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AI來了電夠嗎?全球都在為算力找電,台灣電力如何不變發展瓶頸?

郭逸
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郭逸

2026-01-28

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台電致力強化供電穩定。台電提供
台電致力強化供電穩定。台電提供

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AI正在改寫全球產業版圖,卻也悄悄把各國電網推向極限。美國總統川普科技巨頭為AI資料中心的電力埋單,台積電董事長魏哲家也公開表達對台灣供電的憂慮,「算力吃電」已成無法迴避的現實。當AI成為新國力指標,台灣準備好面對這場電力壓力測試了嗎?

全球AI產業暴風式成長,從生成式AI到大型算力中心,運算能力已成為國力新指標;但,這場競賽背後,電力是否撐得住,開始成為各國政府與科技巨頭不得不正面回應的問題,不只美國、中國傷透腦筋,台灣產業界也出現「電力焦慮」?

電力會卡AI?美國要求科技巨頭自己埋單

美國總統川普今年1月13日發文,罕見地把矛頭對準科技公司。他直言,大型科技企業必須「自己埋單」資料中心所需的電力,不會讓美國家庭為企業用電付出代價。這番話並非空穴來風,因為最新數據顯示,美國資料中心用電量在2025年已高達224太瓦時,占全國總用電量的5.2%,年增率高達21%;若照目前趨勢推估,2030年可能暴衝到600太瓦時,占比接近12%。

AI產業爆發,更已開始推升電價,並對電網造成實質壓力,川普便與多位州長達成共識,研議以「AI 電力拍賣」方式,要求科技公司自行負擔電廠擴建與電網升級成本。微軟總裁Brad Smith也隨即表態,未來AI資料中心將採「社區優先」原則,不僅支付自身用電費,還會承擔周邊電網擴充的資本支出,避免影響居民電價。

Google也坦言,在美國,資料中心擴建的最大瓶頸,就是輸配線路,部分州的併網等待期甚至長達12年。

台灣缺電?魏哲家罕見流露電力焦慮

這股壓力,同樣籠罩台灣。今年1月15日,台積電董事長暨總裁魏哲家在法說會上,難得把焦點從先進製程與資本支出,轉向一個更基礎、卻更關鍵的問題:電力。

「我擔心台灣的電力供應,首先,我需要充足的電力,這樣我才能不受限制地擴展產能。」他認為,在AI帶動下,雲端服務供應商對算力的需求是真實存在的,而且早在五、六年前就開始規劃。對半導體產業而言,電力充足才是產能可否落地的前提。

台積電董事長暨總裁魏哲家。盧佳柔攝

台積電董事長暨總裁魏哲家。盧佳柔攝

魏哲家的擔憂其來有自。國科會資料顯示,預計到2029年,台灣政府與民間合計的AI算力中心規模,將達到450MW,對照目前全台約36座資料中心、總負載僅約60MW,短短幾年內,用電需求將成長6.5倍。更關鍵的是,AI算力中心對電力品質的要求,遠高於傳統科學園區,必須承受24小時高負載運轉,任何瞬間電壓波動,都可能造成運算中斷。

「台灣的機會大好,不要讓火熄掉。」和碩董事長童子賢上週在尾牙受訪也提到,AI發展的背後,就是電力之戰。

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顯然,AI造成供電焦慮,台灣該怎麼應對呢?台電董事長曾文生在2025年「遠見高峰會」上,曾拋出「Power Couple」的概念,強調供給、需求與儲能如何高效匹配,才是AI時代的核心。

台電拋Power Couple概念。取自台電官網

台電拋Power Couple概念。取自台電官網

「Power Couple」成為AI選址新公式?

過去,台電已針對桃園以北地區,對5MW 以上的新增供電申請採取暫緩受理,反映北部供電緊繃、變電所建設受阻的現實;此外,台灣長期仰賴「南電北送」或「中電北送」,不僅輸電線路趨於飽和,也增加單一事故造成大規模停電的風險。

「Power Couple」逐漸具體化為AI資料中心的選址策略。台電26日把作法說得更清楚,將持續檢討全國電力供需情形,加強電源供應,同時呼籲社會支持電力建設,加速電網建設進度。至於外界關切的AI算力中心用電,台電建議選址應「就近電源、光電優先」,盡量靠近發電端,並選擇再生能源餘裕區。

另外,因為中南部地區光電資源相對充裕,若AI算力中心能直接消化當地綠電,不僅可降低輸電損耗,也有助於企業達成綠電使用與 ESG 目標,這正是「Power Couple」概念的實踐版本。

台電發言人黃美蓮補充,未來AI算力中心的整體規範,仍會持續蒐集國際作法與各界意見,待有完整方案後再對外說明。

同時,台電加速汰換老舊電力設備,導入智慧科技巡檢,並落實防範鳥獸碰觸,以「事前預防」取代「事發搶修」,配電事故從2012年的高峰2萬1019件,2025年已下降至6191件,減少7成;此外,全國饋線於去年完成自動化建置,系統可主動偵測並隔離故障區間,大幅提升整體復電效率,藉此打造更強韌、智慧且友善的電網。

算力隨著能源走,儼然成為台灣發展AI產業的趨勢,在AI成為國際競逐焦點的當下,電力不只是基礎建設,而是產業競爭力的底座。

在這股AI浪潮下,台灣的挑戰不只是晶片製造,更得建立一套兼顧供電韌性、區域平衡與能源轉型的電力新秩序;當「就近電源、光電優先」從口號走向實作,台灣才能在AI時代,把壓力轉化為下一輪競爭力。

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