AI 數據中心用電升溫：驅動光儲需求

AI 算力需求的爆發正帶動數據中心（Data Center）快速擴張，使「用電成長」成為能源系統議程中的核心議題。AI 的工作負載帶來的需求是以高功率密度、連續性耗能為特徵，且當前建設規劃速度已超過目前電網負荷與建置的速度。

對可再生能源市場而言，太陽能發電提供了低邊際成本的電量，儲能以及其他可調節資源則是為數據中心提供供電可靠性與時段匹配能力，兩者的綁定關係將更緊密。除了帶來需求潛在的增量市場以外，疊加企業自身的減碳承諾以及地方層面對電價與可靠度的壓力，進一步放大了這一趨勢在電力市場終端的應用中的影響。
 

潛在用電規模：近翻倍的新增負載

國際能源署（IEA）最新預測顯示，全球數據中心用電量將從 2025 年的約 485.4 TWh，攀升至 2030 年的 945 TWh，幾乎翻倍。分析各間專業機構數據，從裝機容量視角觀察，數據中心將帶來近乎 200 GW 以上的容量。

*數據統計依據公開資料匯總整理，需注意各家機構出版時間有所不同與方法論偏差可能造成數據差異，實際數據以各家機構最新的新聞稿為主。
 

值得注意的是數據中心屬於典型的能源密集型設施，常位於大型集群中，對於當地電力系統負荷提出了極高要求。根據 IEA 公開資料統計，美國擁有約 53.73 GW 的數據中心容量，占全球總數約 44%，位居全球之冠。


 

從區域發展格局來看，此輪數據中心帶來的用能增量並非平均分佈，而是高度集中在美國、中國與歐洲三大核心市場。據國際能源署 IEA 預估，美國與中國合計將占全球 2030 年前數據中心新增用電的近八成；其中，美國數據中心用電到 2030 年將比 2024 年增加約 240 TWh，中國則增加約 175 TWh。

從需求特性來看， AI 數據中心的負載特性需要高功率密度、接近滿負荷且持續穩定運行的電力供應，這種由多重因素驅動下的用電需求成長，正推動數據中心加速由傳統核心城市延伸至電力資源更充裕的偏遠地區延伸。歐洲近年來也因電力瓶頸，逐漸轉向北歐、西班牙、義大利等區域發展。歐美都有共同目標朝向：數據中心正加速流向電網相對通暢、仍具備充足電力資源的城市發展。

值得注意的是，這種對供電可靠性高度敏感，需要穩定電力且高負載的特性，不僅將進一步放大電網壓力，也為「太陽能+儲能」的長期合約配對提供了理想場景。
 

能源供給缺口：天然氣主導 核電難即時補位

鑒於當前數據中心高度集中於美國，美國的能源結構具有重要借鑒意義，根據美國勞倫斯柏克萊國家實驗室（LBNL）估計， 2028 年在不同設備出貨與冷卻方案情境下，數據中心用電可能升至約 325–580 TWh，約占全美總用電的 6.7%-12.0%，美國數據中心目前用電結構高度反應全國電網組成。

因此 InfoLink 調研了 2021-2030 年各類能源在美國的占比變化情況。當前的傳統能源仍佔比近乎一半，其中天然氣為最主要的能源構成。太陽能占比呈逐年上升趨勢，從 2021 年的 10% 增加到 2025 年的 18%，預測 2030 年有望達到 30 %。未來幾年美國的能源結構中，含太陽能在內的再生能源占比仍將呈現穩步增長，而傳統能源比例則仍預期逐步下降。


 

其中現有核電重啟需數年審批，而近期熱議的小型模組反應爐（SMR）雖被視為理想的無碳基載，安全性與彈性用度高，但面臨嚴峻時程挑戰。首先是單位成本較高，初期每度電的成本可能高於大型核電。其次為新建 SMR 更涉及工程與政策風險，當前核能監管法規多是為大型電廠設計，SMR 的審核流程仍在建立中，大規模釋放供給仍偏向 2030 年後，難以在近十年滿足 AI 用電爆發。

短中期「AI 用電缺口」幾無主力替代，故雖川普多次宣稱將擴大傳統能源使用，但整體能源政策規劃尚不明朗，五年內美國能源占比暫維持預測，仍預期風電、核電和水電的占比將持續增長，但考慮太陽能的快速安裝與成本優勢，讓這短期缺口能倚靠可再生能源與儲能組合填補。

總結而言，AI 數據中心的「增量」已經開始形成一條新的能源投資鏈：從輸配電升級、站點選址、電力採購，到自建或共建發電資產，整個邏輯都在重寫。因此穩定供應、低碳、可預測成本電力組成，對於下一個 10 年 AI 算力擴張更加有優勢。數據中心需求正在外溢成為核能、太陽能與儲能的共同新增需求來源。我們也能從企業身上觀察到相同趨勢，目前Google 最新在美國明尼蘇達州的新數據中心電力安排中，將新增 1,400 MW 風電、200 MW 太陽能與 300 MW 儲能 來支撐用電需求。核能解決的是穩定性，光儲解決的是建設週期短與邊際電價的優化。
 

光與儲的增量 將主要來自：能源組合配置、企業承諾、部分國家政策引導。

對數據中心營運商來說，「太陽能+儲能」的配置主要考慮能帶動降低綜合用電成本。白天用自發自用或長期購電協議（PPA）獲取的太陽能電力壓低邊際購電成本，晚間與尖峰時段由儲能做削峰填穀與轉移負載，從而降低容量費、規避尖峰電價風險並減輕備用電源系統的運行壓力。國際能源署 IEA 也指出，分布式太陽能搭配儲能的應用正在成長，尤其是在電網不穩定或零售電價偏高的市場。

對 AI 數據中心而言，這種模式尤其合理。因為其負載通常高且相對可預測，即使太陽能無法單獨承擔全天候不間斷供電，仍可在白天覆蓋部分基礎負載，搭配儲能處理瞬時波動與尖峰需量，數據中心帶動的光儲增量，不一定全是獨立大型電站，也可能包括園區型、表後型與混合型微電網等多種形態。

而第二大增量帶動數據中心使用可再生能源的誘因也主要來自：企業承諾 RE100(Renewable Energy 100%)／全時無碳電力(24x7 CFE)，大型企業本身的綠電承諾正在升級，帶動 PPA 採購。RE100 的核心要求，是成員企業公開承諾在目標年份前達成 100% 可再生電力，並每年披露進度；2025 年的 RE100 官方指引也再次明確這一點。這類承諾會直接轉化為企業 PPA 採購、綠電憑證、場域自建與儲能投資需求。

目前我們已經可以觀察到主要企業，如 Google 策略的方向為 2030 年在其運營電網上達成 全時無碳電力(24x7 CFE)，且公司表示 2024 年新簽了約 8 GW 的清潔能源發電容量合約；Amazon 方面則表示，2024 年其用電已連續第二年達成 100% 可再生能源匹配，並已擁有 700+ 個可再生能源項目、合計 40+GW 發電能力。企業承諾已不再只是單純的 ESG 敘事，而是影響企業項目能源採購結構的商業條件，這將持續推動太陽能、儲能與混合型 PPA 的新增投資。

最後一部分帶來綠電的增量則主要來自國家政策輔助，但目前強制規範國家較少。InfoLink 取自公開資訊收集，美國並無明確強制規範使用綠電；歐洲數據中心建置普遍搭配低碳/綠電承諾，但無強制全國再生能源比例。多數政策方向為強制申報與透明化（含綠電占比），再透過市場、投資人壓力與後續能效方案把標準逐步拉高。而綠電多透過 PPA、憑證及地方條件推進。亞太市場數據中心落地的共同約束仍是電網、土地、水、與綠電取得，部分國家如新加坡有較強硬的規範數據中心的建置需要使用一定比例的綠電，但多數國家仍是鼓勵引導政策。
 

總結

若我們依據當前用電需求預估推算太陽能裝機，採用全球數據中心用電需求將增加至 2030 年的 945 TWh的預估值，假定其中 60% 的新增用電來自 Hyperscale 數據中心，且達成 100% RE100 目標，基於太陽能的成本優勢與建設靈活性設定其中 50% 的再生能源需求由太陽能供應，並以全球加權年利用小時數 1,620 小時計算，則 2030 年相較 2025 年所新增的數據中心用電需求，對應的太陽能新增裝機需求約為 85.11 GW。

總結以上，AI 數據中心將成為全球電力需求增長中最受關注的新增負載之一。其中核電的穩定供電符合數據中心對穩定低碳電力的需求，正重新回到討論中心；但在商轉節奏、建設週期與資本成本的限制下，核能的議題仍需時間討論與建置完整政策。相較之下，太陽能+儲能因成本已具競爭力、部署更快、可直接支援企業綠電承諾與削峰降本，將在未來數年成為 AI 數據中心能源轉型中的增量來源。