影片|Gogoro「0月租」為何惡評如潮?一文拆解資費眉角:設定費成地雷,只有2類人能省錢
影片|Gogoro「0月租」為何惡評如潮?一文拆解資費眉角:設定費成地雷,只有2類人能省錢

Gogoro7月8日推出全新「0月租」資費方案,宣稱「騎多少、付多少」,但最高9000元、每2年還需要重繳一次的「設定費」卻引起網友炸鍋。

仔細換算一下,等同於一次收齊24個月、每月375元月費,和所謂的「騎多少、付多少」宣傳口號,其實大相逕庭。

究竟Gogoro這份新的資費方案,是否真的比舊方案更划算?又有哪些潛在成本需要注意?

每公里1元好划算?Gogoro沒說的是⋯

Gogoro官網指出,「0月租」方案採24個月綁約制,無需固定月租費,開通時需繳一次性設定費:單電池車款繳交6,000元,雙電池車款則付9,000元,而且需要特別注意,每2年還要再重新繳交一次「設定費」。

簡單來說,在沒有任何優惠減免情況下,車主相當於每個月需負擔250元(單電池車)至375元(雙電池車)的基本費用。

Gogoro官方解釋,這筆費用主要用來支撐Gogoro Network能源網路的營運,包括電池保養、維護、及性能提升服務等,亦即用戶即便選擇「不騎不付錢」,也仍要以設定費分攤的形式,間接支持整體基礎建設。

至於電車用戶是否願意為Gogoro說法買單,相信市場已經給予答案。

0月租真的有比較省?用「里程數」精算更清楚

許多車主最關心的問題就是:「這方案到底划算嗎?」其實得回歸到個人每月平均里程與騎車習慣來回答。

首先要計算成本。根據Gogoro官方說法,每安時約可騎乘1.1公里,日後每月按實際騎乘用量收費,採每安時1.1元的費率,折合每公里成本約1元。

Gogoro零月租方案.jpg
圖/ Gogoro官網

電動機車產業內人士則根據不同車型的電池效率,計算出更精細的實際費用, **單電池車款每安時約能跑1.3公里,每安時收費1.1元,換算每公里約0.85元;而雙電池車款每安時約跑1.05公里,每安時收費同樣是1.1元,換算每公里約1.05元。
**

案例一:雙電池車主,每月600KM

根據以上費率,以原本採用888元「騎到飽」方案的Gogoro舊有雙電池車主,每天騎車通勤20公里為例, 一個月總里程為600公里來計算,若採用0月租方案,費用如下:

600公里 X 每公里1.05元 = 630元
630元 + (9,000/24) = 1,005元

換言之,0月租的方案顯然沒有原本888元「騎到飽」資費方案更划算。

案例二:單電池車主,每月150KM

而若為每月總里程數較低的單電池車主,原本採用「自由省319」方案(官方計算可騎約135公里),每天騎乘5公里,一個月總里程為150公里計算,若採用0月租方案,費用如下:

150公里 X 每公里0.85元 = 127.5元
127.5元 + (6000/24) = 377.5 元

相較原本的319方案,依據每安時 (Ah) $2.3 元的超出額度後費率計算,大致如下:

$319 (月租費) + $46.4 (額外費用) ≈ $365元。


註:此處的額外費用,計算方式如下:
150 公里 ÷ 1.4 公里/安時 ≈ 107.14 安時 (Ah)
107.14 安時 × $2.3 元/安時 ≈ $246.4 元。
由於總電池使用費 ($246.4) 超過了內含的 $200 折抵金,需支付超出部分。

故額外費用:$246.4 - $200 = $46.4 元。

換言之,若為里程數較低的車主, 採用0月租方案「有可能」會比原方案便宜。

誰是「0月租」方案真贏家?

還在煩惱「0月租」方案是否划算的車主,最直接的判斷方式,就是先看自己是不是新車主,以及每月騎乘距離大約落在哪裡。

據電動機車產業人士表示, 用戶在享有設定費全免或折扣的情況下,像是新車購買者、學生、Gogoro聯名卡新卡友,「0月租」在前兩年價格非常甜。 據車型(單/雙電池)車主計算出的優惠方案如下:

雙電池:新車主可考慮,月里程超過300KM舊車主不考慮

現有車主(沒有設定費減免)每月里程超過300公里時,現有方案更適合,不需要考慮「0月租」方案 ,現有自由省、預選里程或騎到飽方案更划算、彈性更高。

新車主(若有設定費全免或半價優惠)
每月行駛距離665公里以下建議選擇「0 月租」方案; 但每月行駛距離超過665公里,則建議選擇「指定時段騎到飽」或其他固定月租方案。

單電池:低里程舊車主或新車主可考慮

現有車主(沒有設定費減免) :每月里程 80 公里以下或 145-210 公里之間,可考慮「0 月租」方案,可能更省。其他情況則建議維持現有方案。

新車主(若有設定費全免或折扣如66折)
月行駛距離 310公里以下(66 折)或505公里以下(全免),可選擇「0 月租」方案最划算。

若超過以上距離,建議選擇高用量自由省或其他固定月租方案。

總結:僅2類人最適合「0月租」方案

根據以上分析,簡單來說,「0月租」方案最適合的只有兩類人:

1.新購車、且能享有設定費減免的車主;
2.每月里程極低、願意接受彈性計費的部分舊車主(特別是單電池車款)。

現有Gogoro用戶,特別是雙電池車主,基本上可以不用考慮「0月租」,因為現行自由省、預選里程或騎到飽方案通常更划算,並且還能享有離峰折扣等彈性優惠。

長期關注汽機車產業的中華經濟研究院國際經濟所副研究員戴志言指出,這項新方案僅對新車主有利,卻為舊車主帶來不少疑慮,包含提前解約是否需支付違約金,以及在涵蓋設定費的情況下,0月租是否真的比較便宜等問題。

戴志言進一步表示,儘管台灣電動機車市場的滲透率已逼近三成,但整體市場規模與用戶的增長空間有限,因此新方案對於刺激新用戶成長的效益恐怕不大。

海外市場能複製嗎?比台灣更有機會?

同時,面對外界關心「0月租」方案能否拓展到海外市場,Gogoro 代理執行長姜家煒在記者會上直言,海外市場可能比台灣更有潛力。

他以台灣為例,此地車主平均每月騎乘距離僅約300至400公里;但在印度和越南等地,許多用戶每月行駛里程可達4,000公里,甚至單日超過百公里。

姜家煒進一步透露,未來不排除先從B2B模式導入,針對物流、外送等高里程需求的商用車主進行測試並驗證其商業價值,再根據各市場的消費習慣,逐步評估是否擴展至B2C市場。

在這場「看似便宜,實則需要精算」的0月租資費方案推出後,Gogoro Network 未來能否如先前所期盼,在2026年達到營運損益兩平,值得繼續關注。

延伸閱讀:Gogoro零月租方案來了!1公里約1元「騎多少付多少」:真的划算嗎?哪些車主適用?
Gogoro要回台上市了?Q1淨虧損逾5.6億元「靠電池訂閱撐場」:下一步,該如何逆轉勝?

責任編輯:李先泰

關鍵字: #電池 #gogoro
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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