北京設下進取目標——2030 年前，AI 數據中心電力供應須有 80% 來自可再生能源——但現實中，電網技術難題與電力調度風險，正令這個目標顯得相當遙遠。2026 年 6 月，路透社引述多名業界專家指出，中國 AI 數據中心推動綠電正面對結構性阻礙，問題根源不在政治意志，而在工程現實。
80% 目標背後數字落差
北京政策方向清晰且堅定。2026 年政府工作報告明確要求加強算力基礎設施與能源供應整合，而由國家能源局、國家發展和改革委員會、工業和資訊化部及國家數據局 4 部門聯合發布綠色數據中心行動計劃，也要求國家算力樞紐節點新建項目大量採用清潔電力。
然而理想與現實之間距離，由一組數字清楚反映：可再生能源在數據中心電力消耗中佔比，2023 年僅為 11%，目標是在不足 7 年內升至 80%。電力需求方面，預測顯示 2026 至 2030 年間，中國數據中心電力消耗將額外增加 3,000 億至 5,000 億千瓦時，規模相當於 1 個中型工業大省全年用電量。
GPU 永不停機，電網難以消化
AI 數據中心電力特性，與鋁冶煉等傳統高耗能產業截然不同。清華大學能源互聯網創新研究院副院長劉智指出，數據中心面對 3 重競爭需求：低碳供應、低成本，以及高可靠性。3 者之間張力，構成推動綠電核心矛盾。
問題關鍵在於 AI 工作負載具特殊性。國家電網冀北電力經濟研究所高級專家岳浩表示，訓練任務會產生周期性高幅度功率峰值，而推理運算則形成難以中斷持續基線負載。毫秒級電壓波動，已可能令 1 次 AI 訓練任務中止、損壞模型參數，造成動輒數十萬美元（約港幣數百萬元）損失。在這種情況下，電網營運商面對「可能不穩定清潔電力」與「可靠傳統電力」時，往往選擇後者——而在中國，可靠傳統電力意味著以大量煤電為基礎電網。
綠色電力憑證：帳面上綠，還是真正綠？
面對直連可再生能源在物理上困難，業界目前最普遍替代方案是採購「綠色電力證書」（GEC）。這套機制容許數據中心營運商以購買憑證方式，宣稱使用清潔電力「環境屬性」，毋須與風電或太陽能電場建立實際物理輸電連線。
然而業界分析師 Josh Fishman 直言，即使在實施全球最嚴格數據中心能源政策的中國，「帳面數字與電網層面實際情況之間，仍然存在差距」。他指出，現行以年度或月度為基礎可再生能源消耗核算標準，根本無法滿足 24 小時全天候運作數據中心實際需求。Amazon Web Services 技術文件亦指出，要讓 AI 數據中心真正兼容間歇性可再生能源，需要由微秒級電容器到多小時電池系統組成分層儲能架構，而這套基礎設施目前遠未普及。
電網營運商兩難：收益保障還是能源轉型？
擴大數據中心直連可再生能源，另一個障礙來自電網營運商本身。專家指出，一旦大規模推動數據中心繞過主電網，直接連接風電或太陽能發電場，電網營運商將面對電力銷售減少風險，並難以收回輸配電基礎設施巨額投資。這種利益衝突，令「直連綠電」模式大規模推廣遭遇系統性阻力。
從歷史背景看，中國西部地區長期面對可再生能源棄電問題，大量風電和太陽能電力因電網容量不足，無法輸送至用電密集東部沿海地區。雖然中國正積極建設智能電網與綠色儲能設施，但擴張速度仍難以追上 AI 算力領域爆炸性用電需求增長。
2030 年，算力雄心與氣候承諾交叉口
部分預測數字令人警惕。據估計，到 2030 年，中國 AI 數據中心年耗電量可能突破 1,000 太瓦時，規模大致相當於日本目前全年用電量。而到 2035 年，中國數據中心總耗電量更可能達到 4,000 億千瓦時，約為 2024 年水平 4 倍。
中國政策雄心是真實存在，2026 年工作報告已將算力基礎設施與電力供應整合列為優先議題。但正如 The Next Web 分析所指出，真正缺口不在太陽能板或風機數量，而在於目前仍未找到「讓間歇性電力穩定可靠、足以滿足永不停機機器」可行方案。
中國能否在 2030 年前，既完成 AI 算力跨越式擴張，又兌現對可再生能源承諾？這個問題答案，將不只決定中國氣候目標，也將深刻影響全球 AI 能源競賽走向。
來源：The Next Web Reuters Yicai Global South China Morning Post The Business Times
