【張瑞雄專欄】能源即戰力：AI 競賽下半場的基礎設施肉搏戰

就在二零二五年底，微軟宣佈與三哩島核電廠達成長期供電協議，這象徵著AI競賽正式進入了能源與基礎設施的肉搏戰。過去一年，我們看到像是DeepSeek這類技術突破大幅降低了模型訓練成本，讓外界一度以為算力硬體的需求會因此降溫。可是現實發展卻恰恰相反，隨著效率提升，企業反而投入更多模型實驗與推論應用，這種對於運算資源的無止盡渴求，讓全球資料中心的需求不僅沒有減少，反而呈現爆發式成長。

目前最令人擔憂的瓶頸在於電力供應，當資料中心的規模從以往的數十兆瓦跨越到吉瓦（GigaWatts）級別時，傳統電網的承載能力已經瀕臨極限。許多科技龍頭開始跳過電力公司，直接與核電廠或大型再生能源案場簽約，甚至開始探索將資料中心移動到能源產地的新模式。這種從「輸送電力到資料中心」轉變為「將資料中心搬到能源源頭」的思維模式，正在重塑全球的科技地圖，也讓許多原本處於偏遠地區的能源孤島，搖身一變成為數位經濟的核心。

舉例來說，在一些石油開採區，原本被當作廢物焚燒掉的伴生天然氣，現在正被轉換為驅動算力的寶貴能源。這種利用被遺棄能源的做法，不僅解決了環境污染問題，更為AI提供了低成本且大量的動力來源。這種創新的基礎設施布局，打破了過去資料中心必須建立在人口密集區或傳統科技廊道的迷思。透過模組化的建設方式，企業可以在極短的時間內，在能源充裕的荒野中組裝出強大的運算工廠，這種速度與靈活度是傳統建築模式無法企及的。

這種規模的擴張也帶來了嚴重的勞動力短缺問題，雖然我們每天在討論人工智慧會取代多少工作，但具諷刺意味的是為了建立支撐人工智慧運行的基礎設施，全球反而急需大量的基層技術人員。從高壓電配電員、水冷系統管道工到資料中心的維護技師，這些職位的需求量在未來幾年將達到前所未有的高峰。目前的教育體系仍然過度傾向於培養軟體開發人才，卻忽視了支撐數位世界運轉的物理層建設，這可能會成為拖累科技進步的隱形絆腳石。

因為投資金額巨大，市場對於回報率的質疑聲音始終存在。企業主在投入數百億美元興建資料中心的同時，必須面對未來需求可能出現變化的風險。AI的應用層面是否能產生足以支撐這些硬體支出的經濟效益，目前仍是一個未知的問卷。如果應用端的發展跟不上算力的供給，這些昂貴的資料中心可能會面臨資產減損的困境。反過來說，如果因為猶豫而投資不足，在技術爆發時落後於競爭對手，其代價可能導致整間企業的消亡。

這種基礎設施的競爭最後會演變成一場效率的比賽，在相同規模的投資下，誰能以更低的能源耗損產出更多的運算結果，誰就能在長期競爭中勝出。這不僅是晶片效能的競爭，更是從電網、建築、冷卻系統到軟硬體協同優化的全面作戰。這也促使許多企業開始研發自家的特殊應用晶片與作業系統，試圖從每一個環節壓榨出最高的能源使用效率。這種極致的優化路徑，正在將數位產業推向一個更精細、更專業的新高度。

這場好幾兆美元的長跑才剛開始，這不單是一場金錢的遊戲，更是人類對於能源利用、空間規劃與勞動力配置的一次全面大考。我們不能只看見螢幕上華麗的生成圖像或智慧對答，更要理解隱藏在背後那些巨大的鋼鐵架構與滾燙的冷卻液。唯有建立起穩固且永續的物理基礎，AI的夢想才不會成為空中樓閣。在這個變革的浪潮中，台灣必須善用自身在硬體供應鏈的優勢，積極參與這場重塑全球數位版圖的工程。