「能源界Uber」泓德創新板上市!助攻下小企業買綠電,拆解背後的一條龍模式
「能源界Uber」泓德創新板上市!助攻下小企業買綠電,拆解背後的一條龍模式

泓德能源在今(6)日於創新板上市,每股價格為110元,更成為今年第一家在創新板上市的企業,開盤即跳空至漲停價121元。臺灣證券交易所董事長林修銘今日指出,創新版今年目標上市數量為10家。接下來即將掛牌的同屬能源企業,為將於3/14上市的雲豹能源。

泓德能源以「能源界Uber」為定位,致力於讓企業買到更便宜的綠電,這個商業模式如何運作,他們目標又是什麼?以下為2022年6月報導:

長期以來,台電一間電力公司滿足民生、工業的用電需求,自《電業法》2017年修法開放民間企業參與發電與售電後,「純賣綠電」的電力公司全台多達22家,如雨後春筍般增加,特別是近年國際追求淨零排放趨勢,國內因應國際供應鏈、RE100要求讓使用綠電的企業大增,促進台灣綠電交易市場活絡。

不只是台積電、台達電等大企業,以出口為主的中小企業,因應供應鏈要求也有綠電的使用需求。瞄準中小企業購電需求,以「能源界Uber」為定位的智慧綠電公司泓德能源將推多對多的交易模式,泓德能源總經理周仕昌表示:「讓企業能夠方便買到便宜的綠電。」

需求孔急!企業綠電購買價格年增5%

泓德能源旗下子公司星星電力,自2021年取得受電業執照後,已為國內玉山銀行、台灣大哥大等超過30家金融、電信業龍頭業者轉供超過750萬度綠電,預計今年下半年可轉供2800萬度綠電,速度跑得相當快。

今年6月初,星星電力和電池製造大廠台灣湯淺電池簽訂企業購售電合約,預計2023年轉供0.752MW(百萬瓦)綠電,相當於94萬度電。周仕昌表示,「即便電池業者沒有供應鏈的要求,仍希望朝向百分百使用再生能源的目標,這已經是國際的趨勢了。」

觀察目前綠電市場,周仕昌表示,企業購售電合約(CPPA)價格一直拉高,「今年至少增加5%,不管是買10年、20年或是5年的價格都是漲。」

綠電價格調漲,最大原因還是供給不足,無論是用電大戶到小戶的需求都在增加,目前綠電平均價格落在5.5至6元。

要銷售綠電,前提是擁有穩定的綠電來源。因此泓德能源攜手壽險業合資蓋電廠,提供綠能案場開發、20年維運到售電的一站式服務,就像水果商自產自銷的概念,「發電、售電一條龍,更能掌握發電成本並保證電力充足、穩定供電。」

此外,泓德推出的TITAN智慧綠電系統(TITAN Energy Management System),整合電力資源建立能源調度平台,協助企業用電的可視化分析,做更精準的預測與用電匹配。

舉例來說,TITAN平台利用AI演算法分析發電端的發電曲線與用電端的負載曲線,並進行排程優化媒合,在滿足各時段綠電需求的同時,也兼顧用戶透過時間電價(用電高峰電價貴,離峰電價便宜)的方式,以最低成本獲得綠電。

泓德推出的TITAN智慧綠電系統
泓德推出的TITAN智慧綠電系統(TITAN Energy Management System),建立能源調度平台,協助做企業用電的可視化分析,做更精準的預測與匹配
圖/ 泓德能源

客戶多、發電來源也多,綠電轉供「多對多」模式難在哪?

看待用電大戶與中小企業的綠電需求差異,周仕昌分析,半導體業是24小時全天都要用電,所以不管再生能源發多少電,它都能夠吸收、沒有餘電的問題。例如台積電與丹麥離岸風場開發商沃旭能源簽訂920MW(百萬瓦) 離岸風場20年購售電合約,其交易方式為「一個電廠只要對一個客戶」,購買、計算流程相對簡易。

相較之下,中小企業的特性是用電時間都不同, 泓德提供的是「多對多」綠電轉供模式,提供多個電廠、多個客戶進行媒合交易

根據台電綠電轉供計算方式,台電需要在發電端與用戶端裝設智慧電表,每15分鐘紀錄綠電「發電量」與用戶「用電量」,因此發電及用電端必須高度媒合。可以想像一下,位在台南的太陽能案場所發的綠電,透過台電的輸配電系統,供電給台北的工廠使用。

有鑒於中小企業的設備數位化程度不同,泓德會先幫客戶安裝資料蒐集器,取得用電統計數據;第二步透過AI演算法,分析用戶的用電習慣、預測用電需求,進而提高綠電的使用占比,且降低餘電的問題。

「多對多」綠電轉供模式可以解決什麼問題?第一場域,2~3座發電廠供應客戶旗下數個分行據點;第二時間,有的客戶工廠用電24小時,就需要不同來源的綠電組合,像是風電多在晚上發電,太陽能則是白天。

雖然多對多的購電模式相對複雜,卻是綠電擴大發展的必然趨勢;而且泓德看的是更長遠的電力商機。

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泓德能源總經理周仕昌表示,泓德以「能源界Uber」為目標,投入售電、儲能、充電樁服務。
圖/ 泓德能源

打造售電、儲能、充電樁網路,目標成為能源界Uber

去年以來台電成立「電力交易平台」,將分散在民間的電力資源提供台電調度,台電預估整體電力共享經濟商機上看新台幣百億元規模。

看準商機,許多售電業者將觸角延伸到儲能、充電樁業務,像是泓德能源喊話2023年將投入200MW儲能,以及成立「星舟快充」建電動車充電樁。

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泓德能源子公司「星舟快充」與起而行綠能合作,由泓德提供站點規畫、雲端架構、軟體服務及數據運用;起而行綠能則專注於充電樁硬體製造、設備及配線建置。
圖/ 泓德能源

售電、儲能、充電樁剛好構成一個完整的網路,充電樁未來透過串連電動車的電力,發展成儲電或把電回送電網 。」泓德能源技術長羅天賜說明。

儲能初期可參與台電輔助服務市場,即時調節電網頻率穩定,羅天賜更看好未來儲能將發展長時間的「能量市場」。舉例來說,有的客戶白天透過綠電可滿足用電,夜間太陽下山後,可透過儲能系統放電,滿足較長時間的用電需求。

因此,未來包含發電、儲電、充電、用電都會整合在TITAN平台,泓德透過TITAN整合電力資源進行能源調度,進而利用TITAN收平台費用來獲利,「歡迎大家把電賣給我們!」周仕昌拉高音量說。

為此泓德內部還成立「AI部門」,目的是找出供電、用電最佳化使用。羅天賜指出,AI主要應用在預測,第一做供給與需求端的媒合,目前規劃的用電端超過100個電號,發電站案場也上看100個據點,透過AI可以找出最佳化管理。第二案廠的監控與運轉,給予客戶即時的資料或能源管理措施。第三調度與交易,從事點對點的電力交易時,掌握媒合量與定價的方式。

以「能源界Uber」為期許的泓德,對於未來的能源使用想像是,車主可以快速知道哪裡有充電設施,到銷售綠電給企業或家庭使用,把能源變成觸手可及的商品。

責任編輯:侯品如

關鍵字: #再生能源 #綠電
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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