創業最後一舞!80歲施振榮打造零碳「未來船」:剩4年就退休,為何砸6億只為修一艘船?
創業最後一舞!80歲施振榮打造零碳「未來船」:剩4年就退休,為何砸6億只為修一艘船?

全球首艘零碳排遊艇五月舉行下水典禮,高齡80歲的台灣科技教父施振榮瞄準淨零船舶大趨勢,喊出2026獲利目標,要用他的造船夢,為台灣創造下一個具有價值的產業。

5月下旬,曾創下金氏世界紀錄、全球第一艘靠無化石燃料環繞地球航行一周的零碳排遊艇「保利馬一號(Porrima P111)」,經台灣技術團隊改造後,在高雄興達港舉行下水典禮,引來各界關注,連友邦帛琉總統惠恕仁都親自來台「朝聖」。

這艘全長32米,由碳纖維打造的白色遊艇,可搭載30餘人出海。其中最特殊之處,當屬船內沒有任何柴油發電機具,動力全來自太陽能和氫能,不會製造溫室氣體、對環境毫無負擔。

這艘未來海上運具的幕後推手,是被譽為「台灣科技業教父」的宏碁集團創辦人施振榮。他的前半生,幾乎等於是台灣的產業發展史,曾催生台灣首個個人電腦品牌,大舉拓展國際市場,並提出企業價值主要存在於研發及品牌服務兩端的「微笑曲線」理論。

已經高齡80歲的他,自2023年起多了個新身分:保利馬董事長。2014年第二度卸下宏碁董事長職務後,他將大部分心力投注於宣揚推廣他畢生實踐的「王道」思惟,此時為何決定再度創業?選擇的又為什麼是過去較少涉獵的造船產業?

「我是個創業家,淨零船就是大趨勢,是個願景也是個使命。」施振榮接受本刊專訪時,語速雖然沉穩,言談間卻充滿鬥志。

造船公司不造船!以設計優勢制定零碳船規格

他解釋,保利馬的定位與他過去擅長的領域,距離並不遙遠,是一家「不造船的船公司」,業務核心約八成屬於科技,剩下兩成才是船舶本身,他希望集結台灣各方好手,將零碳船舶概念化為現實,透過設計優勢制定規格後,再交由造船工業密集的其他國家量產。

實際上,保利馬一號並非由施振榮獨自發想,其原型來自於「藍色經濟」概念創始人鮑利(Gunter Pauli)的實驗船。十年前,陸續靠著太陽能、氫能和風能繞行地球一圈,創下金氏世界紀錄。

2022年時,實驗船在印度近海觸礁,鮑利希望將船拖回岸上修整,想起1983年曾共同獲頒世界十大傑出青年、已有近40年交情的舊識施振榮,並主動尋求協助。

認定淨零碳排是未來趨勢,且交通運具是繼半導體後,下一個有望高度成長的產業,施振榮不只答應接回保利馬一號著手修復,還擘畫後續量產的商業模式。

「電腦及半導體,都是仰賴台灣幫全世界普及化,我現在希望在零碳船舶上,複製這個歷史。」施振榮回憶下決定的理由。

2023年,擱淺船隻順利航行到台灣,施振榮與鮑利這對老友,也共同成立保利馬,並找來國內知名船舶研究學者周顯光出任執行長,開啟長達一年的改造計畫。

「改裝比造新船還要困難許多!」目前仍身兼船舶中心執行長的周顯光坦言,要在不影響主結構情況下,將實驗船變身為商業用途,除了必須把內裝翻新、提高舒適度,還要有更穩定的能源供應,才能符合經濟效益。團隊至少花了半年時間反覆量測和試算重量,才將設計圖定案。

這段期間,產業人脈深厚的施振榮就擔任總指揮,只要團隊需要任何協助,他就負責出面商請合適的供應鏈廠商加入協作,「假如沒有施振榮,光是改一艘船,根本沒有人會賣設備給我們。」一名團隊成員私下透露。

隨著改造工程持續進行,所需的資金與協力廠商也愈來愈多,2024年中,經驗老練的施振榮,判斷保利馬到了該引進策略投資人的時候。

憑藉著對台灣產業的多年貢獻,以及從不吝創造共好的名聲,施振榮一表態,就號召了鼎創(緯創子公司)、宏碁、玉山創投、貿聯國際、中華投資(中華電信子公司)、巨星造船、國發基金等企業、機構入股,該輪一共籌資8億元。

本人持股保利馬17%的施振榮強調,公司招募的股東都是策略性夥伴,而非單純追求財務目標的投資人。

七月試航後商轉!已有大型旅行社表態合作

資金到位後,改造進度加速。針對輕量化,施振榮找上台塑負責打造碳纖維船身,成本是玻璃纖維的10倍;能源部分,船體覆蓋大面積太陽能板,作為主要的電力來源,並搭配行競科技提供的高效率鋰電科技,打造儲能系統,確保航行穩定供電;同時,著手氫燃料電池測試,提高續航力及當作備載電源。再加上收購、運送等費用,合計斥資6億元,攜手約20家供應商。

目前,保利馬一號已完成鋰電池、馬達動力推進、太陽能發電、氫氣共四大主要系統建置,若七月試航順利,將開放業者承租,執行中短程航線,可作為觀
光、導覽船使用。目前,國內已有大型旅行社表達合作意願,未來有也望航行到日本沖繩、石垣島、菲律賓及帛琉。

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目前,保利馬一號已完成鋰電池、馬達動力推進、太陽能發電、氫氣共四大主要系統建置,若七月試航順利,將開放業者承租。
圖/ 施振榮臉書

保利馬一號船型順利試航,只是施振榮眼中的一小步,他的長期目標是達到規模經濟。

「我看到零碳排船市場需求遠大於產能。」為此,施振榮計畫在明年中推出船身長度77呎的新船,後年則是推出長101呎的產品,皆以至少百艘規模來設計,不只能觀光還能作為醫療船使用,終極目標則是打造渡輪,躋身海上公車,改善交通阻塞;能源還有望做到「選配」。

施振榮也套用「王道思惟」解釋,創業必須抓準未來的大趨勢,並且必須從中創造出新的價值;其中商業利潤,是眾多價值當中,不可或缺的一環,因為唯有找到能長期獲利的模式,才能永續經營。

他透露,公司資本額八億元目前有一大部分轉為生產設備等固定資產,公司營收雖然不多,但扣除人事與營運等必要開支,至今僅虧損約3千萬元。有信心保利馬2026年就能實現獲利、2028年在資本市場公開發行。

不過施振榮的造船大夢,依舊有很多挑戰。

一名船舶產業的董事長認為,保利馬商業模式就像蘋果,專注於設計,剩下的發包給各地代工,未來成功的關鍵,在於能否放大新能源效益,需要克服加氫等能源技術問題,才能邁向獲利。

要獲利還需足夠市場支撐,能源技術問題成最大挑戰

另一名熟知淨零碳排技術的海運高層則提醒,台灣氫能技術仍不成熟,一旦將氫視為船舶行進主力,除非具備產氫量能,或是不斷找到加氫點,否則很有可能開到一半停駛。另外是否有足夠市場支撐,也需要時間來驗證,「恐怕還有很長的路要走」。

施振榮自承,氫是終極能源,但全世界氫能技術以日本、德國最為成熟,台灣目前只能先仰賴進口設備,在尚不具備產氫能力,海上加氫站又嚴重不足情況下,保利馬需要積極突破。

周顯光也進一步說明,在交通運具當中,僅有豐田Mirai算是成功使用氫燃料電池驅動的案例,保利馬船所需儲氫量相當於十部豐田小汽車,而台灣受限法規跟相關供應鏈不足,現在僅有興達港可進行實驗性加氫,更別說在國外加氫受限更多,因此尚無法將氫能做為主要能源。

對施振榮而言,最大的挑戰是時間。

「我確實感受到時間壓力,我打算在85歲時『二度退休』,專注在公益,所以我只剩4年時間……。」他希望在有限時間內,善用畢生的經驗,為下一代創造具有價值的產業,實踐王道精神。

「太舒適我就會無聊,不做困難的工作,人生就沒有意義。」說完,他莞爾一笑。

一路看著施振榮投入零碳運具的外交部長林佳龍形容:「畢生都在創造產業,目的從來不是據為己有,是真正的人格者。」

80歲的施振榮,走起路來已經有些緩慢,但老驥伏櫪的他依舊堅定站在前線,為台灣產業的未來衝刺,從來不曾暫歇。

本文授權轉載自:今周刊

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關鍵字: #施振榮 #創業家
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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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