AI運算及電動車普及會帶來用電量增加，台灣的電夠嗎，能源政策應該強力攻防，好好看待….

AI運算的電力需求

AI的運算需求主要分為兩個階段：訓練階段和推論階段。根據研究，訓練大型語言模型如GPT-3的電力消耗可達1,300 MWh，相當於130個美國家庭一年的用電量。隨著AI模型的規模不斷擴大，未來幾年內，AI伺服器的電力需求預計將達到荷蘭全國的能源需求量，這意味著到2027年，AI的電力需求可能會達到850至1340億度電。依據財經新聞報導，今年6月Computex展，鴻海宣布與輝達擴大在AI領域的合作，將攜手在高雄建置先進算力中心，採用輝達最新的GB200伺服器機櫃，合計64櫃，總共4608顆GPU，將成為台灣速度最快、規模最大的AI算力中心，預計2026年完工。

電動車的電力需求

電動車的普及同樣會顯著增加電力需求。根據預測，隨著電動車的銷量持續上升，對電力的需求將在未來幾年內大幅增長。電動車的充電需求雖然目前占全球電力需求的比例不高，但隨著市場的擴大，這一比例將逐漸上升。台灣自2020年起，純電動車(BEV)登記數突破1萬輛並開始顯著攀升，截至2024年底，登記數已近十萬台(96,367輛)，普及率1.1%(整體小客貨登記數約840萬輛)，相較2023年增加63.9%。

台灣還有台積電

依據報告指出，台積電生產10奈米晶片的用電量約為110 GW，占台灣整體電力消耗量的4%，以及工業用電量的6% 以上。到2023年，台積電量產3奈米晶片後，用電量將倍增至近250GW，占整體用電量8% 和工業用電量近16%。 標普預測，到2030年，台積電用電量可能占台灣總用電量的近四分之一（23.7%）。

政府應積極應對此一挑戰，採取以下多項措施：

1. 能源結構轉型與多元化：

• 加速再生能源發展：
• • 為了減少對化石燃料的依賴，政府應加大對太陽能、風能等可再生能源的投資，並制定相應的政策以促進其發展。擴大其在整體能源結構中的占比。
  • 探索地熱能、海洋能(潮汐能)等新型再生能源的潛力，實現能源來源的多元化。
• 擴建強化電網基礎設施：
• • 升級現有電網，提高其穩定性和輸配電效率，以應對日益增長的電力需求。
  • 推動智慧電網建設，實現電力的智慧化調度，優化能源分配。
  • 擴建電網、增設變電站及提升電力傳輸能力

2. 提升能源效率與節能：

• 推廣節能技術：
• • 政府可以推動企業和家庭採用更高效的電器和設備，並提供相應的補貼或稅收優惠，以降低整體電力消耗。
  • 推動建築節能改造，提高建築物的能源利用效率。
• 加強能源管理：
• • 建立完善的能源監測和管理系統，及時掌握用電情況，優化能源使用。
  • 推廣能源效率標籤制度，引導消費者選擇節能產品。

3. 鼓勵產業技術創新：

• 支持AI晶片與資料中心節能技術研發：
• • 鼓勵研發更高效能的AI晶片，降低AI運算的能耗。
  • 推動資料中心採用節能技術，如液冷散熱、餘熱回收等。
• 促進電動車充電設施智慧化：
• • 推動智慧充電樁的建設，實現充電的智慧化管理，優化電網負荷。
  • 鼓勵電動車與電網互動技術的發展，實現車輛到電網（V2G）的能源回饋。

4. 政策法規與市場機制：

• 制定合理的電價政策：
• • 實行分時電價、浮動電價等機制，引導用戶在用電低峰時段用電，平衡電網負荷。
  • 推動碳定價，將碳排放納入成本考量，促使企業和個人減少碳足跡。
• 建立碳排放交易市場：
• • 透過市場機制，鼓勵企業減少碳排放，實現碳中和目標。
• 成立「數位-能源」跨部會小組：
• • 整合經濟部、數位部、交通部資源，建立用電大數據戰情中心
  • 每季發布「AI算力-電動車用電耦合指數」作為政策調整依據
• 法規現代化：
• • 修訂《電業法》納入分散式資源聚合條款
  • 制定《關鍵用電設施網路安全標準》，參照NERC CIP-002規範
• 加強國際合作：
• • 借鑒國際先進經驗，加強與各國在再生能源、節能技術等領域的合作。

5. 強化電力系統韌性：

• 強化電網基礎設施：
• • 提高電網抵禦自然災害和極端天氣的能力，確保電力供應的穩定性。
• 分散式電網和微電網：
• • 推動分散式電網和微電網的發展，提高區域電力供應的自主性和可靠性。

政府應綜合運用以上措施，制定長遠的能源發展戰略，確保電力供應的穩定性和可持續性，同時促進AI運算和電動車產業的健康發展。