生成式AI時代的能源挑戰：日本面臨的電力挑戰與策略選擇

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科技產業資訊室(iKnow) - 謝采燁發表於 2025年10月31日

圖、生成式AI時代的能源挑戰：日本面臨的電力挑戰與策略選擇

生成式AI的快速普及帶動巨大的電力需求增長，成為日本能源與產業政策的新課題。由三菱總合研究所（MRI）提出的《生成式AI的普及對日本電力需求的影響》(生成AIの普及が与える日本の電力需要への影響)報告特別針對資料中心與網路基礎設施之生成AI導入對ICT部門電力消耗影響進行試算，並提出在電力限制下的最佳應對策略。報告指出，AI模型的規模化、應用範圍擴大與運算需求提升，將使日本電力需求在2040年前大幅上升，若缺乏對策，恐成為數位轉型與國際競爭力的瓶頸。

在電力需求推計方面，MRI以「資料處理量」與「電力效率」為兩大核心變數。隨著AI普及，網路流量預計至2040年將增至2020年的約348倍，若AI模型大規模化趨勢持續，ICT部門電力消耗可能增加2至27倍。電力效率的改善主要取決於半導體技術的演進，包括先端封裝（advanced packaging）、光電融合（opt-electronic integration）與AI專用晶片（AI-specific chips）。其中，若光電融合與AI特化晶片能順利發展，電力效率可較2020年提升至6萬倍；反之，若技術停滯，電力負擔將急劇上升，導致2040年ICT用電量突破國家電力供應極限。

報告設定三種AI利用情境：①「計算量爆發型」，所有應用依賴超大型基盤模型，雖具最高精度，但電力需求可能占約全國55%；②「適材適所型」，依用途選擇不同規模AI模型，以降低電力浪費；③「省電力優先型」，在碳中和政策下以小型模型為主。MRI認為第二種「適材適所」情境最符合日本現實，既可維持科技創新，也能在能源有限條件下確保AI普及。該模式中，大型AI由雲端巨頭運行，小型AI則於地方邊緣運算（edge computing）或裝置端執行，形成多層次AI生態，如此可避免過度依賴海外數據中心，減少「數位貿易赤字」，並促進再生能源在地方端應用。

報告進一步指出，若日本能在AI特化晶片、光電融合及封裝技術上追上全球前沿，並發展分散式處理體系（例如將非即時的AI訓練外包海外、即時推論留於國內），可顯著降低ICT用電對整體能源系統的壓力。另一方面，在產業結構層面，應鼓勵中小企業與研究機構共同開發B2B或專業領域（B2P）的特化型AI，以「省能+信賴」作為競爭優勢，促進AI與產業的深度融合。報告同時警示，若未同步強化電力供應與碳中和平衡，日本的AI利用環境將難以持續。

最後，MRI在結論說明，生成AI的普及正在重塑日本的產業與能源結構，而「電力效率 × 技術創新 × 適材適所利用」的組合是日本邁向可持續AI社會的核心戰略。政府與產業需同步推進半導體研發、電力基礎設施與政策協調，確保在能源受限的情況下，仍能發揮生成AI的最大潛力，維持經濟與數位轉型的雙重優勢，未來十年將是日本在「數位競爭力」與「能源安全」間取得平衡的關鍵時期。（1045字；圖1）

參考資料：
生成 AI の普及が与える日本の電力需要への影響。三菱総合研究所，2024/08/28

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