AI用電預估再往上修！龔明鑫：2035年前年均成長率將高於2.5%　大型AI資料中心北部設址恐先過電力關

這代表台灣用電預測短時間內已經第二度大幅調整。原先長期用電年均成長率估計只有1.7%，後來因半導體擴廠、AI伺服器與資料中心投資增加，上修為2.5%；隨著AI投資速度再超出先前假設，經濟部決定改採更高需求情境。

龔明鑫表示，台電長期規劃通常以10年為單位，目前一路估算至2035年。模型不只看單一產業，還包含經濟成長率、實際用電量、產業投資與節能成效等參數，並分成高、中、低不同情境。為了確保供電，政府現在傾向用較高的需求情境準備，而不是等用電真的超過預期才補救。

市場最關心的問題，是需求再上修之後會不會出現新的供電缺口。

龔明鑫表示，以經濟部目前掌握的供電規劃，即使採高需求情境，現階段已準備的電力供應仍能支應；等更詳細的盤點完成後，經濟部會再公布新的年均成長率及供需評估。

但AI資料中心的位置可能因此受到更嚴格限制。台電正在研議由電廠透過專線直接供電給大型AI資料中心，降低龐大新增負載對一般區域電網的衝擊。龔明鑫表示，政府也會針對AI Data Center訂出更明確的設置規範。

區域差異已經浮現。台電評估，新竹以北因既有電網與用電密度等條件，大型AI資料中心設置前可能需要事前審查；中南部受到的限制相對較少。經濟部目前正與有意在台設立AI資料中心的企業座談，由能源署進一步整理業者需求及設置條件。

這會直接改變未來科技投資的地理版圖。過去資料中心考慮的主要條件可能是土地、網路、人才與機房成本，進入大規模生成式AI時代後，「哪裡有足夠而穩定的電」已經變成選址的核心問題。北部若受到電網限制，中南部的電力容量、園區與電廠周邊條件就可能獲得更多大型資料中心投資機會。

台電董事長曾文生也曾提出，面對AI用電增加，提升電網韌性與讓大型用電戶採用更直接的電力供應模式，會成為未來規劃的重要方向。

這一題的關鍵因此不是「台灣明天會不會缺電」，而是政府承認原來2.5%的長期用電成長假設已經不夠。當AI資料中心、半導體先進製程、先進封裝與伺服器供應鏈同步擴張，電力基礎建設必須比企業投資更早完成。

台灣這一輪AI競爭的瓶頸，也正在從「有沒有晶片」往下一層移動：晶片可以生產、伺服器可以組裝，但算力最終必須接上電網。經濟部接下來公布的新用電成長率、AI資料中心設置規範及新增供電計畫，將直接決定台灣能承接多大的下一波AI投資。