人工智慧在能源領域應用不僅是導入新技術，更是徹底改變能源的產生、分配與智慧管理方式，目的是最大化效率、最小化浪費，並能根據即時需求與系統狀況做出動態調整。對能源產業CEO而言，維持現狀已無法應對未來挑戰。來自客戶、監管機構與合作夥伴的期待日益提升，並要求企業導入先進且智慧化系統，以提供可負擔、穩定且永續的能源解決方案。展望2030年，企業營運模式將大不同，從這段轉型旅程將仰賴靈活性、前瞻性的策略思維，在不確定的環境下果斷行動的領導力。
關鍵焦點
產業現況
能源產業正經歷深刻的轉型，這場變革受到市場動態變化、技術顛覆、監管壓力以及全球永續發展推動的共同影響，AI在能源產業的應用已超越試點階段。而代理型人工智慧(Agentic AI)是AI在能源產業的下一階段演進，從被動回應指令的工具，發展為能夠自主決策並採取行動的系統，代理型人工智慧很可能會成為能源產業的顛覆性技術。
從試驗階段邁向規模化發展
目前已有56%的企業正在擴大AI計畫，另有44%的企業已將AI整合為營運核心的一部分，儘管受監管與非監管機構的差異(以及各子產業的特性)影響，AI所面臨的挑戰與機會在整體上仍大致相同。能源價值鏈上的企業正逐步聚焦於共同的AI應用場景，例如營運效率提升、資產最佳化、安全性、永續發展與預測性維護等領域。
透過降低成本，為未來發展提供資金挹注
面對需求波動、地緣政治不確定性與日益嚴格的永續要求，許多企業正積極推動成本削減計畫。受訪者普遍認為AI是實現營運精簡的關鍵工具，其中79%的企業已回報可衡量的效率提升，60%的企業則表示AI帶來超過10%的投資報酬率(ROI)，這些由AI驅動的成本節省也促進了再投資，形成一種「自我資助」的AI轉型模式，將節省下來的資源重新投入數位創新。
AI擴展應用仍存在顯著挑戰
企業所遇之挑戰使AI導入困難重重，受訪者指出，資料管理、治理、投資與優先順序的不足導致資料品質問題(58%) 、法規的複雜性(38%) ，以及預算限制(37%)為主要挑戰。同時，負責資料改善的團隊與AI開發團隊之間缺乏連結與整合，進一步限制了AI的推動。目前僅有13%能源企業設有AI卓越中心，而AI的領導權仍呈現分散狀態，20%由IT部門主導，34%則由IT與業務部門共同負責。
從自動化邁向自主化
代理型人工智慧可使智慧系統在無需人為持續介入情況下，依照預設目標自主行動。在能源領域中，這代表AI代理系統可自主監控電網健康狀況、優化負載平衡、安排維護時程，甚至根據即時需求預測調整發電量。
轉變客戶與市場互動方式
在需求端，代理型AI能協助工業與商業用戶根據價格訊號、用電模式或碳排目標，自動進行能源購買、儲存或銷售，這些AI代理能在最少人為監督下協商能源合約、管理微電網，甚至參與彈性市場競標，開創全新價值來源，大幅簡化客戶參與能源市場的流程。
結論
隨著能源企業面對供應穩定、脫碳轉型與成本控制三大挑戰，AI正成為推動營運韌性與效率的關鍵力量，企業需從零散部署轉向與價值流程對齊的企業級轉型，才能真正釋放AI潛力。代理型AI將引領下一波突破，透過自主管理與專家輔助，優化需求預測、資產管理與故障預測，緩解人才缺口，提升決策品質。未來的領導者需具備大膽視野與靈活架構，重新想像工作流程，讓AI成為核心商業模式的一部分，實現永續與競爭力雙重目標。
