AI算力急速推升全球能源需求，超大規模業者已相繼規劃GW（GigaWatt）級數據中心，最快2026年陸續啟用。 Meta的普羅米修斯（Prometheus）與亥伯龍（Hyperion）計劃，總容量目標達6GW; OpenAI與甲骨文推動的星門（Stargate）計劃，則設定4年內達10GW。 DIGITIMES研究指出，龐大電力消耗將使現有能源基礎建設難以支撐，AI數據中心能源策略勢必加速邁向分布式低碳供電模式。

隨著英偉達歷代GPU功耗不斷攀升，2030年單顆AI芯片功耗可能突破2kW，屆時數據中心用電需求將正式跨入GW級別，全球數據中心用電量將比目前增加2至3倍，最高可達1,264TWh。 電源設計與基礎設施因此將被重新定義，包含800V高壓直流架構、液冷散熱，以及無碳能源的導入，皆被視為關鍵發展重點，DIGITIMES分析師余佩儒指出，能源架構將逐步從集中式轉向分布式低碳模式，并以100%無碳能源為長期目標。

具體作法將依據資料中心所在地的能源條件，發展「電力生成資產共址」模式，整合太陽能、風能等間歇性再生能源，或地熱、核能等穩定基載電力，同時導入氫燃料電池現場供電，并結合儲能系統與微電網架構，強化能源自主性與調度彈性。

余佩儒表示，目前已有四大數據中心業者透過與核能、地熱新創公司簽署購電協議（PPA），預期自2026年起開始供應低碳電力。

此外，選址考量也隨之轉變。 過去美國資料中心多設于東西岸，主要因接近客戶端，如今GW級的新基地則更重視電價、土地與再生能源供應條件，美國中南部因此成為新興聚落。

研調進一步預期，2030年全球數據中心供電結構將呈現以綠電為主、無碳能源支撐、多元備援的混合型態。 化石燃料占比將由目前約70%降至30%以下，其余7成將由低碳能源供應，其中風能與太陽能占比逾5成，核能約10%~15%，地熱3%~5%，氫能則約1%~3%，而小型模塊化反應爐（SMR）也將成為基載低碳電力的重要來源。