〈台灣的 AI 戰略有一個公共數據問題〉— Taipei Times
我在**Taipei Times發表一篇調查報導，題為〈Taiwan’s AI strategy has a public data problem〉**——「台灣的 AI 戰略有一個公共數據問題」。
問題所在
台灣正為人工智慧調整電網：興達與台中兩處共約 5.2 吉瓦的複循環機組，預計今年底前開始供電或併網測試，整體計畫到 2035 年將新增約 26 吉瓦的燃氣容量，其中絕大多數仰賴進口液化天然氣。
需求端的數字卻對不起來。今年 6 月，官方在 2035 年展望中提出約 1.2 吉瓦已確認的 AI 資料中心需求，另加 2 至 3 吉瓦的加速成長預留額度。台電則向 Taipei Times 表示，已收到 75 件「輸電級」併網申請，共 4,523 百萬瓦，其中 47 件、共 3,331 百萬瓦獲同意，但約四成案件因未在期限內完成正式申請而失效。調查媒體《報導者》4 月公布了較早的台電數據，總量不同，失效率超過七成。政治大學一位研究者無法將這兩組數據與唯一對應實際運轉負載的數字對齊：實際併網的 303.5 百萬瓦。
缺少的環節
這兩組數據未必哪一組有誤——它們的統計截止日不同，對失效案件的處理方式也可能不同。但沒有任何公開說明解釋兩者如何對應。台電曾在 2024 年提出詳盡的 AI 需求估算；Taipei Times 未能找到之後以同樣格式更新的數據。而全國需求預測則把 AI 需求併入至 2035 年平均年增 2.5% 的整體數字裡，並未單獨列出。
這種不透明有實際代價。馬鞍山核電廠自 2025 年 5 月停機以來，如果資料中心與半導體的用電需求超出全國預測，台灣就必須燒更多天然氣、加速其他發電方式，或在別處削減用電。台灣沒有國際天然氣管線——所有液化天然氣都靠海運進口。資料中心多集中在北部，發電則多在南部，個別設廠地點的決策也大多僅止於台電內部。
我的建議
台電其實已掌握大部分所需數據。若能按縣市與變電所公布匿名化的併網排隊清單，區分申請中、已同意、已失效、已簽約與已併網的容量，就能在不揭露客戶身分的情況下，把初步申請與確定承諾區分開來。能源署也可以公布目前 AI 需求的區間、其假設依據，以及對天然氣消耗與電網建設的影響。
台灣或許會決定，更依賴進口天然氣是實現其 AI 與半導體野心可以接受的代價。公開這些基礎數據並不會替各方做出這個選擇——但會讓立法者、地方政府與承受基礎設施的社區，得以用官方所用的同一套假設來檢驗這個選擇。