資料中心調峰之後，電力供應仍有另一道題

路透社10月8日解說報導指出，受訪設施尖峰功率削減潛力為10%—30%，依場地而異。¹

EPRI預計美國資料中心（含挖礦）2030年耗電383—793 TWh，2024年為177—192 TWh。²

Google、輝達和Emerald AI於9月16日成立AI能源管理聯盟。³

AI生成示意圖：通用伺服器機櫃與變電站象徵運算設施和電網協同，並非任何真實設施。

電源結構是另一層問題

IEA於2025年4月發布的《Energy and AI》提供了另一種觀察角度。其供電分析追蹤實際送達資料中心的電力，包括當地電網的電源結構，而不只是企業採購合約中列出的能源種類。在基本情境下，再生能源滿足到2030年全球資料中心新增用電需求的近一半，煤炭和天然氣合計滿足逾40%。這些是2025年情境的結果，並非2026年10月更新的預測。⁴

據此可以作出的分析是，年度採購聲明與特定地點、特定時段的供電來源，回答的是不同問題。評估專案時可以同時使用兩種視角，卻不能把任何一種當作完整解釋。在某個需求吃緊時段降低用電，本身不能說明其餘時段由哪些電源供電。這是對IEA核算邊界的解讀，不是一項新的排放估算。⁴

不同建設週期不會自動同步

同一報告指出，資料中心可以在兩三年內投運，而更廣泛的能源基礎設施需要更長的規劃和建設時間。報告的替代需求情境調整硬體與軟體效率、AI應用和能源產業瓶頸等假設。因此，問題不僅涉及最終消耗多少電，也涉及何時投入和完成配套設施。⁴

對擬建園區而言，這意味著應把建築完工時間，與供電安排能夠支撐各階段運行的時間分開。只列一個開幕日期，可能掩蓋這種先後關係。運算效率提高可以改變設備需求，但不能單獨證明某個電力專案何時竣工。這些屬於從報告所述建設週期差異引出的規劃含義。⁴

英國舊諮詢展示了另一種政策選擇

英國2026年3月12日發布的一份諮詢文件，探討對包括資料中心在內的部分超大型用戶設定最低需求彈性要求，並考慮以更早或更低成本接入電網等方式，鼓勵其他專案自願參與。文件區分了僅在系統吃緊時調用的彈性、涵蓋冬季尖峰的安排，以及更廣泛的正常運行調整。⁵

這些選項代表不同的交換條件。願意接受罕見緊急限制的營運商，並不必然接受常態化中斷。諮詢文件使這一差別值得進一步比較，但它不能為美國或印度設施確立規則，也不能把3月文件中的提議直接當作最終實施結果。⁵

把供電與接入決策放在一起閱讀

把IEA研究與英國諮詢結合起來，可以得到比單一彈性比例更完整的比較：電力來自哪裡，配套資產何時可用，接入安排以哪些運行條件為前提。改善其中一項，可能幫助專案推進，卻未必解決其他問題。分別回答這些問題，才能同時說明機會與限制，而不把一種工具描述為普遍適用的答案。⁴⁵

來源與說明

1. 2026-10-08 · Data centers’ ‘flexible’ power usage could save the grid billions. Can they scale? · Reuters. ↩

2. 2026-02-24 · Annual and Peak Electricity Use: History and Future Projections · EPRI. 更新。 ↩

3. 2026-09-16 · Emerald AI, Google and NVIDIA Launch Alliance to Advance Flexible AI Data Centers · NVIDIA. ↩

4. 2025-04-10 · Energy and AI · IEA, Paris. CC BY 4.0. 分析改編與翻譯；章節： Energy supply for AI, Energy demand from AI. 本文由全球伯樂 News依據IEA資料改編，全球伯樂 News對改編作品承擔全部責任。該改編作品不以任何方式獲得IEA或其成員國認可。 ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵

5. 2026-03-12 · Accelerating electricity network connections for strategic demand (accessible webpage) · Department for Energy Security and Net Zero. © Crown copyright 2026. 改編依據 Open Government Licence v3.0. ↩ ↩² ↩³