反對。

與此同時，高盛預估全球大型科技公司到2030年在AI領域的支出將超過6兆美元，遠高於網路泡沫時期投入網路基礎建設的資本規模。 龐大的資本需求，讓銀行依然不願錯過資料中心融資市場。 銀行通常在資料中心開工前至少1年便開始與開發商洽談融資，並在建設過程中持續追蹤專案進度。 換言之，如果一項計畫後來因居民抗議、許可問題或地方政府反對而陷入停滯，銀行前期投入的大量時間與審查成本都可能付諸流水。 目前已有多個大型資料中心計畫面臨類似情況。 例如，摩根大通、摩根士丹利曾經協助貝萊德安排一筆123億美元債券交易。 貝萊德與Meta合作，在德州埃爾帕索推動資料中心計畫，但當地部分居民對專案持反對態度。

另一個案例則是資料中心營運商QTS，這家由黑石集團持有的公司，原本計畫在維吉尼亞州推動Prince William Digital Gateway資料中心，但在遭遇強烈地方反彈後，最終取消計畫。 知情人士透露，QTS甚至沒有就該計畫尋求銀行融資。 此外，達拉斯資料中心業者CyrusOne也面臨伊利諾州居民反對，包括摩根士丹利與KKR Capital Markets在內的金融機構，曾參與安排一筆97億美元的倉儲型信用融資。 CyrusOne表示，該專案已有融資安排，但並未透露細節。 知情人士指出，現有信用額度設有保護融資機構的機制，只有在所有必要許可與租約到位後，部分資金才能用於新建工程。

AI需求太旺，銀行仍願意承擔風險儘管地方反對聲浪增加，金融業目前並沒有撤離資料中心市場的打算。 一名資深銀行家指出，隨著市場預期AI運算需求將持續高速成長，投資人正逐漸能夠接受資料中心計畫可能遭取消的風險，並將這類風險反映在資產定價之中。 換句話說，銀行現在面對的並不是「要不要投資AI資料中心」，而是如何把蓬勃需求與地方阻力所帶來的不確定性一起定價。 開發商也開始提前處理這些問題，例如在資料中心內自行建置發電設施，以降低對地方電網的依賴，並試圖回應社區對電力供應與能源成本的疑慮。

Quinn Emanuel Urquhart & Sullivan律師事務所的Rajat Rana指出，許多正在興建新AI資料中心的企業，都已開始嘗試正面處理這些問題。 這場AI基礎建設競賽因此出現一個新的現實：算力需求可能是全球性的，但資料中心卻必須落地在一個個具體的社區。 對華爾街來說，未來評估一座資料中心值不值得投入數十億美元資金，除了要看電力、土地、租約與客戶信用，還得先確認一件事——當地居民究竟願不願意讓它蓋在家門口。