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AI資料中心快速擴張，台電董事長曾文生示警算力分散將考驗台灣電網輸送能力。經濟部6月預估2026至2035年用電需求年均成長2.5%，半導體與AI產業至2030年新增需求逾500萬瓩。本文說明資料中心耗電、燃氣機組、儲能、電網韌性及大型用戶接電問題，並整理2026年10月電價維持不變、711億元撥補與未來電費調整的關鍵差異。
AI模型越做越大，全球科技公司瘋狂興建超大型資料中心，但下一個算力瓶頸可能已經從GPU轉向電力、冷卻水、土地與地方居民接受度。洛杉磯郡正在重新評估AI資料中心的能源、水資源、噪音與健康影響，加州多個城市甚至已祭出暫停或禁止新資料中心措施；紐約也開始要求大型資料中心承擔更多電網與社區成本。AI產業下一場競爭，可能不再只是誰買得到更多晶片，而是誰能找到一座願意供電、供水又願意讓它落地的城市。
華為最新公布新一代Ascend AI晶片與大型運算架構，並承認中國市場的AI算力設備需求仍超過供應能力。比起單純追逐單顆晶片效能，華為正把重心放到SuperPoD、SuperCluster與高速互連，甚至規劃讓超過100萬顆NPU協同運算。這場競爭透露出AI基礎設施的新方向：未來真正決定算力的，可能不再是哪一顆晶片最快，而是晶片、記憶體、網路、封裝與軟體能不能像一台機器一樣工作。
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