DIGITIMES【AIDC 能源挑戰與解決方案】

• ▸ NOTE AIDC (AI 資料中心) 能源挑戰與解決方案詳細 Memo
• 能源角色與 AI 發展的典範轉移 (Paradigm Shift)
• NVIDIA 的觀點轉變：從去年認為「能源是限制條件 (Energy is the limiter)」，轉變為今年的「AI 起於能源 (AI begins with energy)」。在 NVIDIA 的「AI 五層蛋糕」架構中，最底層即為「能源基礎建設」。目前的算力競賽已正式進入下半場的「能源競賽」與電力籌備階段。
• CSP (雲端服務供應商) 能源策略轉向：過去主流是與太陽能、風電業者簽署 PPA (購電協議)。現今討論重點已轉向追求 24/7 (一天 24 小時全天候) 的無碳能源 (Carbon Free Energy)，能源組合變得更多元，納入了核能、儲能電池、先進地熱與氫能等。
• 碳排結構拆解與減碳目標
• 主要碳排來源為範疇三：資料中心自身營運的範疇一、範疇二碳排相對較小（多已透過綠電採購抵銷）。最大的碳排來自「範疇三 (Scope 3)」。
• 範疇三細項：
• 類別一（購買產品和服務，例如委託台積電代工）：高佔 87%。
• 類別二 資本產品採購：佔約 10%。
• 類別三（售出產品的使用階段）：NVIDIA 晶片在後端使用時的碳排是大宗，雖然常被歸類到「其他」，但 NVIDIA 已設定目標，預計在 Blackwell (H2 30) 階段，要將產品使用階段的每 petaflop 碳排量降低 75%。
• 推論時代 (Inference Era) 的高能耗與爆發 推論經濟時代 (Inference Economy Era) 的爆發：目前已正式進入推論時代。由於用戶提出需求的時間完全取決於個人，電網無法預測何時產生需求或何時降載，導致用電型態轉變為持續型、波動型，甚至會出現瞬間的「尖峰狀態」，且高度要求低延遲
• 負載不可預測性：相較於訓練階段負載規律，推論階段完全取決於使用者隨時的需求，無法預測何時需要運算，會產生要求低延遲的瞬間「尖峰」用電狀態。
• 代理式推論 (Agentic AI) 的驚人耗電：單一指令平均會衍生出 5 到 14 個子任務，每個任務耗電量達 50 到 500 Wh。對比充飽一次手機僅需約 12 Wh，單次 AI 任務相當於充飽手機 4 到 44 次。
• 圖像生成能耗：單次生成約需 2.9 到 3 Wh（充一次手機約可生成 3-4 張圖）。推論式用電將是未來驅動整體用電量激增的最主要來源。
• 全球 AIDC 用電容量預測與 Gigawatt (GW) 級距崛起
• 整體容量預估：2025 年底全球 AIDC 用電容量已達 30 GW（其中晶片 TDP 約佔 40%，其餘周邊設施佔 60%）。未來每新增 1 GW 晶片，電網端需增加 2.5 GW 的容量。
• Gigawatt (百萬瓩) 級別資料中心湧現：
• xAI (Colossus 1+2)：今年已上線，容量高達 6 GW。
• 孟菲斯 (Memphis) 專案：規模達 1 GW，配備 10 萬顆 GPU，預計年底完工（採租用燃氣渦輪機模式）。
• 俄亥俄州科技園區專案：預計建置 5 GW 容量，由 SC Energy 負責建置營運，NVIDIA 投資並供應晶片，預計 2026-2028 年上線。
• 2030 年預測：全球資料中心總用電將超過 1000 TWh。未來每 3 座資料中心，就有 1 座是超過 1 GW 級別，且以美國佔最大宗。因 Rack (機櫃) 容量預期在 Blackwell 架構下將達到 Megawatt 級別，獨立的 Power Rack 將成為標配。
• AIDC 面臨的四大關鍵能源挑戰
• 電網瓶頸：模組化資料中心建置僅需 3-6 個月，但電網升級需 4-8 年。電力設備 (如變壓器) 交期長達 2-4 年甚至 4-5 年。
• 輸配電容量不足：發電端 (再生能源) 雖成長，但輸配電網建設未同步（如同水龍頭有水，但水管不夠大無法輸送）。
• 併網排隊時間過長：全球排隊量達 2500 GW，美國佔 2300 GW。北美 PJM 電網等待時間最長達 4-7 年（該州有 1/3 用電量來自資料中心，極度缺乏併網節點）。
• 政策與社會反彈：地方政府開始對建置設限，要求用電大戶自行負擔電力與電網建置的成本。
• 未來能源架構解方：Availability, Reliability, Sustainability
• Availability (足夠的電力) — 表後現場發電 (BTM, Onsite Generation)
• 燃氣渦輪機 (Gas Turbines)：作為 GW 級主電源，如 xAI 租用數十台。合作夥伴包括 Solar Turbine (偏中小型) 與 GE Vernova 等。缺點為交期長、有天然氣管線限制。
• SOFC (固態氧化物燃料電池)：Megawatt 級解方。特點為安靜、無高溫燃燒的氮氧化物 (NOx) 排放，原生 DC 直流輸出。若未來改用綠氫，碳排將降至極低。領導廠商為 Bloom Energy。
• Reliability (穩定的供電) — 800V DC 架構與電力調節
• 800V DC 架構：因 GPU 功耗攀升 (2014年 250W -> Blackwell 1kW -> Rubin 逾 1kW -> 未來 4kW)，為避免電流過大導致銅排過粗與散熱問題，Nvidia 推動中壓 AC 直轉 800V DC，省去 UPS 與 ATS 轉換，使架構更精簡高效。
• 儲能電池 (BESS)：角色大翻轉。從「被動備用電力 (應付停電)」轉變為每天參與負載調節、提升電力品質與協助併網的「主動標準化資產」。Nvidia 已將 Hitachi Energy、LG ES、Tesla (Megapack) 列入其 AI factory 首批通過名單。資料中心相關訂單達 8.1 億美元，西門子亦選用相關電池整合 Nvidia 架構。
• 固態變壓器 (SST)：除傳統升降壓與電隔離外，新增電力轉換 (AC/DC) 與控制能力，成為電網穩定節點。
• Sustainability (永續能源)：中長期解決方案將導入先進核能 (如 SMR 小型模組化反應爐)、地熱能等，以補足 24/7 的基載電力需求。
• 台灣供應鏈的關鍵角色與機會
• 重電與變壓器：國際大廠 (GE, Siemens, Hitachi Energy) 變壓器交期已排至 2030 年。台灣華城電機的交期雖從不到 1 年拉長至 2-3 年，但已透過區分小、中、大產線來進行有效協作與支援市場。
• 固態變壓器 (SST)：台達電 (Delta) 已在 OCP 展出實體 SST 設備，預計 2028 年出貨可達 Megawatt 級，2030 年可達 Gigawatt 級。
• SOFC (固態氧化物燃料電池) 供應鏈：Bloom Energy 早在 2008 年便來台尋找供應鏈，台灣廠商佔據關鍵份額：
• 高力：供應 Hot Box (熱發電箱)，相關營收佔比達 40% 以上。
• 康舒：供應 Power Converter (電源轉換器)，相關營收佔比達 40% 以上。
• 其他供應商包含保利等。台灣本土（如電子產業、資料中心）已開始導入 SOFC，未來有機會爭取將製造量能進一步落地亞洲市場。
• 技術架構演進與台灣供應鏈版圖 • 800V DC 架構背後的物理必然性：隨晶片 TDP 不斷提高（2014年架構為 250W，Blackwell 達 1kW，Rubin 世代超過 1kW，未來將超過 4kW），單一機櫃 (Rack) 功率在 Rubin 世代已達 200 到 600 kW 甚至超過 MW 級別。根據功率公式，若電壓不變，電流將極度龐大，導致傳輸的銅排 (Busbar) 需變得極粗並引發嚴重散熱問題。Nvidia 提出 800V 高壓直流架構正是為了解決此瓶頸。
  • 固態變壓器 (SST) 產業的四大發展趨勢：SST 作為中壓伺服器，能直接從中壓 AC 轉成 800V DC，省去 UPS、PDU 等轉換流程，效能更佳。其四大觀察重點為：
  1. 與儲能 (ESS) 整合：符合 OCP 規範趨勢，部分新創（如新加坡大學與 Tesla spin-off 出來的新創業者）已將 SST 與超級電容 (Super capacitor) 整合。
  2. 容量大升級：單套 SST 容量正從 1~2 MW 逐步升級至 5~10 MW，台達電等業者皆朝此方向推進。
  3. 結盟碳化矽 (SiC) 廠：SST 業者積極與 Infineon 等上游碳化矽大廠合作（如 DT Matrix、Eaton）。
  4. 區域市場分歧：中國業者在 SST 開發甚早，未來全球 SST 發展可能走向「中國」與「非中」兩個不同視角的體系。
     • 台灣供應鏈生態系分佈： ◦ SOFC：除大型燃氣渦輪機由國際大廠主導外，台灣在 SOFC 領域是 Eaton 的重要供應夥伴，台達電亦有參與 SOFC 的授權與量產。
     ◦ 變壓器：華城、中興電等業者扮演一定角色，正受惠於美國長交期狀況。
     ◦ Power Rack 供電：除了國際大廠 Eaton、Vertiv，台灣的台達電、東元也佔有一定角色。
     ◦ SST ：目前有四類業者在耕耘，走得較快具代表性的包括國際大廠 Eaton 與台灣的台達電。