AI榮景背後的隱形代價：聯合國示警資料中心能源、水資源與環境壓力加劇

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科技產業資訊室(iKnow) - 黃松勳發表於 2026年6月9日

圖、AI榮景背後的隱形代價：聯合國示警資料中心能源、水資源與環境壓力加劇

隨著生成式人工智慧（AI）快速普及，全球產業正迎來新一波數位轉型浪潮。然而，聯合國大學（UNU）最新研究指出，AI帶來的影響已不再侷限於運算能力與產業創新，其背後龐大的能源、水資源與土地需求，正逐漸成為全球永續發展的重要挑戰。報告預估，到2030年支撐AI運作的資料中心年用電量將達945太瓦時（TWh），相當於巴基斯坦、孟加拉與奈及利亞三國全年用電總和的近三倍，凸顯AI基礎設施快速擴張所帶來的環境壓力。

過去外界討論AI環境衝擊時，多聚焦於大型模型訓練過程產生的碳排放。然而，聯合國研究認為這種評估方式過於狹隘，忽略了AI在實際應用階段所消耗的大量資源。研究指出，模型部署後的日常推論（Inference）運算，約占AI總能源需求的80%至90%。換言之，相較於模型訓練，全球數十億使用者每天透過聊天機器人、圖像生成與影音內容創作所累積的運算需求，才是推升能源消耗的主要來源。

報告估計，單一大型AI服務每天可能處理約25億次使用者請求，全年耗電量高達數百吉瓦時（GWh）。不同類型的AI任務所需資源差異也十分明顯，例如生成一張AI影像所需能源，可能超過一般文字分類工作的千倍以上，而影音生成更是進一步提高運算負荷。這代表AI應用場景越多元，背後所需的電力供應與硬體設備也將同步成長。

除了能源消耗外，研究也提出「水足跡」與「土地足跡」的重要概念。資料中心必須透過大量冷卻系統維持設備穩定運作，而電力生產本身也涉及大量用水需求。報告預估，到2030年AI相關設施每年可能消耗約9.3兆公升淡水，相當於13億人口的基本年度生活用水需求。若持續依照現有發展模式擴張，部分缺水地區可能面臨更大的資源競爭壓力。

值得關注的是，單純以再生能源取代化石燃料，未必能完全解決問題。研究指出，部分被視為低碳的能源方案雖可降低溫室氣體排放，但可能同時增加土地使用面積與水資源消耗。這顯示AI永續發展不能只以碳排放作為唯一衡量標準，而必須從能源、水資源、土地利用及供應鏈等多重面向進行整體評估。

報告同時提出另一項產業隱憂──電子廢棄物。隨著AI運算設備更新速度加快，預估2030年全球AI基礎設施每年將產生高達250萬噸電子廢棄物。由於許多發展中國家缺乏完善的回收與處理能力，大量電子垃圾可能進一步造成環境污染與健康風險。此外，AI晶片所需的關鍵礦產開採，也可能引發生態破壞與資源分配不均等問題。

從全球產業布局來看，AI基礎設施發展同樣存在明顯的不平衡現象。研究顯示，目前超過90%的AI專用運算能力集中於美國與中國兩國，而全球超過150個國家幾乎缺乏具規模的AI運算基礎設施。當AI技術紅利主要由少數國家掌握時，其環境成本卻可能轉嫁至礦產供應地、資料中心所在地及電子廢棄物處理地區，形成新的數位與環境不平等問題。

面對快速成長的AI需求，聯合國大學呼籲建立「負責任的AI生態系統」，包括提高環境資訊揭露透明度、推動節能設計、落實產品全生命週期管理、強化國際合作與建立跨國治理機制。報告強調，AI本身並非問題，真正關鍵在於如何透過制度設計與政策治理，讓技術創新與環境永續取得平衡。未來AI競爭不僅是模型能力與運算規模的競賽，更將是一場關乎能源效率、資源管理與永續治理能力的新競爭。(1263字；圖1)

參考資料：
AI’s environmental costs threaten water, land and climate. UN News, 2026/6/4
UN report warns AI could soon use 3% of world’s electricity and more water than we need to drink. The Conversation, 2026/6/4
AI Will Consume as Much Water as a Billion People By 2030, UN Report Estimates. Futurism, 2026/6/6
UN calls for AI regulation amid expanding environmental footprint from daily use. Jurist, 2026/6/5

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