從AI與大數據卡位,Google布局能源產業
從AI與大數據卡位,Google布局能源產業

因為台灣智慧電表滲透率僅有0.08%,台電在立院備詢時被立委砲轟,原來安裝智慧電表的總體成本高達800億元,因此拖累布局進度。反觀Google在2009年就推出網路電表,2014年則砸下32億美元併購Nest團隊,2015年再推出管理計畫Project Sunroof,態度相對積極,究竟兩者的思維為何如此不同。

台電與Google雖然都積極布局能源管理,但兩者的思維與方法差異卻不小。台電以傳統「能源經濟」角度,探討時間電價、應需反應與竊電防治等議題,核心是「瓦特」(Watt),而且是減法思維,減少電力的生產配送與使用,最終目的達到節能效果,然後降低電廠的成本。

Google直接從「資料經濟」角度切入,核心是「比特」(Bit),採取的是加法思維,比如「如何刺激用戶產生更多關鍵數據?」,然後以機器學習與人工智慧為底層技術,提供產品。

Google從網路走向實體版電表,從用電數據走向發電數據。在家用智慧電表布局中,台電僅從硬體考量,布局智慧電表,讓時間電價政策更有效率。舉例來說,透過時間電價,降低用電尖峰的負載,並且導入需量反應,減少用電需求,減緩能源開發投資成本與降低供電成本是重要目標。

同樣是電表,Google先推行的卻是幾乎沒有邊際成本的「網路版」電表。Google在2009年推出網路電表服務Google PowerMeter,和北美電廠合作,從智慧電表接收資訊,讓網友在iGoogle程式中,可以即時監看家庭日常用電情況。這個計畫讓Google試水溫,一方面測探大眾對於自己監督家庭用電的需求性,一方面獲取相關數據。雖然這個計畫在兩年後關閉,卻讓Google省思, 「要提供民眾足夠的誘因,民眾才會貢獻數據。」

三探能源市場,找尋供需誘因

2014年Google的Nest併購案,則是Google從網路電表,走向實體電表的開始。Nest幫民眾調節用電尖峰與離峰時段電費,以節能省錢為誘因,讓民眾主動售出隱私的家戶用電資訊。Nest也開放平台提供API接口,允許第三方開發者串接。除了Nest,今年Google在年度I/O大會上發表新產品Home,更是Nest產品的「人工智慧升級版」。藉由直覺性的OK!Google語音互動,讓民眾操作家中電器,如此一來,數據的獲取量更龐大與多元,還可能走出家庭,進而管理電動車的能源。

2015年,Google跳脫用電數據,走向「發電」數據。 「Google在2015年推出 Project Sunroof專案。民眾提供家中電費帳單,Google提供Google地圖服務的3D模組,計算若在家中裝設太陽能板,考量在地氣候、屋頂角度、附近樓高與樹木等影響發電轉換率因素後,安裝太陽能板後到底能賺多少錢?透過這個專案,Google不但先知道哪些民眾裝設太陽能板意願較高,就連民眾的投資報酬效益也知曉。

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太陽能發電
圖/ shutterstock

AI在Google能源布局扮演要角

人工智慧也在Google的能源布局裡面扮演重要角色。根據中國媒體《36氪》報導,「Google已經將一套DeepMind AI系統部署到數據中心裡面,用來控制數據中心的服務器和製冷系統等部分組件來減少能耗,實現了幾個百分點的能耗節省。可不要小看這幾個點,Google在2011年揭露其數據中心的電耗時,就已經相當於20萬戶家庭用電量了,而2014年的數據是4,402,836MWh(兆瓦),相當於366,903戶美國家庭的用電。」

除了智慧電表,Google也致力於再生能源的發展,自2010年起便在美國、歐洲與拉丁美洲等地區購買再生能源,全球購買量至今已超過2吉瓦,Google也因此成為全球最大的非公用事業認購公司。而Google也希望能與台灣政府與產業界合作,分享Google在全球再生能源認購計畫的經驗。Google資料中心能源與設址策略總監德瑪希(Gary Demasi)表示:「我們希望Google的整體營運能達到100%的再生能源使用率,以兼顧企業營運效益和社會責任。若要創造出穩健的再生能源市場、刺激自願性需求,關鍵便是確保用戶在取得再生能源時能有一套具公信力的標準驗證和衡量機制。對於能和CRS合作我們感到十分開心,這將為台灣、甚至亞洲欲購買再生能源的用戶建立起全新契機。」

Google所資助的CRS計畫是將每百萬MWh由風力或太陽能產生的電力標示為再生能源,於此同時便創建出一個REC(Renewable Energy Certification,再生能源認證)。當Google等企業團體欲採購再生能源時,不僅購得了電力,也購入了該電力所獲得的REC,確保該電力確實是再生能源。在台灣,增加再生能源認購選項的支持度日漸提高,而且許多企業營運需要消耗大量電力,而Google位於台灣的資料中心也正積極尋求購買再生能源的解決方案,這些都是這項計畫以台灣做為起點的原因。

智慧電表只是起點,生態圈才是關鍵

從這些案例中可以看到Google如何思考未來能源管理樣貌,如何設計誘因,讓民眾有動力參與能源改革,並且自動產出數據,再推出產品與服務。相比之下,台電忽略了資料經濟思維,在能源經濟導向下,硬著頭皮強推,功能單一售價又高昂的智慧電表,成果就是僅有1萬低壓用戶採用,數據量非常小,分析效益也不大。加上對於駭客入侵的恐懼,也沒有試驗開放平台讓民眾串接智慧家電,因此這1萬戶的智慧電表並未和家中電器整合,民眾並不清楚各個家電用電多寡,所得數據不夠多元,未來更難擴增價值。除了用電數據,台電對於家戶發電數據也沒有整合在數位電表計畫中。

800億元的智慧電表投資值得嗎?這裡並不是說Google模式就是典範,其能源布局之路也不是一路順遂,Nest在北美的滲透率不高,其他五花八門的專案和產品,是否能大規模推行也還是問號。不過Google沒有傳統電業從石化燃料與核能發電,沒有轉型再生能源發電的包袱,加上台電為國營企業,受法規束縛,在透明治理的時代受全民監督,效率有限。在不同條件之下,Google與台電自然也就走出不同的發展策略。

這裡也不是說台電有了資料經濟思維,一切問題就迎刃而解,但沒有這種思維,台電自然覺得800億元的智慧電表投資並不值得,民眾也難看到智慧電表的效益。如果台電也從資料經濟角度,布建智慧電表與智慧電網,那800億元投資不只是智慧電表硬體而已,而是物聯網與智慧能源「生態圈」。 資料經濟的重心在於開放式接口 ,因此電表可能是家家戶戶都有的能源管理平台,各種家庭物聯網產品便都有機會接入大平台,那電表之於家庭,就像手機之於個人一樣的重要。此時,800億元投資值不值,就不會是爭議的話題了。

Google不惜砸下鉅資,積極布局能源市場。

Google近年的能源布局

2009年/「網路版」電表
Google和北美電廠合作,從智慧電表接收資訊,讓民眾在iGoogle程式中,可以即時監看家庭日常用電情況。
2010年/購買再生能源
自2010年起便在美國、歐洲與拉丁美洲等地區購買再生能源,全球購買量至今已超過2吉瓦。
2014年/Nest併購案
Nest幫民眾調節用電尖峰與離峰時段電費,以節能省錢為誘因,讓民眾主動售出隱私的家戶用電資訊。Nest也開放平台提供API接口,允許第三方開發者串接。
2015年/Project Sunroof
民眾提供家中電費帳單,Google提供Google地圖服務的3D模組,計算若在家中裝設太陽能板,考量在地氣候、屋頂角度、附近樓高與樹木等影響發電轉換率因素後,安裝太陽能板後到底能賺多少錢?

關鍵字: #Google #人工智慧
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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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