文／王嘉昇（HPE 慧與科技台灣暨香港董事長）
人工智慧（AI）正以驚人速度改變眾多產業，根據 KPMG 安侯建業發布的《台灣產業 AI 應用趨勢與展望報告》指出，目前已有 54%的台灣企業導入或規劃導入 AI 技術，顯示 AI 已從小眾創新的技術轉變為企業營運的核心策略。
企業在導入 AI 解決方案的同時，應評估其對環境的影響，避免引發暗潮洶湧的危機，不僅危及環境保護的目標，還可能阻礙企業的永續發展。企業制定 AI 策略時應納入考量的五大面向：
一、選擇合適的模型，避免使用過於龐大的模型執行簡單任務
企業應仔細評估應用情境，思考是否真的需要最先進的技術，或其實只需要使用較小型、更高效的模型，甚至是傳統的機器學習方法，就能以更低的環境成本達到相同效果，應避免部署大型語言模型來處理小型語言模型足以勝任的任務。
許多企業在導入 AI 時，經常理所當然地選擇最新、最大的語言模型，認為「越大越好」。然而，在大型模型上執行推論時，消耗的能源可能比經過優化的小型模型高出 10 至 100 倍。例如，若只是分類客戶電子郵件或擷取基本資料，卻動用到擁有 1750 億個參數的模型，就像開著貨櫃卡車去採買日用品一樣浪費。
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二、優先考量能源效率與部署環境
企業執行 AI 工作負載時應針對能源效率進行優化，以及考慮運算基礎架構的碳強度。
國際能源總署（IEA）《能源與人工智慧》報告指出，2024年全球資料中心用電約 4150 億度，約占全球用電量的 1.5%。在過去五年內，資料中心的用電量每年成長 12%。
不同的基礎架構與資料中心在能源使用與碳排放上可能存在極大差異。例如，相同的模型若部署於以燃煤發電的資料中心，其碳足跡可能比運行於使用再生能源的資料中心高 10 倍。此外，採用量化、剪枝（pruning）或知識蒸餾（knowledge distillation）等模型優化技術，可避免在推論過程中消耗大量不必要的能源。具前瞻思維的企業會定期檢視資料中心或雲端服務供應商的再生能源承諾，並透過優化技術，讓模型架構兼具「效率」與「準確性」，而非單純追求「準確性」。
三、建立資料管理與儲存策略
企業應建立完善的資料治理框架，定期評估資料價值，制定資料保存政策，並運用資料壓縮技術。此外，也應審慎思考是否有必要永久保留原始資料，或僅需保留經處理的小型資料集，即可滿足 AI 應用所需。
無限期儲存大量資料集而缺乏治理政策，將導致資料中心產生不必要的能源消耗。資料是 AI 的燃料，應妥善的管理與規劃，以避免帶來龐大的隱藏成本。許多企業為了「預防萬一」而持續蒐集與保存大量資料，卻未建立明確的資料生命週期管理政策。事實上，即使是重複、過時或瑣碎的資料，仍需耗費能源進行儲存、備份與維護。
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四、重視人才培育與明確溝通
企業應透過清楚明確的溝通，讓員工理解 AI 是協助他們專注於更高價值與更具創造性工作的工具，並搭配完善的教育訓練計畫，確保 AI 投資能發揮預期效益，同時維持員工的參與度與生產力。
導入 AI 時應對員工進行充分培訓，或清楚說明 AI 如何輔助而非取代人類角色。在 AI 採用過程中，若未能妥善管理變革，將導致組織內部產生抗拒情緒，進而降低整體效益，造成投入 AI 系統的能源白白浪費。當員工擔心被 AI 取代，或缺乏與 AI 工具協作的能力時，不僅會遭遇低採用率、工作重複等問題，最終成果也會不如預期。這種人為摩擦將削弱 AI 導入的經濟效益，並對環境永續性造成影響。
五、需全面衡量與監測 AI 的永續影響
企業應導入可監控關鍵效率指標的工具與框架，以掌握每度電所處理的 token 數、每單位耗能的推論請求數、模型回應時間與運算負載的關係，以及每次用戶互動所產生的碳排放量等指標。除了準確率與延遲時間等傳統效能指標，企業也應同時追蹤環境衝擊相關 KPI （如每項任務的能源消耗、碳足跡減量、再生能源使用比例）與生產力提升 KPI （如任務完成時間縮短、人力工時節省、流程自動化效率的提升）。透過這種「雙重指標」的衡量方式，企業不僅能持續提升系統效能，也有助於識別模型何時運行效率不佳，並以具體數據作為決策依據，推動更高效、更具永續價值的 AI 策略與投資。
所謂「無法量測，就無從管理」。若企業將 AI 的永續性視為後續考量，未從導入初期就納入管理與監測機制，將無法掌握其 AI 系統的能源消耗與碳排放掌握，因此無法識別可優化的空間，也無從追蹤永續目標的達成進度。
從一開始即將永續思維納入 AI 策略
AI 的永續性不僅關乎碳排放與環境風險管理，更是明智的商業決策。更高效的 AI 系統能有效降低營運成本、提升效能，並確保企業的技術投資在面對日益攀升的能源成本與嚴格氣候法規時，依然能滿足未來需求。企業只要避開上述常見的錯誤，即能充分運用 AI 的變革力量，建構更永續的數位未來。
關鍵在於，企業必須從一開始就將永續思維融入 AI 策略，而非事後才補強。隨著 AI日益普及，能即時掌握永續 AI 實踐方法的企業將能在未來競爭中取得顯著優勢。
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