甩開高碳排原罪,台泥喊出「2050年達到碳中和」!張安平的減碳三部曲怎麼進行?
甩開高碳排原罪,台泥喊出「2050年達到碳中和」!張安平的減碳三部曲怎麼進行?

台灣最大水泥供應商台灣水泥17日舉辦法說會,台泥董事長張安平率領一級主管宣示2050年混凝土邁向碳中和,致力減少二氧化碳排放及提升能源效率。張安平提到,2020庚子年是疫情衝擊的一年,新冠肺炎疫情是老天給的一張考卷,但全世界到現在都沒解決,似乎交了「一張白卷」,面對全球越來越嚴峻的氣候變遷,他期許人類不該再交白卷。

台泥
台泥董事長張安平(中間)率領一級主管宣示2050年混凝土邁向碳中和。
圖/ 陳映璇攝影

「水泥是取自於大地,用之於人類文明,但原罪是較高二氧化碳的排放。」台泥自2019年啟動科學減碳計畫,率先承諾科學基礎減碳標準SBTi,設定2025年減碳11%,同時擁有台灣第一張水泥碳標籤;今年則加入全球水泥及混凝土協會GCCA,共同發起2050年氣候願景,目標2050年前水泥產品達到碳中和。

不過在兩個鐘頭的法說會中,投資人都沒有提到減碳相關議題,張安平語帶激動表示:「大家都只談到錢,我很失望!碳排放的議題不是只有公司做,而是所有人都該關心,才有未來。」攸關台泥未來的減碳之路,張安平帶領團隊做了哪些事?

積極減碳,目標2050年水泥產品達到碳中和

台泥超過7成營收來自水泥部門,整場法說會以「減碳」為主軸,台泥總經理李鐘培提到,2030年台灣及中國大陸水泥碳排放強度較2016年降低31%及20%,2050年達到碳中和,提供淨零碳排的混凝土產品,「 這個目標在集團已是總動員,各廠必須設定減碳的KPI,並列入績效考核,做不好要扣績效獎金 。」

減碳第一步,建置再生能源

台泥旗下台泥綠能專注在再生能源及儲能事業,目標在2030年前建500MW再生能源電廠,能減少三分之一的外部用電。台泥綠能目前已發電裝置量為35MW、建置中裝置為49MW、規劃中裝置量為92MW,近期攜手台鹽綠能蓋首座漁電共生案場,明年底商轉;更獲得台東紅葉部落的高度支持,將建造台灣首座多功能的地熱發電廠,它涵蓋了發電、觀光及溫泉,配合國家綠能政策。

而因應再生能源間歇性的特點,台泥也投入儲能,近期得標台電「儲能自動頻率控制(AFC)調頻備轉輔助服務」、共5MW容量,運用儲能來調節電力系統的頻率,解決電網的不穩定性。

透過台泥綠能負責蓋電廠,台泥能元科技開發高效能電池,長遠的目標是,提供參與再生能源倡議組織的RE100成員一個完整的解決方案,從2019年報顯示,儲能方面預計投入的研發經費占營收的2.5%。

減碳第二步,大量使用替代燃料

台泥訂定2025年生質燃料使用達到10%,張安平更要求內部取得工廠附近的土地,共計1千公頃土地拿來做造林,當作自用生質能來源,降低燃燒煤炭的使用。

減碳第三步,配合碳交易市場發展

李鐘培強調:「碳交易不是賺錢,碳交易讓業者自律減碳,」像是2018年歐盟碳權價格翻倍,當買不起碳權時,業者就必須自主投資減碳或減產,當碳排放權成為交易商品,同時也激勵企業減少二氧化碳排放量,不只歐盟,中國大陸也積極推動碳交易市場,響應減碳已成為世界的主流。

縱使推動節能減碳,台泥今年前三季合併營收新台幣822億元,稅後淨利184億元,年成長4%,樂觀看待明年中國水泥市場的需求。台泥也透露將有新的低碳水泥廠投資案,暫定在非洲附近的一個島,張安平認為,世界已經不是錢堆錢的世界,要往前走就要先投資。

責任編輯:錢玉紘

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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