Gogoro攜手台電挖掘售電新商模！超過2千座換電站，如何變身虛擬電廠？|數位時代 BusinessNext

Gogoro攜手台電挖掘售電新商模！超過2千座換電站，如何變身虛擬電廠？

Gogoro能源佈局跨大步，26日宣布與台電完成電動機車V2G電池交換站的技術驗證，有朝一日Gogoro將能透過賣電來獲利，找到新的商模。

善用換電站、電動車充電站電力，助攻台電穩定供電

Gogoro攜手台電共同開發「分散式儲能系統回輸電網技術」，未來當電網有需求時，Gogoro Network 電池交換站可隨時接受調度，將電池內所儲存的電能回饋至台電電網，目前成為全球第一個完成「低壓分散式電池交換能源網路雙向饋電技術」驗證的電池交換平台。

台電董事長楊偉甫表示，未來台電要放棄傳統開發大電廠的概念，運用多元的電力資源，達到互補的作用，特別是民間「潛藏的電力」，如電池交換站、電動車充電站、分散式能源（如再生能源、儲能設備）等。例如台電已推出電力交易平台，開放民間的電力設備資源可以到平台參與競價，目前已有交易實績。

而手中擁有大量的電池交換站的Gogoro，自然成為台電想合作的對象。Gogoro全台擁有超過2,100座換電站、管理超過85萬顆電池，預計在今年底，將於全台佈建超過 10,750個電池交換機櫃，總電池容量將高達 1.3 GWh（130萬瓩小時）， 該電量足以提供台北市運行43分鐘的電力需求。

Gogoro創辦人陸學森說，「Gogoro現在已經是全球規模最大的電池交換業者，有能力和台電公司展開合作，為下一代創造改變，打造更乾淨、健康的環境，來實現我的夢想。」

在與台電完成技術驗證的同時，Gogoro也與義大利電力集團旗下「義電智慧能源 Enel X 」展開合作，在年底前參與台電的電力交易平台輔助服務，未來當台電發出調度指令時，義電智慧能源會整合多種用電資源，而Gogoro Network大型換電站就是其中一項來源。Gogoro產品長彭明義說明，「Gogoro換電站會配合降載，透過改變用電行為，減少電力使用。」舒緩台電電網供需緊張的狀況，但前提是在滿足車主換電的需求下。

Gogoro想「賣電」給台電？背後2難題待克服

不過，現階段Gogoro換電站，還沒有做到回充電網的地步，白話來說，Gogoro還不能「賣電」給台電來賺錢，背後牽涉到商業模型及技術的問題得克服。

第一，電能損失的問題，簡單來說，當充電100度電，放電的過程會有能量損失。台電綜合研究院副研究員吳成有指出，在實驗的過程發現，能量損耗約20~30％，接下來Gogoro可透過提升設備的性能，來克服電能損耗的問題。

第二電價的條件，若充電與放電時間的價格落差太大，代表利潤也低，但這牽涉到電價的課題，民間如何找到「可行性的商業模式」，也需要政策法規的配套。

雖然有以上兩大難題，但吳成有對Gogoro抱持很大的信心，不同於電動車充電站的電池是車主的，Gogoro的電池是他們自己的、自主性相對高，因此最早也是台電主動找上Gogoro談研究合作的，他看好「Gogoro將是第一個完成V2G、VPP（虛擬電廠）商業模式的業者，」對Gogoro而言，在換電站業務上，也是找到了一個新的商業模式。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。