煤炭资源仍持续紧张 短期内煤价继续走高

他相信，這個市場一年有望成長最多25%。

他有幾個充電小訣竅，第一個可能會讓你看了就想關掉這篇文章。這位車主在 F-150 Lightning 論壇發文表示，經過快要 15 萬公里的使用，他車上的鋰電池健康度竟然還有  97%，表現遠遠優於車廠設定的保固年限。

雖然他的車輛是福特 F-150 Lightning，不過這種維持電池健康度的訣竅，大致上對各家電動車都通用，如果你是電動車主，也可以參考這個保養之道，來維持電池壽命。隨著電動車增加，令人擔憂的電池壽命問題也開始獲得更多實測，結果出乎意料的好，福特 F-150 Lightning 車主的成績應該能進一步減少疑慮。和多數美國人（特別是皮卡車主）一樣，他擁有自己的車庫，並安裝了福特原廠提供的家用充電器，功率為 15.9 kW，這是他最主要的充電方式。過去 21 個月內，他估算在家充電約 600 多次，原本他都將充電上限設定在 90%，但最近幾個月配合他的行駛範圍，他將上限改為 70%，如此一來他經常會在電量低於 10% 的時候開回家，真是電力精算師。googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 2022 年 5 月，福特才交付第一批純電皮卡車 F-150 Lightning，很難想像短短將近兩年的時間，已經有車主累積里程來到 9.3 萬英里（約 14.8 萬公里），平均每月里程超過 7 千公里，如此高強度的使用，不僅考驗車輛品質，也讓人好奇他的電池壽命。

這位老兄的精算功力不僅在家發揮，他的手機上裝載了所有充電服務 App，每當有空檔他就會檢查附近有沒有免費或特價充電可以蹭，他最驕傲的一趟行程是用 0.5 美元電費，就跑了 312 公里雖然他的車輛是福特 F-150 Lightning，不過這種維持電池健康度的訣竅，大致上對各家電動車都通用，如果你是電動車主，也可以參考這個保養之道，來維持電池壽命。電價審議委員會今（22 日）召開，相較於過往兩年以工業、民生大戶調漲為主，此次將朝向全面調整，調整幅度工商大用戶在 15%，住宅與小商家在 10% 以內。

因此這三年來的電價漲幅，約使製造業的生產成本上升0.9%左右。而能源署更應仿效歐洲各國的做法，強化能源查核效力，要求大用戶強制導入回收期在三年以內的節電措施，藉此一方面提升能源效率，一方面亦可減緩用戶的電費負擔。此次電價調整的背景因素，主要是近兩年因俄羅斯入侵烏克蘭事件，燃料成本大漲，導致台電累積虧損 3800 億元以上。2022年台灣民生電價全球第 5 低，330 度以下民生用電已經 16 年未調整，環團指出，以每月用電 330 度的家戶為例，若電價調升 5%，每月增加的電費金額約為新台幣 30 元，對一般家戶影響較少，但對於弱勢家庭、租屋族的經濟衝擊仍須有完整配套，更需要監控對於物價的影響。

事實上，十年前核電占比仍達 16% 時，平均電價甚至比此次電價調整後更高，顯見高核電占比不代表低電價，兩者並無因果關係。依據民調，人民接受電價調升的最主要原因是為了「改善空氣品質」與「降低台灣碳排放」，而非避免台電虧損。

這兩年台電售電成本增加，主因為火力發電的燃料成本飆升。註：聲明團體包括主婦聯盟環境保護基金會、台灣環境規劃協會、綠色公民行動聯盟、環境權保障基金會、地球公民基金會、台灣氣候行動網絡研究中心、台南新芽協會、荒野保護協會、野薑花公民協會、媽媽氣候行動聯盟、主婦聯盟環境保護基金會台中分會、小民參政歐巴桑聯盟（首圖來源：shutterstock）。而 2023 年再生能源購電占台電總支出不到 10%，因此發展再生能源也並非漲價的原因。環團認為，部分人士屢屢將此次電價調漲的根本理由，錯誤導向非核家園、綠電發展，不但混淆視聽，更阻礙公共政策的良性討論。

呼籲企業大戶應認真回頭檢視並提升其節電率，切莫糾結電價，才有助台灣產業邁向淨零轉型。環團指出，根據分析，電費支出占整體製造業營業支出的比例約在2.1％左右，而六大耗能產業（水泥業、電子業、紡織業、造紙業、化工業、基本金屬製造業）以及塑膠製品業占比較高，約 3%-3.6％。針對租屋族，除搭配台電用電查詢專區及修正內政部定型化契約中的電價規範外，亦可結合家電汰換專案，提供房東改善設備的誘因，降低租屋族負擔。環團聯合聲明指出，對於弱勢家庭、租屋族的經濟衝擊仍須有完整配套，更需要監控對於物價的影響。

googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 環團（註）指出，電價調整是為了反映用電的真實外部成本、移除對化石燃料的不當補貼，並負起台灣應盡的氣候與減碳責任。若能將節電率提升至全台平均的 2％，應可大幅抵銷電價調漲對生產成本的衝擊。

針對部分工商大戶就大力反彈指稱漲將對生產成本造成衝擊，導致企業出走。針對能源弱勢的家庭、收容機構，各縣市政府應掌握名單，系統性檢視其用電需求與電費暴漲的原因，設計根本性的解方，而非僅是每年 1000 戶的輔導方案。

依據國際能源總署估算，台灣化石燃料補貼於 2022 年時大幅增加至近 100 億美元，為 2021 年的五倍，達到歷史新高，其中電力方面的補貼更達到 80 億美元以上。因此政府也應同步提出刪除化石燃料補貼的具體作為，讓能源的真實成本回復合理，更達到減碳的效果。環團籲政府必須要搭配其他配套措施，包括因應預期心態哄抬物價的監控，加強推廣節電政策，並拉高電價級距，透過制度性作法減少對弱勢族群的影響隨著大型語言模型的規模越來越大，若對所有模型參數進行訓練，成本勢必非常高昂，研究人員設法減少記憶體使用量，於是 GaLore 這套方法獲得高度期待。GaLore: Advancing Large Model Training on Consumer-grade Hardware（首圖來源：pixabay）延伸閱讀：高階顯卡也能訓練模型，AI 研究人員提出「GaLore」減少記憶體用量。GaLore 不久後將會納入 BitsandBytes 程式庫，BitsandBytes 則是 CUDA 自定義函數的輕量級封裝。

Hugging Face 近日部落格文章展示 Galore 整合 Transformers 程式庫的完整運作範例，用在 imdb 資料組預訓練 Mistral-7B 模型。與 BF16 基準相比，8 位元的 GaLore 進一步減少優化器記憶體多達 82.5%，總訓練記憶體則減少 63.3%。

研究人員日前提出一種新的模型訓練策略 GaLore（Gradient Low-Rank Projection），在大型語言模型高效訓練方面向前邁出重要的一步，尤其可用消費級硬體，例如家用電腦的高階顯卡訓練數十億參數的模型，減少優化器狀態下的記憶體占用，為無法取得高階運算資源的研究人員開拓新視野。日前發表的《GaLore: Memory-Efficient LLM Training by Gradient Low-Rank Projection》論文顯示，GaLore 在優化器狀態下將記憶體使用量減少多達 65.5%，同時在 LLaMA 1B 和 7B 架構下使用最多 19.7B token 的 C4 資料組進行預訓練，依然保持良好性能，及在 GLUE 任務上微調 RoBERTa 的效率和性能。

googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); GaLore 被提出後，目前開始與 Hugging Face 平台的 Transformers 程式庫整合，以升級大型語言模型訓練功效。透過 GaLore 還能透過家用電腦的高階顯示卡（例如 NVIDIA RTX 4090）訓練大型語言模型，研究人員已證明在具有 24GB 記憶體的 GPU 預訓練 70 億參數模型是可行的

Hugging Face 近日部落格文章展示 Galore 整合 Transformers 程式庫的完整運作範例，用在 imdb 資料組預訓練 Mistral-7B 模型。與 BF16 基準相比，8 位元的 GaLore 進一步減少優化器記憶體多達 82.5%，總訓練記憶體則減少 63.3%。隨著大型語言模型的規模越來越大，若對所有模型參數進行訓練，成本勢必非常高昂，研究人員設法減少記憶體使用量，於是 GaLore 這套方法獲得高度期待。研究人員日前提出一種新的模型訓練策略 GaLore（Gradient Low-Rank Projection），在大型語言模型高效訓練方面向前邁出重要的一步，尤其可用消費級硬體，例如家用電腦的高階顯卡訓練數十億參數的模型，減少優化器狀態下的記憶體占用，為無法取得高階運算資源的研究人員開拓新視野。

googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); GaLore 被提出後，目前開始與 Hugging Face 平台的 Transformers 程式庫整合，以升級大型語言模型訓練功效。日前發表的《GaLore: Memory-Efficient LLM Training by Gradient Low-Rank Projection》論文顯示，GaLore 在優化器狀態下將記憶體使用量減少多達 65.5%，同時在 LLaMA 1B 和 7B 架構下使用最多 19.7B token 的 C4 資料組進行預訓練，依然保持良好性能，及在 GLUE 任務上微調 RoBERTa 的效率和性能。

透過 GaLore 還能透過家用電腦的高階顯示卡（例如 NVIDIA RTX 4090）訓練大型語言模型，研究人員已證明在具有 24GB 記憶體的 GPU 預訓練 70 億參數模型是可行的。GaLore 不久後將會納入 BitsandBytes 程式庫，BitsandBytes 則是 CUDA 自定義函數的輕量級封裝。

GaLore: Advancing Large Model Training on Consumer-grade Hardware（首圖來源：pixabay）延伸閱讀：高階顯卡也能訓練模型，AI 研究人員提出「GaLore」減少記憶體用量Kindig從2021年8月就開始一路看好輝達。

首圖來源：shutterstock）延伸閱讀：輝達大談 AI 推論，AMD 摔、專家憂 MI300 恐成路人甲。Sur表示，NIM為事先訓練好的模型（例如電腦視覺、語音辨識、機器人等），於包裝、優化後交給企業客戶安裝執行。主動型科技基金I/O Fund首席科技分析師Beth Kindig預測，輝達搭上AI順風車，2030年市值上看10兆美元、主要是拜經營AI軟體之賜，超越蘋果（Apple Inc.）。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載。

她相信，半導體業者將身兼「AI軟體商」。輝達（Nvidia Corp.）除了販售 AI 晶片還同時經營 AI 軟體，估值「低到詭異」，持續獲得分析師喊進，市值有望上探 10 兆美元。

資安是另一個她相信將因駭客盛行而變得昂貴的領域。至於雲端類股，Kindig認為有50%的業者會在10年內消失。

目前輝達、蘋果的市值分別為2.23兆美元、2.72兆美元。輝達計劃部署數百個不同模型，有望帶動軟體業務大幅成長。