AI用電經部尚未正式評估 揭外商資料中心年耗8億電

王玉樹
人工智慧(AI)被形容為「吃電怪獸」，主掌國內產業與電力的經濟部目前直言評估用電成長有難度，但一座外商資料中心一年就要耗掉8.4億度電。(圖／Freepik)
人工智慧(AI)被形容為「吃電怪獸」，主掌國內產業與電力的經濟部目前直言評估用電成長有難度，但一座外商資料中心一年就要耗掉8.4億度電。(圖／Freepik)

人工智慧(AI)被形容為「吃電怪獸」，對於國內用電衝擊才要開始，主掌國內產業與電力的經濟部，以「目前並不大」來形容國內AI用電量。但也坦承，現在確實沒有企業實際使用AI數據可做推估，加上半導體業生產是營業機密， 沒辦法單獨估算國內AI用電成長，目前尚未有評估數字。

根據國際上蘇格蘭數據中心公司DataVita創辦人奎恩說法，一台傳統伺服器的標準機櫃耗電量約4瓩，而 AI伺服器機櫃是其20倍。而一個資料中心內，可能有上百或上千組的伺服器及機櫃，可見耗電量之可怕。

經濟部能源署副署長李君禮說明，評估國內AI用電主要兩個部分來 ，一個是AI晶片製造，隨晶片需求增加，晶圓廠未來勢必會擴廠，另外一塊就是資料中心。「目前AI在台灣的用電量，並不算大。」

生成式 AI 共分為訓練、微調與推論(查詢服務)三階段，台電表示， 根據微軟發布的數據，參數量高達 1750 億個的 ChatGPT模型，訓練一次的用電量約 128 萬度。而ChatGPT 每天要回應的提問高達約 2 億個，消耗約 56 萬度電。Google Gemini 目前每天的提問量約 4 千萬個，用電量推估為 11 萬度電，用電很可觀。

可是李君禮強調，台灣產業發展式 AI 方向，不同於 OpenAI 的ChatGPT 或是 Google 的 Gemini 這類通用性大型語言模型，多是在既有的推論模型，使用輕量化、小型化的 AI 模型，針對產業知識再加訓練，所以能源需求遠比國外少很多。

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若以單純提問資訊來說，產發署官員指出，回答一個問題，生成式AI搜尋耗電大概是Google的7倍。目前輝達(NVIDA)在台北研發中心有一個「台北一號」，大概一天的用電是1.6萬度，並不算多。可是大型外商資料中心，在台一座資料中心一天就要耗掉230萬度 ，一年就是接近8.4億度，耗電量就明顯很多。

不過大眾使用生成式 AI，例如 Chat GPT提問，資料送到美國去計算，耗的主要是美國的電。台電綜合研究所資通研究室主任陳以彥表示，台灣的生成式 AI 發展以企業應用為主，主要會使用 Llama 、TAIDE 等模型，參數量以70 億個來說，僅是ChatGPT的1750 億個參數的0.04％，差距相當大。預估台灣企業估訓練一次的用電量可控制在 10000度以內，微調一次則在 1000度以內。不管在做訓練或者做推論，耗量電都遠比大型語言模型少很多。

除資料中心，AI用電增長一大塊會來自 AI 各式半導體元件產程需求。陳以彥指出，包含台積電在內的半導體業，2019年佔台灣總用電量大概是8.4％左右，但到了2023年，已經增長到13.4％ 。

可預見未來，半導體的用電量一定是持續成長，只是其中AI 晶片占製程用電多少，涉及企業營業秘密，陳以彥說外界難以窺伺，這也是AI用電難以估算的地方。未來台電會密切注意國內外 AI 技術發展，與新電費開票系統（NBS）及智慧電表讀表系統（AMI）的用電數據，來做AI用電分析。

台電綜合研究所會先在今年下半年或明年， 啟動AI用電研究計畫。陳以彥說屆時就可以比較精確評估整個訓練過程用電情況，例如用H100 或者用A100這樣GPU(圖形處理器)，實際耗電量長甚麼樣子。

陳以彥總結台電綜研所初步評估，AI短期內國內耗電不會太大。而李君禮則是強調，長期電力負載預測，一定是靠經濟模型去做，現在確實沒有辦法特別把AI用電獨立分析出來。目前來講，也都沒有一個完整的企業實際使用狀況數據可以去推估。

可是李君禮提醒，AI不是只有耗能，它也可以運用在節能的服務上。像是讓企業更精確地管理生產流程和運營方式，提升能源利用效率。另外，AI 技術導入在能源管理上，也有助於減少產業的電力需求。更何況，生成式 AI 軟硬體業者，也都投入低能耗技術的發展，可望減緩用電的成長。

看未來台灣AI 發展能源消耗，產發署官員認為，不應朝向很耗電的巨大型或通用型的雲端平台服務走，而是除發展 AI 晶片和伺服器技術外，鎖定領域別的生成式 AI 應用來做，比較不耗費能源。

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