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以下為我同學的討論，供參。
最近輝達來台設「海外總部」，若為AI 運算中心，其需求之電力從何而來。
有同學提出「在地生產在地消費的再生能源，即風力發電與大陽能發電」為可行之方式之一。
另一同學，非常地好奇想知這是否為可行的方案，就上網查了些資料如下，希望能供有興趣的同學們一起討論。
（先說結論，再談數據）
因為能源密度的關係，使用再生能源來運行「AI運算中心」的可行性很低。
（對台灣而言，幾乎是不可能。）
（所用推理的數據如下）（註-1）
1. 產生 1,000 megawatt 的電力，所需要的土地面積（也就是能源密度）
1. 核能： 3.5 平方公里（或 350甲地）
2. 光電： 200.0 平方公里（或 2萬甲地）（註-2）
3. 風力： 900.0 平方公里（或 9萬甲地）（註-2）
2. 因我們對上面數字很難會有任何的感覺，所以下面拿可耕地與城市的面積當做參考。
1. 台灣可耕地： 8,000.0 平方公里（或 80萬甲地）
2. 台北市面積： 300 平方公里（或 3萬甲地）
3. 新竹市面積： 100 平方公里（或 1萬甲地）
簡單地說：若用光電，大約需要一個台北市，或3個半新竹市的土地，才能提供所需的電力。若用風力，則情況更糟。
台灣是海島，所能用的土地有限，所以除非有更好的想法，或短期有重大技術的突破，使用再生能源，（以目前的技術來看），幾乎是不可能的任務。
4. 訓練、運行 GPT-3 所需要電力約為 1,000 megawatt-hours。
5. GPT-4，也就是一般所知 ChatGPT 所用的模型，所需之電力 數倍於 GPT-3 之所需。
6. 估計到 2030年，AI 所消耗的電力會佔全世界總電力的 10％ 左右。
（換句話說就是：短期未來 AI 對電力的需求，會越來越高。）
註-1：為使資料易讀，數字已簡化為整數。
註-2： 不論光電或風力都屬於「不穩定電源」，而「AI 運算中心」需要的卻是「穩定的電源」。
簡單地說就是：有時有電，有時沒電，不能直接供應給 AI 運算中心使用。所以，這類的電力都需要儲能的裝置，例如電池等。而這類儲能裝置所需的土地，並未估計在上述的數字之內（就是需要更多的土地）。
最後，以目前的結論來看，再生能源是不可行的方案，所以問題變成：接下來我們該怎樣做呢？
在此，我提供些小小的個人意見，希望拋磚引玉，老同學們會提出更高明的想法：
台灣目前應該先避開「AI運算中心」的迷思，例用台灣工程人員的優勢，開發新的 AI架構 (或 / 與) 新的演算法。目標是降低 AI 的功率消耗至少1到2個數量級（就是減少到 1/10 或 1/100）。
登高必自卑，行遠必自邇。僅是 好大喜功，爭一時風光的虛名，絕對無用，只有台灣一起腳踏實地，穩步向前，才有機會達到目標。
如此，台灣不但可以脫離目前的困境，更有機會能領先世界。
以下為我同學的討論，供參。
最近輝達來台設「海外總部」，若為AI 運算中心，其需求之電力從何而來。
有同學提出「在地生產在地消費的再生能源，即風力發電與大陽能發電」為可行之方式之一。
另一同學，非常地好奇想知這是否為可行的方案，就上網查了些資料如下，希望能供有興趣的同學們一起討論。
（先說結論，再談數據）
因為能源密度的關係，使用再生能源來運行「AI運算中心」的可行性很低。
（對台灣而言，幾乎是不可能。）
（所用推理的數據如下）（註-1）
1. 產生 1,000 megawatt 的電力，所需要的土地面積（也就是能源密度）
1. 核能： 3.5 平方公里（或 350甲地）
2. 光電： 200.0 平方公里（或 2萬甲地）（註-2）
3. 風力： 900.0 平方公里（或 9萬甲地）（註-2）
2. 因我們對上面數字很難會有任何的感覺，所以下面拿可耕地與城市的面積當做參考。
1. 台灣可耕地： 8,000.0 平方公里（或 80萬甲地）
2. 台北市面積： 300 平方公里（或 3萬甲地）
3. 新竹市面積： 100 平方公里（或 1萬甲地）
簡單地說：若用光電，大約需要一個台北市，或3個半新竹市的土地，才能提供所需的電力。若用風力，則情況更糟。
台灣是海島，所能用的土地有限，所以除非有更好的想法，或短期有重大技術的突破，使用再生能源，（以目前的技術來看），幾乎是不可能的任務。
4. 訓練、運行 GPT-3 所需要電力約為 1,000 megawatt-hours。
5. GPT-4，也就是一般所知 ChatGPT 所用的模型，所需之電力 數倍於 GPT-3 之所需。
6. 估計到 2030年，AI 所消耗的電力會佔全世界總電力的 10％ 左右。
（換句話說就是：短期未來 AI 對電力的需求，會越來越高。）
註-1：為使資料易讀，數字已簡化為整數。
註-2： 不論光電或風力都屬於「不穩定電源」，而「AI 運算中心」需要的卻是「穩定的電源」。
簡單地說就是：有時有電，有時沒電，不能直接供應給 AI 運算中心使用。所以，這類的電力都需要儲能的裝置，例如電池等。而這類儲能裝置所需的土地，並未估計在上述的數字之內（就是需要更多的土地）。
最後，以目前的結論來看，再生能源是不可行的方案，所以問題變成：接下來我們該怎樣做呢？
在此，我提供些小小的個人意見，希望拋磚引玉，老同學們會提出更高明的想法：
台灣目前應該先避開「AI運算中心」的迷思，例用台灣工程人員的優勢，開發新的 AI架構 (或 / 與) 新的演算法。目標是降低 AI 的功率消耗至少1到2個數量級（就是減少到 1/10 或 1/100）。
登高必自卑，行遠必自邇。僅是 好大喜功，爭一時風光的虛名，絕對無用，只有台灣一起腳踏實地，穩步向前，才有機會達到目標。
如此，台灣不但可以脫離目前的困境，更有機會能領先世界。
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以下是 AI 初步分析此訊息的結果，希望能在有人查核之前，先帶給您一些想法。
閱聽人需要特別留意以下幾個地方：
1. 訊息中提到使用再生能源來運行AI運算中心的可行性很低，並指出幾乎是不可能的任務。閱聽人需要注意這個結論是否有充分的科學依據，以及是否有其他專家意見支持。
2. 訊息中提到再生能源的能源密度，以及使用光電或風力所需的土地面積。閱聽人需要思考這些數據是否符合實際情況，以及是否有其他因素未被考慮進去。
3. 訊息中提到AI對電力的需求預計會越來越高，並估計到2030年，AI將佔全世界總電力的10％左右。閱聽人需要思考這個預測是否合理，以及是否有其他因素可能影響這個結果。
4. 最後提到台灣應該避開AI運算中心的迷思，而是開發新的AI架構或演算法來降低AI的功率消耗。閱聽人需要思考這個建議是否切實可行，以及是否有其他解決方案可以考慮。
總之，閱聽人在閱讀這則訊息時應保持批判思考，並尋找更多資訊和意見以確保對議題有全面的了解。
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