童子賢3原因挺核,喊「核綠共存」為台灣發電!專家怎麼看?真的可行嗎?
童子賢3原因挺核,喊「核綠共存」為台灣發電!專家怎麼看?真的可行嗎?

核三廠一號機將於本週六(27日)停機,屆時台灣的核能發電占比將從6.3%降至3%,但工商界支持核能延役的聲音從沒停過。

和碩董事長童子賢23日出席台北市電腦公會主辦、台灣玉山科技協會協辦的「迎向AI新時代——從COMPUTEX看台灣資通訊產業的下一步」會後再度談及核能與綠能議題,提醒台灣需要「正確的發電排列組合」,應降低目前的能源經費,把錢花在健保、高等教育上。

觀點1:能源經費龐大,應優化發電排列組合節省成本

先從能源支出來看,童子賢提到,台灣在能源經費,超過健保兩倍以上,國防經費的4~5倍,「這麼龐大的金額,需要做更優秀的規劃,提高它的經濟效益。」

童子賢認為,若能改善能源的排列組合,省下來的錢可以彌補健保虧損,應用在高等教育、AI研究等需求綽綽有餘。他提到,當AI時代來臨,先進晶片製造與加速運算都需要更多的能源,去(2023)年台灣用電量高達2821.4億度,若以每年2~2.5%成長率來看,在3~4年後將超過3千億度,若每度電發電成本相差5毛錢,就會相差1500億元;假如每度電成本相差1元,用電成本就會多出3000億元。

而降低發電成本的關鍵是——延役核電廠。若參考台電官網的各種發電方式的成本,核能每度發電成本為1.12元,再生能源為2.81元,燃氣為3.04元,凸顯核能低成本優勢。

童子賢進一步提出台灣理想的能源黃金比例「334」,即3成綠能、3成核能、4成火力發電。

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核三廠一號機將於7月27日停機,屆時台灣的核能發電占比,將從6.3%降至3%。

觀點2:科技的進步,核廢料問題有解

談到核能發電,許多反核人士認為最大的問題是核廢料的處理,童子賢認為核廢料牽涉科學處理與商業問題。長期以來,外界對核廢料避之唯恐不及,他把核廢料比喻為「燒烤店的木炭」,當木炭火力不強時,舊木炭就被丟掉;核廢料是指放射線未充分燃燒,就不使用了,用過的燃料棒仍有放射性物質,需要更長的時間讓輻射減弱至安全背景值。

童子賢看好透過新科技,核廢料問題有解。微軟創辦人比爾·蓋茲(Bill Gates)正在投入快中子反應爐(Fast-neutron reactor)的研發,法國、日本等國也在進行相關實驗。但過去20~30年間,由於化石燃料價格便宜,核能相關的研究進展緩慢。不過,近10年來情況有所不同,因為地球暖化問題已成為一個重大威脅,各國開始重新研究快中子反應爐。

童子賢解釋說,快中子反應爐與傳統核電廠的核分裂技術相同,但使用火力更強的快中子,而不是慢中子。關鍵在於,快中子反應爐可以更有效地處理核廢料,目前這項技術的研究也得到美國能源部的補助。

他認為,長期以來不回收核廢料在某種程度上是現行商業制度決定的,而非科學上無法解決。如果商業上投入新技術變得有利可圖,全球將不再依賴廉價的化石燃料,轉而採用新的核分裂技術,減少核廢料問題。

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童子賢認為,核廢料處理並非在科學上不可行,認為在新技術導入下,核廢處理可能有商業價值;圖為核融合示意圖。
圖/ Carlos R. Munoz Twitter

觀點3:再生能源一點都不綠,有間歇性、回收等問題

另外,許多支持綠能人士會認為,能源轉型是百分百使用綠電,讓核電歸零。童子賢認為,綠能有間歇性發電的問題,需搭配大型的鋰電池儲能,「鋰電池的開採比電動車的需求可能多十倍,而且鋰的開採非常污染環境跟消耗能源。」

對於台灣發展綠電的條件,童子賢認為,台灣不像北歐國家擁有豐沛的天然資源;其次台灣是孤島,沒有鄰國可以依賴,無法像歐洲國家可以跟鄰國交易買電。換言之,台灣沒辦法完全模仿丹麥等先進國家依賴再生能源發電。

話鋒一轉,童子賢對綠電提出質疑,「太陽能大家把它想像的太美好,命名為綠能,其實很多再生能源一點都不綠,我覺得那是半循環,甚至假循環。」

童子賢說,一般手機充電,充了8年就快充不進去,太陽能板怎麼可能永久發電,「假如太陽能壽命20至25年,接著就要把好幾個台北市面積的垃圾丟棄,如果每20年至25年就要丟一次,這並不循環。」童子賢提醒,發展再生能源需謹慎評估環境的衝擊。

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童子賢認為太陽能板壽命有限,是太陽能發電能否真正「循環」的一大痛點。
圖/ 賓士

核綠共存、再生能源不環保?專家:別低估再生能源發展潛力

對於童子賢提到核綠可共存、再生能源不環保等問題,國家氣候變遷對策委員會委員、台灣氣候行動網絡研究中心總監趙家緯提出三點質疑:

質疑1:核綠無法共存

第一,核綠無法共存。台灣自2016年起推動非核家園政策,吸引了外商來台投資離岸風電,因為這個政策傳遞了明確的信號。若從國際來看,大舉推動核電的國家,再生能源的投資速度反而被壓制,以鄰國韓國來看,2022年韓國總統尹錫悅上任後大規模推動核電,影響了再生能源的推動,引發當地的氣候團體批評。

質疑2:核電占3成沒有可行性

第二,核電占3成沒有可行性。趙家緯提到,童子賢提出的334黃金比例,不符合國際上的淨零政策規劃,即便把核能當作減碳的選項,核電在全球的發電占比不到10%,再生能源發電占比仍需衝到70%至80%。

此外,既有核電廠延役就能夠降低電費的說法,趙家緯分享,近期美國加州魔鬼谷核電廠(Diablo Canyon Power Plant)延役碰到了挑戰,因為美國加州電力公司PG&E要求政府提供一度相當4元(台幣)保證價格才願意延役核電廠。換句話說,觀察國際上的核電廠延役案,一度電成本都要到3元,延役的投資成本相當高。

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近期,美國加州魔鬼谷核電廠延役碰到了挑戰。

再生能源潛力被低估

第三,低估再生能源的發展潛力。對於童子賢質疑再生能源不綠,有間歇性、回收等問題待解。趙家緯表示,童子賢過去提到「得核融合得天下」,但國際上核融合商轉時間都在2070年左右,也就是說這不是一個在2050年前會被納入的能源選項。

趙家緯質疑,「對比樂觀看待核能發展,童先生未以相同的技術擴散和學習曲線來看待再生能源發展。」此外台灣的廢棄太陽光電板回收制度早在2020年開始建立,低估該技術發展的潛力與能耐。

台灣正處於能源轉型的過渡期,童子賢說,自己正努力找出一條正確的發電排列組合,提供穩定、不排碳且經濟效益高的電力,滿足現代文明需求,他透露自己原本對能源議題已經不想多講,卻被一位資訊電子業前輩提醒,「如果是正確的觀念,就要多講幾次,怎麼可以講三次就不講了。」隨著國家氣候變遷對策委員會將於8月召開,屆時能源議題將成為各方關注焦點。

延伸閱讀:童子賢稱綠電「又貴又不環保」!台灣發電組合有盲區?1情況爆發「台灣就沒電」

本文授權轉載自:Reccessary

責任編輯:李先泰

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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。

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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。

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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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