三菱商事不玩了,宣布退出離岸風電計劃!一場美麗的風電夢,為何跌落谷底?
三菱商事不玩了,宣布退出離岸風電計劃!一場美麗的風電夢,為何跌落谷底?

全球離岸風電正面臨物價通膨、導致建置成本不斷飆升的挑戰。日本三菱商事近日宣布,決定退出位於秋田縣與千葉縣外海的3處大型離岸風場開發計畫,這項計畫總發電量高達1.7GW(百萬瓩),可供應超過100萬戶家庭用電,被視為日本能源轉型里程碑的指標性專案,原訂2028年完工併網,如今也因為成本壓力下提前喊卡。

「受到原物料、人力與利率齊漲的影響,風場建設費用已比預期高出2倍以上,根本無法制定可行的投資計畫。」 三菱商事社長中西勝在記者會上沈重表示,三菱官方表示,決定認賠退出,並向地方民眾致歉,中西勝坦言「辜負了大家的期待,深感抱歉」。

綜合日本新聞報導,三菱不只在決算中認列離岸風電業務損失522億日圓,也將被沒收200億日圓保證金,未來還會失去參與日本新標案的資格,同時,合作夥伴中部電力公司將蒙受170億日圓損失。

過去三菱以極具競爭力的低價得標計畫,如今卻黯然退場,這場跌落谷底的風電夢,究竟發生什麼事?

一場離岸風電風暴:當低價搶標撞上失控的建置成本

時間回到2021年,當時的日本離岸風電市場一片欣欣向榮。日本政府為實現能源轉型目標,首次針對秋田縣能代市沖、由利本莊沖,以及千葉縣銚子市沖等三處海域進行離岸風電公開招標。

由三菱領軍並聯合中部電力組成的企業聯盟,在激烈的投標競爭中脫穎而出,該聯盟以每千瓦時(kWh)僅11至16日圓、比競爭對手低2成以上的超低售電價格,一舉拿下全部3個離岸風電的標案,並計畫在2028年陸續啟用134座巨型風力發電機。

當時被外界視為一場漂亮的勝仗,同時象徵著日本離岸風電成本具備巨大下降潛力的開端。然而,一場席捲全球離岸風電的風暴,卻徹底顛覆三菱原本的財務模型。

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圖/ shutterstock

從新冠疫情到俄烏戰爭,全球供應鏈陷入前所未有的緊張狀態,緊接著通貨膨脹帶動原物料與人事成本急劇攀升;與此同時,各國央行為抑制通膨而採取的激進升息政策,使日圓持續疲軟,每件事都是一把把利刃,狠狠刺向三菱高度依賴進口設備與國際融資的離岸風電計畫。

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信心崩盤!指標龍頭三菱退出,日本離岸風電市場一夜入冬

「價格太低、難以回本」如今成為壓垮三菱計畫的致命傷,政府雖曾提出額外支援措施,仍無法扭轉局勢。

據日本媒體報導,三菱集團並非沒有掙扎,團隊曾用盡一切手段試圖挽救,包括更換風機製造商、重新審視施工方法、縮短工期等。但殘酷的現實是,成本的增長速度遠超出任何優化措施可以彌補的範圍。

「比起未來的售電收入,包含維護、營運費用在內的總支出將會更大。」中西勝記者會上表示。換句話說,此次離岸風電計畫已經淪為一個注定虧損的「負回報」事業。

事實上,日本離岸風電市場的困境只是全球產業逆風的縮影。據《彭博社》觀察指出,歐洲普遍面臨離岸風電成本失控,加上美國總統川普政府反對開發,整個產業已經處於動盪之中。

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日本公共廣播電視台NHK報導也指出,日本經產大臣武藤容治坦言,三菱的退場行動可能引發「骨牌效應」,動搖其他投資人信心,拖慢日本離岸風電的發展進度,使「2040年再生能源占比達4、5五成」的政策目標面臨考驗。

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圖/ 海龍離岸風電

日本政府目標2030年確保10GW(百萬瓩)的離岸風電裝置容量,2040年更要提升至30到45GW。三菱商事退出的3個場址,總裝置容量就佔了1.7GW,是實現2030年目標不可或缺的一塊拼圖。

加上因「再生能源附加費」制度,日本民眾正承擔風電建設所帶來的經濟壓力,2025年全國家庭平均每月需為此負擔約1500元日圓(約330元新台幣),若未來仍有其他企業退出,整個制度將面臨更大壓力。

日本未來的改革方向或許正如中西勝也在宣布退出時所提出的呼籲:政府應建立一個「可預測性的制度」,協助業者更有效地管理無可避免的市場風險。

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資料來源:三菱官方彭博社路透社NHK日本時報經濟部國際貿易署

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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。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,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。

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。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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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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