離岸風電MIT帶動千億商機?開發商吐苦水:國產化遭逢大挑戰
離岸風電MIT帶動千億商機?開發商吐苦水:國產化遭逢大挑戰
2019.08.05 | 合作

政府力推能源轉型,離岸風電預計在2025年達成5.5GW裝置容量,不只要發綠電,還要透過國產化政策帶起產業,預計將帶來2萬個工作機會與9千億商機。

隨著丹麥商哥本哈根基礎建設基金CIP、中鋼、海龍等開發團隊將於今年11月底前繳交國產化報告,CIP今(5日)宣布與東元電機簽署「陸上變電站EPC統包」契約,趁勢喊話政府應務實看待國產化政策,更呼籲離岸風電第三階段區塊開發細節明年再公布比較妥當。

CIP將陸上變電站統包給東元電機,合約金額20億元

CIP負責開發彰芳、西島兩座風場,裝置容量達600MW,其規劃第一階段100MW將於2021年併網;第二階段500MW將於2023年併網,其中2023年併網,須負擔風機零組件國產化重任,不過風機零組件技術門檻較高、零組件認證嚴格,被視為風電國產化的指標項目之一。

cip下單東元
東元攜手CIP,啟動彰芳、西島風場的陸上變電站的建置。
圖/ 陳映璇攝

CIP自去年到今年8月不停地與台廠簽約,包括62座水下基礎下單給世紀鋼、風機運輸與安裝工程交給台船環海,以及水下基礎運輸暨安裝與樺棋營造合作;今日又將陸上變電站統包給東元電機,從設計、採購到施工百分百由東元執行,合約金額近20億元,預計明年初施工。

不過最關鍵的風機零組件,需待8月中旬由合作的風機系統商MHI Vestas公布細節,在風機零組件國產化上確實碰到挑戰。

國產化政策應務實,呼籲移除不具可行性的項目

CIP台灣區執行長侯奕愷表示,期望政府務實看待本土化的困難點,風機零組件多達16項本土化項目,他認為世界上沒有任一個國家有這樣的要求,即便離岸風電大國英國,在本土化比例也沒有台灣高。他認為政府應移除不具可行性的國產化項目。

CIP台灣區計畫開發長許乃文舉例,風機當中的「功率轉換器」是日本三菱重工(MHI)與母公司Vestas簽署的全球獨家專利,就太不可能釋出這項專利,對他們來說不公平、也沒有可行性,呼籲政府能夠更「現實」地看待國產化。

CIP台灣區執行長候奕愷(右)
CIP台灣區執行長侯奕愷(圖左)表示,期望政府務實看待本土化的困難點,風機零組件多達16項本土化項目,他認為世界上沒有任一個國家有這樣的要求。
圖/ CIP

東元電機代理總經理連昭志也認為,台廠投資離岸風電要顧慮因素很多,有些技術台灣需從零開始培養,需顧及技轉的時間與條件,以及做出來的產品需具備一定的品質才能出貨,牽扯到風場併網時程。或是某些零組件技術程度低,台廠雖有機會做,但利基市場小,投資報酬率也不高。在離岸風電有併網時程的限制下,在國產化上更應務實看待。(純網銀搶人大戰!3團隊徵才開跑

對此工業局回應,每年須完成的國產化項目,當初在與開發商簽約時都已說明白,若開發商在執行上有遇到困難,政府也願意溝通,待收到CIP產業關聯性方案後,會與審查委員進一步討論。

多數台廠無實績,銀行融資遇挑戰

此外,執行本土化也碰上融資問題。CIP表示,目前已開始籌備專案融資,融資金額超過新台幣900億元,銀行團會逐一審視本土化合約,由於多數合作台廠在離岸風電上沒有實績,能否蓋好風場也引發疑慮。

對此,CIP盼能夠以進口搭配本土的方式,希望政府可彈性調整本土化項目,要求百分百國產化,仍具有困難度。

目前CIP採取台廠合資方式,藉此提升銀行的信任度。例如世紀鋼就跟丹麥Bladt合資成立世紀鈽錸特公司;台船環海也是台船與比利時海洋工程DEME集團旗下GeoSea公司合資成立。為因應融資要求,CIP將提前在8月底繳交國產化報告。(為國家科技把脈,張忠謀給兩帖藥

而眾多開發商關注的第三階區塊開發,近日傳出政府將在8月底釋出第三階段區塊開發招標規格。CIP台灣區執行長侯奕愷認為,政府應先審視國產化現況,還不要太快跳進第三階段,再加上今年還有中鋼、海龍團隊都要繳交國產化報告,目前都在忙著盤點國內供應鏈生產時程。他認為明年再公布區塊開發相關規則時間點較為合適,一方面也可以與選舉脫鉤。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #離岸風電
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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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