充電樁暗藏13兆元商機,休息站、加油站都大改造!台灣怎麼搶大餅?
充電樁暗藏13兆元商機,休息站、加油站都大改造!台灣怎麼搶大餅?

從韓國首爾上車,這天,我們沿著市區的43號公路行駛。韓國是目前全球電動車充電樁建置數量排名第四的國度,在亞洲僅次於中國,而關於「充電時代」的移動生活樣貌,沿著這條公路,也讓我們逐漸從想像變成具象。

約莫20分鐘後,我們來到一座劃分成4大區域的加油站;視線中間的兩區,是加汽柴油及液化石油氣的泵島,而視線最左與最右的兩個區域,一側,是氫氣補充站,另一側,是為電動車「加電」的充電樁。一站滿足4種能源,多少已看出這個國家力拚新能源車的企圖。

接著,我們駛進江南區,直下COEX綜合貿易中心的地下3樓。這裡,是韓國最大充電站,45個充電樁,可同時提供超過50輛電動車充電,比台灣目前最大充電站的規模還多出一倍。

坐上座車,司機開上全長417公里的京釜高速公路。距離首爾最近的安城休息站,有一座由韓國第一大車廠現代(Hyundai)興建、一次可充6輛電動車的充電站,只要18分鐘,差不多吃個便當再上個廁所的時間,你的電動車,電力就能從10%到80%。

「不只現代,過去兩年,韓國的幾個大集團,像SK、樂天(Lotte)、LG,都在併購充電樁公司!」為現代汽車供應樁內主機板的研華韓國分公司銷售經理安東煥向我們表示。

研調機構Precedence Research預估,全球充電樁市場產值,將從去年的355億美元,以每年至少成長31%的速度,在2030年暴增至4173億美元,換算新台幣約13.4兆元。

電動車充電
研調機構預估,全球充電樁市場產值在2030年,將暴增至4173億美元,換算新台幣約13.4兆元。
圖/ 蔡仁譯攝影

「未來5年,充電樁產業將進入『跑馬圈地』的盛況!」台經院分析師楊家豪指出,驅動這股需求的第一股力量,就是過去3年全球銷量翻了兩倍的電動車,帶動全球充電樁的裝置量,從2019年起正式進入爆發期。

第二股力量,就是各國政府的政策補貼。以歐盟為例,其在宣示2035年禁售燃油車後,歐盟執委會同步祭出至少800億歐元的預算,目標在2030年設置350萬座公共充電站。

美國,這個正在號召製造業回流的國家,目標更積極。拜登總統去年宣布的大基建計畫裡,就有75億美元的預算,要用在未來8年安裝至少500萬個充電樁。

韓國則預計未來3年要將充電站數量,增至50萬站,就總量來看,未來韓國每一年將新增十餘萬座充電站。

至於台灣,經濟部計畫在未來3年內,將充電樁數量從目前的2000個擴至7800個,同樣將在公有停車場、大賣場、加油站、台鐵高鐵、高速公路設置。

然而,單就高速公路的充電站設置量,韓國今年已有58個休息站設有充電站,當中充電樁的數量將在年底達1千個。但台灣從南到北,目前僅在5個休息站設有44個充電樁。

「國外(充電樁)設備廠現在勝過台灣,是他們經驗累積得多,這是因為他們國家的電動車多、充電樁也多,」11年前就投入充電站營運、華城電機執行長許逸晟點出一國充電樁製造業的強弱,與該國電動車及充電樁數量,兩者間「雞生蛋、蛋生雞」的關係。

畢竟,這是一個各國政策全力加持、各路大咖不敢缺席的未來重要基礎建設,其所引爆的13兆元商機更是具體明確,而技術不落人後的台灣業者,能否充分抓住這場近乎革命性的商機大餅,現在,已是關鍵時刻。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

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從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

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從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

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第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

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第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

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圖/ 數位時代

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總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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