隨著人工智慧（AI）技術席捲全球，AI工廠對電力基礎設施的需求正以前所未有的速度增長，成為重新定義全球能源佈局的核心力量。根據國際能源總署（IEA）預測，2030年全球數據中心電力需求將翻倍達到945 TWh，規模足以與許多工業國家的總用電量匹敵。

施耐德電機執行長Olivier Blum撰文指出，未來的能源發展將不再是「環保與污染」的二選一，而是「成長與停滯」的抉擇。為了實現2030年AI能源淨正向的目標，能源系統必須建立在效率（Efficiency）與韌性（Resilience）兩大核心之上。過去由中央電廠單向供應的模式正在瓦解，取而代之的是去中心化、軟體定義且由數據驅動的新型能源景觀。

透過數位化工具，電網能從剛性轉向彈性，使能源浪費可視化並予以消除。這種轉型不僅是為了應對AI產生的數據需求，更是透過數位化電網作為保險，抵禦全球局勢的不穩定。

他認為，現代AI工廠產出的核心是Token（代幣），這項數位產出的背後隱藏著極高的電力、冷卻與運作優化需求，迫使物理與數位基礎設施必須進行根本性的重新設計。這不僅是硬體挑戰，更是數據與智慧的整合挑戰。未來的能源系統需要深度整合物聯網（IoT）、數位平台與數位孿生（Digital Twins），將零散的數據轉化為具備情境的智慧。透過AI預測需求與模擬場景，能源系統能從被動的監控轉向主動的自主行動，實現從設備端、邊緣端到雲端的無縫接軌。

Olivier Blum指出，AI能源技術的具體應用正全面滲透至能源系統的全生命週期，從設計、工程到營運維護，皆在解鎖創新效率。具體而言，AI模型能直接減少建築與數據中心的能耗，並透過預測生產與消費量來平衡電網負載，實現更綠色且低廉的供電。

此外，隨著代理工作流（Agentic workflows）與基礎模型的引入，能源系統正邁向自我學習與自適應的自動化時代，這不僅降低了決策者的操作門檻，更在不斷演進中縮減碳足跡與營運成本。

面對能源悖論的龐大挑戰，建立開放的生態系統與公私部門的深度協作是成功的唯一途徑。單打獨鬥的創新注定失敗，唯有透過開放標準、共享數據框架以及跨產業的夥伴關係，技術才能從單點應用擴散至整個社會層面。