隨著AI(人工智慧)的進步，數據中心的建置如雨後春筍。資料中心存放AI運算的基礎設施，如伺服器、資料儲存硬碟和網路設備。這些數據中心不但是AI運算的核心，也支持從金融交易到社交媒體的各種服務。
數據中心的迅速擴張對電力供應構成了重大挑戰，以美國為例，目前預測到2030年數據中心的用電量將翻倍並將佔美國總用電量的9%，AI的用電需求增加，對AI相關的科技公司要執行降低碳排放也造成很大的困擾，今年8月微軟公司發佈其碳排放比2020年增加了30%。面對數據中心的增加，科技公司暨要解決用電問題，也要想辦法降低碳排。
AI用電需求增加，核電重新被納入考慮
為了滿足數據中心對能源的大量需求，傳統核能發電、小型核電廠和氫燃料電池等都是被考慮的選項。這些能源解決方案提供了減少化石燃料依賴和降低碳排放的可能性，同時也能提供穩定且可靠的電力來支持數據中心的運作。
甲骨文(Oracle)今年九月宣布為因應AI的需求，將建構用電需求超過1百萬(GW)瓩的數據中心，並且將建三座小型核反應爐(SMR)電廠來提供數據中心的用電。SMR可以提供穩定、可擴充又無碳排的電源，所以甲骨文選擇了SMR。同樣在今年九月，微軟與Constellation公司簽署20年的購電合約將買已關閉的三哩島核電廠1號機未來所發的電。三哩島核電廠2號機於1979年發生美國史上最大的核災，1號機於2019年因經濟因素提前除役，進行重啟程序後預計能於2028重新發電。
今年三月，亞馬遜(AWS)買了一個位於賓州的數據中心，這個數據中心的電力直接由鄰近的Susquehanna核電廠提供。除了核能發電，美國能源公司正在以近幾年來前所未有的速度積極規劃興建天然氣發電廠。由於再生能源的發展，一度被認為是日落西山的石化燃料發電（燃氣），因為AI等的用電需求增加，看來還有一段時間的好風景，只是還是要面對如何降低碳排放的問題。
解決用電問題可以進一步提高能源效率
解決資料中心的用電問題應該採取多種策略，除了加速電源開發，也可以進一步提高能源效率，例如改進硬體設計以降低能耗，使用先進的冷卻技術來減少冷卻系統的電力需求，以及實施伺服器虛擬化和其他軟體優化措施來提高運算效率。此外，資料中心的選址也應考慮到能源供應的可持續性，及考量到再生能源的可用性和對環境的影響。
總的來說，解決數據中心的用電問題需要多元化策略，包括採用清潔能源、提高能源效率和優化運作技術，這不僅是AI發展的挑戰，也是全球能源轉型和氣候變遷必須要面對的。
政府和產業界須借鏡國際經驗，加速能源和電網的改革
台灣的伺服器及相關硬體製造能力強，AI人才優質又不貴，吸引國際大廠(Google、亞馬遜、微軟和輝達…)相繼來台成立數據中心，使台灣成為全球雲端樞紐，不但讓台灣與國際社會更緊密結合，也加強台灣的重要性，同時為相關產業帶來商機及就業機會。但是和其他國家一樣，面對AI資料中心耗電的挑戰，政府和產業界也必須借鏡國際經驗，加速能源和電網的改革。
這包括提高資料中心的能效，增加電網的靈活性，以及改善電網分析和建模工具，以預測和適應資料中心的成長需求。微軟、亞馬遜、Google 相繼到愛爾蘭成立數據中心後，愛爾蘭的用電量快速成長，為了因應用電增加而面臨的供電問題，國營電力公司對數據中心的併網開始設定各種限制，包括優先考慮自發用電者。
台灣的電力產業受政府規範，解決數據中心供電問題需要政府超前佈署；甚至也可以像愛爾蘭一樣特許數據中心自蓋電廠，不但可以解決供電問題，也可以消除社會大眾對數據中心只是要來台灣享受便宜電價的疑慮。
