【專訪】曾牽線蘋果來台買綠電,又創能源顧問公司,光景零碳如何助供應鏈脫碳?
【專訪】曾牽線蘋果來台買綠電,又創能源顧問公司,光景零碳如何助供應鏈脫碳?

淨零排放已成為國家到企業必需正視的課題,但是如何做讓各企業摸不著頭緒,各種教導零碳減排的學程如「零碳大學」、「台灣碳淨零學院」,如雨後春筍般興起,台灣老字號醬油萬家香投資的再生能源事業恆利能源也看準商機,聯手美國再生能源顧問公司Apala Group合資成立光景零碳,定位為台美混血的能源顧問公司。

光景零碳公司資本額約500萬元,由恆利能源與Apala Group合資成立。恆利能源是萬家香第三代吳如森所創立的再生能源公司,Apala Group創辦人Orrin Cook曾服務於北美資源解決方案中心(Center of Resource Solutions,CRS)多年,成功把北美的再生能源憑證服務制度與台灣做鏈結,更牽線恆利能源於2019年銷售太陽能綠電給蘋果(Apple),如今雙方二度攜手成立光景零碳,背後是看見什麼機會?

Apala Group創辦人、光景零碳執行董事Orrin Cook接受數位時代越洋專訪透露,「過去美國品牌大廠在產品上是相互競爭,但接下來在減碳上會更多攜手合作,」關鍵在於品牌商有高達9成碳足跡來上下游供應鏈,也就是溫室氣體排放源的範疇三,未來光景零碳希望協助品牌大廠的供應鏈減碳,甚至透過台美合作,有機會發展新的減碳解決方案。

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Apala Group創辦人、光景零碳執行董事Orrin Cook表示,過去美國品牌大廠在產品上是相互競爭,但接下來在減碳上會有更多攜手合作。
圖/ 蔡仁譯攝

集結跨領域能源專家,協助供應鏈制定減碳策略

Apala Group過去多服務美國品牌大廠,協助再生能源採購與減碳解決方案制定,由於品牌商供應鏈多在亞太,因此需要像是恆利能源這樣的在地廠商,輔助供應鏈執行減碳。

Orrin透露過去兩週已接觸4家品牌大廠,其供應鏈集中在亞太區,特別是第一、二級供應商,這些品牌商已開始為供應鏈訂定脱碳計畫。

放眼國際品牌大廠,蘋果已承諾2030年供應鏈與產品實現100%碳中和的目標;微軟則制定2030年達到負碳排,包括直接排放及整個供應鏈和價值鏈產生的排放。

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蘋果承諾2030年供應鏈與產品實現100%碳中和的目標。
圖/ Art Silpakorn via shutterstock

光景零碳定為能源顧問公司,團隊有15位來自再生能源、電力、碳盤查、ESCO(能源技術服務)等不同背景的專家學者組成,美國5位、台灣10位,未來專家群將給予供應鏈減碳建議。

「淨零排放不是只有一個單位、學校可以單打獨鬥,它需要產官學研的整合,透過跟光景的合作,可以把量能擴大,」光景零碳顧問、逢甲大學綠色能源科技碩士學位學程副教授呂晃志說。

呂晃志觀察,即便企業都知道要導入再生能源,但在能源管理這塊缺乏系統化,像是採購綠電後,怎麼管理、運用及制定作業流程,並逐年改善作成報表,企業還很茫然,「對企業來說,生產與銷售才是主力,這些(指減碳)都不是主要任務,因此需要外部的輔導諮詢。」

不同於其他能源顧問公司,恆利能源有再生能源開發投資管理的實務經驗,加上Apala Group提供國際大廠再生能源購買與減碳解決方案等顧問經驗,「結合兩方的力量,我們提供在地服務,他們(指美方Apala Group)可以跟客戶做更直接的溝通,」光景零碳董事長吳如森說。

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恆利能源是萬家香第三代吳如森所創立的再生能源公司,看準供應鏈減碳商機,攜手美國再生能源顧問公司Apala Group合資成立光景零碳。
圖/ 蔡仁譯攝

除了參考歐美推動淨零的制度,也需要結合本地產業的知識與科技,另一位光景零碳顧問、合聯電網創辦人周一婷表示,推動淨零,不能只是靠著提升再生能源發電比例來降低碳排,應加入多元的解決方案,如碳捕集與封存、氫能發電、先進儲能技術等,「產業需要知道這些新技術應用,有助於制定適合自己的減碳路徑。」

消費性、科技大廠需求最強,砸金助供應鏈減碳

面對國際疾呼2050年淨零排放,現階段品牌商已開始要求供應商在2030年百分百使用綠電,但若要達到淨零的標準,「估計需要減少90~95%的碳排,對供應鏈的減碳壓力倍增,」Orrin認為,品牌商可以為供應鏈做更多事,以往品牌會透過支持植樹或投資再生能源等碳補償(carbon offset)方式,來抵銷自身排放量,但現在的減碳趨勢為「 品牌商把錢投資在供應鏈減碳,又稱為carbon inset, 」甚至出現品牌大廠共同建立減碳的基金,幫助供應鏈做減碳。

看到供應鏈減碳需求浮現,光景零碳因而誕生。光景零碳總經理夏曼寧表示,公司第一段會協助品牌大廠的供應商,未來團隊會進到工廠,優先投入碳盤查、提升工廠能源效率、輔導撰寫ESG報告等,並結合美方的資源與技術,「現階段以消費性、科技大廠兩類需求最強,待滿足台灣的需求後,才會進一步拓展到亞太市場。」

對於恆利能源跨足能源顧問領域,再生能源業者天泰能源董事長陳坤宏認為,大企業本身就有足夠資源可以研究法規,但台灣許多中小型企業、年營業額不到億元、未滿百人,編制上對減碳規劃不足,相當需要外部的顧問公司來協助。

責任編輯:吳秀樺

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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