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劉志文:AI驅動綠能科技
工研院綠能所所長劉志文表示,如何有效降低因算力中心大量建置帶來的用電成長,是綠能所近年投入研發的重點,包括針對算力中心的空調,磁浮壓縮機已達到世界最高效能標準,已被業界採用,並緊鑼密鼓研發算力中心機櫃的低耗能散熱技術中。

經濟日報將於12月18日舉辦「2025能源願景高峰論壇—能源轉型2.0:解方與行動」,劉志文將以「AI驅動的綠能科技」為題發表演講。本論壇由經濟日報主辦,經濟部能源署、工研院、台電、台達電(2308)、永豐餘、元大金控、寶晶能源等協辦。

劉志文指出,AI快速發展,帶動對算力提升要求,同步牽動電力消耗量大幅成長。加上AI算力中心對「綠電」需求增加,及減少算力中心能耗,工研院積極投入研發「低能耗散熱技術」,讓算力中心在提升算力同時,能對電力需求增幅縮小。

隨生成式AI與大型語言模型崛起,算力需求呈倍數成長。資料中心因此快速擴張,但同時也面臨電力壓力。據統計,全球資料中心耗電量預估從2018年180太瓦時(TWh)成長至2030年的670TWh,並在2050年突破1.6萬TWh。同時晶片功耗在AI與HPC領域爆炸性成長。這意味著資料中心能源效率、冷卻技術與再生能源供應將成為AI永續發展的關鍵與挑戰。

繼美國之後,亞太地區(特別是台灣、南韓與新加坡)的AI算力正迅速崛起,逐步形成新一代的AI生態樞紐。從冷卻技術的演進(氣冷→液冷→浸沒式冷卻),到能源效率的顯著提升(PUE值從2.5降至1.5以下),AI資料中心正以更高效率與更低能耗方式,支撐全球AI持續發展。

劉志文指出,台灣之前發展再生能源主力為風力發電及太陽光電,但台灣陸上及海上場域有限,勢必得發展其它綠色能源來因應算力中心崛起的用電需求。

於是「 氫能」與「氨能」成為主要選項,其本身亦可做為再生能源載體,AI資料中心可採用進口的綠氫、或綠氨,以燃料電池方式供電,有二項優點,首先該發電模式不會產生二氧化碳,屬於零碳電力。其次,相較於太陽光電和風電等再生能源發電是可控制且穩定電源。   <摘錄經濟>

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