新能源與碳市場資訊平台《RECCESSARY》與淨零資訊平台《EnergyOMNI全能源》攜手舉辦「第二屆 2026 全能佈局・碳贏未來」論壇，從再生能源發展、永續治理面向，探討AI發展下的台灣能源轉型挑戰與機會。（攝影：謝一鳴 ）
隨著AI（人工智慧）、半導體與高科技產業快速發展，綠電與碳管理已不只是永續議題，更逐漸成為全球產業競爭力的一環。經濟部能源署署長吳志偉點出，台灣更是承受「AI基礎建設」與「AI設備供應商」兩大壓力，除了不斷推高綠電需求，也考驗再生能源電力的開發能力。
碳管理、電力供應與資本投入，已成為企業與政府無法迴避的三大經營課題。新能源與碳市場資訊平台《RECCESSARY》與淨零資訊平台《EnergyOMNI全能源》攜手，於20日起連兩天舉辦「第二屆 2026 全能佈局・碳贏未來」論壇，從再生能源發展、永續治理面向，探討AI發展下的台灣能源轉型挑戰與機會。
AI用電爆發，資料中心要綠電、也要「穩定低碳電力」
AI用電正呈現指數級成長，不只是使用次數增加，應用場景與單次運算的耗電量也同步提升，寶晶能源總經理蔡佳晋表示，一個120kW（瓩）機櫃的整體用電，一定跟單座6、7kW有明顯不同。而全世界AI用電已經在2025年達到485GW（百萬瓩），預計2035年之後會躍升到1,300TWh（太瓦時），電網負荷也會升高。
全球能源投資也反映這項趨勢，中鼎集團永續長何麗嫺引述國際能源總署（IEA）報告，點出2026年全球能源投資將達到3.4兆美元（約新台幣108.3兆元），再生能源、核能、儲能與電網是熱門話題。而中鼎近年投入電力、能源與交通等大型基礎建設，也完成多座資料中心工程，凸顯AI與能源的關係密不可分。
不同國家的能源條件各異，但企業端有明確需求。蔡佳晋提到，台灣、新加坡等國家的天然資源有限，必須透過不同能源組合確保供電，但低碳電力仍是企業的重要需求，「GPU（顯示晶片處理器）本身不在乎用什麼電，但GPU客戶開始在乎。」
「AIDC（人工智慧資料中心）不僅要用電還要Firm Power（穩定電力）」，蔡佳晋點出，目前基載電力的討論度不如以往。
由於電廠會受到天氣、地緣政治、維修等因素影響，因此企業的考量應該是時間、地點、品質、碳強度的組合，且要確保未來5到10年穩定供應。他認為，大型資料中心用電有五大考量：容量、可靠度、可擴充、低碳與送電時程。
因應資料中心、半導體用電成長，在地能源供應重要性與日俱增，歐洲經貿辦事處副代表邵恩博（Christoph Saurenbach）表示，綠電發展方面，台灣與歐洲面臨能源安全與工業競爭力的挑戰，議題不只涵蓋環境，更包含戰略安全。歐盟作為台灣離岸風電的最大投資者，期許透過技術交流與政策接軌，共同解決半導體產業的高耗電問題。
在AI與電氣化推動下，電源開發與電網升級已經趕不上用電需求。（圖片來源：寶晶能源）
衝刺再生能源兩大主軸，能源署：20GW不是光電上限
目前台灣的再生能源兩大主軸為太陽能、離岸風電。海洋被視為台灣擴大能源供給的重要戰場，目前已經設立500座離岸風機、擁有120艘國籍工作船。台船環海董事長曾國正表示，經濟部設定2040年前達到27.9GW容量目標，目前需要再擴大國籍工作船隊、培育在地人才，實現在地自主及完善海事工程。持續推動離岸風電除了滿足企業綠電需求，未來也可應用在浮動式資料中心、協助CCUS（碳捕捉、封存與再利用）設施建置等。
吳志偉表示，台灣再生能源從2016年加速推動至今，離岸風電裝置量在2025年達到全世界第五，裝置量來到5GW。如果海龍跟沃旭風場在今年都完工，等於宣告離岸風電第二階段都完成，接下來就是開發第三階段區塊。
在太陽能光電方面，台灣目前總裝置容量約16GW，儘管發展過程充滿爭議，但整體裝置容量持續增加。吳志偉表示，目前可建置裝置容量達20GW，但該目標不是上限。過去電源多由國營事業主導，如今綠電開發高度仰賴民間企業。政府要解決跨部門溝通及法規競合問題，將仰賴有彈性的商業模型。
座談會中也談及離岸風電、太陽能開發挑戰與電廠第三方盡職調查的重要性。（攝影：謝一鳴 ）
將再生能源「開發出來」，投融資信心是下一道考驗
為了擴大再生能源發展。蔡佳晋也點出光電挑戰，包括饋線、環評、地方衝突都是待解的問題。他建議，政府應提高鄉村回饋金，可仿效德國作法，將9成的能源稅收分配給地方，利益共享的機制才能解決地方阻力、化解電廠的鄰避情結。
論壇中也提到，再生能源開發規模愈大，資金壓力也同步升高。台灣德國萊因TÜV Rheinland永續策略長蘇冬蘭指出，隨著風機大型化、供應鏈成本增加，英國與歐盟離岸風電的債務融資需求持續上升，同樣的趨勢也正在台灣發生，至今台灣已經完成的融資達6,389億，預估2026-2031年的資金需求達到1.08兆。
「買房都要找專家驗屋，數十億元的再生能源專案更需要專業評估。」TÜV Rheinland 風能與碳服務管理部經理顏君行點出，投資人最怕發電效益不好、設備故障或衰退、設備併網失敗，綠能資產若無法發電或變現，資產價值將瞬間歸零，因此得依年發電量、設備可靠度、合約與併網條件進行評估。
AI帶來的不僅是用電壓力，為了持續滿足能源需求，再生能源開發規模不斷擴大，從前端的案場開發、設備建置，到後端的營運與融資，每個階段都環環相扣，最終將影響綠電能否穩定供應，更是能源轉型不可忽略的關鍵。
