「台智電」話題連日炎上!中鋼工會為何反彈?經濟部怎麼說?來龍去脈一次看
「台智電」話題連日炎上!中鋼工會為何反彈?經濟部怎麼說?來龍去脈一次看

台智電連日炎上,發生什麼事?

為了企業購買綠電需求,以及解決離岸風電交易市場的難題,經濟部2024年開始籌備主導成立「台灣智慧電能公司」(簡稱台智電),並由泛官股與民間企業合作共同組成。

在經濟部推動下,中鋼被點名,成為首波投資泛官股綠電平台台智電的公司,但也 引起中鋼集團內總工會的疑慮,憂心將成為繼興達海基子公司後另一個錢坑 ,質疑聲浪不斷。

《數位時代》整理泛官股售電平台台智電的作用是什麼,以及中鋼投資台智電的來龍去脈,究竟工會的疑慮是什麼?以及政府的最新回應。

「台智電」成立背景

為什麼政府要成立泛官股售電平台「台智電」呢?

事實上,台灣企業在離岸風電採購過程中面臨諸多困難,其中包括採購售電協議門檻過高,企業購買離岸風電前需具備BBB+以上的國際信評,並且須在併網前3至4年即簽訂企業購電協議(CPPA)。由於採購期長達20年,對許多中小型企業來說,沉重的負擔是一道難以跨越的門檻。

如果不用採購,而是直接參與離岸風電專案的投資,相關的投資金額還是非常龐大,且企業必須提前多年簽訂採購協議,並承擔長期的財務風險,導致企業的意願也不高。

為解決以上諸多挑戰,經濟部成立泛官股售電平台「台灣智慧電能公司」(台智電),專門提供離岸風電的綠電銷售, 會由台智電先與離岸風場簽訂CPPA,並透過「統購分銷」的模式,再以一站式提供企業小額採購量與年期短的綠電商品 ,降低採購離岸風電的門檻,協助企業取得充足綠電以達到減碳目標。

離岸風電.jpg
圖/ Shutterstock

「台灣的供應鏈需要綠電的支持,台智電的成立目的是為了提供更多購電的彈性。」台灣離岸風電產業協會先前表示支持。

中鋼工會為何對投資台智電反彈?

儘管台智電的成立,獲得台灣離岸風電產業協會等業界機構的支持,但中鋼集團內部工會對於出資成立台智電表達強烈質疑。

原因一:過去投資離岸風電不順利,擔心步入「興達海基」後塵

中鋼工會指出,過去投資離岸風電並不順利,在2018年投資設立「興達海基」時,雖然成功扶植20多家離岸風電供應鏈廠商,具備零組件製造技術,但因遇上疫情缺工,造成成本超支和興達港水深不足等問題,導致項目虧損達64億元,讓工會憂心,台智電計劃恐步上興達海基後塵。

沃旭能源與中鋼集團旗下興達海基,攜手打造第一座台灣製水下基礎轉接段原型
中鋼2018年投資設立「興達海基」,因遇上疫情缺工導致成本超支和興達港水深不足問題,導致項目虧損達64億元。
圖/ 沃旭能源

原因二:台智電投資金額高達5,500億,擔心對中鋼財務造成負擔

中鋼工會也指出,台智電的統購協議將長達25年,總金額高達5,500億元,這樣的巨額投資恐怕會對中鋼財務構成沉重負擔,進一步影響公司整體運營狀況,擔憂若未能妥善控管風險,台智電恐成為另一個「綠能錢坑」,並且重蹈興達海基的覆轍。

中鋼集團則表示,台智電的投資是中鋼為實現2030年減碳目標以及2050碳中和戰略的一部分,計畫的目的是為了降低碳費衝擊,並為未來鋼鐵產業的綠色轉型提供穩定的綠電來源,會再與內部工會進行協調。

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經濟部回應:日月光、聯電都是股東,中鋼若有疑慮可全面退出

對此,經濟部回應,台智電具有充分的獲利潛力,並已經獲得500MW(千瓩)以上的企業訂單需求,這些訂單來自於無法直接向風場購電的中小企業。

經濟部表示,台智電的運營策略會避免「高買低賣」或「無法消化」的風險,並透過擴大投資者參與來分散風險。同時,台智電預計今年4月底前將增資至20億元,且會有10~12家公司入股,泛公股與民股持股比率各半,民間股東目前包括日月光、東和鋼鐵、長春石化、台達電外,還將有聯電、中美晶加入。

經濟部長郭智輝更在1月8日於立法院被質詢時強調,台智電不會虧損,同時也撂下重話,中鋼經營層應充分溝通,若未能消除疑慮,「中鋼可以全面退出」。

中鋼雖然是在經濟部主導下成立台智電,但後續平台怎麼運作、有多少民間企業入股台智電,仍有許多疑問需要政府和企業進一步溝通。

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #綠電 #離岸風電
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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