數位化是推動全球邁向更乾淨、更智慧、更具韌性的能源系統的關鍵力量。然而，現行的電網架構並非為再生能源而設計，它們仍以燃煤電廠等集中式電力來源為主。如今，再生能源多分布於不同區域，並且發電量會隨時間波動，使得預測變得更加困難。
要實現減碳並逐步淘汰化石燃料，我們必須讓重工業與運輸領域走向電氣化，同時提升再生能源等乾淨電力的占比，並加速淘汰以化石燃料發電的能源來源。
這也是推動電網及電力產業全面數位化的重要性；能建立高效控制機制並優化電網管理，從而有效支持各項綠色能源目標。若能同步提升終端用戶的數位化程度，並促進用戶、配電業者與發電業者之間的資料共享，則能真正打造一個完整的數位能源生態系。
在許多層面上，這與電信業現行的作法相近；透過預測網路流量來優化網路管理。同樣的數位化原則也適用於電網，而「資料」則扮演核心角色。要從電網蒐集足夠且正確的資料，就必須依靠更先進的連網能力以及AI。
近年，在 AI 的快速導入與資料中心的加速擴建下，外界普遍憂慮資訊與通訊技術產業的用電量可能會大幅成長。面對此趨勢，應以科學且具可驗證的數據回應相關疑慮。因此，愛立信針對資訊與通訊技術產業、AI 與資料中心的用電情況進行了全面研究。
全球領袖於巴西召開最新的聯合國氣候峰會，會議的核心議題將圍繞能源、製造業與運輸部門的轉型與減碳策略，以及再生能源部署的關鍵角色。各國也將提出涵蓋 2025 至 2035 年的「國家自主貢獻目標」（NDC），作為落實巴黎協定的氣候行動計畫的延伸，並將形塑未來全球氣候轉型的速度。
真正理解數位化對能源的影響是制定有效政策與投資決策的前提。隨著數位化的加速，資通訊產業，特別像是電信網路與資料中心所預期的用電需求將有所上升。然而，其成長幅度很可能低於多數報告的預估，而AI 技術與服務的發展速度仍具不確定性。
回顧過去，多數有關資訊與通訊技術產業的研究其實都大幅高估了對未來的電力需求，因為它們假設：資料量越大，就一定需要等比例增加的電力來傳輸與處理資料。然而，愛立信的研究指出，2007 至 2023 年間，全球資料流量成長約 80 倍，但該產業的電力使用僅增加 1.4 倍。此結果顯示，資料傳輸與用電量之間並非呈現直接、等比例的關係。
愛立信亦針對資通訊產業至 2030 年的電力使用與可能的碳足跡進行估算。預計整體用電量將從 2024 年的1,070 太瓦時（TWh）上升至約 1,245 TWh。近年來，資料中心是推動資通訊產業能源消耗上升的主因，而網路設備的用電成長相對較低。
各界對 AI 的能源需求一直相當關注。現行系統在訓練階段需要大量電力，硬體需求日益提升。然而，AI 服務與技術未來的發展路徑及其能源效率的提升幅度，仍具有高度不確定性。
儘管 AI 的能源需求不容小覷，但隨著技術逐步提升能源效率，外界對其用電量呈指數成長的疑慮有所降低。根據愛立信估算，至 2023 年底，全球約有 1,200 萬個 AI GPU 運作，其電力消耗約為 21 TWh，約占資料中心整體用電量的 8％，僅占整體資通訊產業不到 1％。至 2028 年，預期 AI 將占資料中心電力使用的約 25％。此結果再次凸顯了提升資料中心能源效率的迫切性。
儘管目前和可預見的未來 AI 用電將持續成長，但受限於 AI 硬體供應量的限制，其能源需求不太可能出現指數型的攀升。再加上AI 晶片與其他能源相關設備的效率不斷提升，新一代網路系統標準也逐步將 AI 與能源效率納入規格考量。因此，隨著更節能的網路與伺服器系統部署，企業將逐步淘汰老舊、耗能高的技術。
最後，評估現有 AI 用電預測的可靠性是必要的。依據國際能源總署（IEA）的資料，AI 相關晶片的能源效率約每三年提升一倍；最新的晶片模型在執行與 2008 年同類型晶片等量的運算時，其耗能已降低近 99％。國際能源總署也預測，更高效的伺服器與 AI GPU 將於 2030 年前陸續上市，進一步改善整體能源效率。
在能源消耗方面，生成式 AI（如大型語言模型 LLM，包括 ChatGPT 與 Google Gemini）與專用型 AI 之間存在顯著差異。生成式 AI 需依賴龐大的資料集進行訓練，導致高能源需求；相較之下，為特定任務設計的專用型模型只需要較小的資料集進行訓練，能源足跡更低，也因此更加節能。
以歐洲能源部門為例，公營企業需要能支援電網管理與控制的專用且節能的 AI 解決方案，這類方案可在邊緣運算環境或本地資料中心運行，而不需依賴生成式 AI 所需的大量運算能力。類似的架構與機器學習演算法也被應用於電信網路控制，其電力消耗遠低於大型語言模型（LLM）。
數位化投資與未來的監管政策制定將建立於準確的資訊和假設上。資通訊產業的電力消耗也是公營企業及政府必須納入考量的重要因素，因此可靠的預測是決策的基礎。此類決策對能源部門的數位轉型成效扮演著關鍵角色。
如前所述，資料是能源系統優化與提供 AI 電網控制等功能的關鍵。能源資料需在終端用戶、配電業者與發電業者間順暢流動，以支援預測、電網調度與彈性管理等服務。而可靠的「連網能力」是獲取此類資料的前提，因此 5G SA具有關鍵的重要性。在5G非獨立組網架構中，基地台等無線電元件雖然採用 5G 技術，但核心網仍依賴舊有的 4G 架構。雖然速度與頻寬優於 4G，但 5G 的核心能力無法完全實現。
相較之下，5G SA 同時使用 5G 基地台與完整的 5G 核心網，能大幅提升速度與頻寬。因此，它能支援能源產業數位轉型所需的各項先進服務，打造可長期演進的數位生態系，包括網路切片、邊緣運算、5G 語音、RedCap 裝置、關鍵通訊（TCC）、網路開放能力（Network Exposure）、以及更強化的固定無線接入（FWA）等。
從這層意義上考量，5G SA 不僅是連接能力的升級，更是全球能源轉型的基礎技術。
隨著第30屆聯合國氣候變化大會（COP30）的到來，越來越多人開始意識到：能源與 AI 已成為全球最重要的議題之一。主辦國巴西亦將其以再生能源為主體的能源結構定位為吸引國際科技企業投資資料中心的重要優勢。此發展強調連網能力與數位化在公營企業、電網、交通、建築與產業的綠色轉型中扮演的關鍵角色。若要成功淘汰化石燃料、推動社會減碳，數位基礎建設則必須被設定為優先投入的項目。
穩定且具長期性的政策架構，是讓相關技術充分發揮效益的關鍵，同時也為大規模投資與創新提供必要的可預測性。此外，科技產業必須持續提升資料中心、AI 解決方案與網路架構的能源效率，並在整個價值鏈落實淨零承諾，才能真正有效降低排放。數位化與連網解決方案，必須被視為與乾淨科技、電網與再生能源同等重要的核心。
唯有透過連接能力與數位化，我們才能打造真正減碳的能源系統，由高效能資料中心、AI 的負責任用電，以及大規模再生能源部署所驅動。簡而言之，數位化並非能源轉型的附屬選項，而是支撐整個轉型進程的核心基礎。
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