AI運算需求快速成長，資料中心的選址邏輯也正在改變。過去資料中心多半靠近使用者端，以降低網路延遲與傳輸距離，但在AI時代，GPU叢集與大型AI資料中心（AIDC）的高密度用電需求，「電力從哪裡來」成為新考量。
台電在這周舉行的「2026台灣國際智慧能源週」，以「積體電網」為主題參展，並提出「以光代電」策略，鼓勵AI資料中心靠近電源端設置，透過長距離光纖傳輸資料，取代長距離輸送大量電力的模式。
值得注意的是，台電將AI時代的用電需求分為「製造AI」與「運行AI」兩類。其中「製造AI」方面，包括晶圓製造、記憶體、先進封裝及高階伺服器等AI供應鏈，台電預估我國半導體產業用電將從2026年約520億度，增加到2035年的1,100億度。
在製造AI中，台電已涵蓋AI供應鏈的用電需求，包括未來10年AI帶動GPU、HBM記憶體、先進封裝等的用電需求增加，不只是半導體，還包括伺服器。
至於「運行AI」方面，則是指支撐AI模型訓練與推論的AIDC，其特性與傳統資料中心不同，不僅需要大量電力，也具有高密度、長時間運轉的特性，對區域電網形成新的挑戰。在展覽中台電也以不同體積大小與重量的球體，來比喻各類用電戶對電網的影響，其中AI資料中心被比喻為「鉛球」，以高密度集中且巨大的負載，比喻其對電網的影響。
相較一般企業或住宅用電，AIDC在較小空間內部署大量的GPU運算設備，對局部電網帶來負擔。因此台電認為未來AI資料中心不能只從使用者端需求思考，還要將電源條件納入選址因素，讓高耗能的產業與電源共址。
根據台電的資料，目前AIDC核供總量已達1,441MW，其中2026年新增核供容量約750MW，即占目前累積核供容量逾5成。顯示AIDC的高密度、長時間運轉用電型態，和傳統的資料中心或一般企業用電不同，大量集中式負載將提高區域電網規畫難度，台電因此思考電源、電網與算力設施布局，提出「以光代電」的策略。
所謂「以光代電」，其核心概念是改變電力與資料傳輸的距離配置。台電指出，相較於利用電纜銅線長距離輸送電力，資訊光纖更適合進行長距離資料傳輸，因此讓資料中心靠近發電端，就地使用電力，再透過光纖將算力服務提供給遠端使用者。如此可降低電力傳輸損耗，也減少新增輸電設施的壓力。
這也和國外與台電公司近幾年推廣的「算力與電力匹配」的概念，將AIDC視為不同於傳統產業的新型用電者。台電曾指出，AIDC用電密度遠高於一般住宅、商辦與工廠，甚至可能接近半導體產業等級，因此未來設置位置需要同時考量電源、電網承載能力與產業需求，不能純以人口密集區作為優先選擇。
這代表資料中心基礎設施正在進入新的階段。過去雲端服務強調「靠近使用者」，降低存取延遲；而在生成式AI與大模型時代，算力成為新的基礎設施，電力則成為限制AI擴張的重要條件。未來AIDC布局可能形成新模式，短距離輸電、長距離傳輸資料，讓電廠、資料中心與光纖網路共同決定AI算力版圖。
