當你打開ChatGPT輸入一句問題，看起來只是簡單的對話，但背後其實是一整套龐大的科技系統正在同步運作。從AI晶片、記憶體到資料中心，人工智慧之所以能快速回答問題，靠的並不只是「一個程式」，而是一整條高效能運算鏈。記者黃仁杰／綜合報導

當你打開ChatGPT輸入一句問題，看起來只是簡單的對話，但背後其實是一整套龐大的科技系統正在同步運作。從AI晶片、記憶體到資料中心，人工智慧之所以能快速回答問題，靠的並不只是「一個程式」，而是一整條高效能運算鏈。

[caption id="attachment_222948" align="aligncenter" width="1662"] 當你打開ChatGPT輸入一句問題，看起來只是簡單的對話，但背後其實是一整套龐大的科技系統正在同步運作。（圖／AI生成）[/caption]

首先，AI運作最核心的關鍵之一，就是GPU。GPU原本是為遊戲與影像運算設計，但因為具備大量平行運算能力，非常適合處理AI模型需要的大規模矩陣計算，因此逐漸成為生成式AI的核心硬體。目前包括NVIDIA等廠商的GPU，已成為全球AI產業最搶手的關鍵資源。

不過，光有GPU還不夠。AI模型在運作時，需要同時讀取與傳輸大量資料，因此還必須搭配高頻寬記憶體HBM。這類記憶體能比傳統DRAM更快速地傳送資料，避免AI晶片「空等資料」，影響運算效率。這也是為何近年HBM需求暴增，甚至帶動整體記憶體市場價格上升。

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接著，這些晶片並不是放在一般電腦裡，而是集中部署於大型資料中心。資料中心可以想像成「超大型AI工廠」，內部擺滿大量伺服器與AI晶片，全天候處理全球用戶的需求。當越來越多人使用AI服務，背後就需要更多資料中心與更高電力供應支撐。

也因此，AI發展不只是軟體競爭，更牽涉半導體、記憶體、散熱、電力與網路等整體產業鏈。從台積電的先進製程，到SK海力士與三星的HBM，再到Google與Microsoft持續擴建資料中心，全球科技巨頭其實都在爭奪同一件事：算力。

所謂算力，簡單來說，就是AI處理資料與運算的能力。AI模型越大、功能越複雜，需要的算力就越高。這也是為何近年AI產業持續投入巨額資金建置硬體基礎設施。當AI逐漸成為日常工具，背後支撐它的晶片、記憶體與資料中心，也正成為全球科技競爭的新核心。

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當生成式AI、雲端運算與大型資料中心成為科技產業的新主戰場，「記憶體」也從過去相對低調的零組件，一躍成為決定運算效能的核心關鍵。從手機、筆電，到AI伺服器與雲端資料中心，背後其實都離不開兩大基礎技術，動態隨機存取記憶體（DRAM）與快閃記憶體（NAND Flash）。而在AI需求爆發後，又進一步催生出高頻寬記憶體（HBM）與企業級SSD（eSSD）等高階產品，重新改寫整個記憶體產業版圖。記者黃仁杰／專題報導

當生成式AI、雲端運算與大型資料中心成為科技產業的新主戰場，「記憶體」也從過去相對低調的零組件，一躍成為決定運算效能的核心關鍵。從手機、筆電，到AI伺服器與雲端資料中心，背後其實都離不開兩大基礎技術，動態隨機存取記憶體（DRAM）與快閃記憶體（NAND Flash）。而在AI需求爆發後，又進一步催生出高頻寬記憶體（HBM）與企業級SSD（eSSD）等高階產品，重新改寫整個記憶體產業版圖。

究竟DRAM、NAND Flash、DDR4、DDR5、HBM與eSSD彼此之間是什麼關係？誰能互相取代？又為何全球科技大廠如今瘋狂搶產能？《科技島》帶你一篇看懂。

[caption id="attachment_205429" align="aligncenter" width="1536"] AI 基礎建設投資持續擴大，記憶體晶片供需失衡情況恐比市場預期更久。（圖／AI提供）[/caption]

記憶體世界的兩大基石 DRAM與NAND Flash

如果把一台電腦或AI伺服器比喻成大腦，DRAM與NAND Flash扮演的角色完全不同。

DRAM（Dynamic Random Access Memory）負責「即時運算」。當CPU或GPU需要高速讀取資料時，DRAM能在極短時間內完成傳輸，因此被視為系統的短期記憶區。不過DRAM有一個致命特性，斷電後資料就會消失，而且必須持續進行刷新（Refresh），才能維持資料完整。

相對地，NAND Flash則像長期記憶區，即使斷電資料也不會消失，因此廣泛應用在SSD、隨身碟與手機儲存空間中。不過，它的寫入速度與延遲表現通常不如DRAM，因此無法直接取代系統記憶體。

簡單而言，DRAM負責「算得快」，NAND Flash負責「存得久」。這也決定了兩者幾乎不存在直接替代關係，而是形成互補結構，系統先透過DRAM高速運算，再將資料存入NAND。

DDR4退場、DDR5接棒 AI伺服器為何瘋狂搶貨？

在DRAM家族中，目前主流標準正從DDR4全面轉向Double Data Rate 5 SDRAM（DDR5）。

DDR4過去是PC與伺服器的主力規格，技術成熟、成本較低、供應鏈穩定，但隨著AI模型越來越大，DDR4在頻寬、容量與功耗表現上已逐漸接近瓶頸。

DDR5則大幅提升了頻寬與資料傳輸速度，同時降低功耗，更能支撐大型AI訓練與高密度資料運算，因此成為新世代伺服器的標準配置。

目前伺服器記憶體市場仍以DDR5為主，其市佔率已超過80%，預計今年底前將達到90%。然而，面對AI需求的無止境擴張，現有產能已難以應付。

三星電子與美光均公開警告，記憶體供應短缺的情況將持續數年，且預估2027年的缺貨情況將比2026年更為嚴重，這也促使各大廠加速轉向更高效能的新一代DDR6標準。

產能轉移也成為產業觀察重點。由於DDR5毛利明顯優於DDR4，三星、美光、以及SK海力士近年持續將先進製程產能轉往DDR5，使DDR4供應逐步收縮，帶動報價持續上揚。

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HBM與eSSD崛起 AI真正搶的是頻寬

如果DDR5是AI伺服器的主記憶體，那麼HBM就是AI晶片的「燃料系統」。

HBM透過3D堆疊技術，將多層DRAM垂直整合，再搭配矽中介層（Interposer）封裝，使其能提供遠高於DDR5的傳輸頻寬，同時降低功耗。

這也是為何輝達的AI GPU幾乎全面採用HBM。大型語言模型在訓練時，往往需要同時調動數十億甚至上兆個參數，如果記憶體頻寬不足，再強的GPU也可能出現「餵不飽」的瓶頸。

不過HBM也有明顯痛點，那就是成本極高、封裝複雜、產能極度有限。尤其HBM高度依賴先進封裝產能，例如台積電的先進封裝CoWoS製程，使供應鏈更容易出現瓶頸。

另一方面，在AI資料中心中，另一個同樣搶手的產品則是企業級SSD（eSSD）。

與一般消費型SSD相比，eSSD同樣建立在NAND Flash技術上，但具備更高耐寫性、更穩定的讀寫速度，以及更長時間連續運作能力，專門用於大型資料中心與雲端基礎建設。

它雖然無法取代DRAM或HBM進行即時運算，但能負責海量資料快取、模型存取與資料調度，因此成為AI時代不可或缺的後端儲存核心。

從DRAM到DDR5，再到HBM與eSSD，全球記憶體市場正在從「容量競爭」正式邁向「頻寬競爭」。AI帶來的，不只是新一波科技革命，更可能重塑未來10年的記憶體產業格局。

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鴻海日前在法人說明會上透露，旗下CPO（Co-Packaged Optics，共同封裝光學）交換機預計將於第三季正式量產，全年出貨規模上看萬台，明年出貨量更有望數倍成長。消息一出，再度讓「CPO」成為半導體與AI產業關注焦點。記者黃仁杰／綜合報導

鴻海日前在法人說明會上透露，旗下CPO（Co-Packaged Optics，共同封裝光學）交換機預計將於第三季正式量產，全年出貨規模上看萬台，明年出貨量更有望數倍成長。消息一出，再度讓「CPO」成為半導體與AI產業關注焦點。

[caption id="attachment_220062" align="aligncenter" width="1536"] 當AI運算規模持續擴大，CPO有機會成為未來AI資料中心的重要基礎技術。（圖／AI生成）[/caption]

事實上，不只鴻海，包括博通、Marvell Technology等國際晶片大廠，近年也持續投入高速交換晶片與光通訊技術。隨著AI資料中心對800G、1.6T高速網路需求快速升溫，CPO被視為下一代AI基礎建設的重要技術之一。

AI越來越強 資料傳輸速度成為考驗

過去AI產業競爭，外界多半聚焦GPU算力。不過隨著生成式AI快速發展，單一AI伺服器內動輒搭載數十甚至上百顆GPU，彼此之間需要即時交換大量資料，也讓資料傳輸速度逐漸成為影響整體效能的關鍵。

當傳輸速度進一步提升到每秒800G甚至1.6T等級後，傳統電訊號傳輸開始面臨功耗增加、熱能累積與訊號衰減等問題。因此，如何讓晶片彼此溝通得更快、更穩定，成為全球科技大廠下一步競爭焦點。

CPO是什麼？電訊與光訊的時代交替

所謂CPO，全名為Co-Packaged Optics，中文稱為共同封裝光學。簡單來說，它是一種結合先進封裝與光通訊的新技術，核心概念是將原本透過電訊號傳輸的資料，改由光訊號進行高速傳輸。

與傳統光模組不同，CPO會將光學元件直接與高速交換晶片整合在同一個封裝平台中，縮短訊號傳輸距離，同時降低延遲與功耗。

業界普遍認為，當AI運算規模持續擴大，CPO有機會成為未來AI資料中心的重要基礎技術。

不只是封裝 CPO將成跨領域整合新戰場

若再進一步拆解，CPO並不只是單純的封裝技術。CPO會整合光學引擎（Optical Engine）、雷射元件、矽光子模組以及高速交換晶片（Switch ASIC），讓資料不必再經過較長的電訊號路徑，而能直接透過光訊號高速傳輸。

CPO牽涉的技術領域包括光通訊、散熱設計、材料工程，以及高速訊號設計。隨著全球AI產業從算力競爭走向高速傳輸競爭，CPO也帶動人才需求轉變。

包括電機、光電、資工、通訊、材料，甚至機械相關科系，未來都可能在這條供應鏈中找到角色。從晶片設計、矽光子、封裝測試，到散熱與系統整合，CPO正逐漸成為AI時代最值得關注的新技術之一。

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隨著人工智慧（AI）快速發展，「HBM」成為近年半導體產業最熱門的關鍵字之一。從AI伺服器到高效能運算平台，幾乎都離不開這種高階記憶體。對多數人而言，記憶體只是電腦規格中的一項數字，但在AI時代，記憶體的角色正變得前所未有的重要。記者黃仁杰／綜合報導

隨著人工智慧（AI）快速發展，「HBM」成為近年半導體產業最熱門的關鍵字之一。從AI伺服器到高效能運算平台，幾乎都離不開這種高階記憶體。對多數人而言，記憶體只是電腦規格中的一項數字，但在AI時代，記憶體的角色正變得前所未有的重要。

[caption id="attachment_214559" align="aligncenter" width="1536"] 隨著人工智慧（AI）快速發展，「HBM」成為近年半導體產業最熱門的關鍵字之一。（圖／AI生成）[/caption]

HBM，全名為高頻寬記憶體（High Bandwidth Memory），與一般筆電或手機使用的記憶體最大不同，在於「傳輸速度」。傳統記憶體主要透過較窄的通道傳輸資料，而HBM則是將多層記憶體晶片垂直堆疊，並透過寬頻通道同時傳輸大量資料，大幅提升頻寬與效率。

這樣的設計，正好對應AI運算的需求。當前AI模型需要處理龐大的資料量，不只是計算能力強就夠，還必須能快速讀取與傳送資料。若把AI晶片比喻為大腦，記憶體就是負責供應資訊的管道，一旦速度跟不上，再強的晶片也無法發揮效能。

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目前AI晶片龍頭NVIDIA所推出的產品，幾乎全面搭配HBM記憶體；而記憶體供應則由SK海力士、三星電子與美光科技等大廠主導，形成新一輪產業競爭焦點。

不過，HBM並非沒有代價。由於採用3D堆疊與先進封裝技術，製造難度與成本遠高於傳統記憶體，也導致供應相對吃緊。這也是為何近年記憶體價格上升，進一步影響AI伺服器甚至筆電成本的原因之一。

隨著AI應用持續擴大，HBM需求仍將快速成長，甚至可能成為限制AI發展速度的關鍵資源。未來不只是晶片性能競爭，誰能掌握記憶體供應，也將影響整體產業版圖。

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人工智慧（AI）快速發展，帶動對高效能運算晶片的需求持續攀升。其中，最常被提及的就是GPU，但近年來，TPU也逐漸成為市場關注焦點。兩者同樣用於AI運算，卻有著截然不同的設計邏輯與應用場景。記者黃仁杰／綜合報導

人工智慧（AI）快速發展，帶動對高效能運算晶片的需求持續攀升。其中，最常被提及的就是GPU，但近年來，TPU也逐漸成為市場關注焦點。兩者同樣用於AI運算，卻有著截然不同的設計邏輯與應用場景。

[caption id="attachment_214285" align="aligncenter" width="1536"] 高效能運算晶片的需求持續攀升，GPU和TPU到底差在哪？一篇文帶你看懂。（圖／AI生成）[/caption]

GPU（圖形處理器）最初是為了處理影像與3D圖形而設計，具備大量平行運算能力，能同時處理多項任務。隨著AI模型需要大量矩陣運算，GPU因其高度彈性，被廣泛應用於機器學習與深度學習訓練，目前以NVIDIA為代表廠商，在AI晶片市場占據主導地位。

相較之下，TPU（Tensor Processing Unit）則是專為AI打造的專用晶片，由Google設計開發。TPU針對神經網路中的張量運算進行最佳化，能在特定AI任務中提供更高效率與更低能耗。換句話說，GPU像是「萬用工具」，而TPU則是「專業機器」，專門用來處理AI工作。

兩者最大的差異，在於「彈性」與「效率」的取捨。GPU能執行多種不同類型的運算任務，適合用於模型訓練與多元應用場景；TPU則針對特定AI模型優化，在推論與大規模運算中表現更佳，但應用範圍相對較窄。

也因此，目前多數AI開發仍以GPU為主，尤其在模型訓練階段。然而，在雲端服務與資料中心環境中，TPU正逐漸擴大使用規模，特別是在搜尋、語音辨識與推薦系統等固定任務中，能有效降低成本並提升效率。

業界觀察，未來AI晶片發展，並非單一技術取代另一方，而是依不同需求進行分工。GPU與TPU將各自扮演關鍵角色，共同支撐AI產業持續成長。

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固態電池被視為電動車下一世代關鍵技術，不僅具備更高能量密度與安全性，也被認為有機會改寫整體電池產業格局。然而，儘管各大廠持續投入研發，這項技術至今仍未真正進入大規模量產階段。業界普遍認為，問題並不在於「做不出來」，而是「做不出便宜的」。記者黃仁杰／台北報導

固態電池被視為電動車下一世代關鍵技術，不僅具備更高能量密度與安全性，也被認為有機會改寫整體電池產業格局。然而，儘管各大廠持續投入研發，這項技術至今仍未真正進入大規模量產階段。業界普遍認為，問題並不在於「做不出來」，而是「做不出便宜的」。

[caption id="attachment_213376" align="aligncenter" width="1536"] 固態電池至今仍未真正進入大規模量產階段。（圖／AI生成）[/caption]

目前，包括Toyota、寧德時代與比亞迪等企業，皆已具備固態或半固態電池的原型技術，甚至能在實驗室條件下達到理想性能。然而，當技術從實驗室走向量產，挑戰才真正開始浮現。

固態電池的核心在於以固態電解質取代傳統液態電解液，但這項改變同時帶來新的製程難題。首先，固態材料的離子導電性仍不如液態電解質穩定，在實際運作中容易出現效率下降的情況；其次，電極與電解質之間的接觸界面難以完全貼合，影響整體性能與壽命。

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更關鍵的是製造成本。固態電池需要更精密的材料控制與製程條件，包括高純度原料、特殊壓製技術與全新設備投資，使單位成本遠高於現有鋰電池體系。對車廠而言，即使性能更好，若價格無法壓低，仍難以大規模導入市場。

此外，良率問題也是量產的一大門檻。固態電池在製造過程中對環境與材料一致性要求極高，一旦出現微小缺陷，就可能影響整體電池性能，使生產成本進一步上升。

因此，當外界關注固態電池何時「全面取代」鋰電池時，產業更現實的問題是何時能把成本與良率降到可商業化的水準。這也是為何許多廠商選擇先發展「半固態電池」，作為過渡方案。

固態電池並非遙不可及，而是正處於從技術突破走向產業化的關鍵階段。未來能否真正落地，不只取決於材料創新，更仰賴製造技術與成本控制的同步突破。這也反映一項技術是否成功，不只是能不能做出來，而是能不能被市場接受。從實驗室到產線，真正的競爭才剛開始。

這篇文章 【科技小辭典】固態電池早就做出來！量產卡關真相曝光 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

電動車產業持續升溫，被視為下一世代關鍵技術的「固態電池」，近期再度成為市場焦點。包含寧德時代與比亞迪等電池大廠，皆加速布局相關技術，試圖在下一波電池革命中搶占先機。記者黃仁杰／台北報導

電動車產業持續升溫，被視為下一世代關鍵技術的「固態電池」，近期再度成為市場焦點。包含寧德時代與比亞迪等電池大廠，皆加速布局相關技術，試圖在下一波電池革命中搶占先機。

[caption id="attachment_213107" align="aligncenter" width="1536"] 「固態電池」被視為下一世代的關鍵技術。（圖／AI生成）[/caption]

目前主流電動車使用的是鋰離子電池，內部採用液態電解質來傳導電流，但這種設計存在安全與能量密度的限制。相較之下，固態電池改以固態電解質取代液體，不僅能降低起火風險，也有機會大幅提升續航力與充電效率，因此被視為「終極電池」解方。

傳統電池就像裝著液體的容器，一旦破裂就可能產生危險；而固態電池則改為固體結構，穩定性更高，也讓電池設計有更多空間進行升級改良。

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不過，理想與現實之間仍有落差。業界指出，固態電池目前最大的瓶頸，在於材料與製程難度。固態電解質必須同時具備高導電性與穩定性，但在實際應用中，離子傳輸效率仍不及液態電解質，加上界面接觸不良、成本過高等問題，使量產進度不如預期。

此外，生產設備與製造流程也需全面重建，意味著企業必須投入大量資本與時間，這也是固態電池遲遲未能大規模商用的原因之一。

儘管如此，產業仍持續推進。包括Toyota、Samsung SDI等國際大廠，皆已提出量產時程，部分企業預計在2027至2030年間導入市場。中國廠商方面，寧德時代也持續強化半固態電池技術，作為過渡方案。固態電池短期內仍難全面取代現有鋰電池，但隨著技術逐步成熟，未來在高階電動車或特定應用場景中，仍具備相當大的發展潛力。

固態電池不只是材料科學的突破，更牽動電動車、能源轉型與產業競爭格局，當下一次電池技術真正實現躍進時，改變的將不只是車子，整個產業鏈將會進入下一個里程碑。

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放在核能廠貯存場附近的水，是否真的有輻射、不能飲用？記者孫敬／整理報導

近日，民進黨前台北市黨部副執行長陳聖文與國民黨發言人楊智伃之間發生「喝自製核廢水」爭議事件，陳聖文將放在蘭嶼核廢料貯存場一個晚上的瓶裝水帶回台灣，並在國民黨中央黨部當場質問楊智伃是否敢喝，楊智伃接過後大方飲用，陳聖文卻大罵民眾不想喝，並要求媒體不要給楊智伃鏡頭。這起事件讓人產生一個疑問，放在核能廠、核廢料貯存場附近的水，是否真的有輻射？

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[caption id="attachment_189169" align="aligncenter" width="2816"] 放在核廢料貯存場，未開封的飲用水是可以喝的。（圖／AI生成）[/caption]

核電廠、核廢料存放廠內的飲用水可以喝嗎？答案是可以

「核電廠內存放的瓶裝水會不會有輻射，當下是會接收一點劑量，但馬上就穿透過去了。」在台灣不願具名；現服務於台灣核能相關政府部門內的核能專家（下簡稱A）受訪時，針對陳聖文及楊智伃事件回應，由於水裡面沒有機質（如人體的細胞），所以不會有核輻射影響的問題，在未打開包裝的前提下，在核電廠、核廢料貯存場內即使擺放一年的瓶裝水仍可飲用。

為進一步了解核電廠運作是否會影響當地環境，《科技島》進一步以核廢水排放為例詢問，A回應台灣用於核電廠降溫的水經過雜質過濾後就排放到大海。

「核電廠冷卻水內為什麼會有微量的輻射，是因為金屬核分裂所產生，因為機器設備長期受輻射照射的關係，微量的輻射會溶入冷卻水，但都是在環境背景值的變動範圍內。」A補充環境背景值的意思，就是機器設備檢測不出來的數值，另外台灣自有的海水淡化廠多設在離島，所以幾乎不會有誤食，或是將海水拿來運用到日常生活的問題。

[caption id="attachment_189170" align="aligncenter" width="1440"] 左起：國民黨發言人楊智伃、立法委員徐巧芯、桃園市議會議員凌濤，一起飲用陳聖文從蘭嶼核廢料貯存場帶回來台灣的瓶裝水。（圖／楊智伃）[/caption]

從台灣到國際，核廢水處理的科學與法規

根據核能安全委員會釋出的資料得知，核電廠廢水會先經過放射性物質過濾與離子交換樹脂處理，去除大部分的放射性核種，最後儲存在特定水槽中。在排放前，會再次確認廢水中的放射性活度是否符合國際標準，如氚（Tritium）的濃度。

從台灣《放射性物料管理法》及其相關子法規，核電廠排放的液體放射性廢棄物必須符合「游離輻射防護安全標準」，且每年對公眾造成之有效劑量不得超過30微西弗/年/機組（可參考台電核三廠112年放射性物質排放年報）。

國際上，我們以福島核電廠的高階核廢水為例，日本採用「多核種去除設備」（ALPS）系統，能夠過濾掉包括銫-137、鍶-90等62種放射性核種。英國普利茅斯大學海洋科學家史密斯（Jim Smith）曾向Science Media Centre表示：「福島核廢水的放射性物質，在經過處理後，排放入海的核廢水對人體與環境的影響微乎其微。」此說法與清華大學原子科學院院長葉宗洸的觀點一致，他曾於媒體受訪時指出：「自然界本來就有氚，含氚廢水經稀釋後排放，再經由洋流回到台灣，測量到的僅是海水中的背景值。」

[caption id="attachment_189172" align="aligncenter" width="540"] 英國普利茅斯大學海洋科學家吉姆．史密斯（Jim Smith）。（圖／普利茅斯大學）[/caption]

核電廠周圍的輻射微西弗比例，跟市區並沒有相差很多

在了解核電廠、核廢料儲存廠的核輻射劑量後，我們再次向擁有監測台灣全島核輻射經驗的A，請教兩種類型的廠房跟台灣市區內的核輻射比例時，A以雙北地區、基隆市區所有共17個監測站（台北2座：陽明山、台北站；新北14座：澳底、貢寮、雙溪、石門、金山、萬里、石崩山、茂林、三芝、大鵬、大坪、磺潭、新店，以及基隆1座）為例，輻射監測的數據非常接近我們生活的市區，甚至還有更低的情形。這些監測的數據約每5分鐘就會更新一次，以核電廠周圍輻射的做對比，與我們日常生活受到的比例相去不大。

總結來說，核廢水排放、核電廠及核廢料儲存廠，幾乎跟我們日常生活周遭所受到的輻射比率相去不大。陳聖文與楊智伃之間的「喝水」爭議，雖然引發了公眾對核輻射汙染的關注，但事實上，蘭嶼核廢料貯存場的瓶裝水，只要未直接接觸核廢料，便與一般飲用水無異。

[caption id="attachment_189173" align="aligncenter" width="1049"] 每5分鐘就會即時更新全臺灣縣市地區的輻射劑量。（圖／核能安全委員會輻射偵測中心）[/caption]

這篇文章 【科技小辭典】核廢水能不能喝？核專家從廢水處理、輻射監測數據給出答案 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

距離8/23（六）核三重啟公投倒數8天，這次我們將進一步探討核能發電的技術原理、最終處置場、核電發電成本及核電未來發展的新解方；小型模組化反應爐（SMR）的適用的可能性。記者孫敬／整理報導

距離8/23（六）核三重啟公投倒數8天，核三延役公投的發表會也已經完成三場，在上次我們討論到台日核電廠差異、核電廠壽命、核廢料存放三大關鍵議題，這次我們將進一步探討核能發電的技術原理、最終處置場、核電發電成本及核電未來發展的新解方；小型模組化反應爐（SMR）適用的可能性。

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[caption id="attachment_141225" align="aligncenter" width="1200"] 核電的未來走向，以及現有的發展其實已經有一定的成熟度。（圖／科技島圖庫）[/caption]

核電廠如何發電？高能量、零核爆風險的運作機制

談到核能發電的核心技術，基於鈾燃料中鈾-235原子核的核分裂反應。當鈾-235原子核受到中子撞擊後，會裂變成較小的原子核，同時釋放出巨大的熱能並產生更多中子，進而引發連鎖反應。在核電廠內部，這種反應受到嚴格控制，所產生的熱能會被用來加熱水，產生高壓蒸汽，這些蒸汽再推動渦輪發電機轉動，最終產生電力。

在核電廠所使用的核燃料中，鈾-235的濃度約為3%至4%，這遠低於核武器所需的90%以上濃縮鈾，從根本上排除了核爆的可能性。為了確保核反應過程的受控與穩定，核電廠設計有多重安全系統，例如控制棒會自動插入反應爐心，吸收多餘的中子以精準控制核分裂速率；此外，冷卻系統則持續對反應爐心進行冷卻，台灣的核電廠甚至在第二代核電廠設計中，便增加了如生水池這類利用重力冷卻的被動式安全設計。

用過燃料棒是「廢料」還是「未來燃料」？從第四代反應爐看全球趨勢

台灣的核能燃料供應完全依賴進口，主要來自美國等政治與經濟關係穩定的盟國，這保障了台灣長期的燃料安全。目前，台灣三座核電廠的總裝置容量約佔全國電力供應的 11%至15%，每年數十噸的鈾燃料，以約四公尺長的燃料棒形式在核電廠內使用，其結構設計安全且體積小巧，能在有限空間內發揮巨大能量。

目前，全球僅芬蘭有一座最終處置場接近正式啟用（預計2025年），但尚未全面商轉。然而，其他主要核電大國，如美國、英國、法國、日本、韓國等，至今都尚未建成最終處置場。這主要是因為許多國家選擇暫時採取乾式貯存，而非立即最終處置，主要考量是避免浪費用過核燃料棒中高達95%尚未被利用的鈾元素。這些未利用的鈾元素被視為未來的潛在燃料資源，等待第四代核反應爐等新技術的發展，以實現再處理與再利用。台灣曾嘗試將用過核燃料送往法國進行再處理，但受政治因素影響而未能實現。

用過的核燃料棒中仍含有大量未反應完的鈾元素（高達95%）。第四代核反應爐，特別是熔鹽式反應器（MSR），能夠將這些用過核燃料作為新燃料進行再處理與再利用，這將大幅減少核廢料的體積和長期危害。此外，核轉化技術（Nuclear Transmutation）也在發展中，能將長半衰期核種轉化為短半衰期甚至無放射性的核種，從根本上解決核廢料問題。因此，許多國家選擇乾式貯存，而非立即進行最終處置，正是為了保留這些未來潛在的燃料資源。

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能源自主與國安韌性，SMR小型核電廠成未來解方

核能發電成本約每度新台幣 1.5元，遠低於台電現行售價，也遠低於再生能源（風電每度6點多元，光電每度4.8元）。據估算，重啟核三廠兩部機組的成本約150億至300億新台幣，每年可帶來300億至600億新台幣的收益，投資報酬率高達200%。若將核一、核二、核三三座電廠全部重啟，總成本約為950億新台幣，但每年可為台電賺取 1600億新台幣，遠超政府每年撥補台電的1000億新台幣虧損。

核能發電因其燃料存量安全係數高（18至36個月），遠優於天然氣（7至11天），有助於提升台灣的能源自主性與國安韌性。有專家指出，台灣的能源政策因過度偏向火力發電，導致「火電家園」現象，夜間甚至需依賴中部燃煤電廠發電供應南部電力。

SMR被視為下一代核能技術，具備被動式安全設計，且佔地面積更小。SMRs不僅適用於偏遠地區，更能為半導體等高耗電產業提供獨立、穩定的無碳電力，有助於其產品在國際市場上降低碳足跡。儘管中國大陸和俄羅斯已有SMR在運轉，但台灣預計將於2030年後向美國採購此技術，以確保核能燃料供應鏈的穩定性。未來SMR有潛力協助台灣實現核能發電佔比達到30%。

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為什麼我們需要了解核電，很大一部分是台電持續的虧損。今年6月，台電副總經理蔡志孟沉重表示，2024年台電虧損已達411億元，2025年上半年擴大虧損285億元，總累計虧損來到4518億元記者孫敬／整理報導

為了在8/23（六）核三重啟公投前，讓台灣民眾更了解核能發電的優缺點，7日由清大原子科學院長葉宗洸擔任正方、台電董事長曾文生擔任反方的「核三延役公投 第1場意見發表會」，分別就核電廠設置、核廢料儲存、福島核電廠事件等多個面向，分析台灣重啟核電廠的安全性，現已在多個如YouTube、Threads等社群掀起討論潮。

至於為什麼我們需要了解核電，很大一部分是台電持續的虧損。今年6月，台電副總經理蔡志孟沉重表示，2024年台電虧損已達411億元，2025年上半年擴大虧損285億元，總累計虧損來到4518億元。在立法院1000億元新台幣補助遭刪後，媒體曾報導今年10月電價恐再漲5%。對於台灣能源現況，重新認識核電的優缺點勢必是不可擋的趨勢。

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[caption id="attachment_187407" align="aligncenter" width="1920"] 7日由中視轉播的「核三延役公投 第1場意見發表會」。（圖／台灣民眾黨）[/caption]

關鍵點一：福島核災不會出現在台灣，台灣跟日本的核電廠有何差異？

就在葉宗洸教授結束和曾文生意見發表會的同一天，傍晚約10點便登上知名遊戲實況主「丁特」的直播間，與網友續談核電安全議題。以台灣鄰居日本；曾發生的芮氏規模9.0（約6.5級震度）的311大地震，導致福島核電廠爆炸為例，葉宗洸提到當年福島核電廠真正出事的根本原因，其實並不在「地震」本身，而是地震引起的12公尺海嘯淹沒了福島核電廠地下室的「緊急柴油發電機」，使得爐芯無法冷卻進而發生氫氣爆炸。要知道全世界多數核電廠的供電，主要依靠核電廠本身以外的外部供電，如此設計是避免核電廠停電導致所有機組停擺，所以才會建置額外的發電手段。

葉宗洸提到，台灣核三廠耐震能力高達0.72g（G為重力加速度），遠高於台北101的0.3g和翡翠水庫的0.4g，即便發生1.384G（約15級地震，能使全台建築倒塌）的超強地震，核三廠仍能安全停機，且其圍阻體不會受損。相較之下，即使是921大地震震央的0.9g，葉宗洸強調核三廠也不會有安全問題，甚至「連硬幣寬度的裂縫都不會出現」。這是因為核電廠建造於堅固的岩盤上，且斷層並未穿越核島區。

再深入探討地震引發的海嘯議題，葉宗洸指出當311地震發生時，福島核電廠的5公尺防海嘯牆被12公尺的海嘯淹沒，而台灣核電廠設計記取教訓，不僅將核一、核二廠建於海拔11.4公尺和12公尺處，抗海嘯高度可達17公尺，高於預估的最高海嘯波高3公尺；核三廠海拔15公尺，防海嘯高度達19公尺，也遠超預估的最高海嘯波高10公尺。此外，台灣海域斷層與海岸線呈垂直走向，海嘯能量會向南北兩側分散，提供了天然的防護優勢。

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關鍵點二：核電廠40年壽命迷思破解！並不是年限到了而是因為「反托拉斯法」

許多人可能曾在媒體或社群聽過，核電廠只有40年執照的使用年限說法，葉宗洸引述會有這樣的限制在於美國「反托拉斯法」，意在避免核電因其低成本而形成市場壟斷，不過只要經過必要的安全評估、系統測試並更換或修復組件，核電廠執照可以延續20年，甚至美國已有機組延役至60或80年以上。核電廠的混凝土結構設計壽命通常以百年為基碼要求，且內部組件可根據使用壽命進行更換或維修。

至於少數人可能會聽過的「反應器壓力槽的脆化」，葉宗洸直指會有這樣的原因，主要發生在壓水反應爐（如核三），沸水式反應（如核一、核二）則幾乎未曾發生。核三廠的壓力槽在40年運轉後經採樣分析，並未發現嚴重脆化，核三廠獨有的蒸汽產生器，其管塞率（熱交換管堵塞率）遠低於國際規定的10%標準（核三僅約2.x%），這表示即便延役，也無需更換該昂貴組件。

關鍵點三：核廢料存放很佔空間？僅需「一個好市多賣場大小」就足夠

在現行的核廢料儲存法中，分為濕式貯存（燃料池）及乾式貯存兩種。

濕式貯存，乃是將用過核燃料棒從反應爐移出後的第一個階段，燃料棒會被完全浸沒在數公尺深的水中，以冷卻燃料棒維持適當溫度，亦能防止放射性物質外洩，過程通常需要數年到數十年，目的是讓燃料的放射性自然衰減並冷卻。葉宗洸回應這一般約需5到8年的時間，台灣目前核二廠及核三廠的用過核燃料仍使用此方法。

乾式貯存，則是當燃料棒的熱量和輻射劑量降低到安全數值後，會被移轉到乾式貯存系統。在多層屏障設計中，燃料棒會先被密封在不鏽鋼鋼筒內，內部充入惰性氣體以防腐蝕。接著，這些鋼筒會被放入厚重的混凝土護箱中，利用混凝土和鋼筋混凝土結構形成堅固的外殼來阻絕輻射。乾式貯存的散熱機制，主要利用自然空氣對流來散熱，確保數十年甚至上百年的安全儲存。

目前台灣核一廠已進入乾式貯存第二階段，但曾受新北市政府卡關使用執照，去年才核發；核三廠也已經規劃室內乾貯設施。最具安全性的深地質最終處置場，至今仍未開始動工，主要受「高放射性廢棄物選址暨處置條例」尚未立法完成。全球目前僅芬蘭擁有最終處置場（地下400公尺），但尚未正式啟用，對此葉宗洸以美國為例，全國所有核電廠產生的用過核燃料，僅需一個好市多賣場大小的面積即可集中儲存，台灣核電廠的乾貯容量足夠容納數十年運轉產生的核廢料，且可按需求增加。

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