AI 資料中心為何押注天然氣：雲端擴張的電網與減碳代價

圖片：TechLab 自製資訊圖

TechLab 編輯部（譯）·2026-09-15

美國 AI 資料中心的擴張，正把天然氣推到雲端基建的核心位置。BloombergNEF 預測，到 2035 年，美國資料中心每日天然氣消耗量或達約 180 億立方呎，甚至高於德國與日本合計的用量。這並非已落實的消耗數字，而是以未來十年建設及用電需求為基礎的預測；報告亦已假定部分已公布項目最終不會完成。即使如此，預測在九個月內已接近倍增，顯示市場正重新估算 AI 熱潮對能源系統的壓力。

影響範圍不只限於興建資料中心的科技巨頭。當 AI 訓練、推論與一般雲端運算持續增加，供電是否能如期接通，會左右資料中心能否上線；天然氣價格若被額外需求及液化天然氣出口推高，成本亦可能傳至電力用戶。對依賴國際雲端和 AI 服務的企業而言，這是一項上游風險，而非單純的美國能源新聞：服務價格、長期採購安排及供應商減碳承諾都可能受牽連，但目前未有資料證明其會直接轉化為香港的特定價格變動。

供電速度成為 AI 擴張的新限制

資料中心耗電增長本身不新鮮，但 AI 令問題更急。大型運算設施需要長時間、穩定而且規模龐大的電力；電網接駁、輸電建設與新增發電容量往往需時，未必跟得上項目落成節奏。在這個背景下，天然氣發電的吸引力在於可提供較穩定、可調度的電力，並可透過自建電廠繞過電網接駁的限制。Meta、Microsoft、Google 及 Amazon 近期都公布過相關天然氣發電計劃，反映供電已成為部署 AI 基建時需要自行處理的一環。

不過，自設電源較像是解決個別大型園區的時間表問題，未必代表整體需求的主力。BloombergNEF 估計，至 2035 年，由現場天然氣發電驅動的資料中心每日將消耗約 29 億至 34 億立方呎天然氣，約相當於現時所有資料中心的天然氣消耗量，包括電網為資料中心發電所用的天然氣。數字很大，但只佔預測總需求增幅的一部分。

真正更大的變化在電網一端。預測指出，至下個十年中期，接駁電網的資料中心會令電力行業每日額外需要約 150 億立方呎天然氣；這項增長約為其他所有接駁電網行業合計需求增長的五倍。換言之，資料中心未必全部自備發電機組，卻可能透過整個電網拉高燃氣發電的使用量。AI 對能源的影響，因而不能只看個別園區排放多少，還要看它改變了哪一種新增發電容量。

天然氣帶來確定性，也把成本風險擴散

部分科技公司考慮天然氣供電，現實考量是能否在所需時間取得足夠電力，而不只是每度電的帳面價格。當電網擴容落後於資料中心建設，現場發電可讓項目較少受制於接駁排期；接駁電網的設施則可利用既有燃氣機組補足供需缺口。這種安排對急於擴充 AI 算力的公司有直接價值，因為延遲啟用的 server 與已訂購的硬件，都難以立即產生服務收入。

但這份確定性建基於天然氣價格持續相對平穩。報道引述 Noreva 分析師意見指，資料中心熱潮與液化天然氣出口上升的疊加效應，可能推高天然氣價格。這仍是市場分析而非定論，價格亦會受供應、天氣、出口量與政策等因素影響；然而其分配效果值得留意。資本雄厚的科技公司或能承受較高燃料開支，公用事業的普通用戶卻未必同樣有能力吸收電費壓力。

這構成一個重要的成本轉移問題。若資料中心為爭取電力而促成更多燃氣需求，供電系統需要的燃料與基建成本可能不會只由資料中心負擔。具體由誰支付，取決於各地電力市場規則、長期供電合約及監管安排，不能一概而論；不過，報道所指的風險很清楚：AI 基建帶來的收益主要集中於服務供應商和其客戶，能源價格波動的影響則可能更廣泛地落在用電者身上。這種成本分配的落差，可能成為美國地方監管機構與社區關注的議題。

減碳承諾面對的是絕對排放量

天然氣常被視為比部分化石燃料排放較低的選項，但新增用量的氣候代價仍然可觀。按國際能源署數據，燃燒一立方呎天然氣，連同開採、處理和運輸，會帶來相當於約 60 克二氧化碳的排放。報道按上述需求增長估算，資料中心新增天然氣需求每天可增加約 100 萬公噸溫室氣體污染，約相當於目前美國溫室氣體排放總量的 12%。這是基於預測需求所作的估算，會隨實際建設、燃料使用與電力結構改變。

對外公布減碳目標的科技公司而言，難題在於「使用再生能源」的採購安排未必等同資料中心在每個時段都由零碳電力供應。當新增負荷需要靠燃氣機組在系統中補位，企業即使持有再生能源合約，整體電網的邊際排放仍可能上升。這是根據報道數據作出的分析，並非對任何一家公司實際電力組合的判斷；它說明評估 AI 的環境影響時，應同時檢視新增負荷、供電時間與新增發電來源，而非只看年度採購聲明。

另一項取捨是，天然氣自建電廠或可加快 AI 設施啟用，卻可能鎖定較長期的化石燃料基建。若日後電網、儲能或其他低碳電源能更快補上，這些資產如何運作、誰承擔成本、排放能否下降，都將影響原先的投資合理性。相反，若低碳電源與輸電建設持續落後，天然氣可能由過渡方案演變成資料中心擴張的常態支柱。兩種路徑的分野，取決於實際項目的建設進度與電網建設速度。

雲端採購者應看甚麼訊號

對香港企業與機構用戶來說，報道未有提供本地電價、雲端收費或供應資料，因此不能直接推論 AI 服務必然加價。不過，採購雲端、模型 API 或長期算力服務時，可把能源可得性與碳排放視為供應商韌性的一部分：資料中心是否能按時取得電力、其新增容量主要依賴甚麼能源，以及燃料成本波動由誰承擔，都會影響服務擴充與長期成本。這些問題尤其適用於用量大、合約期長或有 ESG 要求的採購。

下一步值得觀察的，是預測中的項目有多少真正建成，以及自備天然氣發電和電網供電各自佔多少。若接駁電網的資料中心需求如預期快速上升，焦點將由個別科技公司建了多少設施，轉向輸電、發電與電價制度能否承受新增負荷；若需求或建設進度低於預期，這輪天然氣需求上調也可能需要再修正。AI 基建競賽已經延伸到能源系統，其成本與碳排將逐步成為雲端服務可信度的一部分。