MIT破解AI能源難題 助力清潔轉型發展

MIT探討人工智能與能源難題：挑戰與機遇並存

麻省理工學院能源計劃（MIT Energy Initiative，MITEI）於2025年春季研討會上，深入探討了人工智能（AI）對能源需求帶來的巨大挑戰，同時也展望了AI在推動清潔能源轉型上的潛力。這場題為「AI與能源：危機與希望」的研討會，匯聚了來自學術界、產業界及政府的專家，共同尋找解決數據中心能源消耗激增的方案。

AI能源需求驚人，挑戰電網與氣候目標

隨著AI技術的爆炸性發展，全球數據中心的電力需求急劇上升。美國的計算中心目前已消耗約4%的全國電力，有研究預測到2030年這一比例可能攀升至12%至15%。MIT林肯實驗室高級科學家Vijay Gadepally指出，大型AI模型所需的電力每三個月幾乎翻倍增長，一次ChatGPT對話的能耗相當於為手機充電，而生成一幅圖像則需消耗相當於一瓶水的冷卻用水。

這種能源需求的激增，令電網面臨巨大壓力，甚至可能影響全球氣候目標的達成。OpenAI CEO Sam Altman在國會聽證會中也提到，AI的成本將最終與能源成本趨同，凸顯能源供應的根本性重要性。

清潔能源與創新技術：應對AI能源挑戰的多重路徑

研討會中，專家們提出多種策略以應對AI帶來的能源挑戰。Sesame Sustainability CEO Emre Gençer的研究顯示，美國中部因太陽能和風能資源豐富，成為供電成本最低的地區，但要實現零排放仍需大量電池儲能，成本將是傳統方案的兩到三倍。Gençer強調，僅靠可再生能源與電池無法滿足需求，必須結合長期儲能技術、小型模組化核電、地熱能等多元方案。

康斯特雷申能源（Constellation Energy）研發及企業策略經理Kathryn Biegel指出，數據中心的能源需求推動公司重啟前“三哩島”核電廠，反映數據中心對穩定且無碳排放電力的強烈需求，進一步促使能源產業結構調整。

AI不僅是能源挑戰，亦是加速清潔轉型的利器

麻省理工電機及計算機科學系助理教授Priya Donti介紹，AI透過結合物理約束的神經網絡，能以十倍甚至更快的速度優化電網運作，解決複雜的電力流問題。谷歌全球可持續發展總監Antonia Gawel分享，谷歌地圖的節能路線規劃已減少近290萬公噸溫室氣體排放，相當於減少了65萬輛汽車一年的排放量。AI還被用於協助飛行員避免形成凝結尾跡，減少約1%的全球暖化影響。

材料科學教授Rafael Gómez-Bombarelli則強調，AI能加速新材料的發現，這些材料對提升計算效率和能源應用至關重要。

平衡發展與環境影響：尋找可持續的AI應用策略

與會者也關注AI能源消耗的環境足跡。IBM數據中心創新專家Dustin Demetriou引用世界經濟論壇文章指出，80%的環境影響來自AI推論階段，呼籲全面提升AI運行效率。卡內基梅隆大學Emma Strubell提醒，要警惕「傑文斯悖論」——即效率提升反而可能導致資源消耗增加，主張將數據中心電力視為有限資源，需謹慎分配。

此外，專家們探討了將可再生能源與現有電網基礎設施結合的混合解決方案，例如利用天然氣發電廠的電網連接優勢，實現成本合理且穩定的清潔電力供應。

MIT的角色與未來方向

MITEI主任William H. Green表示，MIT正推動一項針對計算中心、電力與計算技術的綜合研究計劃，從電力來源到算法，致力於開發符合各方需求的解決方案。研討會即時調查顯示，與會者將「數據中心與電網整合」列為MIT研究的首要任務，並高度期待AI在新材料發現上的加速作用。

多數與會者對AI在電力領域的潛力持樂觀態度，認為它是「希望」多於「威脅」，但仍有人保持謹慎觀望。能源供應方面，碳排放強度是他們最關注的問題，其次是供電可靠性和成本。

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評論與啟示

這場來自MIT的研討會清晰呈現了AI與能源之間的「雙刃劍」關係：一方面，AI技術的快速擴張帶來前所未有的電力需求，對全球電網和氣候目標構成巨大壓力；另一方面，AI本身又是一把推動清潔能源轉型的利器，能夠優化電網運作、加速材料創新並促進節能減排。

從香港的角度來看，這種矛盾特性特別值得關注。香港作為國際金融與科技重鎮，數據中心數量龐大且不斷擴充，能源消耗問題日益嚴峻。如何在推動AI及數據科技發展的同時，保障能源供應穩定與環境可持續，將是本地政策制定者和產業界必須面對的核心課題。

值得注意的是，研討會中提及的多種清潔能源與儲能技術，如長時間儲能、小型模組化核電及地熱能，均為香港目前較少涉及的領域。香港應該借鑒國際先進做法，加強能源多元化與創新技術的投入，並探索與鄰近地區的能源合作，以緩解本地電力壓力。

此外，AI在能源管理上的應用潛力巨大，例如智能電網調度、用電需求預測及節能優化，這些都是香港智慧城市發展不可或缺的部分。政府和企業應積極推動相關科研和實驗，促進AI技術與能源系統的深度融合。

最後，研討會中提及的「傑文斯悖論」提醒我們，科技進步帶來的效率提升，未必能自動轉化為資源節約。這點對AI技術的可持續發展尤為重要，香港社會應加強對AI能源消耗的監管與指導，確保技術發展不偏離環境目標。

總括而言，MIT的研究和討論為全球乃至香港提供了思考AI與能源複雜關係的重要視角。未來，只有在政策制定、技術創新與社會共識三者協同推動下，AI才能真正成為助力清潔能源轉型的強大動能，而非能源危機的推手。

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