AI身為當前最受矚目的趨勢之一，如何面對能源產業深度結合，這既是機遇也是挑戰。
首先，AI 已成為推動全球電力需求增長的核心主體，由於大型資料中心等AI 訓練與推理運算等需要大量電力支撐，用電增長對電網與電力供應規劃帶來極大影響。AI 與 ICT 產業未來的電力需求已經顯著上升，成為能源消耗的一大驅動因素。
其次，AI能夠優化能源產業的運營效率與系統彈性，主要包括：
1.智慧預測與整體調度：運用機器學習與大數據分析改善電力需求與供給預測，使得電網能更準確應對變動負載與再生能源。
2.智慧電網與虛擬電廠：AI 作為核心算法可以支援虛擬電廠（VPP）整合分散能源、生產、儲能與負載管理，面對需求回應、供需平衡與即時調度上實現更高效運作。
3.能源效率提升：AI 可以應用在能源管理、設備優化與保養預測中，協助降低浪費與提升系統的可靠性。
4.電網安全與韌性：結合 AI 的監控與風險判斷，快速應對緊急事件，提高電力系統面對氣候與運行風險的整體韌性。
結合 AI 的監控與風險判斷提高電力系統的整體韌性。（圖片來源：PhotoAC）
事實上，AI 與能源的結合並非單向提升，而是要有新的系統設計思考，例如在支持 AI 產業發展，不讓能源系統的自身碳排與供電風險遭到重新放大？如何能讓AI技術真正支援能源結構低碳與供電韌性，而非只是當作電力消耗主體，這必須從政策設計、電網數位、能源市場以及電價機制全面規劃。
全球如國際能源總署（IEA）等機構表示，AI 不僅只是能源消耗者，也可以當能源轉型推進器，協助能源系統達到更高效率與低碳目標。然而，這也需要政府、產業與學界共同規劃，將 AI 能力與能源系統實際需求緊密結合，並搭配相應的監管與市場機制改革。
能源產業 從供電到智慧轉型的未來藍圖
全球能源產業正處於多重挑戰與機遇的交錯點，隨著氣候政策推動再生能源革命，AI 與數位經濟帶來使用電力的高度需求，電力系統與基礎設施需要快速更新轉換。在這般的背景下，台灣能源產業轉型不僅關乎技術層面，更是政治決策、經濟結構、社會參與與市場設計等系統性挑戰。面對全球能源局勢，台灣必須同時兼顧供電穩定、低碳轉型、能源自主與產業競爭等多元目標。
能源產業面臨供電穩定、低碳轉型、能源自主與產業競爭等。（圖片來源：PhotoAC）
當 AI 與能源科技深度結合、再生能源技術成熟、儲能系統普及、智慧電網與虛擬電廠打造全新電力架構，能源產業將不再是「供電產業」，而是一個智慧化、低碳化與安全化的能源生態系統。這是台灣迎向能源自主與永續競爭力的必經之路，也是全球能源轉型浪潮中不可忽視的改革篇章。
參考資料：
1.能源轉型是什麼？4個一定要知道的核心重點，助企業永續經營！
https://www.hdrenewables.com/en/articles/1562/
2.展綠、增氣、減煤、非核
https://www.moea.gov.tw/MNS/populace/Policy/Policy.aspx?menu_id=32800&policy_id=9
3.首份AI能源報告： 未來五年耗電再翻四倍！但AI有潛力貢獻更多
https://csr.cw.com.tw/article/44152
4.淨零轉型下的電力挑戰，勾勒電網韌性、智慧儲能未來藍圖
https://www.gvm.com.tw/article/125620
