【中國發電裝機容量首次突破40億千瓦】中國國家能源局25日發布的數據顯示，截至2026年5月底，中國 #發電裝機# 容量達到40.1億千瓦，超過 #美國、##歐盟、##印度、##日本、##俄羅斯# 發電裝機總和。 #科技中國#

【截至6月底中國全國累計發電裝機容量同比增長10.8%】據國家能源局消息，截至6月底，中國全國累計發電裝機容量達到40.4億千瓦，同比增長10.8%。其中，太陽能發電裝機容量12.7億千瓦，風電裝機容量6.8億千瓦，中國能源綠色低碳轉型進一步加快。

【青海中控德令哈50MW塔式光熱電站四年累計實際發電量達5.82億千瓦時】青海中控德令哈50MW塔式光熱電站是中國第一座大規模商業化運營的太陽能熱發電站，總裝機容量50兆瓦，數據顯示，該電站四年累計實際發電量達5.82億千瓦時，持續驗證了塔式熔鹽儲能光熱技術的可靠性。

【世界最大衝擊式水電機組轉子成功吊裝】8月11日，世界最大衝擊式水電機組在大唐扎拉水電站順利完成轉子吊裝。這標誌著中國超高水頭、大容量衝擊式水電裝備關鍵技術躋身世界領先行列。本次吊裝的轉子重達840噸，相當於560輛家用小轎車的總重，是發電機組實現能量轉換的“動力心臟”。

【中國單機容量最大抽水蓄能電站全面投產】三峽集團消息，6月25日，隨著最後一台機組順利完成15天考核試運行，總裝機容量170萬千瓦的浙江天台抽水蓄能電站全面投產發電。作為世界額定水頭最高、中國國內單機容量最大的抽水蓄能電站，天台抽水蓄能電站額定水頭724米，安裝4台42.5萬千瓦的可逆式水輪發電機組。電站全面建成後，將主要承擔浙江電網的調峰、填谷、調頻、調相、儲能及緊急事故備用等任務，預計每年可提供約17億千瓦時的清潔電能，可滿足約160萬人一年的生活用電需求，相當於每年節約標準煤約52萬噸，減少二氧化碳排放約104萬噸。

【中國國內首個550兆瓦F級燃機項目全容量投產發電】30日，重慶華電潼南一期2號機組順利完成168小時滿負荷試運行，圓滿實現全容量投產發電。至此，中國國內首座配套兩台550兆瓦F級容量最大、效率最高的重型燃氣機組全部建成投用。該項目總裝機容量達1100.24兆瓦，聯合循環效率達到61.66%，雙機滿負荷運行時每年可提供清潔電量21億千瓦時，節約標準煤20萬噸，減少二氧化碳排放86萬噸。

【山東海陽核電二期工程大型模塊全部吊裝完】29日，重達419噸的山東海陽核電站4號機組核島非能動安全殼冷卻水箱順利吊裝就位，標誌著海陽核電二期工程大型模塊全部吊裝完成。建設中的海陽核電3、4號機組採用自主設計的國產化技術，2027年全面投運後，一、二期工程全部4台機組年發電量可達400億千瓦時。

【上半年中國海工裝備新訂單金額增長121.9%】2026年上半年，中國海洋新興產業擴容增效，海洋工程裝備新接訂單金額同比增長121.9%，占全球市場份額八成以上。自然資源部近日發布的海洋經濟統計數據顯示，上半年中國海洋工程裝備製造業加速提質升級，高端海工裝備建造成果豐碩：中國首座海上移動式多功能措施平台“海洋石油283”交付、全球單機容量最大的16兆瓦漂浮式海上風電平台“三峽領航號”開始安裝、世界規模最大海上換流站“海風之心”完成安裝、全球首座16兆瓦張力腿浮式風電平台“海油安瀾號”順利出港。

我最新的產業調查顯示，聯發科內部已將 AI 事業的策略定位，從「IC / ASIC 設計」提升至「系統級別設計」，首要目標鎖定 Google TPU 的 PCBA（L6），以及 Elon Musk 旗下公司自研 AI 晶片的 L10 機櫃。 整體而言，此定位轉變符合產業趨勢，若聯發科執行順利，有助於強化客戶關係與長期競爭優勢。 調查與分析： ▎此轉變爲長期規劃，2 年內對基本面的影響可忽視，目標在於掌握新成長契機，並降低潛在風險影響： 1. 機會：伺服器機櫃設計漸趨複雜（導入 CPO、800V HVDC 等），加上與消費電子相當的更新速度，共同推升了系統級設計的附加價值。 2. 風險：ASIC 設計的成長動能，在 2-3 年後可能會因爲 Semi-COT 商業模式而開始趨緩。 3. 聯發科為確保系統級別設計整合的業務毛利率至少能達 40-50%，預期採「主導設計與驗證」的輕資產模式，並善用台灣硬體供應鏈生態優勢，將製造外包。 ▎Google TPU 的 PCBA： 1. 聯發科的目標是自 TPU v10（Icefish）開始，並同步爭取導入自家 CPO 方案。 2. Google 硬體組裝生態已完備，聯發科爭取 L10 勝算不高。 ▎Musk 旗下公司自研 AI 晶片的 L10 機櫃： 1. 目前 Musk 旗下公司建置的 AI 算力主要採 Nvidia 晶片方案，故自家 AI 晶片機櫃組裝生態尚未完備，這是聯發科的機會。 2. 此業務目前尚缺乏明確時程能見度；長期成敗的關鍵在於，聯發科能否善用台灣硬體供應鏈生態，並借助與 Terafab 的合作關係，拿到 L10 機櫃訂單。

一個國小四年級就輟學去做家具的木工，最後靠「抽屜滑軌」，一路滑進 AI 供應鏈，成為台灣首富。 川湖創辦人林聰吉早年就是做家具出身。 1970 年代開始做家具五金，1986 年成立川湖，最主要的產品就是大家家裡抽屜旁邊那兩條不起眼的「滑軌」。 真正的轉折發生在 2000 年。 當時中國製造崛起，川湖一個佔營收約 40% 的家具大客戶，直接要求他們降價 30%。 林聰吉沒有跟著打價格戰，而是選擇把這個大客戶丟掉。 結果隔年營收幾乎腰斬。 但也因為這次危機，川湖開始思考： 既然都是做「滑軌」，為什麼一定只能裝在家具裡？ 於是他們把幾十年累積的金屬加工、模具、機構設計能力，轉去做難度高很多的「伺服器滑軌」。 2000 年底，康柏原本的供應商出問題，緊急找到川湖。 川湖只花大約 一週就交出設計、通過測試，拿下第一張約 10 萬美元的試產訂單；後來 IBM、Dell、Sun 等科技大廠陸續成為客戶。 二十多年後，當 Server 變成 AI Server，這個當年「被迫轉型」的決定直接吃到史上最大一波算力建設。 因為今天一台塞滿 GPU 的 AI Server，重量、價格、散熱與維修需求都比以前更誇張。 GPU 再貴，最後還是要靠兩條滑軌撐住。 川湖現在累積超過 3,000 項滑軌專利，打進 NVIDIA 與大型 Cloud Service Provider 的供應鏈；本土券商甚至推估，川湖在 NVIDIA 新世代產品的滑軌市佔率超過 70%。 所以川湖其實不是「從家具突然轉型做 AI」。 它做的東西，從頭到尾都是滑軌。 只是： 家具抽屜 → Server → Cloud → AI Server 同一個核心能力，市場價值完全不同。 這也是我最近研究 AI Supply Chain 覺得最有趣的地方。 大家都在找下一個 NVIDIA、下一個台積電， 但 AI CapEx 真正爆發後，可能有一大批以前根本沒人注意的「傳統產業」，突然因為自己掌握了某個不可取代的零組件，變成 AI 公司。 AI 最大的機會，不一定是發明 AI。 也可能只是把你做了 40 年的東西，賣給 AI。 🚀