人工智慧（AI）能源悖論：為何矽谷大舉押注核能
人工智慧（artificial intelligence，AI）的快速崛起引發了前所未見的能源危機，迫使科技產業正視全球電網的物理極限。根據截至 2026 年 1 月的一份聯合國（United Nations）新報告，能源策略出現了關鍵轉變：「AI 革命」現在與「核能復興」緊密相連。目前全球有 71 座新核電廠正在建設中，敘事已從單純的可持續性轉為迫切需要基載電力（base-load power）可靠性——單靠再生能源（renewables）無法提供。
這一轉型的核心是一項驚人的預測：到 2035 年，全球用電需求預計將增加超過 10,000 太瓦時（terawatt-hours）——這一數字大致相當於目前所有先進經濟體的總消耗量。對於人工智慧產業的利益相關者來說，這不僅是基礎設施挑戰，還是生存性的營運需求。訓練和運行下一代模型所需的龐大計算密度正把傳統電網推向崩潰邊緣，迫使產業轉向高密度、無碳的核能解決方案。
量化那無法滿足的需求
要理解挑戰的規模，必須查看現代基礎設施的消耗指標。國際能源署（International Energy Agency，IEA）報告指出，2023 到 2024 年間，資料中心（data centers）的用電需求增長了超過 75％。到 2030 年，這些設施預計將佔先進經濟體用電需求增長的 20％ 以上。
人工智慧運營的能耗特徵與標準雲端運算根本不同。生成式 AI（Generative AI）模型在訓練期間需要持續且高強度的處理能力，訓練可能持續數週或數月。一座中型資料中心現在的用電量相當於 100,000 戶典型家庭。在美國──承載多數領先 AI 公司的國家──人工智慧驅動的資料處理用電量在本世紀末前，很可能會超過鋁、鋼、水泥與化工等行業的合計電力使用量。
下表說明了能耗的比較規模，凸顯了為何產業尋求專屬電源。
Table 1: Comparative Energy Consumption Metrics
| Entity Category | Energy Consumption Equivalence | Projected Impact |
|---|---|---|
| Medium-sized Data Center | 100,000 Households | High local grid stress |
| AI Data Processing (US) | Combined Heavy Industries (Steel, Cement, etc.) | Major national infrastructure load |
| Global Demand Increase (2035) | Total Advanced Economies' Current Usage | Global energy supply gap |
產業轉向：從再生能源到基載核能
多年來，主要科技公司依靠風能和太陽能的電力購買協議（Power Purchase Agreements，PPAs）來抵消其碳足跡。然而，可再生能源受天候與晝夜影響而具有間歇性，這與任務關鍵型資料中心要求的 24/7 運行時間不相容。
Google 專注於 AI 的高級經理 Manuel Greisinger 在最近的聯合國報告中直言不諱地闡述了這一轉變：「我們需要乾淨、穩定且全天候可得的零碳電力。這無疑是一個非常高的門檻，而僅靠風能和太陽能無法達成。AI 是未來的引擎，但沒有燃料的引擎幾乎毫無用處。」
這種想法凸顯出一項現實：核能不再僅被視為一個選項，而是未來能源結構中不可或缺的核心組成。產業需要的是國際原子能總署（International Atomic Energy Agency，IAEA）總幹事 Rafael Mariano Grossi 所描述的「五大需求」：
- 低碳發電
- 全天候可靠性
- 超高功率密度
- 電網穩定性
- 真正的可擴展性
策略聯盟與核電機組重啟
企業對這一能源現實的回應迅速且資本密集。科技巨頭共同承諾支持到 2050 年全球核電容量增三倍的目標。這一承諾已經在一些高調的交易中具體化，促成了矽谷與核能產業複合體之間的連結。
Microsoft 以一項具有里程碑意義的 20 年期電力購買協議成為頭條新聞，該協議促成了賓夕法尼亞州三哩島（Three Mile Island）核電廠第一號機組的重啟。此舉象徵著公共與企業觀感的重大轉變，將能源安全與氣候目標置於歷史性疑慮之上。
類似地，Google 簽署了全球首個從多座小型模組化反應器（Small Modular Reactors，SMRs）購買核能的協議，開創了新局。與傳統電廠不同，這些 SMR 提供分散式解決方案，完美契合資料中心擴展的模組化需求。如果監管與施工時程順利，這些機組有望在 2030 年前投運，直接為 Google 的運算樞紐提供專屬電力。
小型模組化反應器（SMRs）的崛起
有關核能的討論愈來愈聚焦於小型模組化反應器，視其為資料中心供電的「殺手級應用」。傳統核電廠需要巨額前期投資、廣大的隔離區以及十年或更長的建造期。相比之下，SMR 承諾帶來另一種範式。
SMR 對 AI 基礎設施的主要優勢包括：
- 佔地：顯著較小的實體佔地，允許部署在工業區與資料中心園區附近。
- 電網獨立性：科技公司可以在現場發電，繞過區域電網限制並避免長距離輸電損失。
- 安全性：增強的被動安全系統使其適合靠近有人口或商業區。
- 可擴展性：模組化設計允許公司隨著計算需求成長，逐步增加反應器數量。
IAEA 總幹事 Grossi 指出，雖然 SMR 仍在超越研發階段，但該署正與監管機構緊密合作以加速其可行性。願景是部署「大量小型反應器」，專門滿足數位經濟的局部且密集需求。
全球格局：爭奪能源主導權的競賽
人工智慧與核能的交匯也正在重塑地緣政治格局。各國已意識到，AI 的領導地位需要堅實且獨立的能源後盾。
- 美國：目前擁有 94 座運轉中的電廠，另有 10 座新機組排程中。重點在於振興現有基礎設施並推動 SMR 技術的突破。
- 中國：在雙重戰線上取得進展，中國在 AI 發展與核能建設上都取得重大成就，目前在新建機組數量上全球排名第一。
- 歐洲：法國與英國等傳統核能強國正在「加碼」建設。波蘭等新興經濟體正在加速進入核能領域，以支撐其數位走廊。
- 俄羅斯：仍是全球最大的核技術出口國，並在先進反應器設計上領先，憑藉在數學與電腦科學方面的強大研究基礎。
- 中東：阿聯酋（UAE）已成功建立核能計畫，將自己定位為區域的能源與人工智慧中心。
超越電網：太空太陽能與未來科技
雖然核能為未來十年提供了即時解決方案，但科技公司也在放眼更遙遠的選項。Google 正在探索太空太陽能網絡──在軌道上收集未被大氣濾除的太陽能，並將能量回傳地球。兩顆原型衛星預定於 2027 年初發射，以測試輻射耐受性與太空中的資料處理能力。
然而，這些未來主義的計畫仍屬於補充性，並不能取代地面上已在進行的即時、具體步驟。政策制定者、技術人員與能源專家的共識明確：邁向可持續的人工智慧未來，必須走過反應器核心的道路。
結論
2026 年的敘事是一個融合的故事。數位世界常被認為是無形且以雲端為本，但如今正撞上物理與基礎設施的硬實相。當前正在建設的 71 座反應器，代表的意義不僅是能源容量；它們構成了下一個運算時代的基礎。隨著人工智慧模型在複雜性與普及度上不斷成長，伺服器室的寂靜將愈來愈被核能渦輪的嗡嗡聲所支撐。對於人工智慧產業來說，核能已從一個具爭議的選擇，晉升為關鍵的依賴。
