AI在減碳領域像把「雙面刃」，既能優化能源管理、提升碳盤查效率，卻也因其高耗能問題增加全球碳排放的壓力。圖／本報資料照片

AI於優化能源架構與溫室氣體盤查之應用

AI浪潮來襲，全球各國也正加速邁向2050年淨零碳排的目標。AI在減碳領域像把「雙面刃」，既能優化能源管理、提升碳盤查效率，卻也因其高耗能問題增加全球碳排放的壓力。為因應減碳趨勢與ESG法規要求，廠商正積極導入AI技術以優化生產流程，推動產業低碳轉型。

AI訓練與推理涉及高耗能的資料中心、深度學習模型的訓練、推理計算，以及硬體設備的製造過程，將會增加大量溫室氣體排放。Google、Microsoft等大力推動AI發展的科技廠商，碳排量近年增加30％～50％，影響原先設定的減碳目標。為此，Google已經於2024年宣布放棄碳中和承諾，並以2030年淨零碳排取而代之。

欲解決AI造成的碳排增加問題，需要從多個層面入手。在AI設計與開發階段，研究機構與廠商應採用更高效的模型架構以減少運算需求，降低AI訓練與推理的能耗。資料中心管理部分，可使用AI來優化伺服器負載分配，以降低閒置運算資源的能耗，並應用液態冷卻技術取代傳統的風冷散熱系統。

在優化能源管理層面，生成式AI可透過大數據分析、自動化報告產出、智慧調控與預測模型等方式提升能源使用效率，並優化碳排放管理。生成式AI與能源管理系統（EMS）結合，可根據天氣、用電高峰與歷史數據，自動調整建築物或工廠的空調、照明與設備運行，降低不必要的能耗。AI也可強化智慧電網營運，協助廠商平衡再生能源供應波動，確保電網穩定

針對溫室氣體盤查方面，傳統碳盤查往往需人工計算、整合多種來源的數據，而AI可自動處理廠商生產、供應鏈、物流與用電等資料，快速計算碳排放量，並確保符合ISO 14064與溫室氣體盤查議定書（GHG Protocol）標準。

目前全球廠商皆在尋找更高效、低成本的淨零碳排解決方案，以AI技術為基礎的數位減碳是一項可行做法。數位減碳結合AI、數據分析、物聯網與雲端運算等技術，以提升能源效率、促進產業低碳轉型，應用範圍涵蓋智慧電網、智慧建築、工業生產最佳化，並能作為新能源技術研發與碳捕捉技術的基礎。

許多國際廠商都積極運用AI推動減碳轉型。如IBM透過AI分析ESG數據，協助廠商精準掌握碳排放來源，並且提供最佳減碳策略，該技術可提升企業ESG報告的準確性，增加排放追蹤與能源管理效率。Oracle則是整合AI至能源、水資源管理，協助廠商優化資源使用，確保供應鏈的永續性。

台灣方面，中鋼軋鋼三廠推出iBurner智慧燃燒監控系統，利用AI取代傳統的人工調控，精準監測退火爐燃燒狀況，顯著提升燃燒效率並減少能源消耗。日月光半導體廠則自主研發AI冰水主機控制系統，能考量外界氣溫、水溫、流量等因素，智慧化調配冰水主機群，確保製程冷卻效率的同時降低能耗與碳排放。以上案例皆顯示，未來AI在數位減碳領域的發展，將成為廠商落實ESG目標、達成淨零排放的重要推手。

資料來源:https://www.chinatimes.com/newspapers/20250611000187-260210?chdtv

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