光寶靠AI完成碳盤查，6個月搞定原本3年工作
光寶科技總經理邱森彬認為，減碳如今已是「must-have（必須做）」而非「nice-to-have（最好能做）」。他指出，外界可能很難想像，光寶自身工廠的碳排佔比其實相當低，產品中超過 90% 的碳排來自原物料與製程用電。因此，對光寶而言，最有效的減碳策略必須從「全產品碳足跡盤查」著手。
然而，要完成全產品碳盤查並非易事。光寶需要處理近 1800 萬筆碳足跡活動、19 萬種零組件與 3300 個產品品項。為此，光寶尋求科技力量解決難題，透過旗下子公司希達數位的 AI 工具分析大數據。
邱森彬指出，「藉助AI 工具只利用 15 位專業顧問、6 個月就完成全產品碳足跡盤查」，但若是依照傳統顧問模式，至少需要動員上百位專家、耗時三年才能完成。而掌握完整的碳排數據後，光寶也清楚找到問題所在，並制定更有效的減碳方案。
「各位可能很難想像包材所產生的碳排，竟然佔光寶產品整體碳含量的將近3成。」邱森彬如此提到。為此，光寶從產品設計與原物料選擇著手減少碳排放，同時也積極協助供應商進行碳盤查與減排，進而降低自身的範疇三碳排。
亞馬遜AWS助企業上雲，碳排放可降低88%
亞馬遜AWS台灣暨香港企業銷售副總經理謝佳男分享，亞馬遜於 2019 年發起《氣候宣言》，承諾 2040 年實現淨零碳排，比巴黎協定提前 10 年，目前已有超過 550 家會員企業響應。而在自家營運上，透過AI與機器學習，亞馬遜過去十年已將包裝材料重量降低 50%，甚至開發出可根據產品尺寸決定最佳包裝方式的自動化系統，減少包材浪費。
作為全球最大雲端服務商，AWS也協助產業客戶減碳。謝佳男指出，企業若將資訊系統上雲，平均能比本地機房減少 88% 的碳排放。AWS也提供碳足跡工具，協助企業將雲端排放納入範疇三報告，並透過物聯網（IoT ）與機器學習協助企業收集、分析與預測碳排放，解決「數據碎片化」的挑戰。
謝佳男舉例，台灣老牌化工大廠東聯化學在全面上雲後，綠電成本與碳排均降低三分之一；新創聯齊科技則利用 AWS IoT 服務開發出家庭能源管理系統，在日本市場協助300萬戶家庭即時監測家庭碳排，並給予節能建議。
AI電力飆升，光寶與AWS如何破解高耗能挑戰？
面對 AI 發展帶來的龐大電力需求，減碳目標也面臨挑戰。邱森彬表示，減碳目標必須在產品開發的最初階段就設定，才能透過技術創新實現。過去光寶電源供應器的能源轉換效率做到 95% 已是頂尖水準，如今因應 AI 伺服器的高耗能，能源轉換效率已提升到97.5% 、甚至98.5%。他強調，不要小看這微小的 1% 差距，在百萬瓩（GW）等級的資料中心，可節省相當可觀的電力。
謝佳男則指出，AI 興起導致機房耗電量增加 10 到 20 倍，高效能硬體帶來的能耗與散熱挑戰，已非傳統氣冷技術所能應付，必須仰賴先進水冷技術。為此，AWS 正研發模組化液冷散熱系統，在不改動現有機房架構的前提下，提高散熱效率、減少水資源消耗。同時，AWS 也積極開發專為 AI 訓練與推理設計的自研晶片，相較通用型 GPU，約可節省 50% 功耗。
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