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人工智慧（AI）的快速發展正在改變我們的生活，但其背後潛藏的能源消耗問題也日益突出。最新研究指出，AI 的電力需求正以驚人的速度增長，預計在 2025 年底可能超越比特幣挖礦，並佔全球資料中心總耗電量近一半。這不僅對能源供應構成挑戰，也引發了對環境影響的深刻擔憂。我們需要正視 AI 發展帶來的能源問題，並積極尋找解決方案，以實現可持續的 AI 發展。
AI 耗電量激增：主要原因與影響
AI 模型，尤其是大型語言模型，需要大量的計算資源進行訓練和運行。這些計算密集型的任務需要消耗大量的電力。此外，AI 專用晶片（如 NVIDIA 和 AMD 的 AI 加速器）的功耗也相當可觀。
資料中心是 AI 模型運行的主要場所。隨著 AI 耗電量的增加，資料中心的能源需求也隨之上升，可能導致能源供應緊張、營運成本增加，以及碳排放量增加等問題。
CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）是一種先進的封裝技術，能夠將處理器和高頻寬記憶體整合在單一封裝中，提升 AI 加速器的效能。然而，CoWoS 的生產過程也需要消耗大量的能源。
其他延伸主題
除了 NVIDIA 和 AMD，其他公司使用台積電 CoWoS 產能製造的 AI 設備也需要大量的電力。此外，AI 模型的規模持續擴大，也進一步推升了能源需求。
相關實例
研究預估，僅 NVIDIA 和 AMD 的 AI 系統在 2025 年的電力需求可達 5.3 吉瓦。若納入其他公司，總電力需求可能達到 9.4 吉瓦，全年耗電量 46 至 82 兆瓦時，相當於瑞士、奧地利或芬蘭的年度用電量。
優勢和劣勢的影響分析
優勢：AI 技術的發展能夠推動各個領域的創新，提高生產效率，並改善人們的生活品質。
劣勢：AI 耗電量激增可能導致能源供應緊張、環境污染加劇，以及對社會公平造成影響。
深入分析前景與未來動向
儘管 AI 的能源胃口仍在增長，但技術創新也可能降低計算和能源成本。例如，中國 DeepSeek 推出的 R1 模型聲稱以較低階硬件和創新軟件達到與 ChatGPT 相當的效能。此外，制定更嚴格的監管要求，強制企業公開 AI 能源消耗資訊，也有助於更好地評估 AI 發展對環境的影響。
常見問題QA
可以透過優化 AI 演算法、開發更節能的硬體、採用更高效的資料中心冷卻技術等方式來降低 AI 的耗電量。
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