比特幣價格連日下殺，為何方舟資本卻稱挖礦促進太陽能發展？馬斯克怎麼回應？|數位時代 BusinessNext

挖礦能否促進太陽能產業成長？

溫頓指出，比特幣挖礦的能源需求使得大量建造的太陽能設備得以利用，能夠讓可再生能源擴充產能至滿足99%的電力需求，否則太陽能最高只會達到40%的電網占比。方舟資本在GitHub上公開了驗證的模型。

特斯拉執行長伊隆．馬斯克（Elon Musk）也針對方舟資本的模型，在推特上表達自己的看法，聲稱若時間放長遠來看，他同意挖礦可能刺激可再生能源成長，但可再生能源的成長不可能趕得上近期激增的能源需求。先前馬斯克曾以比特幣耗費太多能源為由，暫停特斯拉接受比特幣付款。

馬斯克指出，比特幣之所以能夠促進可再生能源成長，是因為其耗能規模已經超越了一個中型國家，絕大部分的挖礦項目根本不可能有辦法造成這樣的影響。2019年劍橋大學曾推估，比特幣每年用電量已經足以匹敵瑞士一整個國家，高達60TWh以上。

馬斯克認為，要使比特幣擺脫造成大量碳排放的污名其實很簡單，只要前10大的挖礦業者能夠披露經審計的可再生能源用量，就可以輕而易舉解決這個問題。

挖礦業者開始注重碳中和，擁抱「綠色比特幣」

實際上，也越來越多人開始投向以可再生能源生產的「綠色比特幣」懷抱。

密碼貨幣挖礦公司DMG Blockchain Solutions執行長謝爾登．班耐特（Sheldon Bennett）透露，他在與許多銀行與金融機構討論過後發現，有許多業者對可再生能源生產的綠色比特幣感興趣，「越來越多人表示，如果能夠選擇的話，他們願意支付更多費用取得綠色比特幣。」

儘管密碼貨幣耗能早已不是新聞，近期被外界貼上「不環保」的標籤，仍舊喚起挖礦公司們危機意識。DMG Blockchain Solutions便參加了《加密氣候協定》，承諾在2030年前使密碼貨幣產業達到碳中和的目標。

提供數位資產投資服務的CoinShares研究總監班迪克森（Christopher Bendiksen）指出，目前全球約55%至65%的比特幣是利用可再生能源挖礦取得，儘管已是相當高的比例，仍有很大一部份是利用燃煤等不環保的能源製造，但現在有越來越多挖礦業者開始注重可再生能源或碳中和等議題。

例如，挖礦業者Greenidge Generation Holdings以往是使用煤炭發電廠的能源挖礦，現在已改用天然氣，並且計畫6月開始將購買碳排放額度，協助公司達成碳中和。

美國能源公司Talen Energy也宣佈將重心放在清潔能源，並拓展密碼貨幣挖礦業務，預計將投資3億美元建造挖礦設施。另一間挖礦公司Gryphon Digital Mining則計畫利用水力發電進行挖礦業務，強調他們致力實現ESG，關注可再生能源技術。

但就如同馬斯克所說，在各個挖礦公司開始加強擁抱可再生能源時，也必須為他們以清潔能源生產的比特幣給出證明，才有辦法洗去外界對挖礦產業高碳排的印象。

責任編輯：蕭閔云

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。