山不轉路轉,沃旭與東京電力合作,揚言打造日本成離岸風電先驅
山不轉路轉,沃旭與東京電力合作,揚言打造日本成離岸風電先驅
2019.01.18 | 策略

自今年1月2日彰化拒發複審同意函後,彰化離岸風電高達6千億元投資陷入卡關狀態。開發商沃旭能源先開第一槍,宣布暫緩大彰化離岸風場所有投資計劃,今(18)日則與日本最大電力公司東京電力(TEPCO)簽署合作備忘錄,喊話要讓日本成為亞太離岸風電領導市場,對比經濟部常說台灣是亞洲離岸風電先驅,頗有較勁意味。

不過沃旭此刻宣布進軍日本的時機點格外引發聯想,是否受台灣市場卡關所致?對此沃旭表示,已經觀察日本市場多年,在政策法規與環境都很明確,正是進入日本市場的好時機。沃旭也強調「今日宣布和東電的合作關係,與台灣無關。」

沃旭進軍日本,攜手東京電力推離岸風電

東京電力是日本最大電力公司,旗下電廠以火力發電為主,水力與再生能源為輔。東京電力未來目標在日本及海外開發6到7GW再生能源,讓再生能源成為主要發電來源。

東京電力
東京電力是日本最大電力公司,旗下電廠以火力發電為主,水力與再生能源為輔。
圖/ 東京電力 via Facebook

沃旭能源將與東京電力合作開發東京附近的銚子(Choshi)離岸風電計畫,雙方將採策略夥伴關係,東京電力也在去年11月1日就展開銚子離岸風電計畫的海床測量評估可行性。

東京電力代表執行役社長小早川智明認為,透過與沃旭的合作,可提高東京電力在日本的再生能源占比,成為商業成長的重要支柱之一。更盼望未來有機會將合作延伸至日本以外開發、建置、運轉及擁有離岸風電計畫。

沃旭能源全球總裁暨執行長Henrik Poulsen表示,東京電力是日本最大的電力公司,對日本電力市場與法規環境有深刻的了解,「本次簽署的合作備忘錄是沃旭及東電合作的第一步,雙方共同目標是在日本發展大規模再生能源,並致力讓日本成為亞太地區的離岸風電領導市場。」

近來東京電力布局離岸風電動作頻頻,由東京電力與中部電力公司合資成立的火力事業公司JERA,日前計劃投資200億日圓在台灣和英國的離岸風電,藉此降低對火力發電的依賴。

去年底JERA取得台灣上緯海洋風電32.5%持股,成為僅次沃旭(35%)的第二大股東;同時也收購英國 Gunfleet Sands 風場 24.95% 股份。藉由投資台、英風場,從中吸取離岸風電營運經驗。

日本政策明確,將成為亞洲離岸風電另個熱點

對於沃旭進攻日本市場,開發彰化海龍離岸風電計畫的玉山能源執行長陳聰華認為,開發商看得是全球的市場,今年日本在離岸風電法規上較明確,看好日本將是亞洲離岸風電另一個熱點,強調未來玉山、北陸電力也不會缺席日本市場。

沃旭能源
沃旭能源18日宣布攜手東京電力,共同開發銚子離岸風電計畫。
圖/ 沃旭能源

日本在推動風力發電上野心不小,去年7月公布的「第5次能源基本計畫」,提出2030年離岸加上陸域發電達成10GW,2030年再生能源占總發電量達22到24%願景;台灣從2016年5月啟動能源轉型,設定2025年離岸風電達5.5GW,第三階段的「區塊開發」也將在第一季公布相關機制,擬釋出另外4.5GW離岸風電,台灣腳步相對較快。

2019躉購費率未明朗,沃旭:費率應維持5.8元

過去台灣一直被視為是亞洲推動離岸風電的先驅,但近期中央、地方推動離岸風電不同調,加上2019年預告的躉購費率大變動,已動搖開發商的投資信心。

沃旭目前暫緩大彰化離岸風電計劃所有投資,已和所有本地供應商重新討論合約;其他開發商仍持續推動離岸風電相關計畫,同時呼籲政府取消3600小時滿發上限,以及調高5.1元費率,但沃旭則維持堅定態度,強調費率應維持5.8元水準。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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