最近NVIDIA宣布要在台灣設立AI中心，消息一出，網路上議論紛紛，尤其是關於台灣電力供應是否能支撐這龐大計畫的質疑聲浪。
我假設AI中心設置200萬顆H100 GPU(保守估計)，到底這樣的AI中心要吃掉多少電力？電費會不會貴到嚇人？更別提台灣夏季用電高峰時，電力備載容量總是讓人捏把冷汗。
作為一個對數字敏感的部落客，我決定來算一算這筆帳，拆解AI中心的耗電真相，並看看台灣電網是否真的hold得住。準備好了嗎？讓我們用數據說話，揭開這場電力風暴的真相！
NVIDIA H100 GPU的耗電特性
要搞清楚AI中心的耗電量，首先得從NVIDIA的H100 GPU說起。根據官方數據，H100單顆GPU的峰值功耗約為700W，假設以61%的年均使用率計算，每顆GPU每年耗電約3,740 kWh（千瓦時）。若一個AI中心配置200萬顆H100 GPU，總耗電量可不是小數目。簡單計算，200萬顆GPU每年總耗電量約為3,740 kWh × 2,000,000 = 7,480,000,000 kWh，也就是74.8億kWh。
這數字乍看驚人，幾乎等於某些小國的年度用電量！但這只是年耗電量，接下來我們把焦點縮小到單月，進一步拆解成本。
AI中心單月電費成本試算(非綠電)
假設AI中心滿載運行一個月（30天），以61%使用率計算，每顆H100 GPU每天耗電約10.24 kWh（3,740 kWh ÷ 365）。200萬顆GPU一個月的總耗電量約為10.24 kWh × 2,000,000 × 30 = 614,400,000 kWh，約6.144億kWh。根據台電2025年商業用電費率（以非時間電價、特高壓用戶為例，平均每kWh約3.5元），單月電費成本約為6.144億 × 3.5 = 21.5億元新台幣。這數字確實不小，但對比NVIDIA的AI中心可能帶來的經濟效益，這筆電費是否划算，還得看後續營運模式與產出價值。
綠電需求的挑戰與成本
若企業要求AI中心完全使用綠電，挑戰與成本將顯著增加。台灣的綠電主要來自離岸風電與太陽能，2025年綠電占比約12%，遠低於化石燃料的83%。以6.144億kWh的月耗電量計算，若全數由綠電供應，需仰賴台電的綠電交易平台或民間綠電業者。根據市場行情，綠電價格約每kWh 5.5至6.5元，遠高於台電平均商業電價。假設以每kWh 6元計算，AI中心單月綠電成本約為6.144億 × 6 = 36.9億元新台幣，比一般電價高出約71%。
此外，台灣綠電供應量有限，2024年總發電量中綠電僅約300億kWh，AI中心一個月就可能吃掉2%的年綠電量，凸顯供需壓力，政府在綠電的投資顯然不及格。
台灣電力系統的現況與挑戰
台灣的電力供應一直是熱門話題，尤其在夏季用電高峰期。2025年6月5日，用電高峰約35,000 MW（百萬瓦），備載容量15%，即5,250 MW。這表示電網在高峰時仍有一定餘裕，但若新增一個200萬顆H100 GPU的AI中心，會對電網造成多大壓力？以每顆GPU峰值700W計算，200萬顆滿載總功率為1,400 MW（700W × 2,000,000 ÷ 1,000,000）。即便以61%使用率換算，實際功率需求約854 MW，僅占高峰負載的2.44%。表面上看，電網似乎能應付，但若考慮綠電的間歇性（風電與太陽能受天候影響），穩定供應綠電需搭配儲能系統，進一步推高成本。
🔢 AI中心電力與電費計算明細
- 每顆H100 GPU年耗電量：700W × 61% × 8760小時 ≈ 3,740 kWh
- 200萬顆H100年總耗電：3,740 × 2,000,000 = 7,480,000,000 kWh（74.8億kWh）
- 每日單顆GPU耗電：3,740 ÷ 365 ≈ 10.24 kWh
- 全中心單月耗電：10.24 × 2,000,000 × 30 ≈ 614,400,000 kWh（6.144億kWh）
- 一般電費估算：6.144億 × NT$3.5 ≈ NT$21.5億元
- 綠電電費估算：6.144億 × NT$6 ≈ NT$36.9億元
- 峰值總功率：700W × 2,000,000 = 1,400,000,000W（1,400 MW）
- 實際功率需求（61%）：1,400 MW × 61% ≈ 854 MW
- 台灣夏季用電高峰（2025年6月5日）：35,000 MW，備載容量約15% = 5,250 MW
- AI中心用電占高峰比例：854 ÷ 35,000 ≈ 2.44%
AI中心耗電的外部效應
除了直接的電費成本，AI中心的耗電還可能帶來其他挑戰。首先是散熱問題，H100 GPU的高密度運算需要高效冷卻系統，液冷技術雖比傳統空冷省電，但仍需額外能源。其次，綠電供應若不足，企業可能被迫仰賴燃煤或燃氣發電，增加碳排放。根據綠色和平組織估算，類似規模的超算中心若全靠化石燃料，每年耗電約8.76億kWh，等同增加數十萬噸碳排放。若NVIDIA堅持綠電承諾，需與台電或民間業者簽訂長期綠電合約，並投資儲能或智慧電網技術以確保穩定性，這將進一步提高營運成本。
台灣電網的未來與因應之道
面對AI產業的電力需求，台灣電網需要升級與轉型。台電近年推動的「電力可靠性999計畫」要求備載容量維持在15%以上，並鼓勵虛擬電廠（VPP）與需量反應機制，透過智慧電網調節尖峰負載。離岸風電潛力達29 GW，但2025年僅開發3 GW，若能加速綠電建設，AI中心的電力需求或許能更永續地滿足。此外，企業可採用更高效的GPU架構（如NVIDIA即將推出的Blackwell系列），提升每瓦性能，降低耗電。NVIDIA也可參考國際案例，如CrusoeAI在冰島使用100%地熱與水力發電的數據中心，探索台灣地熱或潮汐能的潛力。最終，台灣若想成為AI重鎮，電力基礎設施的現代化與綠能轉型將是關鍵。
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