研究：AI資料中心高耗能 恐加劇當地環境問題

聯合國大學最新研究指出，AI資料中心耗費水、電及土地等，可能會加劇當地社群的環境問題。學者建議，應於工業區規劃「能源園區」，讓算力設施、再生能源、儲能與再生水系統共址。

聯合國大學水、環境與健康研究所於台灣時間3日晚間發布「AI能源使用的環境成本：碳、水與土地足跡」報告。

報告中預估2030年，全球資料中心用電可能超過9450億度，約占全球用電3%，水足跡（耗用的直接及間接用水）約9.3兆公升，土地足跡（實際占用的土地面積）逾1萬4500平方公里，並最高可能產生250萬噸電子廢棄物。

報告指出，訓練AI雖然耗電，但使用者與AI每日數十億次連續「推論」的互動，更占AI耗用的能源80至90%。

報告主張，評估AI的環境成本不應只看碳排放，而需同時量化碳、水、土地足跡，並注意電子廢棄物的後果，因為「低碳排不等於低影響」。足跡也會隨各地電力結構與運算中心位置而分布不均，被轉嫁的負擔可能加劇當地社群的環境問題。

台灣科技媒體中心表示，台灣目前約有36座資料中心，建置數量全球第9名。針對聯合國報告邀請電力治理及區域治理專家提供觀點。

政治大學地政學系教授鄭安廷表示，報告指出，土地足跡的大小取決於各國的發電結構。若生質能、陸域風機、水力發電的占比較高，土地足跡也會隨之增加。

鄭安廷認為，台灣目前的能源政策以太陽光電和離岸風電為主軸，這兩種能源已經在台灣引發了大規模的土地利用競合與社會衝突；即使台灣的土地足跡數值在國際比較中看似不算突出，但當同樣的土地壓力落在一個國土面積相對有限的地方，實際衝擊卻可能遠比數字所呈現的更為嚴峻。

鄭安廷建議，隨著近年資源逐漸下放至地方，未來機制設計應強化地方政府的相關權責。建議以國土計畫的開發審查，要求地方政府須負擔一定的淨零義務與發電責任。

台灣氣候行動網絡研究中心總監趙家緯表示，AI資料中心在選址上，應促使具備再生能源供給、低用水壓力與電網餘裕的工業區規劃「能源園區」，讓算力設施、再生能源、儲能與再生水系統共址；而大型資料中心也應參與儲能，AI訓練等非即時任務，應盡可能轉移到綠電充沛或電網壓力較低的時段，使新增AI用電能支撐再生能源併網與電網韌性。