美國電費飆升 未必全因數據中心耗電激增
近年美國電費急升，普遍認為是因為大量耗電的數據中心如雨後春筍般興建，推動了OpenAI及xAI等人工智能工具的運行，令電力需求大增。然而，加州大學洛杉磯分校所屬的Lawrence Berkeley國家實驗室最新研究發現，數據中心的增長可能並非導致電費上升的唯一或主要原因。
這項由美國能源部科學辦公室委託、由非牟利研究中心進行的研究指出，2019年至2024年間，美國電力負荷增長較快的州，平均零售電價反而有所下降；而用電需求減少的州，電價則普遍上升。換言之，電力需求的增加並不必然推高電費，反而可能因為用戶數增加，使固定的基礎設施成本得以分攤，從而降低平均電價。
公眾誤解與調查結果的矛盾
與此研究結果相反，能源科技公司Arbor的調查發現，七成美國家庭去年電費上升，且近三分之二歸咎於AI技術的高能耗。只有約兩成家庭認為相關科技的利益值得支付更高的電費。
研究指出，電費上升的主要原因是電力「輸配電」的開支增加，例如更新或更換老舊基礎設施。電力需求較高的州，因用戶多，基礎設施成本可被更多消費者分攤，而需求減少的州則相反。此外，烏克蘭戰爭引發的天然氣價格飆升，也推高了美國電力公司的運營成本；加州的野火和佛羅里達的颶風等自然災害，亦造成大量基建維修費用。
值得注意的是，加州太陽能板的普及降低了電網負荷，令電力生產商每單位電力的固定成本上升。報告亦提到，加州能源生產商獲准將野火相關費用轉嫁給消費者。
未來電費走勢充滿不確定性
這並不代表數據中心的擴張不會在長遠令電費上升，而是說未來電費變動因素複雜，不能簡單以用電量增減來判斷。報告總結指出：「我們的結果質疑負荷增長必然會在中長期推高電價的簡單觀點。2025年初步證據顯示，短期影響可能正面或負面，中長期影響則難以預測。」
—
評論與啟示：
這項研究為現時社會普遍將電費上升歸咎於AI數據中心的觀點帶來重要反思。數據中心當然是能源密集的設施，但電費的形成是多重因素疊加的結果，不應忽略基礎設施維護、能源市場波動與自然災害等結構性因素。特別是在能源轉型和可再生能源推廣的背景下，像太陽能等分散式能源的普及反而可能推高固定成本，這是一般消費者較少注意到的現象。
此外，公眾對AI能源消耗的誤解或過度焦慮，可能會影響對科技發展的評價與政策制定。未來討論電力成本與科技發展的關係時，應該更全面地考慮能源結構、市場機制與基建投資，避免簡單化的因果歸屬。
對香港及其他城市而言，這也提示我們在推動數據中心及AI產業發展時，應該同步完善電網基礎設施和能源供應策略，避免基礎設施落後成為成本上升的隱形推手。更重要的是，提升公眾對能源系統複雜性的認知，才能促進理性討論和有效政策。
總結而言，AI數據中心固然是能源需求的重要部分，但電費問題遠比表面複雜，未來能源政策和市場調控必須以多元視角來審視，才能真正平衡科技發展與民生負擔。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
