AI競爭下半場是能源戰！金士懿博士：台灣要把晶片變成能源與算力優勢

文／金士懿博士（國立中興大學日韓綜合研究中心資深研究員）

全球人工智慧競爭正在換戰場。過去談AI，焦點集中在晶片、GPU、先進製程與大型語言模型，如今隨著資料中心快速擴張，電力已經從科技產業的後勤支援走向競爭核心。

國際能源署（IEA）最新評估，全球資料中心用電量將從2025年的約485 TWh增加到2030年的約950 TWh，接近一倍，其中AI資料中心的用電成長更快。AI發展到最後，仍然要回到一個最基本的物理條件：沒有能源，就沒有算力。

這場競爭可以用一句話概括：中國拼電力，美國拼算力。

中國的優勢在於規模。龐大的發電、電網、再生能源、核能與製造能力，讓能源可以向上支撐資料中心、AI與實體產業。美國則掌握高階GPU、尖端AI模型、科技巨頭與全球資本，當算力需求快速增加，資本開始反過來尋找天然氣、核能、SMR、地熱、儲能與新的電網建設。IEA的資料也顯示，美國與中國將是2030年前全球資料中心新增用電最主要的兩個市場。

因此，「中國拼電力、美國拼算力」並不是誰只發展其中一端，而是兩種不同的起點。中國從能源與基礎建設往算力走，美國從晶片、AI與資本往能源走，最後都在爭取把電力轉換成算力、再把算力轉換成產業的能力。

日本也已經看到這個變化。2025年日本經產省與總務省推動「Watt-Bit Collaboration」，直接把資料中心、電力與通訊基礎建設放在一起規劃。日本的思路很清楚，AI資料中心不能蓋完之後才找電，而要讓能源、電網、通訊與資料中心同步布局。這對台灣尤其重要，因為台灣正好站在晶片、能源與算力的交會點。

台灣已經掌握先進晶片、封裝、AI伺服器、散熱、電源供應與完整ICT供應鏈。現在真正要處理的，已經不只是「會不會缺電」，而是如何讓能源建設跟上AI與半導體的成長速度。

台灣其實並不是現在才開始尋找新能源。太陽光電、離岸風電之外，地熱、氫能、海洋能、儲能、微電網以及SMR新型核能，都已陸續投入研究與發展。甚至一般民眾相對陌生的壓縮空氣儲能（CAES），台電在2012年度研究成果中就已進行技術研究，後續研究也持續討論地下大型儲能的應用可能。這說明台灣並不缺乏新能源與新型儲能的研究基礎，真正需要加快的是從研究、驗證走向示範與產業化。

而且台灣現在已經開始面對新的電力結構。經濟部2026年最新十年電力供需規劃，已正式把AI資料中心、半導體擴廠納入2026至2035年的需求推估，預估用電年均成長約2.5%；同時也指出，隨著白天太陽光電增加，供電壓力已逐漸移向夜間尖峰，儲能、水力與可調度電源的重要性因此提高。

這正是台灣能源轉型下一階段的關鍵。問題已經不只是發多少電，而是什麼時間有電、能不能存下來、電網能不能送得到，以及能不能用得更有效率。

2026年台灣在APEC能源部長會議提出的二次能源轉型，也已經把方向放在「多元綠能、深度節能、科技儲能、強韌電網」，並與美國共同推動AI與能源相互促進的合作。這代表台灣的能源思維正在從單純增加綠電，逐步走向能源、電網與AI產業的整合。

台灣沒有中國廣大的土地與能源規模，也沒有美國科技巨頭與資本市場的條件，因此沒有必要複製任何一方。台灣真正具有優勢的，是把世界級半導體、ICT、電力電子、新能源與儲能技術接在一起。

晶片決定算力效率，能源決定算力規模，儲能與電網則決定能源能不能真正支撐算力。

中國正在把電力變成算力，美國正在用算力吸引能源，日本開始讓電力與資料中心同步布局。台灣下一階段需要做的，就是把已經累積多年的能源技術與世界級晶片優勢真正接起來，形成「晶片—能源—儲能—電網—算力」的新產業鏈。

台灣已經證明自己可以製造世界最先進的晶片。AI競爭進入下半場，真正需要跨出的下一步，是讓這些晶片背後需要的能源、儲能與算力，也成為台灣自己的產業優勢。