AI伺服器耗電問題：科技進步下的能源挑戰與解方

近年來，AI技術飛速發展，隨之而來的是伺服器的高電力消耗。經濟部能源署於2022年發布的報告指出，未來七年內台灣用電量的年均成長率預計為2.03%，但隨著經濟回溫及AI技術的推動，2024年至2027年的用電量增長率已上修至2.5%。預估到2030年，全國用電量將增加12%至13%。這一成長帶來了嚴峻的能源挑戰。

學者指出，當前全球正處於一場「軍備競賽」，各大企業爭相擴大運算量以推動AI技術發展。為了應對這種趨勢，未來需要更嚴謹的法規來管理電力消耗，防止過度依賴高耗電的伺服器運作。

DATAYOO創辦人吳君孝（Shaw Wu）分享了兩種應對電力消耗的策略：第一種是集中建立大型資料中心，統一提供算力；第二種是「邊緣運算」（Edge computing），將算力分散到不同區域或設備，實現分散式計算。這樣一來，單一地區的運算耗電壓力就能顯著減少。

吳君孝也特別強調，AI的發展不應只關注算力，更應著眼於技術與算法的創新。他建議，企業不必將所有算力集中在本地，而是可透過全球化合作，如台灣研發AI技術，將算力分散到其他國家，以降低本地的能源壓力。

此外，企業應配合政府的相關政策，將部分算力需求轉為外購，並且進行長期規劃，這樣才能在迎接AI浪潮的同時，實現技術發展與環境保護的雙贏局面。

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