Google想加入AI搜尋大戰,錢夠了嗎?董事長曝成本暴增10倍,一年可能要燒60億
Google想加入AI搜尋大戰,錢夠了嗎?董事長曝成本暴增10倍,一年可能要燒60億

人工智慧戰火熊熊燃燒,隨著Open AI所開發之聊天機器人ChatGPT一砲而紅,各大公司無不使出渾身解數,想搭上這波熱潮。兩大科技巨擎微軟和Google也紛紛響應,旗下搜尋引擎導入AI技術,分別推出聊天機器人Bing和Bard,佔據近期熱門話題。

然而,面對這股勢不可擋的AI大戰,Google母公司Alphabet Inc.董事長約翰.軒尼施(John Hennessy)卻表示,單次使用聊天機器人的成本,為一般關鍵字搜尋的10倍,遠超於傳統搜尋引擎的高昂費用,可能將在未來引爆另一場危機。

聊天機器人好貴!和Bard聊一次背後成本增10倍

Open AI的執行長就曾透過推特表示,ChatGPT的營運成本令人「瞠目結舌」(eye-watering)。根據計算,ChatGPT生成一條資訊或回覆的成本落在1.3美分左右,是目前傳統搜尋引擎的3至4倍。因此為了減緩這樣龐大的開支,ChatGPT在二月初開始向使用者收取每月20美元的訂閱金。

Google身為搜尋引擎產業的龍頭,約佔全球搜尋引擎市場的93%,平均每天要處理85億次的搜尋量,其競爭對手微軟僅佔3%左右。因此若大規模投入人工智慧搜尋,Google所花費的成本恐怕會是驚人的天文數字。

數據分析顯示,Google去年共計3.3萬億次的搜尋中,平均每次的成本僅有0.2美分,若改用AI搜尋,成本將取決於其所生成文本的數量。

舉例而言,如果使用類似於ChatGPT的AI技術,用約50字的回覆來處理其中一半的搜尋量,到2024年,Google將面臨高達60億美元的支出。

即使從不同的觀點來看,依然能大致計算出背後高昂的成本。SemiAnalysis是一家專精於晶片製造技術的諮詢公司,根據其估算,若要將聊天機器人導入搜尋引擎中,由於Google內部晶片(Tensor Processing Units, TPU)的限制,必須額外再花費30億美元來使系統相容。

而在《路透社》專訪的專訪中,軒尼詩也進一步估計,藉由AI語言模型進行搜尋,需要具備更加精密的運算能力及龐大的字彙資料庫,大幅提升晶片與電力成本的負擔,與Google所推出的聊天機器人Bard單次進行交流的成本,可能為一般關鍵字搜尋的10倍。

分析師認為,該技術有可能增加高達數十億美元的額外成本,進而影響母公司Alphabet所能獲得的利潤。

更慘的是,如果聊天機器人答錯了,要付出的代價更大。先前,Google新推出的Bard就因為向用戶展示了錯誤回答,而導致股價下跌近8%,估計市值蒸發1000億美元。

延伸閱讀:Bard答錯1個問題,Google市值慘掉千億美元!太陽系外行星第一張照片是誰拍的?

才剛裁員就要繼續燒錢?Google 2024恐面臨60億美元的支出

上述種種的潛在支出成本都與Google目前的計畫背道而馳。年初Google才大動作解雇1.2萬名員工,並且為了削減支出減少了一部分的員工福利,例如:奢侈的辦公室津貼;然而現今卻為了追趕上這波AI搜尋的熱潮,必須撥出更多經費來支援龐大的開發成本。

google搜尋
Google搜尋引擎

Google也試圖藉助其他方式降低投入經費,例如將使用LaMDA語言模型的「輕型版本」來運作Bard,其所需的計算能力較低,能夠處理簡單的任務。LaMDA是一款由Google開發、為了因應ChatGPT攻勢的對話程式語言模型(Language Model for Dialogue Applications)。

然而,較小規模的運作正代表了較少晶片的投入,也必然導致AI搜尋準確率的下降,如何在確保一定準確度的情況下,同時達成降低成本的目標,是各公司們將要面臨的一大考驗。

跟上AI熱潮前,先考慮成本和搜尋準確率

即使代價昂貴,在多個競爭對手搶占AI領域的情況下,Google仍需咬牙應戰。兩周前,微軟在發布會上宣布將ChatGPT整合進Bing搜尋引擎,同時招募多名測試者搶先體驗,試圖領先Google一步。

微軟財務長表示,隨著新Bing的推出,很快地,用戶支付的費用以及廣告帶來的利潤就會超過支出成本;Google的另一名對手、搜尋引擎You.com的執行長提到,即使加入聊天機器人及其他相關生成技術,會使企業的成本費用增加30%至50%,但「隨著時間推移以及規模的擴張,AI技術會變得越來越便宜。」

不過情況不一定會這麼樂觀,一位Google相關人士指出,想要準確掌握聊天機器人的成本根本還為時過早,投入技術的不同、用戶使用的情形等,都可能產生巨大的成本差異。在衝動地隨波逐流、搶著推出AI搜尋技術之前,在技術的準確性和所需成本間取得平衡,似乎才是王道。

不僅有成本問題,AI搜尋還讓環境汙染更嚴重?

carbon emission
carbon emission

除了龐大的運作成本外,背後產生的汙染問題也引發許多關注。

節能減碳是全世界現在正共同努力的目標,如今「數位碳足跡」也是許多人關注的話題。這是指在使用網路科技的過程中,無論是收發郵件、聆聽音樂、觀看Netflix等任何需要仰賴處理器運轉的行為,運作時消耗的大量能源所製造的碳排放。

在專訪過程中,軒尼詩提到,若結合搜尋引擎與AI語言模型,會大幅增加晶片和電力成本的負擔,這些額外產生的耗電量,會帶給有碳足跡目標的公司巨大壓力。光是訓練單個人工智慧的運作,就會排放數十萬磅的碳排放量。若將AI和搜尋引擎結合,需要更龐大的計算處理能力、大型的數據儲存中心、和更有效率的搜尋模式,勢必會為環境帶來巨大的影響。

根據專家統計,網路科技的使用每年約排放16億噸溫室氣體,若這場AI搜尋大戰越演越烈,未來環境汙染將變得更加嚴重。

ChatGPT,Google Bard,OpenAI
圖/ shutterstock

在科技浪潮一波波襲來的情況下,如何跟進最新技術、搶奪市場先機,同時兼顧公司收支之間的平衡和永續議題的考量,對於如Google、微軟、Open AI這些大企業而言,仍有許多問題尚待改善。

資料來源:InsiderFirstPostFortuneReutersWired

責任編輯:錢玉紘

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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