彰化成離岸風場一級戰區，電網併網挑戰多，台電新課題有哪些？|數位時代 BusinessNext

再生能源併聯規範不足，工研院發起委員會討論

台灣電力與能源工程協會理事長盧展南提到，再生能源電力具間歇性特點，沒有日照、風，太陽能、風力發電廠就無電可發，這與火力、核能等傳統發電方式、穩定持續供電的型態不同，將對原有電網造成負擔，「若無法做好調節、預測，再生能源就會成為Trouble Maker（麻煩製造者）」。

怎麼避免造成電網壓力？像是英國就建立了電力輔助服務機制，協調電力輸出、搭配多元供電，減少電網衝擊。

再者，國外對於再生能源發電系統併聯相關辦法都是上百頁，台電卻只有7頁，顯示台灣再生能源的制度還在建立中，台灣在併網技術方面需要與所有利害關係人建立一個新規範。

工研院院長劉文雄表示，已促成台電、經濟部能源局、業界三方成立15人的再生能源發電系統併網技術規範委員會，強化台電在併聯技術的規範，預計8月初會進行第一次會議，透過這個平台來建立共識。

台灣電力與能源工程協會理事長盧展南就提醒，離岸風電第三階段將展開招標，台電卻還處在寬鬆的併聯規範，若不及早因應，未來台電得付出更高的代價。

業者嘆電力併聯作業繁瑣，歐洲經驗與台灣的落差

對於台電現行電網併聯規範，開發商有兩個擔憂。負責彰芳及西島離岸風場的開發商丹麥哥本哈根基礎建設基金（CIP）電力工程總監雷正義提到，現在共有5家開發商（沃旭、CIP、中鋼、海龍、台電）聚集在彰化開發風場，「5家開發商，同時併接在同一個（電力）開閉所，升壓站也都靠在一起，歐洲從沒有這樣的例子。」

延伸出一旦供電發生問題，責任歸屬該怎麼釐清，現行法規尚未完善，目前台電也與相關業者進行溝通討論。

其次，完成國內首座離岸風場「海洋風電」開發商上緯新能源提到，現行風機併聯申請作業還停留過去特高壓用戶的申請機制及紙本作業，一來一往就耗費許多時間，往往到了真正送電時間點卻碰上無風、不能發電的狀況，還要再重新打電話，進行紙本蓋章完成手續。

「過去海洋風場併聯22支風機，未來上看百支風機，若還是用傳統紙本作業，會造成時間上的困擾。」上緯新能源電機部經理孫世傑建議，簡化申請流程與措施。

達德能源電力部總監張嘉文認為，目前台灣都是採用最先進的風機，像是達德在雲林允能風場採用新型8MW風機，由於目前的風機系統商具有功率因數調整能力（註：功率因數會影響供電品質），他建議台灣可與風機商討論，如何把最先進技術納入台灣的需求，讓電網維持穩定。

台電攜手民間儲能業者，提升供電穩定

關於併聯作業，台電表示，未來會隨著太陽能、離岸風電併網，做滾動式檢討。

而在穩定供電上，目前台電盤點2025年前儲能需求量上看590MW，透過儲能設備，維持電網頻率的穩定，其中160MW由台電自建，其餘430MW需求量將逐年釋出，成為儲能業的機會。

今年台電首度對外開辦「儲能自動頻率控制（AFC）調頻備轉輔助服務」採購，在7月決標，共吸引30家業者投標，最終由5家廠商得標共15MW容量，得標廠商包括翰可國際股份有限公司（5MW）、台普威能源股份有限公司（2MW）、台泥綠能股份有限公司（5MW）、聚恆科技股份有限公司（2MW）、大同股份有限公司（1MW），儲能電池供應商包含特斯拉、能元科技、三星及歐美等國內外大廠設備。台電希望攜手民間儲能業者合作，持續提升供電穩定，

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。