開發綠色新能源論全球推動智慧電表之概況|數位時代 BusinessNext

一、各國綠色能源政策，將使智慧型電表扮演要角

(一)美國

美國Obama政府在振興經濟方案的藍圖中，預計兩年內將投入110億美元，來建置智慧型電網及先進電表(AMI)，預估到2012年將在美國部署4000萬部智慧電表，而IBM、Siemens、Google、GE、Intel等大廠亦相繼投入相關產業，不外乎都是著眼於180億美元的商機，因此全美各大電廠皆開始推行智慧型電表之安裝。

其中Google搶搭此次的節能風潮，與電力公司合作跨足智慧型電網市場，開發Google PowerMeter應用程式，使用者登入iGoogle帳號並申請此項服務後，該程式可顯示消費者家中的各種電器用電量，並讀取自智慧型電表的資訊及分析，作為消費者用電的參考，找出節能的方式並減少電費。

IBM則計畫於2012年底完成智慧型電表之佈建，取代25萬個類比電表，將水表與先進的IT應用整合為一，同時提供管理、讀表與遠端監控等功能。而Cisco在智慧電網的角色則為協助電力公司降低能源儲存、傳輸成本，並降低網路斷線情況，提升電力網路的安全性。

(二)日本

日本廠商很早就投入發展家電自動化之智慧控制，如：Panasonic透過電視當顯示器，來監控家電用品的使用情形，並於1997年由家電、通訊設備製造商及電力公司等組成EchoNet協會，成員包括Toshiba、Hitachi、Sharp、Panasonic、Mitsubishi Electric等家電大廠及東京電力公司(Tokyo Electric Power Company)等，目標是期望透過電源網路和無線通訊技術來連接各種家電設備的網路標準規格，其中包含家庭智慧型能源管理系統的設計與規劃。

(三)義大利

義大利Enel電力公司自2001年推行Telegestore計畫，其為全球規模最大的先進電表管理(Advanced Metering Management，AMM)佈建計畫，目前已完成近3,000萬具電表佈署，總投入金額達21億歐元，並與電信業者合作以降低通訊費用。此外更使用現金收付的智慧型電表，將消費者之使用資訊連接到家中，從而進行轉帳和存取消費資料等，並對使用量和購買電量費用的計算更具有彈性。

二、佈建智慧型電表為基礎，最終目的為建置智慧型電網

智慧型電表必須配合電力用戶原本之連網方式與家庭內的智慧型設備的接取，一國對於節能環保的政策，首先會建置自動抄表(Automatic Meter Reading，AMR)，之後會著眼佈建AMI系統，最終會朝向智慧型電網發展。所謂的智慧型電網包括智慧型電表、各式儲能設備、輸配電網路、資訊分析與管理軟體及電路安全保護機制等。目前英國、瑞典等國皆積極規劃推動智慧型電網，而義大利及美國已先試行。

### 圖一　由AMR、AMI到智慧型電網之未來發展 ![](http://www.itis.org.tw/ViewHTML/img/1_183783021.GIF)

目前西歐國家致力於智慧型電網的發展，其運用的概念為將供電端(電力公司)到用電端(消費者)的所有設備，透過感測器連接，形成完整的用電網路，並對其中資訊加以整合分析，藉此提升可靠性、提高用電效率、降低成本。

而根據家庭用戶的應用需求與連網方式，智慧提供電力資訊及控制服務，甚至搭配附加服務，如電費預算控管、不正常用電狀況警示、線上繳費等，使智慧型電表成為家庭的電力資訊Server。

三、台廠可從智慧型電表的模組進入產業價值鏈

目前全球智慧型電表的市場規模約為4,000萬台，只有6%的電表、8%的瓦斯表及4%的水表完成了數位化，預計未來將呈倍數成長。目前各國政府積極建置智慧型電表，以達需求端降低成本、二氧化碳減量、能源安定供給和節能效益等目標，由此可見商機可期。

此外根據統計，目前台灣現有電表超過1,000萬具，若要全面汰換，預估市場產值將超過200億元新台幣，而中國每年亦有10.5億美元的市場潛力。由於智慧型電表的市場潛在商機龐大，因此智慧型電表之相關產業成為台灣廠商可進軍的另一個領域。

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過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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