随着人工智慧（AI）技术席卷全球，AI工厂对电力基础设施的需求正以前所未有的速度增长，成为重新定义全球能源布局的核心力量。根据国际能源总署（IEA）预测，2030年全球数据中心电力需求将翻倍达到945 TWh，规模足以与许多工业国家的总用电量匹敌。

施耐德电机执行长Olivier Blum撰文指出，未来的能源发展将不再是「环保与污染」的二选一，而是「成长与停滞」的抉择。为了实现2030年AI能源净正向的目标，能源系统必须建立在效率（Efficiency）与韧性（Resilience）两大核心之上。过去由中央电厂单向供应的模式正在瓦解，取而代之的是去中心化、软体定义且由数据驱动的新型能源景观。

透过数位化工具，电网能从刚性转向弹性，使能源浪费可视化并予以消除。这种转型不仅是为了应对AI产生的数据需求，更是透过数位化电网作为保险，抵御全球局势的不稳定。

他认为，现代AI工厂产出的核心是Token（代币），这项数位产出的背後隐藏着极高的电力、冷却与运作优化需求，迫使物理与数位基础设施必须进行根本性的重新设计。这不仅是硬体挑战，更是数据与智慧的整合挑战。未来的能源系统需要深度整合物联网（IoT）、数位平台与数位孪生（Digital Twins），将零散的数据转化为具备情境的智慧。透过AI预测需求与模拟场景，能源系统能从被动的监控转向主动的自主行动，实现从设备端、边缘端到云端的无缝接轨。

Olivier Blum指出，AI能源技术的具体应用正全面渗透至能源系统的全生命周期，从设计、工程到营运维护，皆在解锁创新效率。具体而言，AI模型能直接减少建筑与数据中心的能耗，并透过预测生产与消费量来平衡电网负载，实现更绿色且低廉的供电。

此外，随着代理工作流（Agentic workflows）与基础模型的引入，能源系统正迈向自我学习与自适应的自动化时代，这不仅降低了决策者的操作门槛，更在不断演进中缩减碳足迹与营运成本。

面对能源悖论的庞大挑战，建立开放的生态系统与公私部门的深度协作是成功的唯一途径。单打独斗的创新注定失败，唯有透过开放标准、共享数据框架以及跨产业的夥伴关系，技术才能从单点应用扩散至整个社会层面。