六都再生能源治理評比出爐!台北唯一用電負成長,台中表現墊底
六都再生能源治理評比出爐!台北唯一用電負成長,台中表現墊底

全球暖化加劇,近來出現北極熊為了覓食,長途跋涉到俄羅斯西伯利亞城市引發熱議。全球暖化帶來氣候危機,各城市在能源轉型上也扮演重要角色。

綠色和平今(20日)公布六都再生能源評比報告,依照國際能源智庫「21世紀再生能源政策網絡」(Ren21)的指標,為台灣六都進行能源永續評估,結果顯示台南表現為佳,台中市慘墊底。

綠色和平表示,六都用電量占全台7成,隨著經濟發展,六都用電量需求將持續成長,呼籲各縣市首長應盡快訂定中長期的再生能源目標。

綠色和平
環保組織綠色和平公布「六都再生能源治理評估」,結果顯示台南表現為佳,台中市慘墊底。
圖/ 綠色和平

台中市用電量第一,再生能源建置較不積極

綠色和平從 再生能源政策、用電成長率、再生能源成長率 三項指標,對台北、新北、桃園、台中、台南、高雄六都進行評比。在能源政策上,新北、桃園、台南三都皆在市府內設有再生能源專責單位,網站資訊完整度也較佳,得分較高,不過在城市能源永續發展上,六都皆缺乏長程的規劃。

從近五年的用電成長量來看,六都除了台北市用電量負成長(-0.1%),其他五都的用電量增加比例約5%上下。

台中市排名墊底的原因,是用電增加比例達19.5%,達到48.6億度,用電量六都之冠,但再生能源建置上,相較台南、高雄沒那麼積極。台南用電成長率第二高,但再生能源裝置量卻是最高,成長量達336MW,相較台中僅增121.4MW。

綠色和平
六都用電量評比結果,台中市用電增加比例達19.5%,達到48.6億度。
圖/ 綠色和平
綠色和平
六都再生能源建置,台南市成長量最高,台北、新北較低。
圖/ 綠色和平

不過根據綠色和平提供的數據顯示,台中市太陽光電裝置潛力評估達1173MW屋頂型太陽光電,每年約可增加12.33億度電,不僅可以將再生能源電力占比提升5%,每年可減少65.23萬噸二氧化碳排放量,若善加利用太陽光電,這些發電量足以讓台中火力發電廠一部機組降載30%。

環團呼籲:訂定再生能源發展目標,加強用電大戶管理

綠色和平能源專案經理李之安說,桃園、台南、台中、高雄都以工業用電為大宗,用電量增加是可以預期,不過重點在於改變電力來源,除仰賴台電的電網,應鼓勵發展再生能源,像要求工業用電大戶建置一定比例再生能源、儲能設施等,來降低碳排放量。

李之安.jpg
綠色和平能源專案經理李之安呼籲,各縣市首長應制定長期的再生能源目標,組織跨部門工作小組,並確保公民參與。
圖/ 陳映璇攝影

在公眾設施上,可規範新建物安裝再生能源、大眾運輸電動化、安裝微型智慧電網,管理一般住商、服務業的用電行為,改善尖峰用電,李之安強調,這些都是各縣市政府能做得到的事。

不過把再生能源發展整合到都市計畫中,絕非4到8年可以完成,而是長達10年以上的規劃,各縣市首長該如何突破任期限制推動再生能源?李之安認為,縣市首長應制定長期的再生能源目標,組織跨部門工作小組,並確保公民參與,「 在有民意的支持下,政策就能延續下去, 」未來即便縣市首長換人,民間已有參與的基礎。

全球已有247個城市訂定再生能源承諾

目前全球已有247個城市,提出100%使用再生能源的承諾,即便紐約、倫敦、東京、首爾等的大都市,也訂出一定比例的再生能源發展目標,以達到減碳目的。

像東京提出2024年再生能源使用量達20%,提供高額補助鼓勵民眾安裝太陽能光電設施,以及鼓勵企業採用或投資再生能源發電業;在東京市自治條例中,對新設建物設計綠屋頂條款,設定東京市5成的新建物必須架設太陽光電設備;即將到來的2020東京奧運會場,也要百分之百使用再生能源。

未來台灣是否也能跟上國際都市的腳步,推動再生能源發展,端看各縣市首長有無決心與執行魄力,解決空污與暖化問題。

關鍵字: #綠能環保
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

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。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

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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