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AI浪潮推升電力需求 能源治理面臨新課題

產業新聞2026/08/20

國際能源總署(International Energy Agency,IEA)於2026年4月發布《能源與人工智慧關鍵問題報告》(Key Questions on Energy and AI),分析人工智慧(Artificial Intelligence,AI)發展與能源系統之間的交互影響。報告指出,AI一方面可能推升全球電力需求,並加劇資料中心建置、電力設備緊缺與供應鏈瓶頸;另一方面,也可應用於電網調度、需求預測與設備維護,成為提升能源效率與系統韌性的重要工具。本期〈世界電力新聞週報〉依據報告內容,整理出四項重要觀察。

AI快速推升全球電力需求 資料中心負載大增

受惠於軟硬體的雙重突破,AI每次查詢的用電量正急遽下降。簡單文字型AI查詢,其用電量甚至低於同等時間觀看電視所需用電;然而,能效提升的效益也正被新型AI應用所抵消。隨著影片生成、推理型AI及AI代理任務(Agentic Tasks)等應用推出,這些進階任務的查詢用電量,往往是簡單文字生成的數百倍甚至數千倍。

全球大型科技公司大幅增加AI投資,2025年資本支出已超過4,000億美元,2026年預估將再增加75%。IEA預估,全球資料中心用電量將從2025年的4,850億度,翻倍成長至2030年的9,500億度,約占全球總電力需求的3%;其中,聚焦於新型應用的AI資料中心用電量,在同期更將成長三倍。

科技業布局再生能源與儲能 強化自備供電能力

由於AI發展速度已超過電網與供應鏈擴建速度,各國開始面臨電力供應不足、高階晶片供應受限、變壓器與電力設備量能不足,以及資料中心設置引發的地方抗爭等問題。IEA指出,AI發展已不只是科技面議題,而是能源、產業鏈與社會接受度的綜合考驗。預計到2027年,先進資料中心單一AI伺服器機櫃的用電尖峰負載,將相當於65戶普通家庭的總和,對能源產業以及發電機組與變壓器等關鍵發輸配電設備供應鏈帶來相當大的挑戰。

面對電網連接遲緩的困境,科技業已逐漸從「能源消費者」轉向「能源製造者」與「創新驅動者」。2025年,科技業的再生能源購電合約(Power Purchase Agreement,PPA)占全球企業約40%份額,所簽署的再生能源購電量已接近資料中心現有用電量一半;而資料中心採購小型模組化反應爐(Small Modular Reactor,SMR)的遠期規劃容量,也從2024年底的25GW增至2025年底的45GW。此外,為因應AI訓練帶來的電力負載波動,資料中心也大舉投資儲能系統與自備電源,預計2030年,全球資料中心將部署20至25GW的電池儲能系統;在美國,更有愈來愈多資料中心開發商規劃採用自備電源的共址(onsite generation)天然氣發電專案,以提升供電可靠度。

AI提升產業效率 推動能源系統智慧化

IEA分析,AI雖將帶動全球國內生產毛額(Gross Domestic Product,GDP)成長,但並不會等比例轉化為能源需求的暴增,主要因為AI帶來的生產力提升,高度集中於高收入國家與知識密集型服務業,而這些領域的能源需求彈性通常較低。預計到2035年時,因AI推動經濟成長而額外拉高的全球總能源需求,僅比基準線微幅增加1%至4%。

相較之下,若將AI應用導入能源系統,帶來的效益提升將相當顯著,涵蓋智慧電網、電網調度效率、能源需求預測、設備維護、工業自動化、能源安全、節能及再生能源整合等面向。IEA認為,AI具有協助能源轉型與提升系統韌性的潛力。然而,受限於數位技能落差、資料可取得性不足以及數據揭露政策尚未完備等瓶頸,目前能源產業尚未全面發揮AI效益。

兼顧電價負擔與電網穩定 政策引導成雙贏關鍵

資料中心急遽擴建也引發民眾對電價上漲的擔憂。在供電緊繃的系統中,大量新增負載可能提高對高成本尖峰備用容量的依賴,進而推升電價;但若在供電充裕的系統中,資料中心穩定且可預測的用電特性,反而有助提高發電與電網資產利用率,攤提固定成本。

為避免電網升級成本轉嫁大眾,各國監管機構與公用事業透過新版電價費率與契約模式,要求大型資料中心共同分攤電網擴建成本。例如實施最低計費需求、預付建置擔保金、設定提前終止退出費,或要求其在申請併網時參與需量反應等靈活性服務。

IEA則提出三大原則。一是採取前瞻性管理,掌握資料中心建置管道與電力投資需求,並改革電網併網排隊機制、強化用電量資訊揭露與彈性電價設計;二是提升電力系統靈活性,鼓勵資料中心參與需量反應,並善用自備儲能支援電網,使其由單純負載轉化為電網資產;三是消除能源領域AI應用瓶頸,建立涵蓋資料開放、網路安全及跨系統互通性的政策框架,以發揮AI應用潛力,提升能源安全與永續性。

從本次報告可見,全球AI浪潮既推升電力需求,也為能源系統邁向低碳、高效與智慧化帶來契機。唯有讓創新速度與能源基礎設施擴建相互配合,並擴大AI在能源轉型中的應用,才能化挑戰為轉機,迎向算力與永續並行的新時代。

 

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