FT 統計：60 座規劃中的 AI 資料中心，碳排相當於 27 座燃煤電廠

AI 產業最擅長的修辭，就是把自家基礎設施形容成乾淨、無重量的軟體。《金融時報》(Financial Times) 於 2026 年 8 月 16 日發布的最新分析，讓這種說法愈來愈難自圓其說：目前大型科技公司藍圖上最大的 60 座資料中心，一旦全面運轉，每年排放的二氧化碳可能相當於 27 座燃煤電廠——或 2,400 萬輛汽車。

FT 的這份統計，是目前為止最尖銳的一次嘗試，試圖量化生成式 AI 基礎設施擴張與同一批公司高調做出的氣候承諾之間的正面碰撞。而它發表的時機，恰好是產業自家數字已經很難看的這一週。

關鍵數字

這份分析的核心，是正在美國乃至全球規劃中的巨型園區——單一場址耗電數百百萬瓦 (MW)，部分甚至超過 1 吉瓦 (GW)，用於訓練並服務前沿 AI 模型。FT 檢視了 60 座最大的規劃中設施，將其預估用電量換算為年碳排當量，結論是：這些設施合計起來，相當於 27 座平均規模燃煤電廠的年排放量；換個說法，等於在路上多塞 2,400 萬輛燃油車。

報導中點名的一個案例，是 Meta 造價 10 億美元、佔地 520 英畝的資料中心——這種單一場址的規模，如今已是常態而非例外。它們早已不是「機房倉庫」，而是貨真價實、具有工業級足跡的工業設施。

科技巨頭的碳排已經在攀升

時機之所以敏感，是因為這幾家公司最新的永續報告，趨勢線正往錯的方向彎折。根據各公司年報、《衛報》(The Guardian) 2026 年 7 月的分析整理：

• 微軟 (Microsoft) 的碳排在一年內大增約 25%，達到約 2,000 萬公噸 CO2 當量，主因正是資料中心建設與 AI 算力擴張。
• Google 回報碳排增加約 18%。
• 亞馬遜 (Amazon) 增加約 16%。

綜合計算之下，《衛報》估計三家公司的合計碳足跡，已相當於法國全國總排放量的三分之一——這個比喻在五年前聽起來像是打錯字。

國際能源總署 (IEA) 的基準情境預估，資料中心用電排放將從目前的約 1.8 億公噸，成長到 2035 年的 3 億公噸；在更激進的「起飛 (Lift-Off)」情境下，最高可達 5 億公噸。摩根士丹利 (Morgan Stanley) 先前推算，全球資料中心到 2030 年的累積排放將達 25 億公噸 CO2——這個數字現在看來，非但不聳動，反而顯得保守。

鎖死在混凝土裡的 2,500 億美元

FT 這份報導最犀利之處，在於「規劃中」三個字。這些碳排不是歷史共業，而是此刻正在透過合約被鎖定下來。

最明確的例子是 Meta。在最新的季度監管申報中，該公司揭露了近 2,790 億美元的未來租賃義務，絕大多數與 AI 資料中心和網路基礎設施綁定。這個數字較前一季申報的 1,829 億美元暴增 53%——單季加速幅度驚人。彭博 (Bloomberg) 更廣義的統計則顯示，Meta 的未來總支出承諾接近 7,000 億美元，其中包括 3,493 億美元不可取消的合約義務，涵蓋第三方雲端交易、伺服器與網路設備。

這些租約預計於 2026 至 2036 年間開始生效，部分合約期限長達 30 年。換句話說：今天簽下的基礎設施，到 2050 年代仍將持續運轉、持續吃電——用什麼樣的電網組合，就看屆時的能源格局。

Meta 與微軟共同撐起了業界追蹤機構所謂的** 8,500 億美元資料中心租賃熱潮**，規模超越大多數國家的基礎建設計畫。而每一紙租約背後，都是同一場豪賭：賭電力持續 available、價格可負擔，而且——如果這些公司的淨零承諾還算數的話——越來越乾淨。

帳務迷霧

這一切到底有多糟，各方激烈攻防，而爭議核心往往是「怎麼記帳」。

科技公司通常採用「市場基準 (market-based)」會計方法，允許用再生能源憑證與購電合約 (PPA) 抵銷自身的用電排放。批評者指出，這低估了物理現實：一座在夜間或尖峰時刻插上化石燃料佔比偏高電網的資料中心，無論帳面憑證多漂亮，實際排放都在發生。學術研究曾估計，包括微軟、Meta 與蘋果在內的公司，其自建資料中心在早些年的實際排放，可能是官方申報數字的數倍。

當然也有真實的反面論點。美國國會研究處 (CRS) 2026 年 5 月的報告發現，2019 至 2025 年間，資料中心需求成長最猛的州，平均而言電價反而下降——這讓「AI 直接推高民生電價」的流行敘事變得複雜。這些公司也確實重金投入潔淨能源：核電購電合約、地熱試點、碳移除合約——儘管批評者提醒，碳移除的採購在預算吃緊時曾遭縮減。

為什麼重要

FT 的分析把產業再也無法迴避的三組矛盾攤在陽光下：

物理 versus 承諾。 2020–2021 年設定的淨零目標，預設算力用電持平或下降。前沿 AI 打碎了這個假設，而再厲害的創意會計也改變不了電網的數學。

鎖定 versus 彈性。 30 年租約與吉瓦級園區，是「AI 需求無限成長」的賭注。若需求成真，碳排隨之而來；若需求幻滅，財務曝險將極為可觀。無論哪種結局，承諾都已簽署生效。

在地成本 versus 全球效益。 資料中心把污染與電網壓力集中在特定社區——通常是拿稅務優惠招商的鄉村地帶——而它們驅動的 AI 服務卻由全球消費。這種不對稱，正助長美歐各地延宕專案的社區抗爭。

這不代表擴建會就此停止。前沿 AI 的競爭邏輯——誰算力最多誰就贏——讓自願節制幾乎不可能。FT 這道「燃煤電廠算術」真正的作用，是剝掉抽象外衣：每一次聊天機器人對話的背後，都是一棟建築、一座變電所，和一紙購電合約。這個產業的氣候敘事，如今已不取決於承諾，而取決於潔淨能源的建設速度，能否跑贏 AI 的吞電速度。

「27 座燃煤電廠」是推估值，不是實測值，科技公司也必然會對方法論提出異議。但方向明確無誤——而為它背書的合約，已經躺在監管機關的檔案裡了。