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因應AI高用電的趨勢，台灣須高度關注資料中心的「低碳能源使用」與「設備技術革新」。 （圖片來源：iStock）
全球數位化推動AI資料中心需求激增，已成為能源消耗與碳排熱點。面對國際能源轉型與企業淨零壓力趨勢下，資料中心的減碳轉型迫在眉睫。《RECCESSARY》推出「資料中心減碳戰」專題系列報導，從企業、技術、市場面，分析資料中心的脫碳解方與成長趨勢。
當人工智慧快速發展，推動資料中心的耗電量倍增，加上企業面臨淨零排放的壓力，現有能源基礎設施已難以支撐。人工智慧（AI）資料中心的能源體系將從傳統的集中式發電，轉變成分散式能源供應，帶動電力設備與架構的改變，AI正引領資料中心的能源革命。
趨勢1：AI用電量攀升，電力設備技術需升級
隨著AI資料中心規模的擴大，研調機構《DIGITIMES》分析師余佩儒指出，GPU晶片功耗正不斷攀高，單顆AI晶片功耗將超過2kW（瓩），AI資料中心用電需求將從MW（千瓩）進入GW（百萬瓩）級別，無論是OpenAI或Meta都可以看到相關布局，最快明年就會有GW等級的AI資料中心投入營運。
明年將正式進入GW等級AI資料中心時代。（圖片來源：Digitimes）
因應AI高用電的趨勢，台灣身為AI供應鏈重要成員，必須高度關注資料中心的「低碳能源使用」與「設備技術革新」。
散熱是資料中心的設計重點之一，由於資料中心的能源效率（PUE）規定已經愈來愈嚴格，過去主流的氣冷，逐漸轉向液冷；另一個則是「電源」，伺服器電源從過去的「in server（機櫃中電源）」，轉向獨立電源機櫃，可搭配電池備援模組（Backup Battery Unit，BBU），提供更穩定的供電。
為提升更高效的電力轉換過程，余佩儒指出，高壓直流電（800V DC）與固態變壓器 (SST)等電網級變革，將在兩三年後開始加快採用。
未來能源會走向無碳、更多元綠能供應。余佩儒認為，資料中心需要更穩定的電力供應，除了基本的風光選擇，現在基載型的低碳能源愈來愈重要，更將朝向資產共址（co-location）發展模式，指資料中心與發電廠設在同個地點，企業可直接取得電力，不需透過電網分配。
