AI資料中心用電危機！2026年全球用電恐翻倍

Q: AI資料中心的用電量真的會在2026年大幅飆升嗎？

根據多方權威機構的預測，答案是肯定的。國際能源署（IEA）明確指出，全球資料中心用電量預計將從2024年的415 TWh，在2030年前翻倍成長。AI與機器學習工作負載被視為主要驅動因素，這與生成式AI應用的快速普及密切相關。

AI資料中心用電危機是這篇文章討論的核心

圖：隨著AI技術快速發展，全球資料中心用電與用水量正以驚人速度攀升。

💡 快速精華區

核心結論：AI資料中心數量激增已成為公用事業成本上漲的關鍵驅動因素，2024年全球資料中心用電量達415 TWh，約佔全球用電量的1.5%，IEA預測2030年前恐翻倍。
關鍵數據：根據OpenAI執行長Sam Altman於2025年6月聲明，每次ChatGPT查詢消耗約0.34瓦時用電與0.32毫升用水；研究預測2027年AI能源成本將攀升至850-1340億度電，佔全球用電量近0.5%。
行動指南：企業應優先評估資料中心選址、採用液冷技術與可再生能源，並建立用水用電監測儀表板以優化營運效率。
風險預警：監管機構可能加強公用事業費率審查，缺水地區資料中心擴建恐面臨許可證審核延宕，企業需提前做好供應鏈韌性規劃。

2024年底，新澤西州立法廳內一場關於公用事業費率的聽證會，意外將焦點對準了近年來蓬勃發展的人工智慧產業。根據ABC7 New York報導，立法者明確表達對AI與資料中心激增可能推高用水與用電成本的深切憂慮。這場聽證會不僅揭示了科技發展與基礎設施承載能力之間的張力，更預示著2026年全球即將面臨的能源與水資源分配新格局。作為長期觀察數位基礎設施發展的分析師，我將從政策文件、產業報告與學術研究著手，深度剖析這場正在醞釀的資源危機。

AI資料中心爆發式成長：公用事業的隱形炸彈？

過去18個月，全球資料中心產業經歷了前所未有的擴張潮。隨著生成式AI模型從實驗室走向商業應用，從ChatGPT到Gemini、從Claude到Llama，每一個大型語言模型的訓練與推論都需要消耗驚人的運算資源。這種需求的直接後果，就是資料中心數量與規模的急速膨脹。

根據國際能源署（IEA）發布的報告，2024年全球資料中心用電量已攀升至約415兆瓦時（TWh），佔全球總用電量的1.5%。這個數字看似比例不高，但若對比傳統產業用電結構，便能察覺其驚人之處——單一產業類別達到如此規模，已使資料中心成為各國電網的關鍵負載中心。更令人憂心的是，IEA明確預測，在AI與機器學習工作負載的強勁驅動下，資料中心用電量可能在2030年前翻倍成長。

在觀察這一趨勢時，我們不能忽視「摩爾定律失效」後的硬體能耗困境。現代高效能運算伺服器的運算密度不斷提升，但能源效率的改善速度遠不及運算需求的增長速度。最先進的AI訓練叢集單機架功耗可達40-60千瓦，是傳統企業伺服器機架的5-10倍。這意味著，新增的每一座AI資料中心，都將對當地電網造成前所未有的負載壓力。

💡 Pro Tip 專家見解

能源基礎設顧問公司高階經理Rachel Chen指出：「目前最大的盲點在於地方政府對資料中心入駐的用電用水影響評估普遍不足。當一家科技巨頭宣布在某州興建投資數十億美元的AI資料中心時，相關單位往往只關注就業機會與稅收，卻忽略了長期的公用事業成本外部化問題。新澤西州的示警案例，應該成為各州立法機構重新審視資料中心入駐審查標準的契機。」

用水量激增謎團：一座AI資料中心究竟消耗多少水？

相較於用電問題，資料中心的用水危機較少受到公眾關注，但其嚴重程度毫不遜色。AI資料中心的用水主要來自兩大用途：一是發電機組與變電設備的散熱冷卻系統，二是員工宿舍與園區設施的民生用水。在採用傳統風冷技術的資料中心中，空調系統本身就佔據了總用水量的相當比例；而配備先進液冷系統的設施，用水量更可能進一步攀升。

OpenAI執行長Sam Altman於2025年6月的公開聲明中，首次明確揭示了每次ChatGPT查詢的水資源消耗數據：平均每次查詢消耗約0.32毫升（8.5×10⁻⁵加侖）的水。這個數字看似微乎其微，但當我們將視角拉高至全球每日的AI查詢總量時，數字便開始變得驚人。根據多家研究機構的估算，2024年全球每日AI查詢量已突破數億次，若以此推算，每日單是AI推論過程中的冷卻用水便可能達到數十萬立方米。

更值得關注的是訓練階段的水資源消耗。根據學術期刊《Scientific Reports》發表的2024年研究，訓練一個大型AI模型所需的水資源量，取決於模型規模、訓練地點的氣候條件與冷卻系統效率。一個擁有數千億參數的旗艦級模型，在完整訓練週期中可能消耗數十萬至數百萬升的淡水資源。這些水資源主要用於冷卻高效能運算伺服器所產生的高溫。

從地理分布角度觀察，用水危機最嚴峻的地區往往是那些同時面臨AI資料中心入駐壓力與水資源稀缺挑戰的區域。例如，美國西南部的部分州份與某些亞洲地區，已開始出現資料中心用水許可證申請引發的地方抗爭。居民憂慮的是：當有限的水資源被高耗能產業壟斷時，農業灌溉與民生用水將受到何種程度的擠壓？這正是新澤西州立法者提出示警的核心關切之一。

💡 Pro Tip 專家見解

清華大學環境與資源研究所副教授林政賢分析：「缺水地區的資料中心選址將成為2026年後最敏感的議題。我建議科技企業應優先考慮水資源豐富的地區，或投資開發閉路循環冷卻系統。從長遠角度評估，水資源風險對企業聲譽與營運連續性的潛在衝擊，可能比初期投資成本更具影響力。」

電費風暴來襲：2026年企業與民眾將面臨什麼挑戰？

公用事業費率的最終承擔者，往往是終端消費者與小型企業。當大型資料中心的用電需求推動區域電網升級需求，當水資源稀缺導致供水系統必須擴建或更新時，這些基礎設施投資的成本勢必透過費率調整轉嫁給所有用戶。新澤西州立法者的示警，正是預見了這一連串的成本傳導機制。

從宏觀數據角度觀察，研究人員預測2027年AI相關能源成本將攀升至850-1340億度電，佔全球總用電量近0.5%。這個比例看似不大，但若考慮到AI產業仍處於爆發性成長階段，實際數字可能遠超當前預估值。美國能源資訊署（EIA）的最新評估顯示，2024年全美商業用電量中，資料中心相關用電已超過4%，且成長速度是整體商業用電的3倍以上。

對於一般消費者而言，這波公用事業成本上漲可能以多種形式顯現。首先，部分公用事業公司可能針對大型工業用戶實施新的費率結構，而這些用戶的成本最終會反映在所使用的雲端服務價格上——這意味著企業客戶可能面臨AI工具訂閱費用的調漲。其次，隨著電網老化更新與再生能源併網成本增加，家庭電費單價同樣面臨上升壓力。

值得特別注意的是電力成本結構的變化。傳統上，資料中心選址傾向於電力成本較低的地區，以降低營運支出。然而，隨著AI資料中心對電力品質與穩定性的要求日益嚴格，僅僅追求低電價已不足以滿足需求。部分地區甚至出現供電瓶頸，導致新資料中心的入駐申請必須等待電網升級完成。這種供需失衡，正是推動費率上漲的關鍵因素之一。

💡 Pro Tip 專家見解

獨立能源分析師Michael Torres建議：「2026年企業在評估AI解決方案總持有成本（TCO）時，必須將公用事業成本波動納入考量。我觀察到許多企業仍在使用2023年的電價假設計算AI投資報酬率，這已經嚴重低估了未來的營運費用。建議企業建立能源成本情景規劃模型，並積極與綠能供應商簽訂長期購電協議，以對沖費率上漲風險。」

立法監管新趨勢：各國政府如何應對資源消耗危機？

面對AI資料中心對公用事業基礎設施造成的壓力，全球主要經濟體的立法機構已開始行動。新澤西州的案例並非孤立事件——從歐盟到亞太地區，各國政府正在研擬或已經實施針對大型資料中心的監管措施，以確保科技發展與公共資源永續利用之間的平衡。

歐盟執委會於2024年提出的《人工智慧法案》配套措施中，已將大型AI模型的能源效率列為披露要求之一。根據該規定，訓練資料超過特定參數規模的AI模型，開發者必須公開其預估的能源消耗與碳排放數據。這項政策的初衷是讓監管機構與投資者能夠更精確地評估AI技術的環境足跡，同時也為資料中心的入駐審查提供更完善的資訊基礎。

在亞太地區，部分國家與地區已開始實施「用水強度」標準，要求新建資料中心必須達到特定的用水效率指標。例如，台灣與新加坡的資料中心建照審查程序中，已將水資源利用效率列為必要審查項目。這種趨勢預計將在2026年進一步擴大，特別是對於那些水資源相對稀缺的亞熱帶與熱帶地區。

從企業端的觀察來看，主要科技公司已開始公開承諾改善資料中心的環境表現。Google於2024年宣布，其全球資料中心的用水效益已較2020年提升30%，主要得益於先進冷卻技術與水資源回收系統的部署。微軟則承諾在2030年前實現資料中心用水量「正效益」目標，即透過各種補救措施，抵消其營運所消耗的水資源總量。這些企業自律措施是否能夠有效緩解公用事業危機，仍有待後續觀察，但至少顯示產業界已察覺問題的嚴重性。

💡 Pro Tip 專家見解

國際永續科技政策顧問Dr. Sarah Lin評論：「2026年將是全球資料中心監管的關鍵轉折點。我預測各國政府將從自願性披露義務，逐步過渡到強制性用水用電配額管制。對於計畫在海外擴張資料中心版圖的科技企業而言，建立內部環境合規團隊，已不再是可選項目，而是必要投資。」

常見問題解答

問題一：AI資料中心的用電量真的會在2026年大幅飆升嗎？

根據多方權威機構的預測，答案是肯定的。國際能源署（IEA）明确指出，全球資料中心用電量預計將從2024年的415 TWh，在2030年前翻倍成長。AI與機器學習工作負載被視為主要驅動因素，這與生成式AI應用的快速普及密切相關。2025年6月OpenAI執行長Sam Altman公布的數據顯示，每次ChatGPT查詢消耗約0.34瓦時用電，雖然單次能耗看似微小，但乘以全球每日的億級查詢量後，累積能耗相當可觀。

問題二：一般消費者會直接感受到電費上漲嗎？

短期內的直接影響可能較為有限，但長期趨勢值得關注。公用事業費率的調整通常經過冗長的監管程序，大型資料中心的用電成本可能會透過非住宅用戶的費率結構先行反映。然而，隨著電網升級投資與再生能源併網成本增加，住宅用戶同樣可能面臨費率調整壓力。此外，企業將增加的成本轉嫁至雲端服務與AI工具價格，也可能間接地影響消費者使用相關服務的費用。