i卡會員

0403花蓮大地震震出結構堪憂的建築，還震出0415的限電危機。其實隨著AI應用以及電動車輛數攀升用電量大增，使備載容量持續降低，學者估計，今年將會產生30萬瓩供電缺口！

國際能源署（IEA）預測，目前資料中心耗電量基本年增為15％，並在2023年至2026年間，AI對能源的需求下限會膨脹10倍，其中又以訓練AI時的用電量最高，訓練1個AI模型的用電量比100個家庭1年的用電量還要高。

經濟部能源署副署長李君禮說明，評估國內AI用電主要兩個部分來，一個是AI晶片製造，隨晶片需求增加，晶圓廠未來勢必會擴廠，另外一塊就是資料中心。台電表示，依微軟發布數據，生成式AI ChatGPT模型，參數量高達1750億個，訓練一次的用電量約128萬度。而ChatGPT每天要回應的提問高達約2億個，消耗約56萬度電，用電很可觀。

以單純提問資訊來說，產發署官員指出，回答一個問題，生成式AI搜尋耗電大概是Google的7倍。輝達在台北研發中心有一個「台北一號」，大概一天用電1.6萬度。可是大型外商資料中心，在台一座資料中心一天就要耗掉230萬度，一年就是8.3億度。除資料中心，AI用電增長一大塊會來自AI各式半導體元件產程需求。台電綜合研究所資通研究室主任陳以彥指出，包含台積電在內的半導體業，2019年占台灣總用電量大概是8.4％左右，到2023年已經增長到13.4％。

產業需電量急速攀升，今年供電恐產生缺口，中央大學講座教授梁啟源示警，預計在今年除役的發電機組約有390萬瓩，原本預期有460萬瓩補上，但是大潭電廠的7號機、9號機確定不可能今年供電，最快在2026年才可能上線，少了100萬瓩，因此在發電機組如期退役後，今年會產生30萬瓩用電缺口。這樣的情況一直到2027年，備轉容量率將呈負值，達負4.7％，即使到2028年發電機組陸續上線，備轉容量率也只有零，深陷供電窘境，台灣目前的供電能力根本無力大舉發展AI、電動車等應用，這就是錯誤能源政策造成的。

清華大學特聘教授葉宗洸指出，電力來源須朝低碳邁進，所以核能發電幾乎是唯一的選擇，除低碳也有供電穩定的優點。

面對半導體與AI用電成長，經濟部反駁說，預估2023年到2030年，用電會成長700萬瓩，但台電新增機組容量就有910萬瓩，保有餘裕空間。但台電表示，北部地區現在已出現供電瓶頸，接下來如有新網路資料中心（IDC）申設，只能建議先轉至中南部。