砸21億美元收購Fitbit,Google看上的卻不是智慧手錶?
砸21億美元收購Fitbit,Google看上的卻不是智慧手錶?
2019.11.04 | Google

11月初,Google宣布以21億美元買下智慧手錶領導品牌Fitbit。同一時間,研究機構Gartner預測,2020年穿戴式裝置市場成長27%,從405億美元攀升至515億美元。

在業界看好智慧手錶前景的當下,收購Fitbit搶攻市場是再自然不過的舉動,但Google真正看中的或許不僅僅如此,而是智慧手錶背後那3.5兆美元的醫療市場。

2,800萬活躍裝置,為Google提供珍貴醫療數據

雖然在穿戴式裝置市場上,Fitbit遠遠落後小米與蘋果,但根據研調公司International Data的資料,這間智慧手錶品牌仍舊擁有約10%的市占率。成立十餘年來,Fitbit銷售了上億支智慧手錶,當前擁有2,800萬台活躍裝置。

Fitbit龐大的用戶數,將成為科技巨頭踏足醫療領域的基礎,帶來Google旗下產品組合很難獲得的寶貴健康資料。

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Fitbit至今已銷出上億台設備,並有2,800萬台活躍裝置,可成為Google醫療健康資料的重要來源。

根據《路透》報導,分析師指出,Fitbit這間公司的特殊價值,就在於長年積累的健康數據。Google能從這些資料榨取出多少價值,被認為是這筆收購成敗的關鍵。

去年時,Google就曾與Fitbit達成協議,按照Google的醫療資訊格式將Fitbit用戶資料儲存在Google雲端上。因此,未來要利用Fitbit的健康數據,或許不會是太大的工程。

不過,隱私意識抬頭,加上政府單位均加強對於科技巨頭的管控,收購聲明發布當下,Google已率先承諾不會出售或將醫療資訊用於廣告,並提供用戶自由管理、查看、刪除個人資訊的權利。

另外,Fitbit在醫療領域有著深厚耕耘,與健康保險公司、大型製藥業者都有合作,對於新進入這塊領域的Google而言,也是打通合作夥伴關係的重要契機。

成立Google Health部門,加快拓展醫療服務腳步

Alphabet旗下雖然有生技企業Verily,並曾計畫開發可檢測血糖含量的隱形眼鏡,早早表明涉足醫療市場的意圖,整體進展卻非常緩慢。

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Verily過去曾開發可測量血糖的隱形眼鏡,但踏足醫療領域的腳步仍然緩慢。
圖/ verily

從去年底開始,Google加緊了邁向醫療市場的腳步,聘請David Feinberg博士成立Google Health部門,他是美國醫療機構Geisinger Health的CEO,也是該領域的知名專業經理人。

Feinberg統整Google醫療健康的相關計畫,負責與Google Maps、Android、Google搜尋、DeepMind等各個部門、服務協調合作。過去1年來,Google始終對這個部門的任務、目標不多談。

恰好與Google宣布收購Fitbit幾乎同期,10月底舉辦的HLTH醫療論壇上,Feinberg首度出面披露Google Health的未來計畫。在這場談話中,他描繪了開發醫療搜尋系統的願景。

Feinberg指出,就如同Google搜尋框,醫生可以鍵入想要查看的訊息,並由系統篩選顯示。他舉例,當醫生輸入「87」時,畫面便會自動列出87歲病患的胃癌病史資訊。

同時他也提到,許多醫生實際動刀前,會在YouTube上搜尋教學指南,他們希望以此為突破口,為醫師提供更高品質的內容。

根據《CNBC》報導,消息人士透露,Feinberg相當擔憂民眾生病都上網查詢,結果錯判病症的問題,例如明明只是單純的頭痛,卻可能誤以為自己長了腫瘤。

而Google內部提出的其中一個解決方案,便是建立專為醫療知識服務的搜尋引擎。但目前仍只是很初步的想法,後續是否會實踐,以及如何藉此營利都還是未知數。

雖然Feinberg並未提及智慧手錶相關話題,他談到的內容都與數據息息相關,透過收購Fitbit得到的寶貴資料,很有可能成為這些服務的一部份基礎。

外界看好收購成效,數據與服務是Google拿手項目

過去多年來,Google關於硬體業務的收購,大多表現平平,有的甚至沒有好結果。2011年,Google以125億美元收購Motorola行動,但業務遲遲未有進展的情況下,Google 3年後就用29億美元的價格賣給聯想。

雖說Google智慧家居產品市占率表現優異,其智慧喇叭目前是全球第3大出貨商,但2014年花費32億美元收購的Nest Labs仍未回本;儘管2017年砸11億美元收購HTC手機業務、強化Pixel開發,其手機市占率還是非常低迷。

然而,由於本次收購Fitbit重點不在硬體技術,而是Google所擅長的數據與服務,也讓外界更為看好這次收購的後續發展。

維布德什分析師Alicia Reese也認為,Google在硬體發展上沒有太亮眼的成果,但他們在服務方面表現傑出,「把數據從設備上轉移給專業醫療人士、分析數據以及用於大學課堂學習──光是以上應用這次收購就值回票價了。」

Google收購Fitbit的消息傳出後,Alphabet股價上漲約2%;Fitbit股價更是上漲逾60%。

資料來源:CNBCBusiness InsiderReuter

責任編輯:林美欣

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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