波新聞—黃朝健
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。
（圖：pexels攝影師：Ali Levlog）
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