裝太陽能板、智慧電網,企業依舊會缺電?一場大停電讓綠電的兩難浮上檯面
裝太陽能板、智慧電網,企業依舊會缺電?一場大停電讓綠電的兩難浮上檯面

5 月 13 日,台電高雄路竹路北超高壓變電所匯流排因人為疏失,造成興達電廠 4 部機組跳機,無法正常送出電力。這次事故,導致全台 62 個工業區中,其中 29 個工業區輪流停電,加工出口區以楠梓加工出口區影響較大,區內有日月光半導體、華泰電子、國巨等大廠;三大科學園區中,竹科跟中科分別有 20 多家廠商受影響,南科則有 40 多家廠商受影響。

停電會使得企業損失龐大。為確保電力無虞,企業常見做法包括自行添購發電機、架設智慧電網。近年能源與環保政策獲得重視,企業也擴大使用再生能源,像是採購綠電、或者自行設置再生能源設備。

停電
圖/ 張庭銉攝影

日月光:智慧電網自動降載電壓

半導體封測廠龍頭日月光,因曾經歷2017年815大停電,位於楠梓加工出口區的高雄廠損失900多萬元,促使日月光發展「智慧電網技術」。一旦接到限電通知,智慧電網可以區分哪些是必要用電、哪些是非必要用電,藉由控制中心自動降載電壓20%,並將情形回報給台電系統,將損失降到最小。這次513停電,日月光高雄廠立即啟動備援供電系統,搭配智慧電網等措施,所受影響有限。

台積電:廠區設置太陽能板

另一方面,以台積電為例,2019 年台積電社會企業責任報告指出,除了採購綠電,台積電也在廠區設置太陽能板,新增太陽能板裝置容量 1720 千瓦,已發電量 370 萬度;2020 年持續擴充太陽能裝置容量 655 千瓦,預計發電量可達 527 萬度,全公司 7% 用電總額為再生能源;預計在 2030 年以前,達成全公司生產廠房 25% 用電量使用再生能源。

綠電不是萬靈丹,搭配儲能系統才能穩定

但是光建置綠電相關設備,不足以確保供電穩定。原因在於,再生能源發電情形容易受天氣影響,以太陽能為例,假設沒有日照,就會無電可發;加上電力需要在生產當下就被使用,即使白天日照再多,這些電力依然無法續航到晚上。

因此需要一套「儲能系統」,一來儲存多餘的電力,提供夜間使用;二來自動調度電力、維持電網穩定性。

儲能系統:以電池存下過剩電力,有需要再送出

近期日月光在高雄市衫林國中導入智慧電網技術,因為該所國中地段比較偏僻、用電常會中斷,日月光先透過太陽能板將光能轉換成電力,並進一步儲存在電池裡,同時用智慧電網監控電流量,達到最省電的分配電力方式,過程完全不需要倚靠台電電力。這次遇上興達電廠事件,衫林國中師長表示,電燈只閃爍了一下、其餘電器一切運作正常,但是像宿舍沒有太陽能及電網系統的地方就停電了。

全球電源與能源管理領導廠商台達電,也在金門與台電合力建置「儲能貨櫃系統」。台電表示,金門太陽光電、風力發電等綠能發電占比最高可達 30% 以上,台達電的儲能系統可以平緩再生能源變動,太陽日照充足時,存下過剩電力;有需要時則將電力送出,維持電網穩定。假設遇到跳機,電網也可以自動調整系統頻率,在 0.2 秒內供電救援;相較啟用傳統備用機組,需要 15~20 分鐘,等同快上數千倍。

Solar energy_太陽能
圖/ shutterstock

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發展綠電儲能系統的難處:電池貴、地不夠

上述例子可見,即使擁有能源,也必須搭配儲能系統。如果無法儲存、調動,一樣可能面臨無電可用。還記得今年2月中,美國德州遭遇北極嚴寒暴風雪侵襲、造成400萬名用戶大停電的事件嗎?事實上,德州是美國的重要能源重鎮,擁有豐富的石油、天然氣資源,在近年再生能源的趨勢下,也發展風力與太陽能光電。《華爾街日報》報導,2020 年德州電力 40% 來自天然氣發電、 23% 來自風力發電、18% 來自火力發電、11% 來自核能發電。

在得天獨厚的背景下,德州是全美唯一採用獨立電網、擁有自己的電網。但無法從其它地區的電網緊急調度電力,成了隱憂。早在2011年,德州就曾經歷類似的大規模停電,當時聯邦能源管理委員會(FERC)就建議,應該加強電網防凍等基礎設施、發展儲能電備系統,為寒冬做好準備。

但以企業面來說,有其難以發展的地方。先前日月光投控行政長汪渡村在接受本刊專訪時表示,以智慧電網來說,必須搭配儲能系統,才能發揮最大功效,對此,企業遇到的難題,一是電池價格貴,二是土地取得困難。相較學校用電量小,因此可以把技術完整套用,但工廠用電量大,以目前的技術能量而言,電池體積龐大,在既有的加工園區中,很難找到新空地建置電池,即使企業想要自建電廠,也可能因為佔地面積廣、顧及環保問題,受到反彈。

儘管儲能系統還在發展階段,但隨著愈來愈多產業需要儲能,電池價格可望持續下探。《CNBC》舉例,電動汽車電池組在 2010 年時為 1100 美元(約新台幣 3 萬 422 元),到2019 年已降低為 156 美元(約新台幣 4314 元),10 年間下降 85%,假設持續擴大經濟規模,2024 年有可能降低至 100 美元以下(約新台幣 2800 元),未來儲能產業的應用場景將不限於電網、電動汽車、甚至進入住宅場域,公營事業也可能成為儲能產業最大潛在市場,透過整合儲能系統到既有的系統中,在尖峰用電時段協助供應電力。

《CNBC》指出,現在最廣泛應用的電池種類為鋰電池、也有人積極開發固態電池與液流電池,現在無法保證最後哪種電池會勝出,但能確保的是,電池將在我們的中發揮更大作用。

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資料來源 / The Wall Street JournalCNBC台積電2019年企業社會責任報告書
本文授權轉載自:經理人
責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #綠電
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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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