AI能不能繼續擴張，最終可能不是取決於晶片或演算法，而是取決於一個更基礎的問題：「電從哪裡來？」。
Magnefy共同創辦人高子恆表示，若要支撐資料中心的成長速度，美國電力供應至少需再增加6到10倍，才能滿足AI運算所需的用電規模。能源議題也因此從過去的永續發展主軸，轉向成為AI時代基礎建設的核心戰場。
材料工程出身的高子恆，曾從事產品研發多年。近年他觀察到AI趨勢帶動的能源瓶頸，轉往史丹佛研究能源產業，並創辦Magnefy，聚焦數位孿生與高速磁性感應預警系統，協助監測變壓器、電網纜線等設備的效率與可靠度。
與台灣以台電為主要供應者不同，美國50州各分屬不同區域電網，發電、售電、配電分屬不同角色：有負責電力批發的業者，也有面向企業或一般住戶的零售業者，不同用戶類型的電力方案配置也不盡相同；各區域電網間仍須彼此協調連線，整體產業結構遠比台灣分散複雜。
高子恆指出，市場目前有兩大關鍵問題：第一是如何再增加能源；第二則是能源分配。
即使能源到位，仍須仰賴「電網」將電力送達居民用電與資料中心，而美國電網本身老化嚴重，正是分配環節最大的瓶頸。此外，全美超過70％的變壓器已超過25年可用年限，逼近或超過堪用上限；變壓器正是電力傳輸鏈中最關鍵的一環。問題不僅止於設備老舊。2020年新冠疫情後，變壓器等設備供應鏈嚴重積壓，損壞後往往供不應求。
資料中心與電網業者之間也存在明顯摩擦：用電需求龐大，但電網建設無法短時間跟上，牽涉資金負擔、環境影響評估、選址等法規與社會成本。
高子恆提到，資料中心與電網間的併網排隊機制（指新設施須排隊等待電網完成饋線容量評估與升級後，才能正式併網供電）已經延宕數年，導致許多新建計畫遲遲無法動工。
面對電網瓶頸，業界與監管機關正從法規與技術2個方向尋求突破：法規面上，過去多數州並未開放住戶或企業自行儲能、發電後回饋電網，如今已有十餘州鬆綁，讓「電網後端」（Behind the Meter）商業模式浮上檯面。
住戶可透過太陽能板搭配儲能電池，電價高峰時用自家儲電，離峰時充電，甚至回售多餘電力賺取收益，運作邏輯與特斯拉Powerwall的虛擬電廠（VPP）模式相近，商業與工廠用戶也開始跟進。
傳輸端則出現更根本的技術轉變。美國能源部重新評估高壓直流電（HVDC）作為長途輸電方案，取代自愛迪生時代延續至今的交流電系統，以降低長距離傳輸耗損。能源部已規畫橫跨中西部、南部到東部的HVDC走廊，同時搭配新型半導體材料製成的電力電子（Power Electronics）變壓器，效率遠優於傳統設備。
台電也將面臨同樣難題
高子恆表示，由於現有電網不可能一次全面汰換，未來20、30年變壓站將朝模組化（Modular）、可移動（Mobile）與可同時處理交直流電的混合式（Hybrid）方向發展，部分設施甚至可用貨車直接拖運部署。AI與機器學習也被導入電網後端，用於即時判讀供需落差，執行更精準的雙向配電調度。
外界對AI究竟需要多少額外電力仍有歧見，因電網跟進速度、資料中心自建發電能力不同。資料中心屬民間企業，調整彈性較高；電網業者多屬公營或受投資人監管，擴充速度相對受限。
高子恆認為，真正變數在於是否出現資料中心可直接採用的新型發電方式，因為單靠現有太陽能與風力仍不足以支撐AI耗電量。他也提到，AI運算效率提升有助於反向緩解效果，例如光學互連技術與新型晶片封裝散熱設計，能從晶片到伺服器層級降低用電需求。
發電端方面，小型模組化核能反應爐與地熱等過去因成本過高受限的技術，也隨創新逐漸具備經濟效益。更前瞻的討論甚至延伸到太空，部分業界人士構想將算力移至地球衛星，藉地球衛星全天候太陽能供電，將部分運算需求移至太空端，繞開地球能源限制。高子恆將這股跨領域投入形容為「all hands on deck」，意即產業正動用一切方式，避免資料中心擴張被地球能源供給卡住。
高子恆表示，20世紀最大的發明就是電網，而AI浪潮正把人類推向下一輪能源生產與配置模式的發明機會。相對於美國分散式能源體系，台灣以台電為核心的集中式供電模式雖結構單純，但同樣終須面對電網老化與AI用電需求攀升的課題。
本集來賓-高子恆
AI監測電網設備系統Magnefy創辦人、材料工程博士，曾任職陶氏化學、蘋果等公司從事產品研發多年。
（本文整理自《矽谷在線》Podcast第68集）
