甲板有四個足球場大!長榮巨無霸新船「長範」抵台,為了哪些佈局?
甲板有四個足球場大!長榮巨無霸新船「長範」抵台,為了哪些佈局?

疫情打亂全球供應鏈,導致航運產業出現「供不應求」的狀況,港口大塞車、貨櫃數量不足,使得運費價格大幅上升,長榮今年第二季財報,就創下單季史上最好紀錄。

為了能載更多貨櫃,長榮預計今年會有30艘新船交船,最新的超大貨櫃船「長範(Ever Ace)」,在8月8日正式抵達台北港,甲板相當於四座足球場大小。

巨無霸新船來了,甲板有四座足球場這麼大

根據海運研調機構Drewry預估,明年全球貨櫃航運需求成長率,將超過供給成長率2.4%,尤其現在各國打疫苗,加速經濟復甦,海運的需求還可能更高。

「超級大的貨櫃輪是趨勢。」台新投顧資深經理喬慕恩表示,許多航商紛紛下訂巨無霸貨櫃輪,就是希望能載運更多貨櫃,滿足市場需求。

父親節這天抵達台北港的「長範(Ever Ace)」號,是目前全世界營運中最大型的貨櫃船之一,輪船長400公尺,船寬61.5公尺,可裝載23,992個TEU(20呎標準貨櫃),甲板相當於四座足球場大小,堪稱移動式的海上大型貨倉,未來,長範號會配置在遠東-歐洲航線。

巨無霸的長範號是由長榮向三星重工、中華造船所下訂,不僅是長榮自1968年創立來史上噸數最大的貨櫃船,也是台北港停過噸位最大的船,預計投入營運後,能緩解運量急遽攀升、運力吃緊的情況。

目前,台北港由國內三大航商長榮、萬海及陽明,所合資成立的台北港貨櫃碼頭公司投資經營,1998年啟用營運以來,就是採用自動化的作業系統,過去三年,貨櫃裝卸量平均約有160萬TEU(20呎標準貨櫃),光是今年上半年的貨櫃裝卸量,就累積達101萬TEU,預今年有機會突破200萬TEU,由此可見航運需求有多大。

延伸閱讀:長榮新增33艘貨船、26萬貨櫃,搶吃下半年解封商機!「航海王」有自信旺到明年

長榮買新船,其實是多年前決定

喬慕恩表示,長榮買了這麼多新船,主要目的是在淘汰舊船,換成運量更大的新船,並非一時的產業變化,所做出的決定。其實,長榮早在2018、2019年時,就下訂了20艘1.2萬TEU、10艘2.4萬TEU貨櫃船,從去年起開始陸續交船,這次抵台的長範號就是這筆訂單的其中之一。

根據Alphaliner數據,長榮截至今(9)日總運力為138萬TEU(20呎標準貨櫃),全球排名第七,隨著新船逐漸交付,長榮的運力有機會擠進全球前五大。只是交船的時機,剛好遇上全球運價瘋狂飆漲的盛況,恐怕也是當初長榮沒有想到的。

由於歐美地區港口持續塞車,帶動運價持續走高,長榮今年第二季合併營收達999.13億元,季增11.07%,年增127.74%,創單季新高紀錄。光是今年上半年,營收就高達1,898.66億元,超過去年前11月的營收。

上週五長榮也宣布,旗下長榮亞洲、長榮香港兩家子公司,將合計斥資9,411萬美元(約新台幣26.35億元)取得8艘全貨櫃輪,分別為一艘7000 TEU全貨櫃輪、7艘1600 TEU全貨櫃輪,同時也宣布訂造1萬只新貨櫃櫃。

責任編輯:錢玉紘

最新8月號雜誌《區塊鏈上的金融新世界》馬上購:傳送門
「電子雜誌」輕鬆讀:傳送門

往下滑看下一篇文章
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓