9月中旬，明基佳世達連續兩年攜手天下永續會，在桃園舉辦集團內部的ESG永續策略工作坊，現場和線上參與合計將近百人，探討涵蓋：碳品碳足跡、循環經濟、供應鏈管理、國際ESG評比、碳權與碳交易等議題。特別的是，這次工作坊還邀請到臺灣大學資訊工程學系教授徐宏民，解析 AI（人工智慧）如何助攻減碳？
身為全球半導體及科技業重鎮，台灣儼然成為推動 AI 發展的「軍火庫」。從 NVIDIA 的天價GPU、頂級IC晶片、到高效能運算伺服器和雲端軟體服務，各種跟AI有關的設備和零組件，幾乎都看得到台灣廠商的身影。
不過這陣子，關於AI的高耗能、高耗水、抑或「吃電怪獸」等批評聲浪，有愈來愈大的跡象。成為相關企業不得不因應的ESG永續課題，今年4月發生在西班牙與葡萄牙的大規模停電，更引發各界對現有電網穩定度揮之不去的疑慮。
但涉獵獵AI領域多年的徐宏民觀察，當傳統集中式發電模式走向分散化，加上電網的數位化改革趨勢，AI大可協助打造更靈活調度的智慧能源系統，而不再是環境的負面因子。
AI不只比算力，還要擺脫「吃電怪獸」宿命
2016年 ，AlphaGo 戰勝韓國棋王李世乭，震撼全球。當時許多人守在螢幕前，看著 AI 下出人類意想不到的一步，驚呼「原來機器能走出這種妙招！」不少人感嘆，人類累積數千年的圍棋智慧，竟在短短幾小時內被重新定義。
徐宏民分析，AI 的發展重心正在轉移，從追求極致的算力與智慧，轉向更實際的挑戰：誰能更有效率地用電？誰又能更精準地掌握能源調度？意味著，未來各大廠的競爭關鍵，不再是單純的「智力」，而是如何讓 AI 成為能源管理的專家。
確實，AI 問世初期，大家都在測試 AI 的智商有多高。證明夠聰明之後，比的就是哪款 AI 運算得更快、更精準。然而，如今僅比智商與算力，已遠遠不夠，因為 AI 背後必須仰賴能源供應。如果沒有電力，AI 就無法運作。
根據 Google Cloud官方數據，一次 Gemini AI 模型的「典型文字查詢」（median text prompt）消耗 0.24 Wh（瓦時） 電力，近乎於看電視9秒鐘。這般能源水準，比一年前降低 33 倍，碳排放也降低了 44 倍！
AI可以做什麼？能源的監控、預測、規劃與調度
上述數字看似樂觀，卻也從另一角度證明 AI 隱含的「吃電」疑慮—倘若不是原本耗能極高，就不可能有這麼大的改善幅度。
問題來了：難道我們使用 AI，就只能接受它是高耗能的結果嗎？有沒有可能將它轉換為解方的提供者？而不再是麻煩製造者。
徐宏民指出，AI 與能源的結合關鍵在於「預測」，AI 可以像儲能規劃顧問師一樣，還原場域的用電狀況，再透過模擬計算和分析技術，找出最省電的解決方式。搭配「需量反應」(Demand Response, DR)來調度電力，就能幫助企業朝向「全時無碳電力」（24/7 CFE）的目標邁進。
簡單來說，需量反應就像是電力公司的「智慧調度員」，當電網即將超載時，便發出訊號請求用戶暫時減少用電，避免停電或過載。
24/7 CFE 的遠景，即是「全天候」綠電，不僅在陽光普照或風力強勁時使用再生能源，更期待每一小時，都能確保所用電力不排放溫室氣體。這需要企業與電網共同協作，確保時時刻刻的電力都來自綠色能源。
如何落地？AI 與永續工作和ESG策略的結合
換句話說，如果能夠整合低碳能源，加上善用AI的智慧調度和預測能耐，AI就不只是一個耗能大戶，還有機會變成未來智慧電網的「大腦」，幫助企業更快達到減碳目標。
徐宏民多次強調：「掌握能源，就是掌握未來！」能源議題已經不是單看 AI 本身多聰明，而是要能結合供電系統與能源管理的整體解決方案。
一位在科技業擔任人資的學員表示，自己原本對 AI 認知停留在大家熟悉的 ChatGPT，但聽完這堂課才發現，原來AI 也能應用在能源領域。至於如何將 AI 與能源實際運用到日常工作，不少人都覺得需要時間消化與理解。
雖然學員對理論概念已有理解，但要真正將 AI 應用落實ESG實務層面，仍有極大拓展空間。然而，這可能就是未來幾年內，各家企業營運效率與永續成就能否更上層樓的關鍵要素。