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目前顯示的是 8月 3, 2025的文章

台灣必須正視的核廢料與核安危機

台灣面臨日益嚴重的核廢料儲存與最終處置難題,相關核安全(核安)風險與社會爭議正加劇,這已不僅僅是能源政策問題,更是全體社會必須共同承擔的環境與世代責任。 高階核廢難題與管理真相 台灣至今已累積超過1萬9千束高放射性廢棄物(用過核燃料棒),以及21萬桶低放射性廢棄物。然而,無論高階或低階核廢料,台灣都尚未有任何最終處置場——這些廢棄物大多只能暫存於島內核電廠或蘭嶼、核能研究所。不僅如此,高階核廢料相關立法尚未完備,處置場址連評估都還未正式啟動,選址所需的居民同意門檻,令低階核廢場幾乎無法定案。台電規劃的「用過核子燃料最終處置場」要等到2055年才可望啟用,如今距離仍遙遙無期。 老舊核電與核安風險 台灣核電廠設於地震活動斷層、海嘯威脅區,更加人口稠密,根據國際權威評估,屬於地球上最危險的核電廠之一。近年來核電廠多起異常事件、設備老化與延役爭議頻傳,核一、核二、核三廠運轉期限屆滿陸續除役,但剩餘燃料池空間捉襟見肘,乾式貯存設施又因地方政府與居民反對遲遲未能全面啟用。根據專家與團體直言:台灣核災風險極高,一旦意外發生,損害難以承受。 再處理與國際環境警戒 台電曾將用過核燃料委託國外再處理,卻無法消弭根本問題——處理後產生的高階核廢,最終還是要運回台灣,且需地質穩定的設施深埋「萬年」以上。此外,核廢跨國運輸本身蘊含意外、恐怖攻擊、核武擴散等更進階的安全風險,國際上多已棄用此高成本手法。 世代責任與政策呼籲 •隨著核三廠2號機進入除役,台灣邁向「非核家園」雖是重要里程碑,但核廢困局、核安風險、高齡核設施管理等問題卻未曾真正有解。 •不論是主張延役或是推動新式核能,均必須面對核廢淨空、最終處置機制、資訊公開透明與社會溝通等基本責任。 台灣社會應正視核能與核廢料帶來的風險與世代累積的成本,在討論任何有關核能的未來政策前,必須要求相關單位提出清楚、具體且具可行性的核廢管理與安全承諾。否則,任何繼續產出核廢或延役核電的決策,都是冒著環境、公共安全與世代正義的極高風險。 每一座核電廠的啟閉,每一桶核廢的產生與封存,都是對島嶼土地與我們子孫的承諾與責任。台灣沒有承受一次核災的本錢——讓我們一起正視核廢困局,守護家園安全。

人工智慧發現5種新材料用於更好的電池

新澤西理工學院的研究人員利用人工智慧發現了五種新的多孔材料,這些材料可能作為鋰離子電池的替代品,從而徹底改變電池技術。 這項突破涉及使用豐富元素如鎂、鈣、鋁和鋅的多價離子電池,由於其離子攜帶兩個或三個正電荷而非一個,因此可能比傳統鋰離子電池儲存更多能量。 Dibakar Datta教授的團隊開發了一種雙重AI方法,結合晶體擴散變分自編碼器(CDVAE)和大型語言模型來快速探索數千種晶體結構,這在傳統實驗室實驗中是不可能實現的。 AI系統識別出五種新的多孔過渡金屬氧化物結構,具有大而開放的通道,非常適合快速安全地移動體積較大的多價離子,解決了容納更大、帶更多電荷離子的關鍵挑戰。 該團隊使用量子力學模擬驗證了他們由AI生成的材料,並計劃與實驗室合作合成和測試這些材料,以開發商業可行的電池。

如果 Nvidia 限制 GPU 使用權限,Anthropic 面臨失去多少市場份額的風險

如果 Nvidia 限制 GPU 使用權限,Anthropic 將面臨極高的市場份額流失風險,原因如下: •Nvidia 近乎壟斷 AI GPU 市場:Nvidia 目前掌控全球數據中心 GPU 市場高達 90% 以上份額,這些高階 AI 晶片幾乎是大型語言模型(如 Claude、GPT 系列)訓練不可或缺的資源。Anthropic 目前極度依賴 Nvidia 提供的最先進 GPU 來訓練和部署其 AI 模型,切換至其他供應商不僅成本高昂,且軟體適配困難度極高。 •計算資源為關鍵戰略瓶頸:Anthropic 直接指出,對算力(特別是 Nvidia GPU)的限制將直接影響公司維持領先技術能力,甚至讓 AI 模型訓練成本比有先進晶片的對手高達 10 倍。因此如果 Nvidia 限制 Anthropic 使用 GPU,Anthropic 將在短期內無法取得訓練大模型所需的有效算力與速度。 •無法快速轉向替代方案:雖然 Amazon、Google、AMD 等持續發展自家 AI 晶片,但目前市場證據顯示,即使包含雲端「TPU」或 AMD 晶片,美系雲端服務商僅能分食非常有限的推論任務,在語言模型訓練這一塊「Nvidia 幾乎壟斷」。 •直接損失競爭力與市場份額:如果 Nvidia 施加限制,Anthropic 可能直接喪失訓練下一代模型、維護雲端服務穩定運作甚至市場競標能力。尤其面對競爭對手(如 OpenAI、Google 等)仍能取得 Nvidia GPU 時,其風險體現在市佔迅速縮水,甚至影響企業生存。