近期在台灣的能源政治場域中，核能議題再度被推向浪尖。2025/8/23核三重啟公投雖未達通過門檻，但在充分反應民意下，賴清德總統於公投後發表談話時指出：將要求核安會制定相關辦法，啟動核安審查與舊機組安全檢測流程，以回應社會的期待。這態勢意味著：核能的再生／延役可能性存在但過程複雜。
企業面對這種能源不確定性與政策轉折，將被迫在「供電安全」與「減碳責任」之間做出取捨；而AI 時代的來臨，又對電力需求造成爆炸性成長；根據普林斯頓大學研究指出，訓練一個GPT-3等級的大型語言模型，可能耗費超過數百兆瓦時的電力，碳排量相當於120輛汽車一整年的排放量，而 ESG 目標則要求企業節能、減碳、能源效率提升；AI與ESG這兩大衝擊力量同時匯聚，對企業來說是巨大的脈動風險，卻也是潛在機會！
在此關鍵時刻，360d才庫事業群從能源政策風險、AI 時代的電力壓力、企業因應路徑等三大層面進行分析，希冀協同企業將危機化為轉機。透過節能減碳、能源管理監測系統化轉機為商機！
一、能源政策風險：核能、再生與供電韌性
核能的不確定性仍是政策變數，雖然社會對核能支持度有所上升，但核能重啟仍須通過安全審查、環評、廢料處理等多項嚴格程序；要在短期內快速取得大規模電力支持，並不容易。
台灣再生能源發電比例雖有成長（2024年約11.6%），但在土地、環評、併網、儲能等等方面受阻；即使有再生電力，也可能因電網或儲能不足而無法穩定供應。在核能不確定、綠能尚未完全覆蓋的時代，備轉容量於尖峰時的供電壓力可能升高；若發生極端天候、設備故障或輸配電中斷，企業可能面臨用電限制、斷電風險。
二、AI 時代的電力壓力：對企業是挑戰還是加速器？
企業若要在AI應用上有所佈局，便無可避免地要面對更高的電力成本與基礎設施壓力。在節能減碳被納入ESG核心指標的時代，企業若進行大量的AI運算，將與「能源效率優化」、「碳排放限制」等ESG要求產生併行性壓力。這顯示出企業在追求數位應用與達成永續目標之間，所面對的極大挑戰。
三、企業因應路徑：導入節能、減碳與智慧能源管理系統
在高電力需求與能源政策波動的夾縫中，企業可以從以下路徑因應：
1. 導入節能設備/提升能源效率
- LED／節能照明：全面更換為 LED 照明、導入感應式、自動亮度調整照明系統。
- 節能減碳設備導入：可與空調整合運用，引入乾淨空氣、吸收熱能自然降溫，達到節能/省電/減碳效果。
- 智慧控制與需求回應：在電網壓力高峰期，企業可主動降低能源使用或關閉部分非關鍵設備，以減少電網負荷。
2. 建立智慧能源管理系統
- 智慧能源管理平台：將各設施（空調、照明、充電樁、電力負載等）接入能源管理平台，隨時監控耗能指標，並設置警告機制，一旦某設備或區域能耗異常，系統即時啟動偵測檢查與應變機制，透過每日需量追蹤，幫助企業掌握用電模式。透過智慧能源管理系統，企業能更精準控制能源消耗，降低負擔。
3. 為AI應用預留能源彈性
在AI專案中，企業可以預做以下安排：
- 分時運算策略：將非即時、可延後的AI運算（如模型訓練、批次處理）安排在電價較低或需求壓力較低的時段。
- 混合雲與邊緣計算：部分運算可分散到邊緣或雲端，以分散本地電力壓力。
- 能源備援與冗餘機制：對關鍵AI系統建立備援電源、UPS、備用電路，以應對電力波動或緊急停電。
4. ESG 綠能整合與碳排計算透明化
- 購電憑證 (RECs) / 綠電契約：透過購買綠電或簽訂長期綠電採購契約 (PPA)，讓 AI 運行與企業能源使用更具環保屬性。
- 碳足跡計算與揭露：將能源消耗、AI 運算碳排、節能效益等納入 ESG 永續報告書中。
在能源變局中找到永續商機
台灣企業正處在能源轉型與技術創新的十字路口，企業若能率先導入節能科技、建立能源數據治理、結合ESG永續報告透明度成果，不僅能降低成本、減少風險，同時在AI應用上精打細算，必能在國際市場中獲得競爭優勢。未來的企業競爭力不只是來自產品與服務，而是能否把「能源變局」轉化為「永續商機」！在這場能源與數位的雙重革命中，真正領先的企業，將是那些掌握 AI 應變力與能源永續力，並能把ESG化為獲利模式的先行者！
