一、AI的能源需求與挑戰

人工智慧（AI）正以前所未見的速度推動資料運算規模成長，並同步帶動電力需求大幅攀升。根據國際能源總署（IEA）預估，全球資料中心的用電需求至2030年將成長1倍以上，達到約945TWh，其中大部分來自於AI應用本身的快速擴張，亦引發社會對AI碳足跡的疑慮。然而，最新研究提出氣候手印（Climate Handprint）的觀點：AI 不僅是能源消費者，更是減碳賦能者。相較於其運算產生的碳足跡，其協助各業轉型所留下的氣候手印，對全球淨零目標具有更深遠的正向影響。KPMG 於 2025 年發布的全球調查，涵蓋20個市場、超過 1,200 位能源與科技高階主管，結果顯示高達 96% 的受訪者認為，AI 對淨零轉型具有正面影響，同時揭示多項執行挑戰。例如，只有29%企業能將淨零承諾貫穿完整價值鏈，但實際上範疇三（Scope 3）排放通常占企業總碳足跡的 90% 以上，顯示管理價值鏈排放的重要性；96%的人相信潔淨能源能夠滿足AI的需求，卻同時有33%的人認為電網基礎設施的限制是最大的障礙，認知衝突意味著潔淨能源擴張的困境；此外，62%的大型資料中心規劃在三年內實現能源自產，顯示其從能源消費者轉型為能源生產者。

在KPMG 2025年CEO報告也可發現，超過82%能源產業CEO認為AI能夠有效協助減少排放和優化能源利用，近74%的CEO指出AI有助於強化氣候風險分析和情境模擬能力。然而，目前社會輿論仍多半聚焦於資料中心的耗電量，而忽略了其社會效益，如服務數位化和交通系統電動化。因此，未來政策與投資評估，需從單一用電指標，轉向涵蓋系統效率、減碳效益與社會價值的整體評估架構。

二、AI 推動氣候效益的產業實例

(一)擴大氣候手印的影響力

倫敦政經學院（LSE）的研究團隊檢視能源系統、交通運輸、農糧食品、製造和建築五大產業產生的氣候手印，預估至2035年，AI 每年可協助避免或移除32至54億噸二氧化碳，約為其自身排放量的3倍至8倍。換言之，AI 氣候手印的影響遠大於其碳足跡。圖一彙整AI驅動資料中心氣候手印的案例，並說明技術創新轉化為具體的能源效益與減排實績。

1.能源系統：美國PJM等電網業者利用AI平衡電力供應波、加快電網連結速度，並優化資產利用率；有97%主管認為AI有助於低碳轉型。

2.交通運輸：在航空領域，AI預測模型可減少超過50%以上的飛機尾跡，且幾乎不增加燃料負擔；陸運交通則可優化貨運路線、預測故障的維護需求、協調自駕電動車隊部署，以降低燃料消耗、減少延誤並提高可靠性。

3.農糧食品：農民導入AI 驅動的精準耕作系統，結合無人機監測作物、偵測病蟲害，並實施智慧灌溉。

4.製造業：工廠導入數位分身（Digital Twins）與預測性分析技術，在實際投入生產前先模擬碳減排方案，並預防設備停機。

5.建築：大型商業建築與園區採用AI控制系統，根據室內人員分佈即時調整空調（暖氣與冷卻）及照明負荷。

(二)協助潔淨能源轉型潛力

除了直接協助各產業減碳，AI 更有潛力優化能源供應體系，加速結構性的能源轉型。

1.加速科技創新：AI的強勁需求推升潔淨能源技術的創新速度。例如，微軟與其他大規模的私人企業，直接投資小型模組化反應爐（Small Modular Reactors, SMR），將潔淨能源整合到營運模式中。此外，AI輔助等離子體建模、優化地熱鑽井精度等，加速再生能源技術發展。

2.電網轉型：AI能預測電力需求、以分散式協調系統即時平衡供需並預防停電。例如，挪威Elvia公司和德國西門子公司合作，透過數位分身（Digital Twin）技術與優化軟體，節省5%至10%的電網容量；美國 PJM 電網利用 AI 模擬併網影響、即時優化併網路徑，以及大幅縮短再生能源的併網審核時間。

3.大型資料中心的角色轉變：預計到 2027 年，將有62%的大型資料中心將實現自主發電，從能源消費者變為能源生產者。例如，微軟與Nscale及Aker合作，在挪威北部利用水力發電和涼爽氣候條件，建立高效能與低碳的AI基礎設施。[1]能源自給自足除可增加企業本身的韌性、成本控制和聲譽優勢，也可以將剩餘的電力回售給國家電網，提高國家的電網韌性。

三、實現潔淨AI的五大關鍵障礙

儘管各界對 AI 輔助氣候行動充滿信心，但與實際落地仍存在顯著的執行差距。KPMG的研究顯示，能源轉型在現實中仍受制於基礎設施不足、行政程序冗長與投資決策延宕。因此從現在到2027年的佈署將成為關鍵，不僅決定潔淨能源能否支撐AI成長，更是未來取得產業競爭優勢的關鍵。KPMG總結AI 與能源轉型的最大執行障礙如下：

1.承諾落差：雖然 96%主管對 AI 淨零具信心，但僅 13% 將潔淨能源列為不可妥協的優先項目，落差達 83%。例如，輝達、微軟與Google正在建立自身供應鏈，以行動將永續轉化為韌性。

2.時間挑戰：AI 算力擴張以月為計，但能源基礎建設卻受制於3年至5年的行政審批與建設週期，兩者間的時間落差是當前最大挑戰。例如，Google和區域電網業者PJM導入新的審批流程，將併網時間從數十年縮短到數年。

3.基礎設施的限制：老舊的輸電線路、系統故障、產能不足、審核緩慢等因素造成電網連結的瓶頸。例如，Equinix、Digital Realty透過微電網和電池儲能系統，以克服電力不穩的問題。

4.政策僵局：政策惰性會造成不確定性，進而延誤投資決策。例如，Google和Ørsted、Iberdrola攜手Siemens Gamesa等企業推動再生能源併網改革，加速電網轉型。

5.融資與成本挑戰：37%能源商和33%消費者認為成本高昂和缺乏融資是發展障礙。Meta利用虛擬購電協議為德州和猶他州等地的大型太陽能發電廠提供開發資金，鎖定了20年的固定電價，有效降低財務風險；Apple發行超過50億美元的綠色債券，擺脫對公用事業的依賴；Google與Ørsted共同開發離岸風電，開創新的融資方式。

四、行動建議

至2027年是縮短 AI 與能源轉型執行差距的決勝期，延宕行動可能導致企業在下一波韌性競爭中失去優勢。因此，KPMG建議利害關係人應採取以下行動，制定以氣候手印為核心的轉型策略，極大化 AI 對社會的淨零貢獻。

1.超大型資料中心：半年內與現有潔淨能源簽訂臨時購電協議，以滿足近期需求，並提高現有設施效率，節能10%~15%。2027年前共同投資新建發電設施，目標在2026年能自產一半以上。

2.電力和公共事業：半年內優先保障關鍵變電所和電網連接、充分利用現有電網以釋出額外的5%至10%容量、資料中心與客戶協作開發解方。2027年前每年加快一到兩個重點基礎設施項目、部署大規模儲電電池和先進的配電管理系統、商業模式現代化。

3.能源業者：半年內減少開發阻力、優先考慮具完備條件的開發案、以共同研究或共享解決併網延遲問題。2027年前要使建設量翻倍、與大客戶簽訂購電協議或建立夥伴關係。

4.投資人：半年內試辦各融資工具、積極參與監理事務。2027年內將建設投資金額增加1~2倍或與政府合作混合融資、發行20年至30年期綠色債券或證券化購電協議、將績效與資本成本扣合。

5.各國政府：2027年內行政流程效率化並專注於電網投資。