By 家庭小精靈 多比 
在全球能源轉型的大潮中，人工智慧（AI）不僅改變了我們生活中的方方面面，也深刻影響著能源產業。DeepSeek這樣的新一代人工智慧系統以其高效節能特性成為近期討論熱點。然而，它是否真的可以從削減能源需求的角度延緩核能復興？本文將深入探討。
一、DeepSeek的人工智慧創新與能源效率提升
DeepSeek是一個由約2000個NVIDIA晶片打造的新型開源模型，其核心特點是以極低運算力完成高效訓練。這項設計背後採用了低秩KV壓縮等先進算法優化，使得單位運算所需電力大幅下降。根據報告顯示，DeepSeek相較於傳統模型可降低95%的訓練成本，同時顯著減少硬體需求。
舉例來說，一些科技公司已經開始利用DeepSeek來重新規劃數據中心架構。例如，有研究指出，使用該技術後，每次訓練所需耗電量減少30%以上，不僅降低了企業營運成本，也減輕了數據中心對外部穩定供電來源（如核能）的依賴。此外，由於硬體配置要求下降，許多原本需要龐大GPU集群支持的大型模型，如今可在更小規模設備上實現。這樣的技術進步不僅讓AI技術更具普及性，也對整體行業格局產生了深遠影響。
二、核能復興的背景與需求驅動因素
儘管有像DeepSeek這樣高效節能的新技術出現，但全球對穩定且可持續供應電力來源的需求仍然居高不下。根據國際能源署的預測，到2050年全球用電量可能增加75%，其中很大一部分增長來自AI和雲端運算等新興科技領域。
在此背景下，核能再次受到矚目。它被認為是提供穩定、直接且低碳排放電力的重要選項。例如，在台灣，由於風力及太陽光電等再生能源受天氣條件限制，其供應的不穩定性使得核能成為不可或缺的一環。此外，小型模組化反應堆（SMRs）正逐漸成熟，包括TerraPower、X-energy等公司正在研發更安全、更具經濟效益的新型反應堆。同時，各國政府也紛紛推出支持政策，例如美國通過稅收優惠鼓勵企業採用先進核技術，日本則重啟多座停擺中的反應爐，以滿足日益增長的工業及民生用電需求。
三、DeepSeek對核能復興的間接影響
那麼，像DeepSeek這樣提高數據中心效率的新技術是否真的可以削減對核能復興的需求？答案並非簡單的是或否。一方面，DeepSeek確實有助於減少數據中心乃至整體IT產業對電力資源的不斷攀升。例如，有研究指出，某些數據中心因採用DeepSeek技術而減少了約20%的年度用電需求，這對核能需求增長速度產生了一定抑制作用。
然而，這種抑制作用的長期影響仍需進一步觀察。以歐洲為例，部分國家因DeepSeek等高效技術的應用，開始重新評估對核能的依賴程度，並加大對再生能源的投資力度。但在亞洲地區，像台灣這樣土地資源有限的國家，核能仍然是穩定供電的關鍵。此外，我們還需考慮Jevons悖論，即當某項技術提高效率時，其結果可能不是總消耗量下降，而是因成本降低而刺激更多使用。例如，雖然DeepSeek讓AI訓練變得更加節省，但也可能因此促進更多企業投入AI基礎建設，進一步推升總體用電量。因此，即便短期內看似減少了部分用電壓力，但長期而言，用戶規模擴張可能抵銷初始收益。
四、投資趨勢與未來展望
值得注意的是，小型模組化反應堆（SMRs）正逐漸成為市場焦點。摩根士丹利預測，到2050年，由SMRs帶動的新商機將超過1.5萬億美元。同時，各國政府也紛紛推出支持政策，例如美國通過稅收優惠鼓勵企業採用先進核技術，日本則重啟多座停擺中的反應爐，以滿足日益增長的工業及民生用電需求。
此外，核能與再生能源的協同發展也成為未來能源布局的關鍵。在碳中和目標的驅動下，核能的穩定性與再生能源的可持續性相輔相成，而像DeepSeek這樣的高效AI技術則能進一步優化能源使用效率，形成三者協同發展的局面。
總結而言，像DeepSeek這樣的新技術雖然可以幫助我們更有效率地使用現有資源，但它無法完全解決人類社會面臨的大規模用電挑戰。在未來相當長的一段時間內，包括台灣在內，多元化、多層次的能源布局才是最佳策略：既要繼續推廣再生能源，也要善加利用包括小型模組化反應堆在內的新型清潔核技術，以確保供需平衡並達成碳中和目標。