AI吃電怪獸1|數據中心太耗電台灣扛得住嗎? 專家點出關鍵在供電品質

AI吃電怪獸1|數據中心太耗電台灣扛得住嗎? 專家點出關鍵在供電品質

2024/07/18 14:46

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【記者吳珍儀/台北報導】全球迎接AI爆發期,數據中心的投資建置也成為熱門話題,但因AI相當耗電,甚至被形容是吃電怪獸,隨著國際大廠紛紛宣布要在台設置數據中心,恐加深台灣在供電上的負擔,《知新聞》彙整經濟部、國際數據以及專家看法,帶讀者了解在AI時代來臨下,台灣要如何因應電力供需問題。

AI成為吃電怪獸,未來對於台灣的電力供應將帶來考驗。翻攝Pixabay圖庫

AI數據中心消耗多少電力?

AI有多耗電?根據經濟部本周一公布最新的「2023年度全國電力資源供需報告」考量經濟情勢和5月公布的今年GDP成長率預估值為3.94%,以及未來AI科技潮帶動的半導體產業擴廠、電動車推動政策等因素,推估2024~2028年全國電力需求年均成長率約2.5%。

其中,AI科技的用電需求預估從2023年的24萬瓩增加至2028年的224萬瓩,增加200萬瓩,成長高達8倍,其後在AI穩定應用趨勢下,預估2024~2033年全國電力需求年均成長率約為2.8%,顯示AI的確會造成用電量明顯增加。

根據國際能源機構的資料,每次使用ChatGPT查詢需要2.9瓦時電力,相比Google搜尋僅需要0.3瓦時,耗電約是Google搜尋的9.7倍。高盛則估計2023~2030年,AI資料中心的電力需求將成長160%。以2022年為例,來自資料中心的美國電力需求僅佔3%,但到2030年將增加至8%,需求複合年成長率為2.4%。

AI用電大增讓核電成為主要選擇之一

若根據國際能源總署(IEA)發布的報告顯示,全球數據中心的用電量到2026年將超過1兆度(1000TWh),相當於日本1年的用電量水準,意味數據中心的能源需求將超過一些經濟大國的總用電量。

在AI用電量大增下,為因應電力需求,科技大廠積極投資綠能之外,核能也成為主要選擇,Luminous Asset Management香港首席投資總監陳彥甫認為,核能因為科技業大舉投資AI又重新受到重視,因為數據中心的用電量很大,且必須24小時不間斷用電,核能是相當適合的,因為「太陽能板遇到晚上怎麼辦?數據中心不可能晚上就不開」。

以亞馬遜為例,雖然是綠色能源擁護者,但為了因應AI耗能大幅增加,以及再生能源不穩定性,之前以6.5億美元(約210億台幣)購馬 Cumulus 資料中心園區後,根據10年的購電協議(PPA),將由園區核電廠為資料中心提供電力,在電力供應無虞後,亞馬遜預計10年內至少在園區新建15座新資料中心,以訓練運行生成式AI的高耗電GPU與加速器。

AI數據中心需要「穩定的電」

經濟部長郭智輝之前也坦承,2025年至2028年是AI應用爆發期,盤點台灣電力,至2025年底仍可支撐5至6家國際大廠來台設置AI數據中心,會優先考慮增加光電,不過,究竟台灣電力夠不夠支撐AI數據中心設置?如果沒有核電支援,光靠光電等再生能源以及既有的燃氣機組設備投資,能負荷未來的數據中心龐大用電量嗎?

在針對未來AI用電需求的電力規劃,經濟部表示,需要3個及時建設,包含新機組建設、電網(變電所)更新建設與儲能系統建設,以確保供電穩定、滿足用電需求;經濟部估2026年再生能源佔比可達20%目標,除了風力及光電,也會開發地熱等能源,至於天然氣發電未來10年燃氣機組淨增加1786萬瓩,但經濟部在電力開發規劃卻將不確定的機組都列入供電時程,也讓未來能否解決AI用電需求,受到質疑。

綠色經濟研究中心副研究員陳中舜認為,AI數據中心的用電計算非常複雜,規模大小各有不同,目前還沒有廠商真的來台設廠,與其要估算台灣未來電力供應扛不扛得住,他直言「電夠不夠是一回事,電力品質好不好才是癥結點」,後者可以視為AI數據中心供應電力的真正問題。

陳中舜說,AI中心需要的是「穩定的電」,大家擔心的是,現在政府主力發展重心是再生能源,不可控因素很多,未來可能都會影響到供電品質。

事實上,台電總會說「不缺電」,且台灣在電力投資也以硬體居多,即使台灣不缺電,但平常動輒就發生跳電事件,如果無法維持穩定的供電,對AI數據中心發展也相對不利。

AI熱潮帶動科技大廠紛紛投入興建數據中心,為解決電力需求,核電成為主要解方。照片來源:法新社

台灣電力供應存在信賴度問題

根據熟悉台電運作的人士指出,外界常說台灣缺電,或許比較好的說法是供電不穩,儘管造成供電不穩的肇因很多,但若就信賴產業的觀點來看,台灣電力本身就存在有信賴度的問題。

儘管目前台灣再生能源發電量僅佔10%左右,但台電之前宣稱,春節期間風光發電滲透率達到破紀錄的52%,看似在發展綠能產業大有進展,然而若依照當下水準,可能已造成饋線電壓過高、逆送電等問題,埋下配電網設備潛藏故障的風險。

又因為電網導入ICT技術不足,目前有待解決的問體還包括電網設備狀態即時監視、配電網設備隱藏性故障盤點、饋線電壓過高肇因分析等。這些問題若無法仔細診斷出來,沒有搭配即時監視(例如導入數位分身),未能揪出設備隱藏性故障的肇因,就像不定時炸彈ㄧ般,隨時都可能發生跳電,讓供電品質大打折扣。

綜合以上原因,也可以說明現在發生的區處轄區跳電,大部分都是設備壽命年限未到,卻容易發生故障的問題。也有專家認為,目前設備故障導致小區域停電問題,可能跟綠能滲透率高的區域,區域末端電壓過高,導致配電設備有隱藏性故障問題,才會發生設備壽命年限未到,卻容易故障有關。

隨著愈來愈多科技大廠來台設置AI數據中心,考驗台電的供電品質。資料照片吳珍儀攝

台灣發展AI卻反其道而行關閉核電

在供電品質方面,另一個是保護電驛設定的問題,專家表示,因為沒有通盤檢討,配電末端電壓過高,造成電力搖擺問題,沒有模擬分析驗證,或是重新調校電驛設定,也會造成電力供應出問題,例如2022年的303大停電就與此有關。

隨著AI蓬勃發展對電力需求大增,愈來愈多國家認為,核電可能是解決AI用電大增的最佳解方,陳中舜表示,核電在一天供電的電力品質基本上都是一樣,如果重啟核電運作,時時刻刻都是百分之百運轉,與AI數據中心24小時運作的訴求是一致的。

此外,若是以價錢來看,台灣電價相對全球來說相當便宜,但再生能源在台灣單價卻非常高,原因在於土地取得等問題,至於郭智輝提到的光電,雖然中國、澳洲、美國甚至德國等國家,太陽光電相對非常便宜,但與台灣地理條件較相近的日本、韓國,後來也都重新推動核能發展,相較之下,台灣卻將核電廠關掉,在AI發展策略上似乎是反其道而行。

出版:07:30

更新:14:46

文章來源:https://www.knews.com.tw/news/2E6DC3C3E1E30480CDC4EE3AA1BD92B0

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