AI資料中心決定國力　一個頂規數據中心吃電超過雲林、嘉義、屏東總合

美國國會報導指出，大型數據中心非常耗電，將當於80萬戶家庭用電，在台灣，相當等於雲林、嘉義、屏東家戶用電總合。（圖片來源／KVUE頻道）

1月25日，川普總統宣布與潛在投資高達 5,000 億美元用於資助人工智慧基礎設施，由ChatGPT開發商OpenAI、軟銀（SoftBank）及甲骨文（Oracle）牽線，成立合資企業「Stargate」，預計將在全美建設20個數據中心，並創造超過10萬個就業機會。

美國國會報告指出，人工智慧數據中心（資料中心）將影響美國的競爭力，若硬體投資不足，就會阻礙人工智慧的發展，其中，電力投資甚為重要。

沒有硬體投資，就沒有AI產業

從最簡單的形式來看，資料中心是一個容納和驅動大型電腦系統的設施。資料中心已經發展到可以容納多個企業級、互連的電腦伺服器（例如，稱為伺服器集區的伺服器叢集）。個人電腦和智慧型裝置將使用者連接到這些伺服器以存取線上服務。

而去年崛起的Chat GPT、中國發起的DeepSeek獨領風騷，背後卻是龐大的運算，根據2024 年年度人工智慧指數報告顯示，僅訓練大型基礎模型的成本就可能「高達數百萬美元並且還在不斷上升。鑑於主要雲端服務供應商對存取運算硬體收取的租金，報告估計，2023 年 OpenAI 的 GPT-4 和Google的 Gemini Ultra 的培訓成本約為 7,800 萬美元和 1.91 億美元（不包括資料收集和人工等其他成本）。

根據輝達介紹，一台AI就緒的資料中心伺服器可以支援1到8個高效能GPU，每個GPU的功耗為數百瓦。尖端晶片技術也支援數百個 GPU 之間的高速（千兆每秒等級）GPU 到 GPU 資料通信跨多台伺服器，從而可以在資料中心內創建大規模的 AI 伺服器中心。

AI數據中心建置，需要空間也需要晶片

這些運算，都必須有硬體設備支持，美國國會報告指出，要被視為超大規模資料中心，設施必須包含至少 5,000 台伺服器，佔用至少 10,000 平方英尺的實體空間，電力需求超過 100 MW。如果資料中心 24 小時的連續用電需求為 100 MW，則將消耗 2,400 MWh的電能。

這些中心託管的運算資源將反過來導致電力需求增加。例如，一份報告估計，計算能力（以2024年上半年北美興建資料中心電力需求創歷史新高3,872MW，較上年增長69％。

美國能源部委託撰寫的報告估計，到 2023 年，資料中心的電力消耗將占美國總電力消耗的 4.4%，「相當於 1,400 萬戶家庭的年平均用電量」。另一份報告稱，已經建成的超大規模資料中心的容量為100至1,000MW，「大約相當於8萬至80萬戶家庭的負荷」。

大型數據中心耗電，等於整個台南市

以內政部公告去年12月的全台人口分布數字，在台灣，要蓋一個頂級的AI數據中心，其耗電量相當等於整個台南市家戶耗電，或者雲林縣、嘉義縣、屏東縣三個縣市所有家戶總合耗電量。

目前，以輝達在台設置在高雄超級電腦「Taipei 1」做為範例，來進行比較，該廠日常的用電量約7.68MW，算不上臉書、亞馬遜等級的數據中心。但是，政府確實已經正式電力投資了，這場全球競賽，不只是AI先進技術的競爭，也是各國政府效率、基礎建設的競爭。

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