美國為什麼會面臨缺電危機？機會在哪？
到 2030 年，預計人工智慧的電力消耗即將超過家庭用電，資料中心的電力消耗可能占美國總電力高達 7.5%。
極端天氣、AI、資料中心… 與能源相關的潛在投資機會，與對於人類未來的一點想法。
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馬斯克：美國現在缺晶片，一年後缺變壓器，兩年後缺電
今年 2 月，馬斯克在博世互聯世界會議上提到了一句話：「You need transformers to run transformers.」
這邊的 transformer 說的可不是變形金剛！
這句話當中的第二個「transformer」指的是一種深度學習模型。自從 2017 年被提出以來，transformer 模型已經成為了最強大的機器學習模型之一，成為了各式各樣的 NLP 任務，包括機器翻譯或文本摘要的基石，尤其是在訓練與推理階段，需要處理複雜的模型參數。
而第一個「transformer」，指的是電力系統上的變壓器。對於資料中心來說，需要大量的變壓器把電力系統高達 100 – 300 kV 的高壓電降低成適合跑伺服器的 6 kV。
但美國為什麼會缺變壓器？美國的電網又有什麼問題？
隨著 AI 應用爆發式成長，未來的 AI 成長瓶頸不只是晶片算力，可能更會是水電議題。
AI 為人類帶來的，除了智慧化的生活還有… 能源危機
作為全世界最早進行電力現代化的國家，美國大部分電網建於 1960 – 1970 年。根據美國商務部 2020 年發布的報告，美國電網的變壓器平均使用壽命已經高達 30 – 40 年，遠遠超過僅有 25 年的預期壽命。
然而直到近幾年之前，美國政府本身對於汰換電網的壓力並沒有太大。畢竟從 2000 年左右開始，隨著科技與人口發展的穩定，加上更多節能的家電或工廠設施的更新，人們對於電量的需求逐漸趨於平緩。
再加上美國的電力公司大多是私有化企業，三千多家美國本土電力公司當中只有 6 家是國營企業。對於資本家來說，要汰換現有設備都會侵蝕到獲利能力，因此這幾年來也沒有什麼動力去做更換。
然而隨著疫情期間的遠距離辦公趨勢、串流媒體平台的興起、比特幣挖礦、電動車轉型與 AI 浪潮爆發，興建的資料中心越來越多，電力需求在長達二十年來出現了首次暴漲。BCG 發表的報告便稱直到 2030 年，美國的資料中心電力需求和現在相比預計會翻倍，相當於四千萬個家庭的用電量。
以挖礦來說－－挖比特幣一年的全球用電量就高達 348 太瓦時（TWH, 每太瓦時對應 10 億度電），排放的二氧化碳量也相當一個國家的等級。畢竟比特幣需要 24 小時不停的運行和冷卻礦機。
其實中國曾經是比特幣挖礦最興盛的市場，2020 年全球有 70% 的挖礦活動都集中在中國。然而隨著中國在 2021 年全面禁止比特幣挖礦，礦工們慢慢地轉向電力更便宜的國家，包括北美、哈薩克、俄羅斯、非洲等。
（這也讓許多國家的政府開始限制比特幣無限制地接入電網，畢竟這之間消耗的電力和二氧化碳排放量對於當地政府來說除了資源耗費之外，並沒有創造太多實質就業機會）
*參考以下列表 2023 的 Hash Rate 分布，美國是全球挖礦算力第一名的國家：
- 美國: 35.4%
- 哈薩克: 18.1%
- 俄羅斯: 11.23%
- 加拿大: 9.55%
- 愛爾蘭: 4.68%
- 馬來西亞: 4.58%
- 德國: 4.48%
- 伊朗: 3.1%
而 AI 產業在 2023 年的意外起飛也造就美國電網的龐大壓力，根據施耐德電氣發佈的新聞稿表示，除了中國以外，人工智慧目前佔全球總能耗約 4.3 吉瓦 (Gigawatt, 十億瓦)，2028 年預計達到 13.5 吉瓦至 20 吉瓦，而其中 30% – 45% 的 AI 電力需求都集中在美國。
國際能源機構甚至給出更極端的預估－－2026 年人工智慧產業的電力消耗預計將至少是 2023 年的 10 倍。
他們在今年 1 月發佈的報告中就強調，平均一次 Google 搜尋需要消耗 0.3 瓦時的電力，而 ChatGPT 請求平均消耗 2.9 瓦時的電力。如果將這項技術納入每天 90 億次搜尋中，每年也需要將近 10 太瓦時（TWH）的額外電力。
*根據能源上市公司財報，1 GW 的投資相當於 8 – 9 億美金；而 1000 GW（吉瓦） = 1 TW（太瓦）
想當然，對美國政府或當地電力公司而言，作為全球科技發展首屈一指的國家，考慮到從挖礦算力到 AI 市場的集中，變壓器採購與汰換都是當務之急。
（Lynn：美國 = 全世界的電力發展最早、電網老舊最快，但科技用電需求量又全球居冠）
極端天氣+激進再生能源政策 = 大停電
除了科技發展需求之外，美國這幾年的極端氣候也越來越嚴重，導致當地電網常常出現大規模停電情況，都會影響需要 24 小時穩定不間斷的資料中心運作。
但美國在電力政策上，除了老舊電網更新，又同時推動了激烈的再生能源結構轉型，煤電佔比越來越低，開始轉向風能或太陽能等清淨能源。
但倘若加上極端氣候影響－－比如加州在 2020 年 8 月發生的大規模停電事件－－高達攝氏 54 度的氣溫創下美國有史以來 8 月最高溫（甚至有人被熱死），40 多萬個企業與家庭、總計超過 100 萬人被斷電。
而今年 2 月，加州又再度出現罕見冬季暴風雪（連沙漠地區也在飄雪）導致 12 萬戶家庭受到停電影響。
極寒天氣會導致風力發電的渦輪機被凍住，但加州又急著實現 100% 再生能源發電，過於激進的能源更新政策，導致私營電力營運商沒有針對極小概率的極端事件做出彈性電力儲能的準備。
2023 年，美國在大規模的太陽能建設與電池安裝量都創下了新紀錄，到了 2024 年些個數字又預計即將翻倍。
但風能與太陽能的間歇性（無法根據需求增減發電）會對電網容量造成極大的挑戰，資料中心營運的關鍵還是在於是否能全天候供應可靠能源。
潛力產業發展方向
可以說，未來美國電網針對三大議題：「老舊設備更新」、「新建再生能源電廠」與「儲能」，即將成為需求龐大的項目，其中變壓器與電力管理系統相關設備將成為需求量最龐大的產品。
以近期推薦的投資方向而言，可以有以下兩點思路：
1. 變壓器生產商：台灣華城，或 ABB、西門子、施耐德電器等國際企業
但美國難道就沒有強勢的本土變壓器廠商，有可能擠壓到外國廠商的進口訂單嗎？
變壓器其實是一個大量勞力密集，且相對於半導體晶片製造更低階的勞力密集產業…
參考以下變壓器製程影片，可以理解為什麼美國沒有什麼變壓器製造公司嗎😂？在美國本土，可以進行變壓器組裝，包括焊接、繞線圈、測試等等步驟的資深工人可以說是非常稀缺。
西門子公司在今年 2 月宣布即將投資 1.5 億美金在美國建設本土的變壓器生產工廠，但若要等到工廠真的完工並大量生產，根據西門子總裁的媒體訪問內容，預計也要等到 2026 年了。
同時考慮到美國大部分的變壓器製造都集中在農村或鄉下地方，但由於目前美國的失業率還處於非常低的狀態、藍領缺工問題也還很嚴重。可以說 3 年內，美國對於變壓器勢必仍要大規模仰賴外國進口。
（現階段美國有高達 35% 的電力變壓器、80% 的大型電力變壓器都是進口）
*參考電力系統大型企業列表：
- ABB Ltd
- Kirloskar Electric Co. Ltd.
- Schneider Electric
- Siemens
- Eaton Corporation PLC
- MGM Transformer
- Emerson Electric
- Hyundai Heavy Industries Co.
- Hitachi Ltd.
2. 美國上市電力公司
2.1 美國大型能源公司
美國電力系統，包括輸電線路或是變電站主要都是私人的電網公司在營運，甚至在同一區域當中就有著多家私人公司。參考以下按照規模排序、美國的十大能源公司：
- Duke Energy
- Southern Company
- NextEra Energy
- Exelon
- American Electric Power
- Dominion Energy
- Xcel Energy
- Entergy
- PPL Corporation
- FirstEnergy
2.2 位於資料中心密集集中的當地電力公司
至於有幾家可以更為優先考慮？說實話，我們可以參考一下美國資料中心集中的分布位置，包括加州（矽谷集中了 Google、Meta 等大型企業總部）、維吉尼亞州（美國東海岸，資料中心之都）、德州（面積最大）、紐約州（金融中心）
接著參考屬於該州的主要電力公司有哪些，可以預期到即將有極大的業務成長。
後話
人類活在越來越巨大卻擁擠的世界中
想像一下，你家裡電器的每條電線上都有塑膠包覆住，以免兩條電線靠的太近的時候通電引發危險。
但是對於高壓電線而言，它們的電線全部都是裸露著的。
這是因為高壓電線運輸電力時，電壓大多在 1 萬伏特以上，有些線路的電壓甚至高達 10萬、甚至是 50 萬伏特。如果要給這樣的線路包絕緣層的話，普通家用 110V/220V 電線的絕緣層厚度是遠遠不夠的。
但裸露高壓電線難道不會很危險嗎？！
事實上，如果真要為高壓電線都包覆上絕緣層，會造成佈署電力系統時遇到以下問題：電線成本飆升，散熱變差（導致可以運輸的電量降低），而且電線變得更重、需要建造的鐵塔也更密集，
可以說空氣本身就已經是最好的絕緣體，只要兩條電線的距離夠遠就能確保安全性。
但這也意味著不只是電線之間需要保持距離，電線與該地區的其它物體，比如樹木或建築也必須保持距離。
這也是為什麼加州或許多地方容易發生山林大型火災、進而導致該區大規模停電的原因－－可能高壓電線垂落或斷裂碰到了樹木引發爆炸。
但既然我們需要越來越多的電力跑挖礦或 AI，那我們當然也需要越來越多的高壓電網，包括更粗的電纜（能夠運輸更高電壓的電量）、更密集的高壓鐵塔，且為了絕緣、讓電線彼此之間隔開的距離更長。
根據 Bloomberg 近期的報導，到 2030 年，預計人工智慧的電力消耗即將超過家庭用電。
BCG 報告也預估到了 2030 年，資料中心的電力消耗可能占美國總電力消耗的 7.5%。
也就是說，為了挖礦與 AI，人類會使用更多的土地與森林，在人口密集的都市周遭，建造出更多的高壓電網、高壓鐵塔，與涵蓋大量伺服器、網路設備與儲存裝置的資料中心機房。
或許隨著已開發國家的人口老化與降低，我們卻正慢慢地轉向真正的都市鋼鐵叢林的生存環境？
（我覺得有點細思極恐…）
科技殖民主義再現？
高科技公司正在利用新興市場當地寬鬆的環境法規
由於美國當地監管政策較為嚴格，很多北美的高科技企業紛紛轉向美國境外尋找更便宜的資料中心據點，比如－－南美洲，尤其是墨西哥。畢竟當地擁有著更寬鬆的環境法規、更便宜的水與能源。
南美洲即將變成全球資料中心建設成長最快的地區。
根據 CBRE 報導，自 2020 年以來南美洲資料中心處理的資料量已經增加了整整一倍，2024 – 2029 年預計每年成長 9% 以上，而墨西哥處理的資料量成長速度甚至更為誇張－－連續五年每年預計成長超過 11%。
高耗能、高耗水、高碳排放量等資料中心建置汙染，對當地的環境會造成極大的影響，所帶來的就業機會卻不夠顯著。
資料標籤：外包人工智慧的骯髒工作
所謂的人工智慧，其實背後也隱含了大量真正的「人工智慧」，需要人工進行大量的資料清理、分類、標籤等工作，來產生足夠乾淨的資料可以餵給機器學習模型進行訓練，包括圖像識別、文本生成等。
甚至還需要人工來確保訓練資料符合人類的文化道德規範，包括去除種族仇恨言論、色情暴力、敏感政治議題等。這些工作非常無聊、重複性高且不需要太多專業訓練，只需要大量廉價勞動力。
而這些廉價的勞動力，與土地一樣，同樣來自於南美洲居多，也延伸到了菲律賓、印度等國家。只要 200 – 300 美金的月薪，就可以將 Dirty Work 外包出去。
還記得先前曾有 Facebook 前內容審查員工出面分享工作內容嗎？每日看上千萬則的極端畫面或文字，到出現嚴重的心理創傷。資料標籤工作也大同小異。
更誇張的是可以參考以下曾經從事資料標籤工作的員工出面授訪，針對勞工剝削議題進行了分享－－不但低薪，還會被 AI 監視… 只要被演算法判定工作不夠認真也會被立刻解雇。
已開發國家居民使用高科技的 AI 模型改善生活，同時享受高效能的資料中心運算速度；鄰近的開發中國家出具大量廉價勞力進行資料標籤給予模型訓練，並貢獻土地承擔高污染的資料中心建設。
人類彷彿活在一個巨大的賽博龐克舞台，不確定科技是否會對人類帶來絕對的龐大好處之前，我們已經在未知的路途中。
