再生能源占比超過60%!台灣2050淨零路徑公布,怎麼達到穩定供電?
再生能源占比超過60%!台灣2050淨零路徑公布,怎麼達到穩定供電?

國發會30日公布台灣2050年淨零排放路徑,為達成全球平均升溫控制在1.5度,政府以每年電力需求年均成長2正負0.5%來規劃,2050年再生能源電力占比逾60%,預計2030年將砸近9千億元投入淨零轉型。

由於台灣溫室氣體來源9成來自燃料燃燒,為達到淨零排放,2050年電力需求增幅超過50%,政府規劃的電力配比為再生能源60~70%、氫氣9~12%、火力發電搭配CCUS(碳捕捉與封存再利用)為20~27%、抽蓄水利1%,其餘難以消減的二氧化碳約2250萬噸由森林碳匯抵減的方式達到淨零。

從階段性里程碑來看,政府規劃2025年不興建新的燃煤電廠,2030年風力、光電累積裝置容量達40GW,2040年新售車輛全面電動化,2050年100%新建築物及超過85%建築物為近零碳建築、再生能源占比超過60%。

2050淨零
政府規劃2025年不興建新的燃煤電廠,2030年風力、光電累積裝置容量達40GW,2040年新售車輛全面電動化。
圖/ 國發會

再生能源占比超過60%,搭配低碳火力發電、儲能穩定供電

因應2050年淨零轉型計畫,政府初步規劃2030年投入近9千億元預算,這些預算很大的比例用在再生能源及氫能2107億元、電網及儲能2078億元、低碳及負碳技術415億元、節能與鍋爐汰換1280億元、運具電動化1683億元

政府預估投入淨零轉型,可促進經濟成長,帶動民間投資。第一改變高進口能源依賴,從2021年進口能源高達97.4%比例,2050年降至50%以下,2030年將帶動民間投資逾4兆元,空汙量預估2030年較2019年減少3成。

政府定調2050年再生能源極大化,2050年太陽能目標累積40~80GW、離岸風電累積40~55GW,由於再生能源具有間歇性問題,政府仍規劃一定比例的火力發電低碳化,採天然氣搭配碳捕捉技術,以及無碳燃料包含生質能及氫能,並強調核電不納入電力規劃。

之所以再生能源配比規劃60~70%,而非更高的90%,國發會主委龔明鑫表示,台灣地狹人稠,設置光電的土地資源有限,未來以提升能源轉換效率為目標,像是太陽能板更換材料、離岸風場葉片加寬來提升能源轉換效率,代表需要的土地面積也會減少。

再生能源越多,同時需強化能源系統韌性,包含擴增再生能源電網基礎設施及儲能設備,儲能除了設立抽蓄水力發電外,還包含2025年規劃1.5GW化學儲能裝置,以及再生能源搭配儲能等規劃。

除推動再生能源外,政府也將節能納入12項戰略規劃之一,經濟部次長林全能表示,從製造業、商業服務業來推動,製造業7大部門已成立工作圈,已將節能納入減碳路徑;商業服務業則規劃2030年燈具100%採用LED燈,達到節約能源。

2050淨零
因應2050年淨零轉型計畫,政府已規劃2030年預算投入近9千億元規模。
圖/ 國發會
2050淨零
圖/ 國發會

電力年成長2%納入規劃,龔明鑫:推動淨零,電力不會不足

國發會主委龔明鑫表示,去年啟動淨零路徑規劃後,共舉辦57場溝通說明會,工商團體6場,公民團體4場。對於外界擔心推動淨零轉型造成「電力不足」的風險,龔明鑫說明,已留有每年電力成長空間,包含產業與運具電動化,長期來看,電力成長預估2%、正負0.5%,足以支撐產業未來發展。

國發會
龔明鑫表示,台灣是國際貿易經濟體,淨零轉型是呼應國際趨勢。
圖/ 陳映璇攝影

此外,企業因應國際供應鏈要求使用綠電,未來是否有充足的綠電可以購買?龔明鑫表示,目前綠電較大比例被台電公司買去,主要是台電有減排的需求,「現在正值綠電過渡期,待2025~2027年再生能源大量釋出後,會保有一定比例給中小企業。」

針對企業徵收碳稅,環保署署長張子敬表示,《氣候變遷因應法》預計4月底報到立法院審議,未來無論是碳盤查、碳費徵收,都會採取「以大帶小」的模式執行,降低對中小企業造成的衝擊。

龔明鑫強調,台灣是國際貿易經濟體,淨零是呼應國際趨勢,還有歐盟碳關稅等議題,現在國際大廠訂單都要求一定比例綠電,甚至零碳要求,淨零轉型勢在必行。

責任編輯:侯品如

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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