一年一家外商不玩了,台灣風場「棄標潮」怎麼回事?3大難題解析:綠電要怎麼走下去?
一年一家外商不玩了,台灣風場「棄標潮」怎麼回事?3大難題解析:綠電要怎麼走下去?

由經濟部主導的離岸風電區塊開發3-2期選商於4月10日截標,但有三家開發商不參與投標,分別是西班牙電力集團伊比德羅拉、本土離岸風電開發商台亞風能、新加坡再生能源開發商韋能能源。

雖未透露具體退出的原因,但業界分析,以「一年退出一家」的速度來看,已釋出外商對於台灣離岸風電政策信心度降低的警訊。

台灣離岸風電「棄標潮」怎麼回事?

台灣離岸風電政策分為3階段,包括先示範(提供補助引導業者投入)、次潛力(開放業者申設潛力場址)、後區塊(政府主導區塊開發),目標在2025年,離岸風電總裝置量將達5.7GW(百萬瓩)。目前推進第三階段「區塊開發」競標選商,預計2026~2035年共10年釋出15GW併網容量,並分兩階段選商(如下圖)。

區塊開發第一階段,分3期選商,第1期(稱3-1)選商已於2022年12月完成,現在進入第2期(稱3-2)選商時刻。

離岸風電選商
圖/ 經濟部能源署

但過去一段時間,多家風電開發商頻向立委、經濟部陳情,希望3-2期選商作業能暫緩,建議今年底再開標,給予廠商多一些準備時間。但經濟部長王美花日前表態,有廠商表示不要展延,法律上也找不到理由延期。

經濟部因此維持3-2期選商如期進行的決定,西班牙電力集團伊比德羅拉已在4月3日開出第一槍,表示不會參與台灣離岸風電區塊開發3-2期投標。緊接著在4月9日本土離岸風電開發商台亞風能宣布,「經審慎評估後不參與3-2期選商。」

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台亞風能原本積極準備離岸風電3-2投標,卻在4月9日臨時宣布放棄投標。
圖/ 台亞風能

為何風電開發外商不玩了?離岸風電商面臨哪些難題?

不只今年才出現風場棄標潮,過去幾年來已有多家外商低調退出,例如德國安能集團(EnBW)於2022年初退出台灣市場、德國萊茵再生能源(RWE Renewables)2023年5月退出,日商捷熱能源(JERA)也在同年退出海鼎風場計畫。

今年則是西班牙電力集團伊比德羅拉表態不參與3-2期投標,伊比德羅拉台灣總經理劉忠祐在聲明稿提到,「我們感謝這段期間在地夥伴與我們並肩作戰,我們將持續關注台灣市場,並期待能與夥伴們在國際市場上維持合作關係。」目前伊比德羅拉在台灣未開發任何風場,離開台灣市場將是接下來面對的選項。

為什麼接連有開發商傳出棄標,台灣離岸風電市場為何難做?歸納主要有3挑戰。

首先是投資回報因素 ,過去兩年全球經濟在高通膨、高利率的環境下,再生能源投資成本大幅增加,但售電收入卻不如預期。

特別是區塊開發競標,風電開發商為了取得風場容量,都以零元投標,代表風發展不需要政府提供保證收購,風電開發商會自行找買主,洽談購售電合約(CPPA)。但綠電生意沒有想像中好談成,多數國內企業認為綠電很貴,一位離岸風電業內人士指出,「站在企業的立場,買綠電一簽20年,一度電逼近5~6元高價,企業也很難做決定。」

當離岸風電進入到自由化電業市場,但能夠支撐的綠電價格不足,加上建置成本上揚,開發商在跟企業洽談CPPA合約就會相當痛苦。

【圖一】台灣離岸風電產業重要里程碑!大彰化西南第一階段離岸風場首座風機開始發電,從獲配容量到首次發電
台灣離岸風電已進入自由化電業市場,但目前開發商在跟企業洽談購售電合約面對不少挑戰。
圖/ 沃旭能源

其次是國產化問題 ,從選商的辦法來看,3-2期採「自助餐」方式,開發商可以自主選擇承諾在地化零組件項目,若選的項目越多,得獎機率越高。但有開發商認為,離岸風電在地化採購上, 台廠在交貨期、價格,到服務量能產生高度不確定性,和國際上有一定的落差

最後是海域空間規劃 ,台灣在電網建設上,風場併網容量不足,可能導致風機即使安裝完成,也無法發電的窘境;其他包含與漁業溝通定置漁網、避開通訊海纜等問題,讓業者在前期規劃場址就遇到不少難題。

延伸閱讀:台灣離岸風電最大金主!沃旭、中鋼融資首選都是它,中信銀為何積極投入?

有哪些開發商參與3-2期投標?

離岸風電3-2期選商收件在4月10日下午5點截止,能源署透過新聞稿宣布,共有6個開發團隊,8個風場親送申請案,分別來自台灣本土、歐洲、美洲等地開發業者,包含沃旭能源、哥本哈根基礎建設基金(CIP)、富崴能源、科理歐永續能源(Corio Generation)、德能英華威集團、風睿能源(SRE)參與投標。

事實上,規劃參與3-2期的廠商,多數在台灣已有其他風場在運作或開發中,如沃旭、CIP、風睿能源等業者。

富崴能源則是新面孔,為正崴集團旗下森崴能源轉投資子公司。富崴能源在2020年成功標下台電離岸風電二期計畫,承攬台電二期的離岸風電統包工程(EPC)及五年運維作業,是台灣首家本土離岸風電統包工程公司。

如今富崴能源的野心變得更大,將攜手森崴能源共同參與3-2期投標,正式跨足離岸風場的投資建置,成為離岸風場開發商的角色。

富崴能源
今年富崴能源的野心更大,將與森崴能源共同參與3-2期投標,正式跨足離岸風場的投資建置。
圖/ 富崴能源

雖然退出或投入台灣離岸風電市場,回歸各公司的商業考量。不過已有開發商提醒,3-1期開發已出現延宕的情況,能否如期在2026~2027年併網還是問題;一旦併網延期,對接下來3-2、3-3期投標廠商,會影響到參與的公平性,同時也會拖慢台灣的綠電發展。

延伸閱讀:童子賢:得核融合者得天下,為何比AI還狂熱?

責任編輯:林美欣

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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