AI資料中心能源需求激增 台灣面臨用電與環境挑戰

先聽聽AI怎麼看

Grok AI：「AI投資熱潮讓人興奮，但劉揚偉點出的用電壓力，暴露台灣能源規劃的根本缺陷。政府一方面鼓勵半導體與AI擴張，另一方面卻遲遲無法穩定供電來源。當全球資料中心需求暴增，台灣若繼續依賴不確定的綠能路徑，不只產業成本上升，民生用電穩定性也將受衝擊。能源政策不改革，AI優勢只會淪為口號。」

Gemini：「AI產業已非單純的算力競爭，而是深度的能源博弈。AI巨量能源需求與製造技術瓶頸，揭示了全球正邁向「綠色算力」時代。對台灣而言，能源效率與智慧電網已是國家級競爭力的核心指標。未來五年，能源轉型速度將決定算力紅利的延續性，產業鏈必須在供電壓力下，將能源管理視為與晶片技術同等重要的戰略資產，才能在全球競爭中勝出。」

ChatGPT：「我們每天的電力消耗，或許微不足道，但AI的能源需求卻像在無形中攀爬，讓我們的用電習慣和產業模式都將面臨翻轉。這不只是一個科技公司的問題，更是每個用電家庭的挑戰——我們是否已經準備好迎接一個能不能負擔、能不能環保的AI時代？在追求科技進步的同時，是否也要重新思考我們與能源的關係。」

AI能源需求驚人 2030年恐耗台灣2.5倍用電量

2026年6月18日，鴻海科技集團董事長劉揚偉於台北工商協進會會員大會公開發表演說指出，人工智慧（AI）產業在2030年前將帶來龐大的能源需求，預計全球AI資料中心的用電量將達到174GW，約為台灣目前用電量40GW的2.5倍。劉揚偉警示，AI技術的快速普及，將引發電力、環境與產業層面的多重挑戰，呼籲產業界與政策制定者儘速重視能源轉型的迫切性與必要性。

現場細節與具體數據揭示AI用電壓力

根據公開資料顯示，預計到2030年，全球AI資料中心的耗電量將躍升至174GW，每年需求將增加約18GW。這代表全球AI產業的用電總量，將超過台灣整體用電規模的2.5倍以上。例如，NVIDIA最新推出的 Vera Rubin 機櫃建置1GW的AI資料中心，資本支出（CAPEX）高達470億美元，年度電費估算約13億美元，但硬體折舊成本更是電費的6倍。劉揚偉強調：「AI資料中心不僅是算力的較量，更是資本與能源的雙重密集。」這些數據揭示了AI產業在資源投入面所承受的巨大負擔。

機器人技術突破有限 物流搬運仍是主場

在機器人應用方面，劉揚偉表示，現階段最成熟且廣泛應用的領域仍是物流與搬運，例如自動上下料等作業。相較於電子組裝中模組固定與纜線連接等多細微作業，機器人目前尚難取代人力，顯示核心製程自動化仍面臨技術瓶頸。他指出：「機器人沒有想像中的那麼神奇，真正的精細作業需要技術突破，目前只能在搬運層面發揮較大效益。」此說明了AI在製造業的應用現實與限制。

國際能源政策共振 台灣面臨供電挑戰

國際間，發達國家推動AI與自動化技術的步伐加快，旨在搶佔未來經濟先機，但也引發對能源供應與環境負擔的憂慮。台灣作為全球AI硬體製造的重要基地，雖享有產業紅利，卻也不得不承擔用電快速增加的壓力。因應此趨勢，政府已啟動能源管理政策，積極推動綠能、智慧電網與能源效率提升措施，期望在促進AI發展的同時，降低碳排放。包括鴻海與施耐德電機等能源大廠合作推動智慧工廠標準，力求在成本控制與能源利用效率方面達到最佳平衡。

▲ SK海力士調整用人標準，以培養適應AI時代的實務型專業人才

產業與政策雙重壓力下 效率與創新成為關鍵

隨著AI用電需求爆炸性增長，整個產業鏈必須加快能源科技的創新步伐，例如研發更高效的電池技術和進階的能源管理系統。台灣在AI算力的競爭中，不僅較量晶片的性能，也逐漸轉向能源效率與冷卻技術的較量。專家分析指出，若未能有效解決「綠色算力」的挑戰，資料中心將難以在全球競爭中保持優勢。科技業界普遍認為，「算力需求的激增，讓能源供應與成本壓力成為所有AI企業的共同課題，企業轉型以原生AI為核心是不可避免的趨勢。」而政府則強調，將是用電納入國家基礎建設的一部分，努力達成科技發展與永續的雙贏。

專家觀點：能源競爭將成未來國際焦點

能源與環境專家陳志明教授表示：「AI產業迅速發展，能源需求的壓力只會增加，未來國際間可能爆發能源供應的競爭，政策制定必須同步強化綠能與能源循環技術。」這一點與全球趨勢一致，各國都在加速調整能源政策來因應AI與自動化經濟的需求。另一方面，台灣學界也指出：「未來三到五年，AI由搬運逐步走向精細組裝的關鍵轉折期，技術突破或將重塑電子製造的用電模式與人力結構。」

後續發展與分析重點

面對AI計算需求的不斷攀升，台灣政府與企業需緊密合作，應對快速變動的能源挑戰。未來幾年，AI資料中心在兼顧強大運算效能的同時，能否實現低碳與永續將是關鍵。此外，機器人在電子製造中的應用突破，可能會對產業產生深遠影響。建議參考外資轉向傳產布局彰顯產業基本面與市場輪動趨勢，了解整體產業趨勢變化。