會計師看時事／強化電力布局 驅動算力成長

近年来，全球AI技术从模型训练、系统部署到即时推论加速扩张，AI生命周期的各阶段高度倚赖电力，使市场关注焦点由算力竞逐延伸至能源供给与电力系统承载能力。

近期引起热议的太空AI运算与太空太阳能议题，以及各大科技业者除加大算力投资外，也同步布局能源，反映各界正积极因应电力供应瓶颈对AI发展的制约。

这场赛局的核心关乎电力是否充足且具成本可行性，以支持高密度的运算需求，这将牵动政府的能源系统与电源结构规划，AI资料中心除了透过伺服器设计优化，透过电力与散热解决方案提升PUE，市场也高度关注运算架构对能源效率的影响，尽管传统GPU与TPU适用于不同应用场景，市场关注TPU在能源效率的优势，再次凸显电力议题在AI规模化与变现的关键地位。

由此可见，AI发展的前提不只取决于伺服器性能，更涵盖从能源供给、电网系统等基础设施到产业的电力解决方案，「能源使用效率、分散式能源供给、自备发电、电网韧性」等关键将引领台湾AI资料中心的未来发展。在政府持续拓展分散式能源与强化电网之际，若结合产业自备电力的意识，将更加速推动电力韧性，以驱动AI最佳化。

根据国际能源总署（IEA）《2025世界能源展望》指出，随着资料中心规模持续扩大，执行AI运算的伺服器用电量预估于2030年前成长五倍，进而使全球资料中心整体用电需求至2030年翻倍成长；国科会于1月发表最新预估，全台湾AI算力中心（含政府和民间）合计规模至2029年将达约450MW，三年内预计成长6.5倍。

依国际趋势，大型AI资料中心已成为支持大规模训练与运算的主流型态，台湾凭借成熟半导体基础亦吸引大型云端服务商设立AI资料中心。

然而，考量土地及电力供给限制，未来台湾的资料中心可能朝向中小型发展的多点布局。与国际上集中式大型资料中心相比，台湾基于本地电网特性建构的AI资料中心布局将有所不同。

在此背景下，电力供应需结合低碳、分散式且具备调度能力的能源解决方案，并搭配储能系统，以回应AI资料中心多点运作、高负载与高稳定性的用电需求。

同时需要透过就近供电减少传输损耗，并结合虚拟电厂（VPP）进行电力调度与负载调节，才能使电力配置效益最大化，维持电网稳定。AI资料中心更将兼具弹性调节电力供需功能的产销者（Prosumer）能力，进一步强化区域电网韧性。

AI算力正勾勒台湾竞争力的未来轮廓，当电力从生产要素升级为影响产业路径的战略资源，能源与电力布局将关键牵动台湾的AI蓝图与国家竞争力。

着眼于台湾能源转型2.0政策聚焦深度节能与多元绿能，以及台湾2030年再生能源占比预计达30%的目标，面对AI资料中心持续成长的绿电需求，政府在政策、预算资源、基础建设层面进行的优先顺序盘点将成关键，方能偕同产业加速打造有利氢能、地热、小水力等新兴能源扩展的法规与市场环境。

同时，透过企业发展自备发电、导入分散式低碳能源与储能系统，将强化整体电力韧性，若能辅以Power Couple共址概念为核心，进行用电需求和多元绿能的匹配，并搭配储能与虚拟电厂调度机制，将从在地化、可调度的能源组合叠加出台湾专属的AI产业韧性，也为多元市场参与者开创商机。