風機十年變廢鐵、怕颱風？MHI Vestas闢謠掛保證：25年沒問題|數位時代 BusinessNext

風機十年變廢鐵、怕颱風？MHI Vestas闢謠掛保證：25年沒問題

近日國內傳出陸域與離岸風機使用10年後效率急降，宛如廢鐵的質疑，為離岸風電發展蒙上陰影，對此丹麥開發商CIP與全球知名風機系統商MHI Vestas出面闢謠，強調自家風機功率曲線不會隨著時間下滑，營運25年沒問題。

颱風會吹壞風機？國外風機面臨颶風、龍捲風挑戰

日前網路與談話性節目談到陸域與離岸風機10年後效率急降，宛如廢鐵，質疑風力發電機的性能，全球知名風機系統商MHI Vestas出面闢謠。Lars Bondo Krogsgaard說明，以MHI Vestas風機來說，事前經過實際模擬，確認風機耐久度，再將所有文件送到驗證單位，「審查程序相當嚴格才能拿到證書，」並掛保證風機可以營運25年，且風機的功率曲線會維持穩定狀態，不會隨著時間下滑。

中鋼執行副總經理王錫欽也說，離岸風機只要做好運維，功率因素可維持穩定水準。MHI Vestas也針對台灣風場多颱風的條件，設計出IEC-T「抗颱等級」風機，可承受台灣的颱風；而且MHI Vestas過去在其他的市場，風機蓋在多颶風、龍捲風的環境，也都正常運作好多年。

此外，風機也有「停止運轉」機制，在風機上會有電腦，每十分鐘偵測風速，一旦測量到超出所能承受的最大風速，葉片會轉向並停止運作。在溫度承受上，風機可設計正常運轉的溫度範圍，也可額外增加冷卻系統，讓風機在超過30度以上也能正常運作，不過Lars Bondo Krogsgaard說，並沒有發現台灣的氣溫有特別高的問題。

Lars Bondo Krogsgaard也舉例，風機轉一圈可以供給一個家庭24小時的用電量，台灣運用自己的風資源，使用乾淨的綠能，遠勝於燃煤火力發電。

台廠想打入風機供應鏈？MHI Vestas這樣看

另一家風機系統大廠西門子歌美颯曾喊話2021年提在台設立風機機艙組裝廠，被問到MHI Vestas是否有在台設廠的考量，Lars Bondo Krogsgaard則以不予評論競爭對手為由，沒有正面回應。

目標培養本土廠商打入風機供應鏈，中鋼領軍國家隊「Wind-Team」，王錫欽表示目前協力廠商已針對19個風機零組件做研發，並盤點相關能量缺口，王錫欽表示，接下供應商將針對設備投資、技術引進，技術研發三點做努力。未來能否成功打入本土供應鏈，要靠個人努力。

MHI Vestas也說，看好台廠的技術潛力，未來若想打入國際供應鏈，則要看產業是否發展成熟，透過每年1GW離岸風電裝置容量建置，慢慢練功建立基礎，「 唯有開始，才有成功的機會， 」Lars Bondo Krogsgaard 這樣鼓勵台廠。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。