北歐AI超算基地結合綠能，美國則擁抱小型核電，台灣面對AI帶動算力爆發，卻卡在能源結構轉型瓶頸。重啟核三公投話題再起，能源政策如何因應AI時代龐大電力需求，攸關產業競爭力與國家未來。
AI算力爆發與能源壓力
生成式人工智慧（AI）技術近年來發展迅速，尤其是大型語言模型（LLMs）如 GPT 系列，對高效能計算資源的需求呈現爆炸式成長。這些模型在訓練與推理過程中，需要執行大量複雜的矩陣乘法和浮點運算，對算力的要求極高，進而帶來龐大的能源消耗與碳排放問題。
根據史丹佛大學2021年AI100報告《Gathering Strength, Gathering Storms》，訓練一個大型模型的碳足跡，相當於數百輛汽車一年的排放量，且隨著應用普及，推理階段的能源消耗同樣大幅增加。
全球AI算力工廠的綠能布局
面對龐大的算力需求，全球科技巨頭紛紛投入建設AI「巨型算力工廠」（AI Supercomputing Factories），結合先進硬體與綠色能源，降低碳足跡，提高能源利用效率。
以北歐為例，OpenAI於挪威納維克設立的超級運算中心，100％採用水力發電供電，成為AI算力與可再生能源完美結合的典範。北歐國家充分利用當地豐富的水力與風力資源，打造低碳、高效的AI基礎設施。
2024年初，歐盟宣布投入數十億歐元基金，推動建設節能、低碳的數據中心和超算設施，加速再生能源在AI產業鏈的滲透。美國能源部亦於2025年，擴大資金支持小型模組化核電（SMR）技術，為AI算力工廠提供穩定、低碳的電力供應。亞洲地區，如韓國、日本，也積極布局綠能超算基地，致力成為全球AI算力競賽的關鍵角色。
台灣的能源挑戰與AI產業機遇
台灣擁有全球領先的半導體產業，AI技術正推動智慧製造、智慧城市與醫療等產業轉型，對算力與能源需求急劇攀升。
面對核能逐步退場與再生能源調整期，台灣電網負載壓力日益加大。2025年5月，立法院通過《核子反應器設施管制法》第六條修正案，賦予核電廠申請延役或重啟的法源依據，第三核能發電廠續運公投議題持續發酵。
能源政策的變動，將深刻影響台灣AI產業的發展軌跡。
核能與綠能雙軌並行的策略布局
全球AI算力工廠的建設趨勢，明顯呈現綠能與核能雙軌並進。北歐國家善用水力與風力資源，打造綠色超算中心；美國則致力推動安全高效的小型模組化核電，作為穩定且低碳的能源來源。
台灣若要持續在AI浪潮中保持競爭力，必須加速推動再生能源與智慧電網建設，並合理評估核能在能源結構中的角色。畢竟，唯有穩定且高效的電力供應，才能支撐大規模AI模型訓練與即時推理的龐大需求，避免能源瓶頸成為產業發展絆腳石。
未來展望：能源與AI共創產業新局
AI技術不僅是科技創新的象徵，更是未來經濟成長的重要引擎。運算需求急速擴張，促使我們重新思考能源供應策略。
台灣在制定能源政策時，必須將AI算力與產業發展需求納入整體規劃，打造安全、永續，且具競爭力的能源生態系統。全球AI巨頭紛紛投資綠色AI算力工廠，台灣是否能同步打造低碳且穩定的能源環境，將直接影響其產業轉型成敗與國際競爭力。
同時，面對核能續役公投議題，台灣應以科學理性為基礎，廣納專業意見，凝聚社會共識，為高科技產業永續發展奠定堅實基礎，迎接AI新世代帶來的挑戰與機遇。
（本文章反映作者意見，不代表《遠見》立場）
