夏天到了如何挑冷氣？定頻和變頻、EER與CSPF差異在哪？懶人包一文看懂|數位時代 BusinessNext

夏天到了如何挑冷氣？定頻和變頻、EER與CSPF差異在哪？懶人包一文看懂

夏天即將來臨，究竟要如挑選一台省電的冷氣呢？原來變頻冷氣不一定會比較省電，除了壓縮機運作原理，還要根據習慣和使用情境挑適合自己的冷氣。

定頻與變頻的差異

排除掉窗型冷氣或分離式冷氣的區別，現代冷氣基本上分成兩種，一個是變頻，另一個則是定頻，此兩者間最大的差異，在於壓縮機運作的方式。

在市面上通常較為便宜的定頻冷氣，在最初啟動時壓縮機會以全速方式進行運轉，為房間注入冷風，等到空間下降至指定溫度後，定頻冷氣的壓縮機則會「完全停止」，節省電力，直到房間溫度重新回升，壓縮機才會再次啟動。變頻冷氣的運作方式則有些不同，剛開始變頻壓縮機同樣會以全速進行運轉，當室內下降到指定溫度後，壓縮機不會完全停止，而是以「較低轉速」持續運轉，時刻監控室內溫度來調整壓縮機的轉速。有趣的是，雖然變頻冷氣的壓縮機是持續運轉，但因為定頻冷氣重新啟動壓縮機的瞬間耗電量較大，這也使得消費者若是經常開冷氣，且每次使用時間都較長的話，變頻冷氣反而會比較省電。只不過，若是家中使用冷氣的時間不長，較為便宜的定頻冷氣，反倒是較好的選擇。

EER與CSPF的意義

過去消費者挑選冷氣時，除了研究室內坪數及匹配的冷氣「噸數」之外，通常還會參考「能源效率標示」上的能源效率比（EER）。

EER的基本計算方式為冷氣的冷房能力（kW）除以使用電力（W），當算出來的數值越高，代表冷氣的能源效率越好且較為省電。但是自2017年開始，能源局改用冷氣季節性能因數（CSPF）取代了EER。

CSPF相對於EER，不僅考量了台灣人開冷氣的季節性需求，更將各種不同的運轉條件納入考量，不像EER僅抓取了兩個固定的數值來計算，CSPF對於冷氣的使用量估計更複雜，但也因此更加精確，貼近台灣民眾實際使用冷氣的情況。對於消費者來說，雖然EER與CSPF的計算方式不同，但不變的是，只要冷氣機的CSPF數字越高，同樣代表能源效率越高且較為省電，在選購邏輯上不需要進行改變。不過就廠商而言，有了CSPF當作參考，就能為台灣消費者打造更符合在地氣候的冷氣，甚至做出更省電的產品。

本文授權轉載自：T客邦

責任編輯：郭昱彣、錢玉紘

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。」

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。