隨著台灣半導體持續擴廠、AI資料中心陸續建置，台灣面對的能源挑戰，從單純增加發電量，延伸到如何提升用電效率，以及減少能源損耗。
根據經濟部最新《全國電力資源供需報告》指出，去年台灣電力使用達2,830.1億度，雖較前一年減約0.3%，但AI需求仍推升半導體等高附加價值產業用電攀升，預估2026至2035年全台用電需求年均成長率約2.5%。
工研院於15日在台南沙崙舉辦「工研院創新日」，集結25項跨域技術，展出內容橫跨機器人、無人機、再生能源與循環經濟，但其中2項能源技術正是特別對準AI時代的用電痛點， 一項把工業副產氫重新變成電力的燃料電池 ， 另一項則是替1,000W以上高功率AI晶片降溫的散熱技術 。換句話說，AI時代的能源競爭，已從擴大供電，進一步走向回收既有能源、降低運算的散熱耗能。
不只蓋大型電廠，工業「餘氫」也能拿來發電
面對台灣未來用電成長，除了太陽光電、離岸風電，氫能也被視為下一階段能源布局選項。
目前，工研院在台南沙崙已建置整合氫能「產、儲、輸、用」的示範驗證平台，結合1MW太陽光電、電解水製氫及氫能複合儲能，每小時約可產出2公斤氫氣，已有超過20家國內外企業參與驗證。
不過，氫能另一個更貼近現場的應用，是 把既有工業製程中的「餘氫」重新利用 。從工研院技術衍生的新創公司氫豐綠能，便將燃料電池鎖定半導體與化工產業。半導體製程本來就會使用氫氣，部分沒有被完全利用的餘氫，過去多半需要透過燃燒處理，現在則可將製程中的餘氫回收，處理後直接導入混氫燃料電池發電。
「如果用純氫來發電，純氫的成本還是相當昂貴。」氫豐綠能副總經理林明憲指出，氫豐綠能的做法，則是將副產氫回收後送入燃料電池，重新轉換成電力。
這套技術的關鍵，在於對氫氣純度要求較具彈性。氫豐綠能現場技術人員說明，氫氣濃度只要達到約50%以上，就有機會作為燃料來源，不必先純化到接近100%。對半導體業者而言，可以減少部分廢氣處理負擔，也能把原先需要處理掉的副產氫，轉換成廠內電力。「不僅解決原本要處理掉的問題，又可以拿來發電。」
氫豐綠能目前也已從實驗室走向實際場域。林明憲表示，公司至今在台灣累計建置的燃料電池發電設備約1.65MW，除了半導體之外，也已進入具有副產氫來源的工業場域。
AI愈強、晶片愈熱！節電下一戰藏在散熱與調度
餘氫發電處理技術是為了把原本浪費掉的能源重新利用，那麼另一條路則是直接降低AI運算背後的能源損耗。
當晶片功耗持續攀升，資料中心除了供應運算晶片所需電力，還必須投入大量能源處理散熱。工研院在創新日展示的「3D鋁製微流道熱虹吸散熱器」，便從提升能源效率著手。技術解熱能力可達1,600瓦，與銅製3D均溫板相比，最大熱傳量提高33%，晶片表面溫度降低約15度，生產成本則降低約40%。
工研院綠能與環境研究所技術總監劉陽光指出，現階段高功率晶片若持續往上提升解熱需求，市場多半會往液冷發展，但液冷系統的建置成本也相對高。「我們希望跟液冷做出差別，做一個解熱能力更大的散熱方案。」若直接導入液冷，整套系統成本可能明顯高於現有散熱方案，因此仍有一批中高功率晶片，需要介於傳統氣冷與液冷之間的選擇。
目前這項技術也正準備從研發走向商業化。劉陽光表示，預計今年底成立新創公司，未來將承接工研院技術，原研發團隊也規劃投入公司經營。由此可知，能源競爭已經一路從發電端走進伺服器、甚至晶片內部。當單顆AI晶片功耗不斷提高，決定能源成本的就不只是多少電送進資料中心，還包括多少電必須再拿來替晶片降溫。
工研院院長張培仁指出，工研院過去較常先完成研發，再把技術移轉給企業，如今研發模式逐漸改變。工研院帶著企業了解終端使用者需求，再回頭規劃技術與產品，同時從研發階段控制材料與製造成本，希望讓技術更快走向商業落地。
