中鋼用減碳賺大錢,實驗工廠捕碳再製化學品,讓「碳」盡其用
中鋼用減碳賺大錢,實驗工廠捕碳再製化學品,讓「碳」盡其用

淨零耐力戰開打,中鋼「鋼化聯產」實驗先導線首度曝光,灰、黃色鋼造塔柱拔地而起,矗立於廠區,目標今年9月完工試量產,將純化一氧化碳、二氧化碳,直送化工廠產製化學品,力拚跨業合作「碳」盡其用,讓減碳變成一門賺錢生意。

減碳海嘯襲來,鋼鐵、石化業等排碳大戶首當其衝,「鋼化聯產」是中鋼重要減碳手段,中鋼能源開發與應用發展組研究員王俊修說,中鋼煉鋼與煉鐵過程,高爐、轉爐所排放的副產氣富含一氧化碳,尤其轉爐氣一氧化碳比例高達61%,若能將碳完整捕捉下來、固定於化學品當中,就可減少碳排。

換言之,中鋼希望將「原本要拿去燒的碳」拿來進行高值化應用,因此攜手中油,由中油提供乙烯、丙烯、氫氣,中鋼則提供一氧化碳、二氧化碳,讓化工廠加以產製成甲醇、醋酸等化學品,再供給更下游的傢俱、服飾、鞋材、太陽能模組封裝膠等產品應用。

王俊修說,台灣石化產業鏈上下游層層分工,一旦鋼化聯產併入上游,等於是無痛升級下游產業低碳化。

不只如此,中鋼煉鋼、煉鐵排放一氧化碳的過程,直接取代化工廠產氣製程,化工廠本身也因不需要產氣,不用再額外輸入煤炭、石油、天然氣等,等於減碳之餘,還能減少原物料依賴,免除缺料危機。

力拚2025年捕碳直送下游化工廠

中鋼第一轉爐工場旁,6座3公尺高的黃色塔柱、5個灰色塔柱矗立,施工聲震耳欲聾,與工研院合作建置的鋼化聯產實驗先導線工程如火如荼進行,預計9月底建置完成,捕碳量4900噸,屬於鋼化聯產第一階段計畫,投資金額為新台幣2億元。

王俊修說明,第一轉爐工場有現成管線,可直接將轉爐、高爐氣引至黃塔內,運用變壓吸附(PSA)原理,將二氧化碳吸附分離,剩下的氮氣、一氧化碳會進入灰塔,最後產出一氧化碳、二氧化碳,注入隔壁工研院模組設備,用作產製甲醇、甲烷、醋酸、乙烯等化學品。

過程中合作化工廠也會參與驗證氣體品質,作為第二階段示範產線建廠依據。到時,中鋼將再投入10億,建立面積大4倍的工廠,預計2025年啟動,產出的一氧化碳將藉由管線送至鄰近下游化工廠,預計年減碳量高達24萬噸。

目前,中鋼已鎖定長春化工、李長榮、聯成化科與中碳等緊鄰廠區周圍的化工業者,拉攏加入低碳高值化產業聯盟。

3大優勢多家化工廠敲門尋合作

攤開國外鋼廠發展現況,中國已有多家鋼廠鋼化聯產商轉案例,日、韓、德國、盧森堡鋼鐵廠也相繼投入;不過,王俊修指出,國外都是一條龍做法,鋼鐵業必須跨入不熟悉的化工業,可能造成新競爭問題。

反觀中鋼鋼化聯產具備3大優勢,第一,中鋼副產氣可提供具成本競爭力的一氧化碳、二氧化碳及產業低碳化機會;第二,周圍有中油與下游石化廠,具上下游碳資源整合地利;第三,中鋼20年來已與13家廠商共建區域能資源整合,培養良好默契,也存在既有管架,皆成為鋼化聯產推動利基。

如今透過鋼化聯產,中鋼將進一步推動2.0版本、意即區域碳資源整合,2040年更希望實際商業應用,屆時變壓吸附塔可能達7公尺之高,在大林蒲園區形成經濟體,結合鋼鐵、煉油、化工等,實現3.0碳循環經濟園區願景,年減碳量擴大為290萬噸。

陳宗榮表示,中鋼去年5月成立鋼化聯產專案、8月與中油簽合作備忘錄,起初擔憂不知與誰合作,去年底開始,多家化工廠主動上門,顯見廠商減碳壓力之大,若參與其中,無需額外花錢換設備,就可達到減碳成果,自然具吸引力。

在「減碳人人有責」的世界,中鋼一年副產燃氣中的一氧化碳約183萬噸,若全數轉化成高階化學品,將為石化產業創造800億產值,減碳兼賺錢將不是空話。

中鋼綠能與系統整合研究發展處處長陳宗榮表示,中鋼附近剛好有石化產業聚落,是促成鋼化聯產原因之一,如果下游廠距離太遠,氣體管線距離會拉很長,「光是投資高空管架,僅僅1公里造價就要上億」;此外,一氧化碳具毒性、延伸洩漏問題,仰賴時常巡檢,管線投資維護成本會很高昂,投入誘因與效益自然降低。

既然已確定掏出12億,自然不容許失敗。事實上,除了實驗先導線建置,中鋼另有專門實驗室,裡頭也有兩座迷你實驗塔,重點工作之一是找出最適合的「吸附劑」,導入先導線使用,並進行相關研發,「這些都是錢,但是可以協助找到答案,就有價值」,陳宗榮說。

本文授權轉載自:中央社

責任編輯:吳秀樺

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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