美國能源署預測:數據中心電力需求飆升,發電量恐需翻倍

Date:

圖/本報資料庫

商傳媒|責任編輯/綜合外電報導

美國能源資訊署(Energy Information Administration, EIA)在最新的《2026年度能源展望》報告中預測,美國電力產業將進入成長週期,至本世紀中葉,其裝置發電容量可能需要將近翻倍。

這波成長的主要驅動力來自數據中心。EIA 指出,在高需求情境下,數據中心伺服器的用電量預計到 2050 年將達到 8,180 億度(kWh),這比 2020 年的水平高出超過 16 倍。報告強調,光是數據中心帶來的電力增長,就足以匹敵美國經濟若依高 GDP 情境成長所需的電力。

在發電結構方面,EIA 預估,天然氣、太陽能和風力發電的總和,將從目前約佔總發電量的 60% 提升至 2050 年的約 80%。其中,在基準情境下,2050 年的發電組合預計約有 40% 來自天然氣,風力及太陽能則各佔 20%。風力發電容量的增加對天然氣價格的敏感度高達五倍,而太陽能則因其抑制日間電價的特性,敏感度較低。

煤炭發電將逐步退場。在已生效的美國環保署(EPA)2024 年排放法規下,煤炭發電量預計到 2050 年將降至 1% 以下,並有 100 至 125 吉瓦(GW)的燃煤發電容量退役。即使沒有這項法規,煤炭發電比重仍將下降至約 5%,約 70 吉瓦容量將退役。EIA 也預測,約有 25 至 40 吉瓦的燃煤電廠將在 2038 年退役前轉為天然氣混燒。

此外,碳捕存(CCS)技術的部署預計將在 2040 年左右達到高峰,主要受稅務獎勵、電廠排放法規以及低天然氣價格的推動。然而,由於 45Q 稅收抵免到期,CCS 在 2040 年後將迅速減少。核能發電預計將維持相對穩定,但其在總發電量中的佔比將從目前的 17% 下降至 2050 年的 12% 至 15% 之間。

1b005662 08aa 47a4 920e 598a2aa2980b

Share post:

spot_imgspot_img

熱門

相關新聞
Related

Anthropic 延攬諾華製藥執行長入董事會 強化跨領域策略佈局

商傳媒|康語柔/綜合外電報導AI 新創公司 Anthropic 昨日宣布,諾華製藥(Novartis)執行長 Vas Narasimhan 已加入其董事會。這項任命標誌著 AI 產業首次有來自製藥業的高階主管加入其治理層。根據《Moneycontrol.com》報導,Vas...

GitHub推AI代理安全遊戲 化解潛在威脅助開發者提升防禦技能

商傳媒|何映辰/台北報導GitHub 近日推出其安全程式碼遊戲(Secure Code Game)的第四季,主題聚焦於「代理式人工智慧」(agentic AI)的安全性。這款免費、開源的編輯器內建課程,旨在透過實作、遊戲化的方式,協助全球開發者及資安專業人員建立防禦自主行動AI系統潛在攻擊的能力,以應對日益嚴峻的AI安全挑戰。隨著AI技術演進,具備自主決策與執行任務能力的代理式AI正快速發展,如能處理郵件、管理行事曆、瀏覽網頁及執行指令的個人AI助理。然而,這類AI系統的普及也帶來新的資安風險。據網路安全研究機構 Dark Reading 的民意調查顯示,近半數(48%)資安專業人員預計,到 2026...

傑昇方案自動化技術奪獎 無人製程助製造業人力成本降78%

商傳媒|吳承岳/台北報導韓國企業傑昇方案(J Solution)因其創新的無人自動化製程系統,榮獲「2026 韓國產業大獎」技術創新部門大獎。該公司推出的自動化解決方案,能將製造業的人力投入平均減少高達78%,同時顯著提升產品品質的標準化與數據管理能力。根據報導,傑昇方案主要專精於穿孔技術(Through Hole Technology, THT)製程的自動化,為家電、醫療器材、國防、半導體等多元產業建構無人化生產環境。其核心產品自動插入機,透過整合機器人核心技術,克服了傳統自動化設備難以處理的複雜工序。傑昇方案不僅提供機器人式一站式自動化解決方案,協助客戶建置智慧工廠,旗下產品線亦包含獨家開發的引線切割與彎折成型功能的「Radial Feeder」,以及自動更換棒料的「Stick Feeder」。該公司已成功吸引多家全球知名企業成為客戶,包括三星電子、樂金電子、SK海力士、現代摩比斯、富士康以及西門子等。傑昇方案並已建立全球24小時服務網絡,涵蓋韓國、中國、越南、泰國、印度及墨西哥等地,確保其解決方案能提供即時的支援。傑昇方案執行長全秉勳(Jeon Byeong-hun)表示,公司期望透過結合機器人核心技術,來改變製造業的既有模式。標籤:...

AI重塑訴訟工作模式 法律人判斷力成核心價值

商傳媒|責任編輯/綜合外電報導隨著人工智慧(AI)技術快速融入法律實務,訴訟工作流程正經歷顛覆性變革,從早期案件評估到審判準備皆受影響。法律界人士指出,AI雖能大幅提升效率,但人類的判斷力在詮釋、驗證與應用AI產出內容方面,其重要性更甚以往。過去,訴訟優勢常取決於規模,大型律師事務所透過龐大團隊處理文件審閱與分析等勞力密集型工作。然而,AI的介入正根本性地改變此一格局。AI技術能夠自動執行初次審閱、問題識別及時序編排等任務,將原需大量時間與人力的流程壓縮為演算法能力,使得小型專業團隊也能高效分析大量資料,並建構複雜的案件敘事。根據退休法官雷夫.阿提格里耶(Hon. Ralph Artigliere (ret.))與作者威廉.漢米爾頓(William F. Hamilton)的觀察,AI對訴訟最大的貢獻是「壓縮」。AI能迅速匯整龐雜資訊,縮短從原始數據到可用洞察的距離,加速迭代週期,並將零散事實串聯成結構化敘事。例如,在早期案件評估(ECA)階段,律師可以利用AI迅速從原始資料推進至結構化分析,提早做出策略性判斷。在動議實務中,AI則能加速論點組織與支持證據的整合,將文件草擬從建構轉為精煉與測試。然而,AI的應用也帶來新的挑戰與風險。麻省理工學院(MIT Media Lab)2025年的一項預印本研究指出,過度依賴大型語言模型可能導致「認知債務」,減少獨立問題解決與批判性分析的投入。雷夫.阿提格里耶與威廉.漢米爾頓擔憂,法律人未能善用工具並非主要風險,而是將AI產出誤解為人類判斷的行為。哲學家布萊恩.坎特威爾.史密斯(Brian Cantwell...