經濟部7/15公布「2023年全國電力資源供需報告」,AI用電需求估從2023年24萬瓩增至2028年224萬瓩,五年成長約八倍,新增200萬瓩用電量已超過核三廠兩部機組容量。至2033年用電量將比2024年暴增812億度電。且2027年前夜間備用容量率低到僅有8%,約法定標準15%的一半。學者直指,「只要大型機組故障,就會限電。」
核三廠1號機預計在7月27日停止運轉。行政院11日表示,核三廠應會如期進行,且除役後,即使立法院修改相關辦法,也無法立即發電。
預估全台將減少約3.5%供電,到了2025年2號機接著停機,將再減少3.5%供電。
在以前,一個國家需要多少電力是很容易預測的,因為用電的設備就是那些。但電動車開始出現了,AI資料中心也來了,
台電預估2030年用電量約增加23.9億度,約占年用電量0.9%。若進一步估算車輛「全面電動化」的情境,將增加205.3億度,占7.87%,約等於台北、宜蘭以及基隆的一年總用電量。
每塊H100晶片功耗高達700W,因此使用10萬塊H100訓練AI,總耗能達70MW,再加上伺服器和冷卻系統運行時的消耗,粗估一座擁有10萬顆H100晶片的資料中心耗電約100MW,有能源從業者於社交媒體X上指出,這已經是一座小型太陽能或是風力發電廠的全部輸出。
美國能源資訊署在2024/6/11的短期能源展望報告中,對2024/2025年的電力需求進行了上修,原因就是數據中心電力需求超乎預期。
根據美國電力研究院的一份報告,到2030年之前,數據中心的用電量可能佔美國總發電量的9%,這比目前的消耗量增加了兩倍多。
長期研究氣候變遷、發行 Distilled 電子報的 Michael Thomas,從美國能源資訊署(Energy Information Administration,EIA)和企業報告分析資料發現,Google和微軟 2023年各消耗約24 TWh電力,超過100多個國家的用電量,包括北歐的冰島、非洲的迦納和突尼西亞等國。
作為歐洲核能生產龍頭的法國,已於2024年一月通過法案,放棄2030年核能在能源結構中降低比例的目標,決定維持目前60%到70%的比例。計畫在2024年內把新一代EPR核能接入電網,目前並已為EPR核能反應爐裝載燃料,法國在這些重要決策上的改變,都展現出歐洲電力市場快速轉型下,法國為穩固核能發展的決心。
義大利1990年關閉了最後一座核電廠,不過現任總理梅洛尼(Giorgia Meloni)的右翼政府計畫重新採用核電,擬開放小型模組化反應爐(SMR),減少義大利對進口化石燃料的依賴,希望到了2050年,核能應佔義大利電力的11%。
AI資料中心對電力的龐大需求已經引發投資熱潮,但摩根大通指出,它對水量的消耗卻沒有受到各界應有的重視,2030年AI資料中心每日用水量將達到4.5億加侖、相當於681個奧運標準游泳池的水。
若要在2027年滿足全球AI需求,用水量可能將達42億至66億立方公尺,這是超過半個英國的年度用水量。
人工智慧(AI)興起,已有許多跡象顯示,AI需要耗費大量的水資源,例如向生成式AI「ChatGPT」提問5個至50個問題,就得「喝」500毫升的水量。