AI會造成缺電危機嗎?其實發展綠電比重啟核電正確

能源議題

各種突破性發展的新事物常會給人們帶來新的希望、新的賺錢機會、以及新的危機感,當然也可能帶來一些正確或錯誤的猜測和努力方向(陳博志,2019)。

AI現在被認為將有快速的發展,因此大多數人希望它能幫助人們解決很多事情,相關股價也反映了人們期待因它而賺大錢的機會。而早在多年前就有不少人擔心AI會取代很多人的工作而造成大量失業(陳博志,2017),或者擔心AI的強者可以獨占而欺壓弱者,甚至擔心AI會反過來控制人類。

最近一個比較小的危機感則是擔心AI的大量運用會使電力需求大增而供給不足。這類危機感可提醒大家做適當的防範,但也不宜任意誇大而造成過度的恐慌,以及不正確的對策。

AI使電力不足的可能性要仔細分析

電力供需是經濟問題,大部分可用經濟學的方法來分析和預測,因此比其他危機感更能夠具體有條理地思考。以經濟學的方法來看,擔心AI造成電力不足危機的說法,大致上都是在既有的技術去看AI直接造成的用電需求增加,未充分考慮技術進步的可能性、AI替代既有生產及活動方式所可能節約的資源、AI需求成長的可能限制因素、以及電力需求成長所需的時間。

技術進步可能大幅降低所需的電力成長

AI的概念早就存在,現在變那麼重要而可能需要極多電力的主要原因,是其技術進步使它能夠大量廣泛運用。而其技術很可能會再大幅進步,並使其完成一項工作所需的電力再大幅減少,我們若用它現在的用電效率來估它未來的用電量,有可能會高估非常多。

1960年代一台IBM360的電腦要佔到一間教室那麼大的空間,在那研究室和教室都沒有冷氣的時代,大學的電腦房就有冷氣以防電腦和它的真空管過熱,那用電量當然不小。但現在的小型平板電腦甚至手機至少在某些方面的功能已高於五十多年前的大電腦,而且幾乎人人都有一兩台,若其耗電量仍和五十多年前的大電腦一樣,其電力需求也恐非目前的供電能力所能負擔。其空間需求更難想像。

技術進步包含硬體、軟體、運算方法、以及知識和經驗的累積

技術進步不只發生在硬體由真空管變成半導體,半導體的效率又一直快速提升,設備的設計、軟體、以及運算方法也可能一直進步而提高效率並降低所需的電量。

AI的運作也將會像人的思考一樣累積更多經驗和知識,以及加入適當的理論假設來降低不必要的運算,而逐漸減少所需的運算時間及電力。由於可以提升效率的可能方法很多,我們雖無法正確預測未來用電效率會提高多少,但若用目前的效率來預測未來需電量,必會高估很多。

AI替代既有生產方法和設備而省下的電力可能甚多

除了效率提升,另一個影響全國或全世界用電量很大的因素,是AI改變生產方式或替代其他機制和設備的作用。AI不是新增加的遊戲,它之所以重要的原因之一是它會提高很多生產或生活方式的效率。幾年前哈佛大學教授孔祥重院士回國來幫忙AI的發展和應用,他當時告訴我的一個實際案例就是用AI來檢驗某種產品的品質,結果廠商可以省下很多原來檢驗的人力和設備,也可以提高產品良率。

這方面所省下的資源應該比增用AI所多耗的資源多,否則廠商就可能不值得用AI。而所省下的電力,在某些生產部門也可能比AI用的電多。

換言之,AI應可以使整體的資源運用效率提高,用電量的淨增加也常低於AI本身所增用的電量。即使是用AI代替部分寫稿的記者,記者的手機、電腦、和辦公室照明及空調所需的用電也會減少。若我們不考慮這種AI用電替代原有用電的現象,而只用AI本身用電量的增加來估計AI對電力供需造成的壓力,很可能會高估。

成本和價格機制會對AI用電量有些約束效果

推估未來需求量另一個值得考量的因素是成本和價格機制。如果AI的進步不夠大而使其節省其他資源和電力的效果不夠大,人們就不會急於大量採用AI,因此AI以及它對電力的需求也就不會快速成長。AI若有暴發性成長,很可能是因為它在提升效率上有重大的作用,所以前述替代既有用電的作用也可能不小。而若AI替代既有用電方式的效果不大,並使電力供給真的不足,而使電的使用價格或成本上升,人們也會降低改用AI的速度,而降低AI使用電增加的速度,以及電力可能不足的程度。

運用及搭配AI的各種設備只能逐漸增加因而限制AI的成長

改用AI的速度及AI成長的速度也和相關的設備之生產和建置速度有關。即使AI技術成長快速,它通常並不能把目前的設備立即變成AI且更耗電的設備,AI常需人們添購或改用新的設備才能被運用。而新設備的生產和添購是需要時間的,因而使各種實際變化和造成衝擊的時間落後於技術變化的時間。

這時間因素在因應各種新技術發展的政策時也很值得注意。以AI在汽車上的應用為例,油車的生產可能要到2035年才停止,後期生產的燃油車仍要使用好幾年,電動車也有很多不會或不必採用大量AI。所以即使技術已完備,透過汽車AI化的電力需求也會是逐漸增加的。

生產上AI的使用也一樣受制於既有設備折舊的速度,因此會是漸進增加的。所以它對就業的衝擊不太可能像海嘯一樣忽然大量到來(陳博志,2017),對電力的需求也一樣。面對這種逐漸出現的改變,我們不必拿多年之後才會達到的情況來嚇自己或恐慌,而是要更仔細研判未來變化的時程,以及因應辦法在未來可能的改變或進步,而在適時才採取適當的對策。

有些對AI用電的預估或報導略嫌誇張

國內有不少人關心AI對用電的衝擊,並預做因應的規劃,應是一件好事。不過有些人可能沒有注意到前述的因素,而可能對AI用電的衝擊過於強調或恐慌。例如有報導的標題說,ChatGPT的用電是美國家庭的1.7萬倍,看起來十分嚇人。

但仔細看其內文乃是指美國每家戶每年平均用電量的1.7萬倍,而美國有幾千萬或上億的家庭,所以實際上ChatGPT可能只用了美國家庭總用電量的不到千分之一,雖然很多,但對國家而言不是那麼可怕。未來雖會有更多類似ChatGPT的東西,但也許只有幾十個,每個分到的業務也可能沒那麼多,其效率也可能提升。也有文章說AI生成一張圖相當於957.5隻手機的充電量,也很嚇人,但AI普及大家都知道它能生成圖畫之後,恐怕也不會有多少人每天無聊生成一些圖來騙人騙自己。

也有文章預測說到2027年AI的用電量相當於一個國家如荷蘭,看來也很嚇人,但提出數字的文章說這大概是全球總用電量的0.5%(工商時報,2024年3月11日A7版),那就是不到發電備載容量的十分之一,每年增加的需求也不到平常用電成長的十分之一,即使各國毫無準備,也幾乎不會造成問題。

電力建設要依技術及需求演化而動態調整

換言之,AI的用電是值得重視的問題,但不必病急亂投醫,而可以仔細研擬長期的對策。AI的用電將是逐漸成長,把前述各因素考量進來之後的總用電成長也不像只看AI本身用電的成長那麼大。由於會增加多少用電不見得能精準預估,而未來發電的技術發展也無法精準預估,因此發電或電力供應方面的對策也要保持因應未來改變而靈活調整的規劃(陳博志,2022),不必現在就把可能高估的未來所需發電設備都用未來可能變落後或相對危险的技術蓋起來。

現階段發展綠電比重啟核電正確

對於我們這個半導體和ICT大國而言,AI發展帶來較急迫的需求是相關的設備和零件以及其生產所需的電力。這需求的成長比AI在世界或台灣用電量的成長更值得做好準備。而其中的電力需求有很多可能會被產品的買主限定為綠電,因此我們若要掌握這需求增加的機會並維持我們半導體和ICT大國的地位,應該更關注如何增加近年的綠電供給以免成為瓶頸。

若因為AI將來用電需求可能極大這種資訊,而主張恢復既有的核電廠,以增加現在或近年的核能發電,是沒有答對問題而且走錯方向的。

參考文獻
陳博志(2017),人工智慧會不會造成大量失業?台經月刊,40卷3期,2017年3月
陳博志(2019),小國要怎樣面對新技術發展,台經月刊,42卷5期,2019年5月
陳博志(2022),2024以後的政策是不是蔡總統的事?看,239期,2022年11月

刊登於台經月刊,作者授權轉載