AI環境成本不只碳排!研究:2030年耗水恐達9.3兆公升、電子廢棄物達250萬噸

經濟適用的清潔能源

AI資料中心高耗能,耗費水、電及土地等,都恐加劇當地環境問題。圖為Google位於愛阿華州的資料中心。 圖/路透
AI資料中心高耗能,耗費水、電及土地等,都恐加劇當地環境問題。圖為Google位於愛阿華州的資料中心。 圖/路透

AI摘要

文章摘要整理:

聯合國大學研究指出,AI資料中心不只增加碳排,還會帶來龐大水、電與土地足跡,且負擔可能轉嫁到地方社群;台灣專家則建議以能源園區與更細緻的治理來降低衝擊。

聯合國大學最新研究,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。

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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(Environmental Cost of AI's Energy Use: Carbon,Water and Land Footprints)」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10億次連續「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。

精華 FAQ

  • 研究指出,AI資料中心不只耗電,也大量使用水與土地,還可能帶來電子廢棄物問題。若選址與能源配置不當,負擔可能轉嫁到當地社群,形成更嚴重的環境壓力。

  • 報告預估到2030年,全球資料中心用電可能超過9450億度,約占全球用電3%;用水約9.3兆公升,土地足跡逾1萬4500平方公里,電子廢棄物最高可能達250萬噸。

  • 專家建議在具備再生能源、低用水壓力與電網餘裕的工業區規劃能源園區,讓算力、綠電、儲能與再生水系統共址,並要求大型資料中心配合儲能與彈性用電。


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