STO監管規範出爐,許毓仁:金管會太保守,應與全球市場共創多贏
STO監管規範出爐,許毓仁:金管會太保守,應與全球市場共創多贏

自從Facebook拋出密碼貨幣Libra,以及Calibra數位錢包(Digital Wallet)概念後,讓各國監管機構、央行紛紛繃緊神經,歐洲議會議員費爾伯(Markus Ferber)認為,監管機構應該對於Libra抱持高度警惕。

日前發起「立法院推動區塊鏈連線」的立法委員許毓仁,在亞洲最大的國際區塊鏈峰會ABS 2019上談到,無論最後Libra是否能取得成功,已經喚醒區塊鏈產業對監管規範的意識。他認為,「2019會是監管之年」,監管者訂出的遊戲規則,必須對產業、消費者乃至於全球市場,創造多贏的局面。

而台灣金管會於日前正式推出證券型代幣發行(STO)監理規範的說明,即便各界對於這項規範仍存有許多疑慮,卻也成功帶起更多的討論,引領東亞正式跨出STO法制化的第一步。

東南亞搶擬STO監管架構,許毓仁:台灣對外資應更友善

ABS 2019於今(2日)在台北登場,新加坡金融科技協會主席Chia Hock Lai在會場上分享,馬來西亞、印尼等東南亞國家為了讓金融科技、區塊鏈發展更加活躍,也都紛紛著手制訂新的監管架構。

像是新加坡就提出快捷沙盒(Sandbox Express)方案,能針對STO實驗設定共通的實驗參數、監理規範與條件,除了業者能降低法遵成本,更能降低監管成本。

今年五月,新加坡的STO平台iSTOX ,已經納入新加坡金融管理局(MAS)的監管沙盒中,目前正在招募第一批投資人,會在完全受監管的狀態下,於今年第四季在沙盒中進行STO,預計在2020年就能離開沙盒。

MAS
今年五月,新加坡的STO平台iSTOX ,已經納入新加坡金融管理局(MAS)的監管沙盒中。
圖/ shutterstock

台灣受到金融市場先天較小的限制,需要吸引更多的國際新創跟投資人加入,而STO就是一個很好的開始。不過,據金管會公布的STO監理規範,其內容並沒有提及外國投資人進入市場的管道與做法。

許毓仁認為,依照目前的方案,STO認購與買賣採實名制,必須用同名帳戶以新台幣匯出、入款方式辦理,這將讓許多海外項目被拒於門外,也切斷了海外龐大資金市場的機會。

台灣數位貨幣交易所Maicoin集團創辦人兼執行長劉世偉受訪時曾表示,區塊鏈STO的最終的願景,是讓台灣資本市場與國際接軌,必須與當地監管機關保持密切交流。

全球投資人皆積極尋找具潛力的投資標的時,STO針對外國投資人的門檻應該更友善,才能創造吸引海外投資的誘因,也會是台灣STO產業必須掌握住的契機。

金融生態劇烈變動,金管會正式提出STO監理規範

市場上過去存在許多抱持投機心態的ICO,由於不受監管單位規範,募集大量資金的背後,成為詐欺事件產生的溫床,各國政府紛紛出手禁止或管制。在這樣背景脈絡下,STO(證券型代幣發行)成為今年最為熱門的區塊鏈話題。

STO指的是,符合現行監管框架(例如美國SEC)公開發行代幣(token),過程中會經過一系列的審核、調查,因此,不少人認為這將是IPO的2.0版本。

金管會副主委張傳章在ABS 2019中談到,過去ICO(首次代幣眾籌)盛行時衍伸出許多監管漏洞與問題,「區塊鏈的出現,已經改變數位金融的樣貌。」

張傳章說,近期受到市場矚目的STO涉及證券交易法,身為台灣監管單位的金管會,自然無法置身事外,已經在上週正式提出證券型代幣發行監理規範的說明,宣告台灣成為東亞國家中,成功跨出STO法制化第一步的國家。

金管會的資料透露,STO將採取分級管理規則。簡單來說,募資金額規模在3,000萬元以內的,可以依照《證券交易法》第22條豁免,只要跟金管會申報生效,就可以發行證券型代幣;但如果募資金額超過3,000萬元,就需要先進入沙盒實驗,再依照未來實驗結果研議細節。

許毓仁
立委許毓仁ABS 2019上談到,無論最後Libra是否能取得成功,已經喚醒區塊鏈產業對監管規範的意識,他認為:「2019會是監管之年。」
圖/ ABS2019

立委許毓仁認為,政府雖然踏出第一步,但態度仍過於保守。他認為STO的投資資格範圍,僅限於專業投資人之自然人(至少要有三千萬元以上的財力證明),而且每個投資案只有30萬的額度,這樣的做法只能讓少數人參與,對加速資本市場投資與資金流動幫助不大。

此外,在發行流程上,無論募資案額度大小,都採用「單一證券平台」供投資人認購,並由平台確認「發行公司符合發行條件」。許毓仁認為,應該發展出類似競價的方式,讓買方可以自由地選擇賣方,賣方也可以自由地選擇買方,且不限於單一平台,讓交易更為自由公平。

STO的目標應該是無國界,單一STO應可在多家平台上交易,交易平台資本額的門檻也不應該這麼高。最後許毓仁點出,每一個單一平台受理其所有發行人募資金額總計不能超過一億元,並且在受理一檔STO交易滿一年後,才能再受理下一檔,「如此的管制方式,會把金融創新的幼苗扼殺在搖籃中,讓STO變得只是小打小鬧。」

關鍵字: #區塊鏈
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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