張凱鈞/綠色AI算力聯盟會長
AI正以驚人的速度改變世界，各類生成式AI應用，已深刻融入我們的工作與生活。然而這場科技革命背後的「隱形成本」—能源與水資源的巨大消耗，正在逐漸影響大眾的生活。根據美國近年發展經驗，正是一面鏡子，提醒台灣高喊「AI國家隊」口號的同時，是否真的已經做好準備。
美國正經歷一場電價飆升的完美風暴。根據美國能源部數據，全美家用住宅電價較去年同期上漲約7%，與五年前相比更高出32%。在生活成本全面攀升的背景下，用電成本持續上升壓縮到了生活預算。推動這波電費漲勢的原因相當複雜，但主要集中在三個面向，老舊電網無法承載爆量用電需求，輸電「塞車」迫使調度更昂貴、效率更低的備用電力。此外2023年美國各地數據中心用電已占全國總電力的4%，預計2028年將攀升至12%。新增輸電線路、冷卻系統與設備投資的成本最終被轉嫁給消費者。且近年來極端氣候更導致酷熱和酷寒的氣候產生，這也對電網造成更嚴峻的考驗、此外電動車的普及，以及更加全面數位化的家電設備的使用，都進一步拉高整體用電需求。
OpenAI也進一步指出，單次ChatGPT問答約耗電0.34瓦時、用水0.322毫升；Google則表示Gemini單次問答耗電0.24瓦時、用水0.23毫升，僅相當於微波爐啟動1秒的耗電量。袋當全球用戶每天發出數百億次提問時，這個總量便成為驚人的壓力。國際能源機構（IEA）的數據顯示，到2030年，全球資料中心耗電量將超過945太瓦時，等同於日本全國的用電量，AI的工作負載就是推動此增長的主要動力。
台灣同樣推動AI產業發展，但台灣是否有足夠的能源與水資源支撐，值得深思。台灣長期依賴進口化石燃料，能源自主率不足；且老舊電網的負載能力有限，每逢夏季尖峰用電便亮起警訊。若未同步強化電網與儲能系統，大規模AI數據中心的加入將與工業用電、民生用電形成競爭，恐加劇供電不穩風險。並且台灣也是水資源敏感地區，降雨分布不均、乾旱頻繁。資料中心的冷卻需求極高，若缺乏再生水與節水技術，將可能衝擊民生、農業與傳統產業用水的平衡。
今日賴政府高喊「AI國家隊」與「智慧島嶼」，但能源使用與水資源規劃卻缺乏公開數據與具體評估與討論。若基礎建設與資源規劃未跟上，台灣的AI發展最終恐將淪為空談。
