面對AI基礎建設快速發展與淨零排放目標壓力，能源產業正處於轉型關鍵期。工研院今（3）日上午於臺大醫院國際會議中心舉辦「眺望2026產業發展趨勢研討會」之「能源 x AI 建設」場次，聚焦AI基礎設施擴張帶動的電力需求與能源挑戰，並從國際趨勢、產業動態與商業模式探討能源效率、綠電與電力系統的創新機會。以下是各議題摘要與講者觀點：
AI建設創造了大量用電需求，促使能源產品需求大增，全球2030年CAGR可達8.6%，能效、電源、電力設備產業有機會搶占全球擴大的新商機。
工研院產科國際所研究副總監王孟傑進行「AI建設擴大下的能源產業新機會與挑戰」專題演講時表示，AI的應用發展已成為疫後經濟的新成長動力，也帶動超大型資料中心的快速佈局。然而，AI資料中心已成為了超過100ＭＷ等級的吃電怪獸，也使得各國重新評估國內電力供需問題。
依國際能源署（IEA）預測，全球資料中心的電力需求到2030年將成長超過一倍，達到約945 TWh，這個數字略高於當前日本全國的總用電量。AI是此成長背後最強勁的驅動力，其中專為AI優化的資料中心電力需求，預計到2030年將成長超過四倍。
這股電力需求的浪潮正引發新的能源產業商機。由於能源效率的提升，美國、歐洲等先進國家的電力需求長期處於持平甚至下降的狀態。AI的崛起徹底逆轉了這一趨勢，科技巨頭的選址條件也由「市場優先」、「光纖優先」的現狀，逐漸朝具備完善基礎建設的方向發展。這使得能源部門相關產業找到新的成長軌道。
AI處理器極高的功率密度，已不滿足於傳統的氣冷技術效率，促成液冷市場的快速增長外，LNG冷源也成為重要資源；為了實現永續發展目標並鎖定長期穩定的能源價格，建設AI資料中心的科技巨頭已成為透過PPA或自行投資新電廠，成為全球新增乾淨發電設備的新驅動力；為提供AI資料中心全年無休的穩定電力，各式儲能系統與先進電力設備成為不可或缺的能源技術。估計2025年全球資料中心帶動廠內能源相關設備市場達419億美元，2030則可達633億美元的規模，CAGR可達8.6%。
另一方面，資料中心投資具備國際地緣政治之特性，因應市場化需求而造成過度集中的現象，也使得電力公共事業面臨極大的挑戰。這不僅僅是漸進式的增長，而是一場典範轉移：習慣於管理平緩需求的電業和電網規劃者，如今必須應對由單一產業驅動的指數級增長曲線，加上淨零減碳的需求仍在，使得電力產業與資料中心業者同步在減碳議題各自努力。
臺灣位於東亞島鏈的重要節點，近年在能源效率、乾淨能源、電力設施之政策與產業發展也有一定的成果。在快速成長的AI建設需求下，應運用各種能源產業之能量，以協助建設新的智慧數位基地，達到「數位X綠色雙轉型」的境界。
應用AI啟動「能源效率革命」，解決AI發展衍生的供電壓力，帶動「綠色AI」商機。
工研院產科國際所分析師李宏俊以「智慧賦能，淨零未來：AI驅動下一波的能源效率革命」為題指出，全球能源轉型路徑受到「國際社會對氣候行動的強烈政治承諾」以及「能源系統所面臨的結構性挑戰」兩股力量的驅動，一致認同提升能源效率是淨零轉型首要任務，並且訂定2021~2030年能源效率年均改善4%的目標。
然而，依據IEA近期發佈的研究報告，自2022年起，全球能源需求增速而經濟成長趨緩，2023年能源效率改善不僅未達4%，反而下降至1%，2024年亦同，遠低於COP28所設定的「能源效率倍增」目標。造成此落差的核心原因，在於全球能源消費模式的快速轉型，尤其是電力部門的需求激增。
此外，自生成式AI橫空出世，AI資料中心數量快速增加，也帶動AI電力需求急速攀升，參考IEA、相關智庫及AI業者對於AI衍生的電力需求，2024年全球資料中心用電量約占全球電力消耗的 1.5%，預期到2030年，佔比將達到3%左右。對全球電網基礎設施造成前所未有的壓力。在全球能源轉型的進程中，AI所帶來的能耗增長已成為一項不可忽視的挑戰。
然而，面對AI需求增加衍生對於能源挑戰，可利用「綠色AI」（Green AI）的雙向策略來應對：(1)將AI作為一個強大的工具，應用在其他產業實現更廣泛的節能效益；以及(2)從AI資料中心相關軟、硬體技術著手，降低其運算過程中的能源消耗與碳足跡。
隨著人工智慧應用發展，AI正悄悄地啟動「能源效率革命」，讓節能從企業的成本議題，躍升為可為企業帶來獲利的新藍海。依據WEF報告，超過75%受訪企業至少在一項業務功能中採用 AI，其中能源相關應用是成長最快的領域；市場調研Coherent MI推估，2025～2032年全球「人工智慧應用於能源領域」市場年均複合成長率預計達17.4%；Research and Markets推估，專注於 AI 節能工具的預計於 2024–2029 年間平均成長達 34.7%。
預期未來，AI將徹底顛覆照明、空調、動力設備等傳統產業的產品型態、產業結構以及商業行為。然而，AI整合能源效率也衍生跨域整合的屏障，誰能率先掌握「綠色AI」的技術壁壘，誰就能在這波「能源效率革命」中勝出。
AI資料中心用能需求快速提升，電力焦慮促使業者競相投資低碳電力，驅動光電、風電等綠能市場成長。
工研院產科國際所經理陳志洋以「算力爆發下的綠能爭奪戰：AI如何重塑再生能源新契機」為題分享，他表示，隨著AI資料中心進入超高算力時代，AI本身高功耗的運算需求也推動對綠電的巨大需求，促使資料中心加速採用零碳/低碳電力。AI與綠能的關係正逐漸由「能源消耗者」轉變為「能源優化者」，在競逐永續的未來中形成新的動態平衡。
預估到2035年，全球對電力的需求將因資料中心而新增超過300GW的發電裝置容量，其中天然氣因部署速度快且適合AI變動性電力需求，透過結合CCS的方式，短期成為資料中心日益常見的電力來源。中長期下，再生能源如光電、風電都將受益於此趨勢，未來十年資料中心投資的主要地點也將是綠電供應充足的地區。
在業者方面，多數全球大型AI資料中心業者如Amazon、Google、Meta、Microsoft等主動設定「淨零碳排」目標，並公開承諾在2030/2040年前達成。除了潔淨能源購電協議PPA屢創新高外，購電行為也明顯轉向在資料中心所在地區購買更多電力，而非僅僅追求全球總量匹配，「全時無碳能源（CFE 24/7）」的概念日益受到重視。
對台灣而言，隨著許多AI資料中心業者宣布投資台灣，AI究竟會成為能源負擔，還是推動綠電新契機？ 我國廠商可積極布局AI資料中心專用的綠電解決方案，掌握綠電產業的快速成長的市場機會。
算力熱潮推升電網壓力，AI資料中心以「高密度算力 × 高穩定電網」需求，驅動SST、儲能與微電網市場成長。
工研院產科國際所分析師黃雅琪以「從挑戰到商機：算力時代下驅動的電網與儲能新局」為題說明，AI掀起算力革命，資料中心成為全球用電成長的新引擎。然而電力系統升級耗時，業者亟需更即時且具彈性的替代方案。面對此變局，AI資料中心的能源思維從確保「電力品質」，進化為兼顧「能量調節」與「系統韌性」，使固態變壓器（SST）、儲能系統（ESS）與微電網（Microgrid）成為支撐新世代AI電力基礎設施的關鍵技術。
全球固態變壓器市場正處於萌芽階段，預估2030年規模約3.2億美元。SST以電力電子技術實現毫秒級穩壓，可有效應對GPU功率的瞬時波動，並具備高效、體積小與強化再生能源整合等優勢，AI資料中心可望成為SST率先落地的關鍵應用。目前產業Hitachi Energy、LS Electric、台達電子等大廠主導，新創公司如GridBridge與Amperesand亦積極投入，短期聚焦於示範與技術驗證。
2030年全球定置型儲能新增裝置量有機會突破560 GWh。AI資料中心對高可靠與綠電的需求，成為儲能市場新成長動能，包括Meta、Google與Microsoft等多家業者，均有導入儲能設置的案例。預期鋰電池仍為主流，但隨「全時無碳能源（CFE 24/7）」趨勢，長時間儲能重要性提升，再加上安全議題成為關注焦點，帶動液流電池與液化二氧化碳電池等新興技術機會浮現。
微電網可整合負載、再生能源、儲能及其他發電設備進行調度，並在電網故障時切換至「孤島模式」，確保營運不中斷，是提升韌性的關鍵解方。但須具備快速反應、智慧能源管理與多能源協調等功能，以平衡算力需求、供電穩定及電力成本。
對台灣而言，AI驅動的能源轉型浪潮，也為產業帶來新契機。憑藉在電力電子、儲能與能源管理的既有基礎，台灣廠商可藉由參與示範應用，尋求國際合作的切入點。
