還記得815大停電嗎？不斷電UPS一夕爆紅，儲能版搶搭綠能順風車|數位時代 BusinessNext

還記得815大停電嗎？不斷電UPS一夕爆紅，儲能版搶搭綠能順風車

815全台大停電將滿兩週年，帶來的影響仍未止。企業擔心無法承受電力風險，紛紛採購不斷電系統（UPS），隨著再生能源發展成為趨勢，不只要節能，儲能議題也開始發酵。大廠伊頓（Eaton）在台首推儲能型UPS，瞄準企業用電大戶需求。

UPS採用鋰鐵電池，壽命長兼儲能用

傳統UPS不斷電系統提供電力調節與備用電源，以保護重要IT設備。不過目前98%以上不斷電系統都使用鉛酸電池，但鉛酸電池壽命短且不環保，唯一優勢是價格便宜；相較之下鋰鐵電池使用年限長、耐溫高、體積小，能重複充放電次數是鉛酸電池3-5倍，適合作為儲能使用，但鋰鐵電池價格也是鉛酸電池的3-5倍。（延伸閱讀：儲能雖小，無所不在）

伊頓現階段已成功測試長園科、儲盈兩家鋰鐵電池供應商，但鋰鐵電池成本居高不下，伊頓台灣區東亞通路業務協理林展吉認為，儲能型UPS還有價格的門檻待克服，不過目前台灣已有兩大晶圓代工廠與台塑逐步將UPS電池汰換成鋰鐵電池，下一步透過系統升級，就能添加儲能功能。

推廣雙功能UPS，伊頓看好三個利基點

林展吉形容，儲能型UPS就像是一台「變形金剛」，除了在市電故障時提供電力調節外，平日能夠擔任儲能的角色，若以一台500kVA（千伏安）的UPS來看，其功率因素為0.9，代表後端可掛的負載為450kw（千瓦），因此UPS放電1小時約可提供450度電，而為發揮儲能效果，通常希望持續放電4小時，以供應尖峰用電。

因此夜晚儲能白天供電，達到電力削峰填谷，替企業節省電費支出，發揮UPS最大效益，對用電大戶來說是一舉兩得的做法。（延伸閱讀：派出60名節電菁英，台電將免費幫4,600家工廠健診用電）

現階段伊頓積極搶攻中科、南科業者，主因南部日照強，適合建置太陽能發電設備，正好搭配儲能型UPS使用。

其次也看好5G市場應用，由於5G傳輸效率高，基地台建置數量密集，耗電量也是一大課題。為改善5G基地台的電力穩定性與耗能問題，將成為儲能型UPS的市場利基，目前也正與電信業者洽談。（延伸閱讀：跟4G不一樣在哪？5G白話文快速看懂技術差異）

加上美中貿易戰牽動的台商回流商機，台商相當關心供電議題，由於UPS屬基礎電力保護設備，林展吉預估，大型UPS設備的出貨動能，今年第四季較明朗。

但企業要採用雙功能UPS，初期鋰鐵電池投資成本高，後續能否有效節省電費，縮短投資回收期，對企業來說算盤仍得撥得精。以現階段觀察，儲能對於用電敏感的半導體企業有需求，但對中小企業來說，尚無較大的誘因，未來或許靠著用電大戶強制使用綠電與儲能設備政策推動，預期將帶動一波需求。

責任編輯：蕭閔云

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。