編者按，台灣智慧城市產業聯盟於2026年8月31日舉辦「電力就是城市競爭力：打造AI時代的韌性城市」論壇。遠傳電信企業暨國際事業群李鑑政副總經理以「AI Data Center × 縣市政府：電力措施與共同架構韌性城市體系」為題，從美國德州AIDC建置經驗出發，提出「城市能源基礎面」與「算力中心規劃面」兩大構面，說明地方政府、台電與營運商如何共同建立兼顧算力、能源與城市永續的韌性架構。以下整理演講重點：

從德州經驗看AIDC：規模與電價之外，更重要的是整體條件

李鑑政分享，德州達拉斯、奧斯汀與休士頓等地正快速擴建大型AI資料中心，單一專案經常以數十MW乃至百MW規模規劃，並帶動台灣伺服器、電源及工程供應鏈加速布局。這類大型開發顯示，AIDC競爭已從單一設備延伸至電源取得、電網容量、土地、人才與工程交付能力。

然而，電價並非決定AI產業發展的唯一因素。即使部分地區電價較高，仍會因市場需求、雲端服務、政策支持或區域韌性等因素而持續投資。對台灣而言，與其直接競逐超大規模模型訓練，不如發揮製造與應用優勢，聚焦企業AI、模型微調及垂直場域應用，以較有效率的算力配置創造產業價值。

構面一：重塑城市能源基礎，降低單點風險

• 雙變電所與專屬饋線｜由地方政府、台電與資料中心共同評估雙變電所供電及專屬饋線，分散單一變電所負荷，降低單點故障造成服務中斷的風險。
• 建立多層次備援｜短期以緊急發電機、UPS與儲能確保關鍵負載不中斷；中長期則可持續評估燃料電池、地熱及其他低碳穩定電源。SMR等新興選項仍須視法規、技術成熟度與社會接受度審慎評估。
• 以專區整合供需｜將AIDC優先配置於電源及電網條件較佳區域，並透過都市與產業規劃，使高密度產業用電與民生配電適度分流。
• 串接VPP與電力調度｜導入能源管理、儲能及虛擬電廠，於尖峰或電網緊急時配合降載或調度；符合設備性能與市場資格者，也可評估參與需量反應或輔助服務。
• 推動廢熱循環利用｜依地區氣候與熱需求，評估將資料中心餘熱供應溫室、泳池、公共設施或養殖場域，提升能源使用效率並強化與城市的連結。

構面二：智慧分流算力，降低即時用電壓力

• 分離訓練與推論｜依耗能特性及延遲需求，將高耗能模型訓練與即時推論在空間及機能上適度分離，分攤區域電網負荷，避免單點事故影響整體服務。
• 布局邊緣AI｜把低延遲推論配置在接近使用者的邊緣設備、基地台或區域機房，支援智慧製造、自駕與城市應用，降低所有任務集中於大型機房的壓力。
• 善用雲端與異地資源｜透過公有雲、多雲及跨區域負載平衡，於天災、設備或電網異常時，將非即時工作移轉至異地運行，提升服務持續性。
• 以排程避開尖峰｜讓高即時性任務在需要時執行，將可延後的模型訓練安排於離峰或再生能源供應較充足時段，同時提高GPU使用效率。
• 導入先進冷卻｜依機櫃功率與場域條件採用直接液冷、冷板或浸沒式冷卻，降低非算力用電並改善PUE；實際效益仍須依系統設計、氣候與營運條件驗證。

從大型用電戶轉為城市電網支持者

AIDC確實會增加區域電網壓力，但資料中心同時具備儲能、備援電源、可排程運算及數位管理能力。若在設計階段納入彈性用電與電網互動機制，便可在不影響關鍵服務的前提下調整部分負載，並於制度允許時參與需量反應或電力市場。

這種轉變需要電力資料介接、資安、責任分工及補償機制同步到位。地方政府可協助場域與跨局處整合，台電負責電網評估及調度規範，資料中心營運商則須揭露可調度容量並確保服務等級，形成可驗證的三方合作模式。

展望：供應端與需求端協同，建立韌性城市體系

AI資料中心的能源課題，不能只靠增建電源或限制用電解決。城市必須同時處理供應端的電網、儲能與低碳能源，以及需求端的算力分布、排程與冷卻效率，才能避免把所有風險集中在單一節點。

李鑑政強調，當地方政府、台電與營運商共同規劃，AIDC便有機會兼顧服務可靠度、能源效率與城市永續。透過雙變電所、分散式算力、VPP、先進冷卻及異地備援的整合，資料中心不只是AI產業的基礎設施，也可成為提升城市能源韌性的重要節點。