AI、資料中心吃電怪獸 金控業盼2途徑找解方

根據美國新聞網站Vox的一篇分析，指出國際能源總署(IEA)估計，截至2022年，資料中心、加密貨幣和AI相關領域的電力消耗加總，占全球能源需求近2%；但到了2026年，需求量會翻倍，相當於日本全國一年的用電量。國內金控業者對此表達憂心，強調授信的企業界客戶也很焦慮，期盼透過AI協助，能夠找到更多新解決方案，或是將大模型切成小模型，解決目前耗電量問題。

人工智慧(AI)的耗電量有多驚人？根據國際能源總署(IEA)的報告，能源需求成長最快領域之一是訓練生成式AI，它需要大量能源進行訓練和產生查詢答案。舉例來說，訓練像OpenAI的GPT-3這種大型語言模型一回，就需用上近130萬度的電，約合130個美國家庭的一年用電量。

另外，根據IEA的資料，每請求ChatGPT解答一次的用電量，是用Google搜尋一次的9.7倍，如果ChatGPT納進平均每天進行約90億次搜尋的工具，每年將增加10億度電，相當於歐盟居民150萬人一年用電。

AI、資料中心都是吃電怪獸，但隨著AI崛起，和人類的生活密不可分，是否拖延2050年淨零碳排的目標，已經讓各界關注。

國泰金控總經理李長庚指出，這些吃電怪獸都要依賴綠電，但台灣綠電是否足夠，他請教多位台電長官，都說不用煩惱，也強調目前看是足夠，但是在跟很多企業客戶討論時，產業界卻相當焦慮。

李長庚也指出，現在使用AI查詢非常方便，但卻是傳統Google查詢耗電量的10倍，目前也期待透過AI協助，能夠找到更多新解決方案，或是將大模型切成小模型，解決目前耗電量問題。李長庚說：『(原音)比如現在你是大模型，有沒有可能變成小模型，那如果小模型來講，基本上你在一定範疇內，你用電就會少很多，這第二個，就是現在新的科技也在一直推進，就是說你剛開始的時候用電那麼高，但是有沒有可能找到好的solution，在5年之後整個用電量剩下一半，或是剩下的五分之一，十分之一都有可能，所以我覺得這個AI本身會幫助我們，找到更多新的solution去解決目前耗電的問題。』

目前國內金融業協助排碳量高的授信客戶減排，腳步持續進行。李長庚也指出，銀行透過議和方式，和企業戶商談，通常透過出示研究評比資料的深度議和，較一般只是打個電話和企業議和的成效要高很多，因為當企業戶發現國際投資人對它的評比差，且貸款的金融機構也願意提供改善的方法，企業通常會願意嘗試改變。

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