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AI發展的隱憂：驚人的耗電量正加速全球資源緊繃
人工智慧（AI）的浪潮席捲全球，從自動駕駛到醫療診斷，AI 的應用無所不在。然而，這項技術的快速發展背後，卻隱藏著一個令人擔憂的問題：AI 運算需要消耗大量的電力和資源，對全球的能源供應和環境保護構成嚴峻挑戰。本文將深入探討 AI 發展對能源和資源的驚人需求，以及我們必須面對的潛在危機。
AI 運算：一隻潛藏的「耗電怪獸」
OpenAI 執行長 Sam Altman 曾提出一個驚人的計畫：在 2033 年前打造高達 250GW 的計算能力。這個數字相當於一個中型國家的總用電量，足以供應整個印度 15 億人口的需求。更令人擔憂的是，如果這個計畫成真，其碳排放量將超過石油巨頭埃克森美孚的兩倍，成為全球最大的企業級排放源。
為了支撐 250GW 的運算能力，需要 6,000 萬顆 GPU。按照 GPU 兩年一換代的經濟壽命計算，OpenAI 每年需要採購 3,000 萬顆 GPU 才能維持運作。如此龐大的需求，不僅對 GPU 供應鏈造成巨大壓力，也加速了稀土、金屬等關鍵資源的消耗。
全球大型雲端服務供應商，如 Microsoft Azure、Amazon AWS 與 Google Cloud，正以前所未有的規模擴建資料中心。這些資料中心需要全年無休地運算，以支持 AI 訓練與推論等核心任務，使得資料中心的用電量呈現陡峭的成長曲線。
半導體供應鏈：資源壓力的另一個來源
AI 晶片需求的爆炸性成長，帶動了全球半導體供應鏈的擴張。以台積電為例，Fab 25 單廠的用電量就需至少 1GW，可支撐約 75 萬戶台灣家庭；每日用水量約 10 萬公噸，相當於近 20 萬名台中市民的日常用水。
除了水電消耗，先進製程所需的化學物質也引發了人們對健康與環境的疑慮。GPU 製造所需的稀土、金屬、超純水與能源，都對地球提出了更高的負荷。
AI 擴張：重塑全球能源版圖
隨著美國、中國、歐洲與東南亞等市場相繼投入 AI 基礎建設，科技競爭也逐漸演變成能源與資源競賽。AI 用電增長速度可能在未來十年內超過再生能源新增速度，電力供需缺口、區域性停電風險與電網負載問題將成為新常態。
各國政府也開始重新檢視資料中心與半導體廠的環評與電力分配
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