台泥砸44億併購儲能公司NHOA,搶下電動車入場券!張安平的能源大夢補上2大關鍵
台泥砸44億併購儲能公司NHOA,搶下電動車入場券!張安平的能源大夢補上2大關鍵

水泥大廠台泥集團在20日深夜宣布以1.32億歐元(約新台幣44.7億元),取得義大利儲能公司ENGIE EPS SA共60.48%股權,進軍儲能、充電樁市場。

台泥董事長張安平對此購併案相當重視,不畏疫情當前,親率高階主管前往義大利,舉行NHOA交割儀式,並以NHOA新任董事長的身份主持首次董事會。台泥入主後,ENGIE EPS SA更名為「NHOA(New HOrizons Ahead)」,有邁向永續發展未來的意思。

台泥董事長張安平在7月股東會時曾提到,能源事業將補上儲能、充電樁兩塊重要拼圖,未來台泥企業團將成為國內具有綠能、電池、儲能、電動車快充的研發與自製能力的能源集團。如今收購的儲能公司NHOA有什麼來頭?與張安平的能源佈局有什麼關聯?

併購NHOA後,補上儲能、充電樁兩大技術

NHOA是位在義大利米蘭並於法國上市的儲能公司,擁有儲能、電動車快充裝置、智慧電網,以及擁有130項氫能相關各式專利及完整產品線,案場遍布歐洲、美洲、大洋洲及非洲。2020年營收達1,110萬歐元,年減45%,從息稅折舊攤銷前盈餘(EBITDA)來看,虧損從2019年的570萬歐元擴大至840萬歐元。而對張安平來說,野心將會放在NHOA在儲能、電動車市場佈局。

NHOA擁有BESS(電池儲能系統)技術,產品涵蓋工業與公共事業的儲能系統,在全球完成的儲能建置有300MWh、建置中有600MWh。彭博新能源財經BNEF統計指出,合併NHOA後,台泥儲能將成為儲能系統建置容量全球排名第四名公司。

台泥指出,台灣現有的儲能櫃,單座約是1.5-2MWh,台泥併購NHOA後的技術可達5.3-6MWh,單位體積容量增加三倍,效能大幅提升。

以台泥在彰濱的AFC智慧儲能系統來看,主要功能在調頻,可支應停電時15-30分鐘的電量。未來台泥結合NHOA技術,可實現高能量密度的長儲能系統,在離峰時段充電、尖峰時段放電,協助削峰填谷,在停電時備援可達到2小時以上。

此外,也能搶下電動車的入場券。NHOA過去研發了電動車充電與支援雙向充電(V2G)的充電解決方案,今年1月更與世界第四大汽車公司 Stellantis(原飛雅特、克萊斯勒加標緻)成立合資公司Free2Move eSolutions,積極開展佈署南歐最大電動車雙向快充V2G電網,並在當地打造最大虛擬電廠。

Engie EPS
NHOA研發電動車充電與支援雙向充電(V2G)的充電解決方案。
圖/ Engie EPS

延伸閱讀:一道國中生也懂的化學式,讓台泥替10萬噸二氧化碳「鑲金」

光是Stellantis旗下就有十多個汽車品牌,是全球僅次於豐田、福斯及日產雷諾三菱聯盟的第四大車廠,未來台泥與全球車廠都有合作機會。

過去台泥旗下的能元科技主要聚焦電池生產,併購NHOA後等於一舉跨入目前最夯的電動車充電市場。根據彭博新能源財經數據預估,全球充電樁市場則從2020年的490億美元,躍升到2030年的2120億美元,商機潛力無限。

台泥第一步:瞄準國內用電大戶需求

目前台泥企業團旗下子公司「台泥綠能」、「能元科技」、「三元能源科技」及「台泥儲能」都積極投入再生能源發展,從風、光、地熱到漁電共生,具有儲能設備、智慧電網和高階電池生產。可以看出,台泥逐步從過去生產水泥的高碳排形象,朝向綠能環保發展,張安平也定調,公司未來十年將朝向水泥、能源、廢棄物三主軸發展,要做全球的能源生意。

台泥董事長張安平2.jpg
張安平定調,「能源」是未來十年的發展方向之一。
圖/ 台泥

在收購NHOA、補足研發技術的能量後,台泥下一步瞄準國內「用電大戶」需求,國內用電契約容量在5000瓩以上的大戶約300家,需在5年內設置契約容量10%的綠電,目前台泥儲能已與國內大型電子及傳產公司合作,進行設備規劃及場域佈建。

張安平強調,「要走到世界市場,一定要與世界的人才合作,能源佈局不能只看台灣市場,必須具備國際市場競爭力。」

在全球大量資金從化石燃料轉向乾淨能源,儲能、充電樁在2030年都是千億美元規模市場,台泥已著眼龐大商機、準備蓄勢待發。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

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。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

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。

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