隨著人工智慧（AI）技術快速發展，自ChatGPT問世以來，全球掀起將AI導入各類應用的浪潮，也帶動資料中心數量大幅增加，進一步推升其對環境的影響。相關研究指出，AI運算所需的基礎設施與能量需求正快速擴張，其能源與資源消耗問題日益受到關注。

國際能源總署（International Energy Agency, IEA）指出，全球資料中心的用電需求增速已達其他產業的四倍，預計到2030年前，資料中心總用電量將超過日本全國的用電量。以澳洲為例，能源市場機構預估未來五年資料中心用電將成長三倍，到2030年甚至可能超過全國電動車車隊的總用電量。此外，資料中心冷卻系統所需的用水，也可能對當地飲用水資源造成額外壓力。

在社會層面，隨著「QuitGPT」等抵制AI的倡議引發討論，部分民眾開始反思AI除了在監控與軍事用途上的倫理議題外，其對環境的負擔亦不可忽視。這也引出新的討論：關心氣候變遷的人，是否應重新檢視甚至減少AI的使用？由於生成式AI模型（如文字、圖像與影片生成系統）所需的能源，往往遠高於傳統運算方式，有時甚至高出數倍。但實際能耗仍會因模型類型、規模及使用方式而有所不同。

專家指出，目前科技公司對AI運算相關的能源消耗、水資源使用與碳排放等資訊揭露仍有限，使外界難以全面評估其環境影響。然而可以確定的是，無論是模型訓練或資料中心運作，皆屬高度能源密集的活動。未來如何在技術創新與環境永續之間取得平衡，將成為關鍵課題。

對此，台灣也面臨類似挑戰，政府推動綠色資料中心認證、再生能源購電及節能技術，以降低AI運算對電網與環境的壓力。此外，資料中心冷卻用水亦可能影響地方水資源，促使業界採用空冷或循環水技術。專家指出，AI高度能源密集，未來需在技術創新與環境永續間取得平衡，並強化企業碳盤查與碳減量措施，以兼顧產業發展與永續目標。

資料來源：The Guardian