觀點|揭開企業減碳的「電力陰影」:為何廠房更綠,碳足跡卻降不下來?
觀點|揭開企業減碳的「電力陰影」:為何廠房更綠,碳足跡卻降不下來?

審視外電與多項研究,台灣減碳政策下的核心問題似乎出自電力系統:一個高度依賴化石燃料進口的島嶼電網。具體來說,要在滿足快速產業用電成長之際,兼顧民生價格的穩定,已成為隱身在企業追求減碳績效背後的 「電力陰影」(electricity shadow)

此陰影下,許多企業的減碳實績被掩蓋了。也就是在電力結構明確轉型前,整體產業部門的的碳排表現仍會高於單看廠域範疇一(直接溫室氣體排放)所呈現的指標。那麼國際間怎麼看我們的電力陰影?

一、能源安全疑慮限制了減碳進程: 台灣高度仰賴液化天然氣(LNG)進口,並規畫將2025年約11天安全存量升為2027年的14天。但供氣中斷的敏感國安疑慮,已影響推動以氣代煤、備載能源等規畫。

二、電價與台電財務狀況是轉型的隱形剎車: 為兼顧民生與出口競爭力,政府維持2025上半年電價凍漲、台電累積了巨額虧損。政治壓力下,隨電網資本支出與採購清潔電力的難度增高,也遲滯了產業降低範疇二碳排係數的速度。

三、離岸風電似乎欠缺穩定的法政支撐: 以先前沃旭(Ørsted)就彰化風場與台積電簽署長約為例,雖已預期在2025年底前商轉,但第3階段的政策調整卻導致投資人觀望。

四、碳定價制度啟動,仍被認為低於國際: 每噸新台幣300元的碳費自2025年1月1日生效,這是攸關減碳績效的重要制度,但相比歐盟2026年起每噸約70歐元(新台幣2,480元),台灣定價顯然偏低。

五、台灣目前的溫室氣體清冊呈「分屏」效應: 官方數據顯示,2022年淨排放為264.13百萬噸 CO2e(較2005年減1.77%)。雖說企業廠內的燃料與製程改善確實有助減碳,但企業的電網間接排放部分,則因電力碳排係數居高不下而受影響,且會同時反映在電力結構與用電成長上。

綜上,若以產業廠房為範圍,製造業的直接燃燒與製程排放與2005年相比已有所下降;大型企業也持續擴大採購再生能源;但範疇二(企業從電力供應商購買的能源)仍影響了多數企業的整體碳足跡,這或許正是整體企業減碳績效僅維持「尚可」未達「良好」的原因。

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圖/ shutterstock

所以,電力應是影響企業工廠減碳表現的瓶頸,因此積極追求電力脫碳成為必要。若台灣希望能協助企業落實下一階段(2035年)的減碳企圖,以下3個電力脫碳的作為是關鍵:

首先是大幅強化再生能源的電力配比。 早在2016年蔡政府任內已提出2025年20%的目標,不過至2024年的占比僅11.6%。未來有待努力方向包括:強化綠色融資的擘畫、靈活再生能源的調度空間,以及在電表上嵌入讓人民及使用者有感的視覺化設計來爭取社會認同。

其次是讓價格與財政支出能反映在可供查驗證的量化再生能源工程績效上。 例如,在維持初步新台幣300元的碳費基礎上,把基金導向以成果為基礎(result based)的支出或利息補貼,並以經第三方驗證的減量實績為撥付條件,包括節能、製程電氣化、甲烷減量等。

此外,應完善能支持轉型所需的電價路徑。在照顧弱勢及民生需求的同時,嘗試規畫出可預測的多年期電價路徑,讓台電資產負債表恢復應有的常態,用以支持優化電網所資本支出。

其三是積極降低能源安全的脆弱性,讓氣候政策能順利推動。 其中最重要的是配合電力配比的50%天然氣規畫,例如從11天升至14天的安全存量、加速LNG雙燃料能量的推廣、需量反應的布建、關鍵負載微電網於科學園區的應用等。

且風電規範的精進與穩定,包括合理化第3期及之後的招商條件,以透明的就業和技能評分表取代硬性的門檻條件。畢竟對投資人而言,必然擔心供應中斷或規範變動會讓市場風險溢價大幅攀升。

5指標,透視產業部門減碳成效

在我們推動上述的電力脫碳作為後,便可自下列的重點指標來觀察產業部門的實際減碳績效:

第一點是科學園區範疇二平均碳排係數的降幅,這可建立在新PPA搭配儲能及併網的成果上。例如彰化離岸風電與晶圓廠負載的進一步連結。

其次為財務支出與工程績效的連動程度,也就是重視公共支出或政策性融資,與經稽核的再生能源供給及減碳成效的直接連結部分,而非只看資本投入的關鍵績效指標(KPI)。

第三是電網容量與經濟成長需求間的聯繫,包括定期公布工業節點併網里程碑、縮短排程時間、尖峰時段的備載安全邊際需求的可驗證程度等。

第四是能源儲存安全緩衝期的強化程度。如前述14天LNG安全存量與充足的需量反應容量之進展,與可供驗證的紀錄。

最後是強化政策的可信賴度,當前重點在於穩定離岸風電招標進程與具融資效能的售電條款,並明文確認不會以強制性的在地化條件來制約開發商。

透過以上查核指標,我們將能真正呈現企業的實際減碳績效。電力系統的優化會是台灣2030年願景的主要限制因素,跨越過去,台灣產業的實質減碳成效才能很快地被發現。

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責任編輯:蘇柔瑋

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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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