當AI資料中心蓋得愈來愈快，下一場競爭從「買不到GPU」，變成「電不夠用」。在今年迎來55週年、市值第三大的電源大廠台達電眼中，AI對能源的「雙面性」卻帶來轉機。
台達電於7日舉行永續AI峰會，邀請前白宮國家經濟委員會顧問William D. Kissinger、AI創投專家林家振、台電副總經理吳進忠等各界專家。這些專家不約而同談起同一件事：隨著AI算力快速成長，一座資料中心能不能如期使用，取決於電力能否準時送到。
「電氣化是一個非常重要的趨勢。」台達電董事長暨執行長鄭平強調，目前台灣電氣化程度約35%，但仍有65%集中在工業、運輸與住宅等非電力用途，未來電動車、工業製程加速電氣化，再疊加AI資料中心，意味著用電需求只會持續往上。未來這一塊存在龐大成長空間，他看好AI資料中心、電動車，以及企業節能等應用需求。
現階段，大部分國家開始要求新建資料中心須自行解決電力需求，也意味著，資料中心業者面對的不單單是如何降低機房耗電，還得進一步思考電從哪裡來、如何穩定供應，以及再生能源、儲能與既有電網如何協同運作。
鄭平表示，微電網已列為台達電未來幾年的發展重點，他認為，隨著AI資料中心等大型用電需求快速成長，不能只增加發電量，必須進一步整合輸電、配電、儲能與用電端，讓供需能夠即時調度，才能在提升能源效率的同時，兼顧電網韌性與減碳目標。
他舉美國為例，目前電氣化程度約22%，受過去電力需求停滯及電網建設等因素影響，電氣化進程相對有限；歐洲則受到電價及稅制等因素影響，電氣化程度同樣偏低，但歐盟今年7月已宣示，目標2040年將電氣化程度提升1倍至46%。
最怕的不是沒電，而是「電送不到」
不過，一座AI資料中心究竟有多難供電？
台電副總經理兼數位長吳進忠指出，AI資料中心和過去的資料中心最大的不同，就是用電量太大，而且負載高度變動。「要有足夠的電源，電還要送得到。」他指出，真正棘手的往往是輸配電線路的建設。大型資料中心瞬間拉高或降低用電，還可能造成電壓與頻率波動，因此不能只向台電要電，自己也必須具備降低電網衝擊的能力。
微電網從選配變成AI資料中心的新基礎建設。吳進忠認為，理想狀態下，資料中心從公用電網取得的負載盡量維持穩定；當AI運算突然增加，額外需求由表後儲能補上電力，運算下降時，則把多餘電力存進電池，讓算力與能源管理系統同步調度。
這不只是台灣面臨的問題，前白宮國家經濟委員會顧問William D. Kissinger指出，2023年至2037年間，美國新增電力需求約三分之一來自AI與資料中心。加州過去靠大量太陽能降低碳排，卻也因中午發電過剩、傍晚需求快速攀升，形成「鴨子曲線（Duck Curve）」。
簡單來說，白天太陽能充足，使傳統發電負載下降；傍晚太陽下山，用電需求飆高，導致發電需求在短時間內急遽陡升。
因此，加州需要大量建置儲能協助移轉白天多餘電力、支應傍晚尖峰，目前儲能規模已超過21GW（吉瓦）。
不過，再生能源蓋得出來，不代表電網有能力把電送到需要的地方。Kissinger預估，美國未來十年輸電容量可能需要增加50%到100%。
從賣設備到「整座包下來」，台達搶當AI電力整合者
對台達而言，這正是一場新的生意。台達台灣業務總經理張立業觀察，AI伺服器迭代可能只要幾個月，但資料中心從規劃到落成，至少需要1、2年；晶片、變壓器、UPS、消防與散熱設備又各有不同交期，「如果各做各的、一個接一個，時間永遠不夠。」
舉例來說，他曾碰過一座資料中心，多數設備都已經完工，最後卻因一項西班牙進口消防設備沒到貨，成為整個專案無法使用的瓶頸。「需要有一個integrator（系統整合者），把這些瓶頸打通。」
台達電這次還實地展示「AI液冷驗證中心」、「AI貨櫃型資料中心」等。隨著輝達新一代AI伺服器架構功耗持續攀升，傳統氣冷已逐漸逼近散熱極限。「新的輝達（NVIDIA）架構，一定要靠液冷把熱帶走，」台達電台灣業務總經理張立業指出，液冷將加速成為資料中心主流散熱方式，未來甚至可能進一步走向浸沒式冷卻。
其中，AI液冷驗證中心占地約千坪，可以進行液對液（LTL）、液對氣（LTA）散熱效能測試，整體驗證能力達7MW，希望縮短高功率AI伺服器從設計到實際部署前的驗證時間。
另一項AI貨櫃型資料中心，則把電力、散熱與機房設備整合進模組化空間，在約一個車位大小的範圍內，可支援滿載60kW功率需求，PUE（電力使用效率）可降至1.19。相較傳統資料中心必須逐項施工，貨櫃式設計的目的是先在工廠完成更多系統整合，再運至現場快速部署。
能源部分，則延伸到儲能與遠端維運。台達儲能系統可透過戰情室進行24小時監控，從設備建置一路延伸到後續營運管理；除了資料中心，台灣團隊也提供能源、工業與樓宇自動化方案，試圖把過去分散的電源、散熱與能源管理能力串成一套系統。
這也是台達近年角色最大的改變。之前，台達電提供資料中心需要的電源、UPS、散熱；現在則一路延伸到高壓直流、固態變壓器、儲能與微電網，甚至從資料中心設計、施工、測試到後續24小時維運都包下來。
緯創資通技術長沈慶堯也點出另一個機會，過去台灣供應鏈擅長照客戶規格製造，AI基礎建設卻迫使伺服器、半導體、電源與散熱業者更早共同設計。從OCP到新一代800V電力架構，台灣企業開始有機會從「接規格」，走向「定規格」。
同時，連金融業也被迫更早進場。國泰世華銀行副總經理温珍瀚分享，一座16MW資料中心，從土地取得、用電、租戶合約到施工風險都要確認，融資規模才可能從初期約20億元一路提高至近70億元。對銀行而言，「有沒有電、什麼時候有電」，直接影響資料中心能不能成為可融資的基礎建設資產。
過去台灣靠晶片、伺服器與散熱站上AI供應鏈核心；下一步，還必須把發電、輸配電、儲能與能源管理串進來。張立業把目標說得簡單：「讓每一度電，轉換成更多算力。」
