專訪:綠電憑證交易平台將上路,台灣綠電制度為何跟Google大有關係?
專訪:綠電憑證交易平台將上路,台灣綠電制度為何跟Google大有關係?

今年被視為是台灣綠電交易元年,由經濟部標檢局主導的「綠電憑證交易平台」預計於今年上路。

未來用電大戶條款、國際供應鏈要求、環評等都會刺激綠電交易的需求,而「綠電憑證交易平台」將成為業者購買綠電的重要管道之一。

曾被批綠電不純?找來CRS擔任顧問

談到台灣綠電的制度起源,其實跟Google有很大的關係。總統蔡英文2016年上台後,曾到彰化參訪Google資料中心,當時Google就有提到使用綠電的需求。

不過,當時台灣沒有綠電的驗證制度,甚至出現「台灣綠電不純」的說法。經濟部標準檢驗局第六組組長黃志文直言:「綠電怎麼會不純啊?」後來這項議題納入行政部門會議,最後討論出台灣需研擬一套再生能源憑證制度,並指定標準檢驗局來做。

過往標準檢驗局是驗證有形商品,像是大眾日常生活使用的家電器具,如今卻要把無形的綠電變成產品驗證。黃志文說,初接到任務時,局內每天都在傷腦筋,因為從來沒有聽過再生能源憑證,後來委由智庫台灣經濟研究院研究國外資料,才對憑證有初步了解。

經濟部標準檢驗局第六組組長黃志文
黃志文表示,綠電憑證交易平台將採「買電附帶憑證」的方式,屆時憑證產出也就會直接賣掉。
圖/ 陳映璇攝影

由於歐洲、日本、美國都有再生能源憑證制度,美國起步最早,後來標準檢驗局找上擁有豐富憑證推動經驗的美國資源方案解決中心(CRS)擔任顧問,也把推動的方向與重要買家Google討論,並取得認可。

很快地,在2017年4月由經濟部標準檢驗局成立「國家再生能源憑證中心」,負責再生能源之設備與電量查核驗證,再核發再生能源憑證(T-REC),1張憑證代表1,000度綠電。

再生能源憑證交易冷清,業者多採「綠電自發自用」

試辦3年來,憑證發放張數達8.4萬張,8成為風力發電憑證,但成交量僅5千多張,成交比例5%,顯示多數客戶在申請綠電憑證後就不會拿出來賣,「先前多是自發自用的案場,像台積電、聯電、日月光、友達等都需要憑證來證明自己使用綠電,所以不會把憑證拿出來賣。」黃志文解釋。

拿出來賣的像是海生館、屏東六堆園區、台中航空站、學校等,沒有企業社會責任需求,因此願意把手上的綠電憑證賣給有需求的企業。

面對成交量低的問題,黃志文說,現在都還是試行版,並沒有真正的綠電交易。

真正的綠電交易來了,買賣雙方會是誰?

即將在今年上線的「綠電憑證交易平台」, 將採行買電附帶憑證的方式,屆時憑證產出也就會直接賣掉 ,而綠電要跳脫台電的再生能源躉購制度(FIT),走上自由交易市場,就必須要有經濟誘因。

黃志文認為,初期「陸域風電」會大於太陽光電,現在陸域風電賣給台電的價格是每度電2~2.6元,比平均電價還便宜,「若陸域風電業者順利與台電解約,會有很大動力想賣給外面的企業。」

相較太陽能1KW年發電量達1,250度,陸域風電1KW年發電量2,500度,未來占綠電交易比例較高,有價格、產量優勢。

那綠電買家是誰?大型企業、大型金融產業、國際供應鏈為3大主力。黃志文解釋,購買綠電要付出成本一定比台電市電成本高,因此企業在購買綠電上,各產業會有很大差異。

Apple-suppliers-clean-energy-illustration
蘋果的「供應商清潔能源計畫」於2019年公布,承諾全數以清潔能源生產蘋果產品的供應商數量達 44 家。
圖/ Apple

對製造業來說,電力是最大成本、毛利率又低,較不會選擇買綠電,不過今年啟動用電大戶條款,目前規劃用電契約容量5000瓩以上,需在5年內完成裝設10%、500瓩再生能源自發自用,約影響300家公司,黃志文認為短期內不會造成龐大需求,但長期來看有益綠電交易。

金融業原本重視環境永續,使用綠電助於提升企業形象,由於金融業毛利高、用電成本占比不到10%,加上台灣採時間電價制度,未來在用電尖峰時段改採太陽光電還可省成本。

國際供應鏈是否使用綠電,則攸關訂單。當科技大廠Google、蘋果(Apple)都宣稱百分百使用綠電,下一步就是要求供應鏈使用綠電,像台積電早已是國內再生能源憑證大買家。

新平台透明運作,讓業者買得方便

推動綠電交易,經濟部長沈榮津先前對外宣示3大原則:買得到、買得方便、價格合理。標檢局推動平台就是負責讓業者「 買得方便 」。

標檢局希望透過平台用公平、公正、透明方法做統一標售:

1.採預登記制
2.每月1輪競標,價高者得
3.推公版購售電合約

平台都要預登記,賣方會依買方需求去做產品設計,再把產品放到平台販售,大家不用瞎子摸象,目標採1個月1輪競標。

推出公版購售電合約,目的降低買賣雙方簽約摩擦。黃志文舉例,假設一個綠電需求者,需和數個案廠洽談購買綠電,若每個案場合約不同,溝通、協商時間會拉長。未來希望買賣方簽約時,8成以上條文內容都可採用公版,藉此達到買得方便。

「雖然業者也可選擇私下議約,但當市場有透明度,就不會出現價格有高低起伏很大的問題。」黃志文說。

電證分離爭議,綠電外加性、本土性更重要

不過平台都還沒上線,國內業者就喊話順應國際主流改採「電證分離」,希望電、證分開賣,業者認為購買綠電得顧慮經濟規模、電網輸送等問題,單純購買憑證相對容易,標檢局則搬出Google釋疑。

黃志文觀察,國際再生能源組織RE100的會員們,以購買綠電憑證為大宗,但有縮小趨勢,反而是簽署PPA(購售電合約)的「電證合一」比例逐漸增加。

Solar energy_太陽能
黃志文指出,電證合一是未來趨勢,如Google綠能政策強調外加性、本土性,外加性是全新發起案場,並對「當地電網」有貢獻。
圖/ shutterstock

這也是為什麽RE100成員Google已宣稱百分百使用綠電,2019年還要到台南購買10MW再生能源電力,因為Google綠能政策強調外加性、本土性,外加性是全新發起的案場,本土性是「在電網用多少電,就要買多少綠電,」對當地電網有貢獻。

第二相較國際是完全電力自由化,台灣則是綠電先行,尚未完全電力自由化。台灣的狀況難以和國外相比,目前台灣法規層面也都要求電證合一,黃志文表示,待推行一陣子後,再討論其他交易模式。

即便今年受到疫情影響,綠電憑證交易平台尚未正式推出,黃志文樂觀表示,平台已完成壓力測試、資安落點掃描,做好準備了,今年台灣綠電交易市場將跨入新的一頁。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #綠能環保
往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓