太陽能降價 95%，仍追不上 AI 的用電成長：資料中心的能源困局

本文整理自哈佛甘迺迪學院 JFK Jr. Forum 2026 年 2 月播出的座談。

一個弔詭的數字

過去 25 年，太陽能面板的成本下降了超過 95%。現在一瓦太陽能面板大約 30 美分，比任何替代能源都便宜。全球去年投入太陽能的資金超過任何其他發電技術，美國去年裝設的太陽能容量也創下歷史新高。

然後，美國電力部門的碳排放反而上升了。

這個看似矛盾的數據，是哈佛甘迺迪學院環境政策教授約瑟夫·奧迪（Joseph E. Aldy）在一場座談中拋出的。奧迪曾在歐巴馬政府擔任能源與環境特別助理，負責協調氣候政策。他說出這些數字時的語氣，不是學者式的冷靜陳述，而是帶著明顯的沮喪。原因很簡單：所有人都知道再生能源便宜了、好用了、規模也上來了，但用電量的成長速度更快，把所有進展都吃掉了。

吃掉進展的最大元兇，就是 AI 資料中心。

電力需求暴增：十年後的事提前發生了

奧迪解釋了一個關鍵的時間差問題。美國的電力需求過去幾十年一直維持平穩。能源規劃者預期需求成長會在 2030 到 2035 年之間到來，主要是因為電動車普及和家用暖氣電氣化。這些都在計畫之內，電網的擴建和再生能源的部署有充足的時間跟上。

然後 AI 來了。資料中心的用電量像海嘯一樣湧入，把原本預計在五到十年後才出現的電力缺口，提前壓縮到現在。奧迪指出，美國一般家庭的電費在過去一年上漲了 12% 到 13%。資料中心集中的地區更為嚴重：維吉尼亞北部和紐澤西的電價漲幅尤其驚人，因為那裡是美國資料中心建設最密集的區域之一。

更讓人擔心的是，這種需求激增讓一些原本預計退役的燃煤電廠獲得了「延壽」的理由。在所有人都在談碳中和的 2026 年，美國反而在多燒煤。不是因為技術不到位，而是因為電力基礎建設的擴建速度，根本追不上 AI 產業的胃口。

座談中另一位講者、柯林頓時期的美國財長羅伯特·魯賓（Robert Rubin）聽到這裡，直接追問：再生能源在價格和效率上都已經是最佳選擇，但我們的政策反而在阻撓再生能源的建設，這合理嗎？

二十世紀的監管體系 vs. 二十一世紀的需求

奧迪的回答觸及了一個經常被忽略的結構性問題：美國的電力審批體系設計於二十世紀，核心思維是「如何阻止不當開發」，而不是「如何加速部署清潔能源」。環境影響評估、土地使用審查、社區聽證會，這些程序在設計時有其合理性，但在當前的緊迫情境下，它們正成為再生能源建設的最大障礙。

奧迪舉了一個很具體的例子。太陽能面板本身現在只佔安裝總成本的一小部分，一瓦 30 美分，但完成一個太陽能專案的總成本是面板的五到十倍，因為要加上人工、土地、材料、以及各種許可證的行政成本。換句話說，阻礙太陽能更快普及的不是技術，不是價格，而是制度。

這個問題在資料中心的建設上更為嚴重。奧迪提到，企業在規劃資料中心選址時，通常會同時向監管機關提交三個地點的申請。不是因為他們需要三個資料中心，而是因為他們不知道哪一個地點能先通過審核。排隊進入審批流程的成本很低，但等待的時間成本很高。所以整個系統裡充斥著大量不會成真的申請，讓外界很難判斷真實的投資規模到底有多大。

佛曼補充了聯準會經濟學家的一項追蹤研究：他們透過房地產公告和動工數據，推算一兩年後實際會上線的資料中心容量。結論是已經啟動的專案有很大的慣性，不管宣傳口號如何變化，物理上的建設已經在進行中了。

中國的戰略賭注：電動車和太陽能

座談中的一條支線，討論了中國在清潔能源領域的戰略布局。奧迪提供了幾個讓在場學生明顯吃驚的數字：中國去年購買的電動車數量，超過了燃油車。不只如此，中國去年賣出的電動車總量，比美國去年賣出的所有燃油車還多。

奧迪指出，中國在太陽能和電動車上的策略是典型的「先補貼再壟斷」路徑。在太陽能這個案例中，中國用國家力量扶持了大量太陽能面板廠，其中很多都倒了，但存活下來的企業在殘酷的內部競爭中鍛造出了極低的成本結構。歐巴馬時期美國曾對中國太陽能面板加徵關稅，但這並沒有改變全球太陽能成本暴跌的趨勢，因為這種成本下降是供給面補貼（中國）和需求面補貼（德國、美國、日本）共同驅動的。

魯賓的反應很典型地反映了一位自由貿易主義者的掙扎。他受的是古典經濟學教育，相信比較優勢：如果中國在電動車上有優勢，為什麼不買他們的車，讓美國做自己擅長的事？但他也承認，國家安全是一個不可忽視的考量。佛曼用了一個巧妙的比喻來區分：他認為電動車比較接近「馬海毛」（一種因軍服需要而受到保護的紡織品），而不是無人機，也就是說，電動車的國安理由不像晶片或無人機那麼強。

不過佛曼也擔心美國可能落入「最壞情境」：既不願意從中國進口廉價電動車，也不願意讓中國來美國建廠，最後什麼都沒有。他以歐洲為對照，歐洲加了 55% 的關稅，但目的是引導中國車廠到歐洲設廠，就像 1980 年代日本車廠最終在美國設廠一樣。這至少還是一個務實的結果。

碳稅紅利：一個「不可能」但合理的提案

座談進入後段，佛曼把話題導向了碳稅。他的引言方式很直白：碳稅在政治上「看起來不可能」，但美國的財政赤字問題也「看起來不可能解決」。有沒有可能兩個不可能加在一起，反而變得容易一點？

奧迪介紹了 2017 年的「碳稅紅利方案」（carbon dividend plan）。這個方案由幾位共和黨前朝重臣提出，核心構想是：對碳排放課稅，但所有稅收不進政府口袋，而是以每季紅利支票的方式退還給每一個美國家庭。美國財政部的稅務分析辦公室做過評估，結果是：收入分布底層 70% 的家庭，拿到的紅利支票會多於因能源漲價增加的支出。也就是說，這不是一個「大家一起吃虧」的方案，而是中低收入家庭實際上會變得更好。

但這個方案在川普一任白宮毫無進展。奧迪說，如果把碳稅收入不退還家庭，而是拿來減少政府債務，大約每年可以籌措 2,000 億美元。聽起來不少，但對比美國目前的財政窟窿，這也只是「需要做的許多事情之一」。

魯賓補充了一個心理層面的障礙。他引述了環保投資人 Tom Steyer 的觀察：大多數美國人現在承認氣候變遷是真實的，但他們還沒有把「這件事有多嚴重」真正內化，所以不願意為此付出任何代價。魯賓認為，在這種公眾認知狀態下，即便是後川普時代，要推動碳稅也極其困難。

資料中心能源成本的歸屬之爭

座談中一個值得特別關注的技術細節，是資料中心的電力基礎建設成本該由誰買單。

奧迪指出，當一座新資料中心需要興建配電線路連接到發電廠時，這筆基礎建設費用經常被「社會化」，也就是攤到整個地區所有用電戶的電費裡。這引發了嚴重的公平性問題：為什麼一般家庭要為科技巨頭的資料中心補貼基礎設施？美國最大的電力市場 PJM（涵蓋維吉尼亞和紐澤西等州）正為此頭痛不已。

奧迪認為，如果讓資料中心面對真實的完整能源成本，包括環境外部性在內，企業自然會有動力投資更高效的晶片和設施。哈佛大學工學院的同事正在研究如何大幅提升資料中心的能源效率。但只要成本可以轉嫁，這種投資的誘因就很弱。

這個問題本質上是一個經濟學教科書等級的外部性問題：污染者不需要為污染付費，就不會有足夠的減排動機。加州和美國東北部的區域電力市場已經有某種形式的碳定價，但覆蓋面遠遠不夠。

我的觀察：臺灣不能只看晶片端

這場座談揭示了 AI 產業一個很容易被忽略的面向：能源。

臺灣的科技業討論 AI 時，焦點幾乎都在晶片、模型、應用層。但 AI 的另一半故事是電力：訓練一個大型語言模型需要的電力，相當於一座小城鎮一年的用電量。當全球都在瘋狂蓋資料中心的時候，電力供應和碳排放的問題正在從後台移到前台。

對臺灣來說，這有兩個直接相關的面向。第一，臺灣本身就面臨電力供應緊張的問題。如果 AI 產業要在臺灣落地，不只需要晶片，也需要穩定且充足的電力，而臺灣目前的能源轉型進度並不樂觀。第二，臺灣的半導體製造本身就是全球最大的工業電力消耗者之一。當全球開始更嚴格地檢視 AI 供應鏈的碳足跡時，臺積電和其他晶片廠的能源來源將成為客戶審核的重點項目。

奧迪在座談中反覆強調「制度」比「技術」更重要。太陽能面板已經夠便宜了，電動車已經夠好了，問題出在審批流程、成本分攤機制、政治意願。這對臺灣也是一樣的。我們不缺技術理解，缺的是制度設計的政治決心。