電網擴建需時十年，再生能源成 AI 算力瓶頸解方
AI 帶動了資料中心的興建熱潮，然而吊詭的是，雖然資料中心可以在數年內完成融資與建設，但為其供電的電網，往往需要十年甚至更久才能完成擴建。有鑑於此，AI 基礎設施的下一個必須突破的瓶頸，全在於能否按時取得電力供應。相對於其他發電方式，建置速度更快且成本更低的再生能源將成為持續為 AI 供電的關鍵。
編譯／酷魯
長久以來，晶片一直是左右 AI 部署的最大關鍵。但隨著電力資源的日益稀缺，電網排隊順位、發電權，以及融資能力更成為重要性與日俱增的決定性因素。然而世界經濟論壇（World Economic Forum，WEF）於今年 6 月發布的《2026 年能源轉型指數》（Energy Transition Index 2026）卻顯示，包括融資環境、政策確定性，以及基礎設施狀況皆呈現同步惡化的趨勢，這也是十多年來首次出現的狀況。
該報告還指出，2025 年全球能源投資超過 3.3 兆美元，其中 2.3 兆美元投入潔淨能源。表面上看起資金似乎集中在潔淨能源上，但事實上卻高達約 75% 的資金都集中在少數先進市場上。反觀未來最需要新增電力的新興市場，其融資成本卻高出兩到三倍，未來這方面的投資動能恐將難以為繼。
至於實體基礎設施的惡化，則反應在國際能源總署（International Energy Agency，IEA）的最新分析數據（WEF 有將此數據收錄於最新能源轉型指數報告中）。據該數據顯示，目前全球有超過 2,500GW 的專案（涵蓋再生能源、儲能，以及資料中心等大型新增用電負載）排在全球電網連接隊列中。
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最明顯的區域性專案卡關訊號出現在美國德州，德州電力可靠度委員會（Electric Reliability Council of Texas，ERCOT）正追蹤超過 438GW 的大型用電負載併網申請案，其中近 90% 來自資料中心。
面對這種時程錯配帶來的挑戰，各大雲端巨頭繞開以往慣用的再生能源購電協議（PPA），而直接押注於穩定的供電能力上，藉此繞開已經壅塞的公共電網排隊機制。
例如 Amazon 一方面收購一座鄰近核電設施園區，也透過雪佛龍（Chevron）名為「Project Kilby」的專案安排專屬天然氣發電供應，長期合作下供電規模將逐步提升至 2.67GW。至於 Google 已承諾部署多座小型模組化反應爐（SMR），預計於 2030 年左右開始供電。此外，微軟則簽署一份為期 20 年的協議，支持一座核電機組重新啟用，目標於 2028 年投入運轉。
當前電網結合多種發電來源，太陽能與儲能將占 58% 新增發電量
事實上，雲端巨頭並不會一面倒的完全避開 PPA 模式，而會視狀況採兩手策略，儘管透過購買再生能源來抵銷碳排放的做法一直存在爭議。其中，Google 已同意購買阿肯色州（Arkansas）「Steel River Energy Center」太陽能發電廠計畫的全部電力產出，以抵銷其化石燃料所造成的碳排放。該計畫預計在 2029 年正式投入營運，待專案完工後，太陽能發電容量將從初期的 1.6GW 提升至 2.5GW，儲能容量也將從 2GWh 增加至 2.9GWh。此次合作採用的是 VPPA 虛擬購電協議，亦即 Google 將以固定價格支付該專案所生產的電力費用，但實際上並不接收這些電力。
由於資料中心需要持續不間斷供電，因此通常無法直接依賴間歇性的再生能源。因此，大多數資料中心都是接入電網供電，以確保供電不中斷。電網本身結合了天然氣、再生能源、燃煤與核能等多種發電來源，並搭配現場電源設備（多半是燃氣渦輪機與燃氣引擎）提供持續供電。因此，Google 仍依靠傳統電網為資料中心供電。
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隨著科技巨頭的用電量快速攀升，一些公司也坦言，要維持原有的潔淨能源承諾正變得愈來愈困難。Google 在其 2026 年環境報告中表示，要實現其雄心勃勃因應氣候變遷的「登月計畫」，難度正持續增加。
根據美國能源資訊管理局（Energy Information Administration，EIA）的預測，到了 2050 年，美國整體電力需求將增加 25% 至 50%。其中，Google 表示，其用電量在 2025 年創下歷史新高，大幅增加 37%；而微軟的用電量則成長了 24%。不斷成長的電力需求，正帶動 Steel River 等大型專案的發展。
再生能源倡議人士表示，在 2026 年至 2030 年間，太陽能與儲能將占所有新增發電裝置容量的 58%，這是因為它們比起其他發電方式的建設速度更快、成本也更低。
2030 全球再生能源增加 60%，發揮能源與 AI 相互賦能之雙重效益
根據 IEA 的預測，到 2030 年，全球來自再生能源的發電量將增加 60%，占全球總發電量的 45%。然而，市場研究與顧問公司 Wood Mackenzie 歐洲電力與再生能源研究總監 Peter Osbaldstone 認為，如何將這些具有間歇性的電力供應整合到電力市場中，已然成為當前急迫待解的難題之一。而且這樣的整合壓力會進一步轉化為價格壓力，這會削弱投資的經濟效益，使支持去碳化電力組合的過程變得更加困難，也讓政府必須承擔更高的成本。
隨著 AI 帶動的電力需求持續成長，市場觀察人士正將目光投向化石燃料，以突破當前的能源瓶頸。創投公司 Norrsken 合夥人 Agate Freimane 表示，重新啟用化石燃料能源只是協助 AI 順利推展的「短期權宜之計」，但從長遠來看，再生能源才是唯一能夠勝出的道路。
有識之士認為，AI 也可能成為打造更智慧儲能系統的關鍵推動力量，使儲能管理更加高效。根據 IEA 一份報告指出，AI 驅動的資料分析可改善規劃、專案設計以及即時營運決策，進而降低燃料消耗、減少二氧化碳排放，並延長設備資產的使用壽命。
歐盟執委會正寄望於這樣的效益，並將其概括為所謂的「能源賦能 AI」、「AI 賦能能源」的雙重潛力，希望能在整個能源系統中發揮作用。歐盟執委會發言人表示，即將發布的能源領域數位化與 AI 發展路線圖，將「加速能源產業導入數位化與 AI，同時提升能源效率及整體系統的可靠性。
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