經濟日報社論／台灣AI發展 電力是關鍵瓶頸

全球掀起AI浪潮，台灣也正全力投入這場競賽。行政院甫公布的「AI十大建設」藍圖中，預計於2028年投入千億元資金、培育百萬AI人才、創造7兆元產值，宣示打造「科技島2.0」的雄心。但在這場看似光輝的AI轉型工程背後，有一道尚未被正視的系統性難題：能源，特別是電力，正日益成為台灣AI發展的阿基里斯腱。

生成式AI、深度學習模型與大規模語言模型的訓練與部署，不僅仰賴運算資源，更對電力帶來前所未有的壓力。根據Deloitte 2025年報告指出，全球AI資料中心的電力需求將從2023年的4 GW，在2035年暴增至123 GW，是目前的30倍。這樣的成長曲線遠遠超出傳統電力預測模型的負荷能力，也讓AI成為近代人類科技史上首個迫使國家電網升級的技術應用。

美國深知此一趨勢，在其公布的「AI Action Plan」中，特別將AI基礎建設列為三大戰略支柱之一，明確指出美國將擴增電力產能，而電網的現代化、擴容與分散式設計，必須與AI基礎設施同步前進。為此，美國提出簡化電力設施建設的許可流程、投資電網擴容、鼓勵再生能源與儲能整合、建置高安全資料中心等一系列措施，以確保AI發展不致因電力瓶頸而受挫。

反觀台灣，我們雖也喊出AI產業願景，卻對支撐其運作的能源著墨甚少。2023年，台灣再生能源占比僅9.9%，而燃氣占比高達43.4%，能源結構高度仰賴進口天然氣與燃煤，與2050淨零轉型的政策目標背道而馳。核電退場、綠能未成氣候、燃氣倚賴進口，導致能源政策陷入「減法多、加法少」的失衡狀態。這不僅是環保議題，更是國家安全與產業競爭力的警訊。

當前台灣正面臨能源轉型與經濟轉型的雙重壓力，核能退場導致基載電力大幅下降，而燃煤受到環保政策限制，再生能源則受限於地形與氣候不穩。台灣正處於能源結構最脆弱的「灰色交接帶」，舊體系退得快，新體系來得慢。在這樣的背景下，再加上AI資料中心、半導體廠如雨後春筍般成長，未來的電力需求勢必節節上升，而供應端卻難以跟上腳步，形成結構性缺口。

這不是空泛的警告，而是具體數據所揭示的風險。台灣2024年全國用電量達2,833億度，工業用電占比達57.3%，遠超住宅與服務業總和。單一企業台積電的用電需求預估將在2030年前就占全國總電量15%，成為名副其實的「電力巨獸」。若以目前的成長曲線推估，再加上AI產業的資料中心與邊緣運算節點遍地開花，2035年前台灣電力需求恐將翻倍，但發電與配電系統是否具備這樣的韌性，令人憂心。

雖然政府並非毫無作為，台電積極推動再生能源與儲能設施的建設，也試圖發展分散式電網來分攤壓力。然而這些努力與AI產業發展之速度與規模，仍存在巨大落差。特別是AI資料中心的布局計畫，往往由企業主導，與地方政府或能源主管機關缺乏協調，導致區域性電網壓力急速上升，甚至發生搶電事件。

在此同時，我們也看到國際上電力與AI整合的新方向。例如Google與Amazon在歐美資料中心全面導入綠電採購契約，確保100%再生能源來源供應AI運作。NVIDIA與美國能源部合作建置低碳高效能運算設施，甚至連沙烏地阿拉伯也將AI作為推動太陽能與儲能商轉的關鍵動能。這些例子無不強調一件事，AI與能源的未來，必須並肩規劃，不可分離。

因此台灣未來的AI政策若要實踐，不僅需要「人才、晶片、應用」三軸推動，更須補上「能源」這第四根支柱。這不只是工程問題，更是政策與治理的挑戰。AI帶來了知識社會的無限想像，但電力才是將夢想照亮的光源。若我們不在此刻直視問題，將來恐只能在黑暗中尋找答案。在AI加速演化的時代，電力不再只是民生基礎，而是國家競爭力的最後防線。