文：廖明輝（中華經濟研究院輔佐研究員）

DIGITIMES創辦人暨社長、也是IC之音董事長與無任所大使的黃欽勇先生，日前在臉書發表〈數字是死的，解答問題的人是活的〉一文。他在文章末尾拋出一個耐人尋味的問題：「全球三百四十六座主要AI資料中心，總容量達一百一十七點二GW，排名第一是美國；那麼，中國究竟排第幾？美國之後的前五名又是哪些國家？台灣的容量，只有韓國的幾分之幾？」

看似簡單的問題，值得我們思考的並不是各國排名，而是數字背後所映照的產業權力。

台灣的AI產業正呈現一幅頗為矛盾景象：全球最先進的晶片在台灣製造，最完整、最密集的伺服器供應鏈也由台廠支撐，從電源、散熱、網通到機櫃，幾乎處處可見台灣企業的身影；然而，真正能夠調度大規模運算資源、累積資料資產、主導模型用途，並持續收取雲端與AI服務費用的，往往不是台灣企業而是美國公司。

換句話說，我們有能力替世界打造一座又一座的AI工廠，卻未能為自己的產業、研究機構與新創企業，保留與製造實力相稱的算力。

筆者查閱追蹤全球人工智慧資料中心基礎設施的公開資料庫「AI Data Center Index」，所列統計資訊正好把這個矛盾攤在眼前。該資料庫追蹤六十四國、三百四十六座設施，列出容量合計一一七點二GW；美國以四十三點六GW居首，其後依序為加拿大十三GW、法國七點四GW、巴西七點一GW、阿拉伯聯合大公國五點五GW與韓國四點二GW；中國僅列一點一GW，約居第二十名，與新加坡容量相同。

台灣為六百六十MW，約為韓國的百分之十五點七，也就是六分之一。問題是這張表不是今日已開機運轉算力，而是把營運、施工、規畫與宣布案放在一起；一一七點二GW之中，實際營運只有三十一點五GW。有些業者公布的是IT設備負載，有些公布整座園區的總用電，有些只是未來可能取得的電網容量。

公開資訊較完整國家容易被充分計入，揭露有限的市場則可能被低估。因此看到台灣只有韓國六分之一不必急著自卑；看到中國排名偏後也沒有自滿理由。這張表比較接近全球AI資料中心投資活動的可見度，而不是各國可以立即動用的真實算力。

然而，資料不完整並不表示排名毫無意義。它至少照見台灣長期不願面對的一件事；我們習慣用晶片產值、伺服器出貨與全球市占率想像台灣的AI實力，卻很少追問本土究竟有多少高階GPU可供大學、新創與中小企業使用，價格是否負擔得起，政府、醫療、國防與關鍵產業的資料，能否在可信任的環境中完成訓練與推論。

晶片是算力物質基礎卻不等於算力使用權，更不等於資料、模型與應用利潤的所有權。一部在台灣製造的AI伺服器，運到美國雲端業者的機房後，形成美國企業服務能力、資料資產與平台收入。台灣得到的只是硬體訂單，對方累積的卻是可以反覆收費的數位能力。這正是製造優勢與算力主權之間最容易被忽略的斷層。

全球資料中心競賽表面上在搶GPU，實際上已進入搶電力、變電站、土地與融資階段。國際能源總署估計全球資料中心用電量到二○三○年將增至約九百四十五太瓦時（TWh），較目前增加一倍以上，AI是其中最重要推力。這些負載不是平均散布而是高度集中在少數園區；一座大型AI資料中心就可能改變一整個地區的發電、輸電與變電投資順序。

這也是為何加拿大、巴西、阿拉伯聯合大公國或韓國的大型計畫受到關注。它們競逐的不只是幾棟機房，而是企圖把能源、資本、資料與模型服務綁在同一個國家戰略裡。資料中心一旦形成聚落，吸引來的還有雲端服務、軟體開發、資安、模型訓練與企業總部。

真正的AI基礎建設，從來就不只是把伺服器搬進一棟冷氣很強的建築物，而是要能建立一套能讓資料、人才與產業持續聚集的經濟系統。

台灣的限制尤其明顯。國網雲端算力中心已在台南啟用，具備十五MW電力條件；政府規劃國網中心算力在二○二九年擴展至二十三MW，沙崙智慧創新算力中心則以一百二十MW電力規模籌建。這些建設顯示政府已開始從製造晶片轉向持有算力，但也暴露台灣在算力的真正瓶頸。

買到GPU只是起點，後面還有穩定電源、電網接入、冷卻系統、綠電契約、高速傳輸與營運人才。經濟部已將新設或擴建五MW以上資料中心納入能源審查；台電更因北部負載與電網壓力，已經暫緩桃園以北五MW以上大型資料中心用電申請，引導業者往中南部布局。

經濟部在七月預告將修正《能源開發及使用評估準則》，把在地投資與產業關聯效益納入審查設置5MW以上資料中心。代表政府終於承認資料中心不能被當成一般不動產投資，它取得的是稀缺電力與公共基礎設施，因此必須回答為台灣留下多少就業、技術、稅收、算力與資料價值。

政策方向雖已轉彎，卻仍缺乏更清楚布局方向。台灣目前談算力，有時使用百萬瓦（MW）需求，有時又用每秒浮點運算次數 (PFLOPS)，有時又以GPU數量宣傳，三者經常被混在一起。MW反映的是電力與設施規模，PFLOPS代表特定條件下運算效能，GPU數量則視晶片世代、互連架構與使用效率而定。不同的部門與單位會各自公布最有利自己的數字，到最後只會讓算力政策變成另一場剪綵競賽。

政府應建立可供社會查核的國家算力儀表板，將已營運、興建中、已核准與僅宣布的容量分開，揭露IT設備負載、GPU世代、實際使用率、能源來源、國內可用比例與災害備援能力。否則宣布多少MW與多少PFLOPS，只是施放兩種不同的政治煙火，卻無法回答台灣究竟擁有多少能夠立即使用、持續運轉並服務本土產業的算力。

算力也不能完全交給價高者得。接受土地、電力、租稅或融資支持的資料中心，應保留一定比例供大學、新創、中小企業與公共任務使用。政府可透過算力券、共同訓練平台及分級資料環境降低中小企業導入AI門檻。否則，所謂國家算力最後仍可能被少數大型企業包下，小公司只能繼續向境外雲端平台付費。

台灣需要的不是容量最大的資料中心，而是在危機中仍能運作的算力體系。機房應分散布局，電力與網路須有多重備援，關鍵模型、資料與推論服務不能只依賴單一境外雲端。AI資料中心審查也不能只看能源效率，還要檢驗它能否支援半導體研發、智慧製造、醫療、防災、政府服務與國防韌性。每一度電都有限，就更應流向能擴大台灣整體生產力與安全的算力用途。

一一七點二GW不是全球AI實力總成績單，六百六十MW也不是台灣的命運。此時此刻值得我們警惕的是台灣可能用半導體產業成就掩蓋算力主權的空洞。在AI時代的競爭，不能只看誰能做出更多晶片與伺服器，而是誰能把電力、晶片、資料、模型與人才整合成自己的價值鏈。

台灣若只替世界生產算力設備，終究只是AI時代最重要代工廠；唯有讓算力在本土能被取得與使用並被信任，才能在危機中爲台灣創造更大價值，讓護國神山所製造出來的晶片不會只是替別人的主權AI鋪路。

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責任編輯：翁世航
核稿編輯：馮冠維