2026/11/02 經濟日報 李憶伶

全球 AI 應用加速爆發，推動 AI 資料中心（AI DC）興建潮，能源需求急遽攀升。這場算力競賽不僅改寫硬體架構，也讓選址策略轉變為「逐電力而居」，同時推動企業重新審視綠電採購策略與能源管理方式。

在 2026 台灣國際淨零永續展與台灣國際智慧能源週的「綠電採購與智慧能源管理論壇」中， 資策會 MIC 產業顧問兼副主任魏傳虔分析，隨著 AI 與半導體成為全球產業新霸主，業界焦點已經從單顆晶片效能，轉向「Token 經濟」與「電能轉化效率」。

過往的資料中心採購多以「單台」伺服器為主；而為了極大化空間利用與算力，現在廠商出貨已全面將電池（BBU）、儲能、液冷散熱與異質封裝納入硬體架構中，以機櫃（Server Rack）方式交付，直接讓整櫃設計功耗攀升至數十乃至上百千瓦（kW），對電力需求帶來極大考驗。

根據IEA（國際能源總署）預估，全球資料中心用電量至 2030 年將增至約 945 TWh ，約為 2024 年的兩倍以上。魏傳虔指出，傳統電廠興建需時 4 至 5 年，AI DC 卻僅需半年至 1 年落成。因應而生「逐電力而居」的選址策略現況， 而一般企業在面臨AI DC 用電需求高漲，同時要兼顧國內外政策法規、客戶要求和永續發展，企業也需同步評估綠電採購、能源效率及管理策略。

續升綠能總經理陳蓓怡表示，企業綠電採購應從電量採購走向整合管理，同時掌握綠電使用、認列及整體成本，才能讓採購規劃有效銜接永續目標。

陳蓓怡指出，簽署企業購售電合約（CPPA），不代表採購電量即可全數用於達成綠電目標。發電與用電時段錯配，以及多契約、同電號的媒合限制，都可能使企業在使用電網電力的同時，仍產生未匹配的綠電餘電。若合約訂有照付不議（Take-or-Pay）條款，未能吸收的電量也可能產生付款義務，形成綠電認列與成本管理的雙重挑戰，並影響企業簽署10至20年長約的意願。

針對企業綠電採購布局，陳蓓怡提出以用電需求為核心的採購策略：先盤點電號、15分鐘用電負載、最低用電量及停機歲修安排，再依綠電目標，以長約建立核心供給、搭配中短約保留彈性，並透過憑證補足年度目標缺口。

隨綠電占比提高，企業應進一步整合風光互補、契約整併、彈性分配與餘電管理；接近全綠電目標時，再評估逐時匹配與儲能策略。陳蓓怡強調，綠電採購的評估重點不應僅限於每度電報價，更須將履約保證、法規變更、轉供費用及終止移轉條件納入考量，以整體交付成本與長期履約能力作為選擇合作夥伴的重要依據。

而政府單位也了解到綠電供需時間無法完全匹配的挑戰，推出相應的「餘電解方」，於10月1日上路的「綠電沙盒3.0計畫」，即透過官方領頭建構起的電力調節防護網。除了有政府在政策面鋪路，企業若能同時採取積極姿態，將能讓能源管理更到位。

而針對「餘電」、「未匹配電量」或「綠電供需時間錯配」的精準優化，台達能源技術總監林冠廷強調，「數據視覺化」是精準管理的重要關鍵。

因再生能源具間歇性，其發電曲線與企業 24 小時運轉或離峰運作的產線用電無法完美疊合，傳統企業多仰賴事後台電帳單或 Excel 試算表進行概算，無法抓出即時的發電尖峰與用電離峰落差；只有將發電端的動態曲線與廠區內部的實時用電行為全面「數據化、視覺化」，才能讓管理者一眼看清真實的供需全貌與綠電供需時間無法匹配的時段。

「看不見就無法管理！」林冠廷指出，透過將發用電數據視覺化，企業才能進一步利用數位工具進行精準的匹配預測與電廠組合調度。這不僅能大幅減少因時間錯位產生的無效綠電支出，也能極大化綠電覆蓋率並降低營運成本的必備防禦戰略。

最後，談及 AI DC 帶來的環境與社會影響，永灃環境管理顧問總經理譚萬鏘（Jovy Tam）強調，專案成敗取決於「早期風險評估與在地溝通」。企業必須在選址初期即將水電資源調度、法規合規性及社區溝通納入整體商業決策，化解阻力以取得「社會許可」。

在 AI DC 大量興建與永續發展浪潮下，「綠電採購策略」與「智慧能源管理」已不再是後勤支援，更躍升為企業營運的核心戰略。若能提前破解綠電供需與風險痛點，即可能掌握進入AI 新時代的關鍵優勢。

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