王鳳生觀點:AI紅利不能只算出口,也要算能源成本

2026-09-20 06:40
AI紅利不能只看到出口, 無視電力與能源成本。(AI生成)
AI紅利不能只看到出口, 無視電力與能源成本。(AI生成)

電價費率審議會18日審議下半年電價,外界除了關心民生電價是否調整,也高度關注半導體與AI資料中心等產業用電價格。經濟部提出「平穩物價、照顧民生」兩項原則,至於產業與AI資料中心是否調整,則將由審議會通盤考量。這是一場電價審議,卻也是一場台灣AI發展模式的考試。

過去幾年,台灣談AI,最常談的是晶片、算力、出口與投資。輝達、台積電,以及AI伺服器供應鏈,讓台灣在全球AI產業鏈占有重要位置。這些當然是台灣的重要優勢。但AI不是只需要晶片,也需要大量的電。當我們計算台灣的「AI紅利」時,如果只計算出口增加多少、投資增加多少、GDP增加多少,卻沒有同時計算AI所需要的能源成本,我們看到的就不是完整的經濟帳。

這不是反對AI,更不是反對產業發展,而是要把經濟帳算完整。AI資料中心對電力的需求不同於一般產業。除了用電量大,對供電穩定性與品質也有更高要求。當AI產業持續擴張,台灣不只是要問「我們能不能提供足夠的電」,更要問「誰應該承擔提供這些電力的成本」。這其實涉及一個基本的經濟學原則:價格必須反映資源的稀缺程度。

如果政府為了穩定民生物價而適度承擔部分能源成本,這有其政策理由;但如果產業政策同時鼓勵高耗能的AI與半導體投資,就更需要清楚區分民生保障與產業成本。否則,今天看起來是AI產業獲得紅利,未來卻可能由所有用電者共同承擔成本。

更值得注意的是,台灣真正應該追求的,不是「AI用了多少電」,而是每一度電究竟創造了多少生產力。這才是AI時代真正重要的問題。如果增加一度電,可以創造更多附加價值、更高薪資、更大的出口與更高的全要素生產力,那麼能源投入就是具有生產性的投資;反過來,如果大量資源投入AI,卻沒有帶來相應的生產力提升,我們就必須重新檢視這種成長模式。

AI時代的國家競爭不能只是一場「算力競賽」,甚至不能停留在「應用競賽」。最終仍然要回到「生產力競賽」。台灣已經擁有世界級的半導體製造能力,下一個問題是:我們能不能把這個優勢轉化成更高的整體生產力?這也是今天電價審議會值得台灣社會思考的更深層問題。

電價不是單純的家庭支出,也不是單純的企業成本。它其實是一種經濟訊號,告訴社會能源究竟有多稀缺,也告訴企業應該如何選擇投資方向。因此,政府當然可以照顧民生,也可以支持AI產業,但兩者不能混為一談。民生電價的穩定,是社會政策;產業電價的設計,則是資源配置政策。

AI時代真正值得台灣追求的,不是最大的用電量,而是每一度電所創造的生產力。如果台灣真要成為AI時代的重要國家,就不能只問AI能帶來多少出口,而必須同時回答:AI需要多少能源?這些能源由誰支付?又能創造多少真正的生產力? (相關報導: 風評:一句「需要更多電力」黃仁勳讓賴政府該想想核四 更多文章

*作者為國立高雄大學榮譽講座教授

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