上市櫃公司拚減碳、永續發展路徑圖3月上路,金管會碳盤查、政策規劃怎麼做?
上市櫃公司拚減碳、永續發展路徑圖3月上路,金管會碳盤查、政策規劃怎麼做?

金管會帶領上市櫃公司全力拚永續、減碳!3月正式啟動「上市櫃公司永續發展路徑圖」,2023年起,118家資本額百億以上上市櫃及45家鋼鐵、水泥業必須在年報揭露個體公司碳盤查結果,2027年前完成溫室氣體盤查。

因應氣候變遷衝擊及國際間對永續議題關注,金管會為協助我國企業及早因應訂定其減碳目標,於3月3日宣布正式啟動「上市櫃公司永續發展路徑圖」,2023年起,118家資本額百億以上的上市櫃及45家鋼鐵、水泥業必須在年報揭露個體公司碳盤查結果。且要求全體上市櫃公司於2027年前完成溫室氣體盤查,2029年前完成溫室氣體盤查之查證。推動永續發展方面,上市櫃公司永續發展路徑圖採分階段推動,同時金管會也推動證券期貨業永續發展轉型、增加外銀發債募資使用範圍、規劃辦理永續金融評鑑及開發多元綠色保險商品。

減碳已是國際共識與普世價值

金管會主委黃天牧曾在今年年初記者會中提到,以《格拉斯哥氣候協議》的角度來看,減碳已然是國際間的共識與普世價值。推動永續發展計畫,除了可促成企業永續經營,也將能夠檢視台灣金融市場。黃天牧認為,企業經營不是只有EPS(每股盈餘),更要在經營的價值上跟國際市場接軌,讓外資能認同我們的金融市場。為了使企業遵循及訂定減碳目標,並配合政府減碳計畫,透過上市櫃公司串聯供應鏈,以達企業永續發展,金管會將分三階段強制上市櫃公司揭露碳盤查結果。此次計畫將強制資本額規模不同的上市櫃公司分成三階段揭露碳盤查資料。揭露的內容包含溫室氣體直接排放,以及能源間接排放量兩大範疇,且揭露及查證範圍必須與公司合併財務報表範圍相同。

金管會第一階段要求118家資本額百億以上上市櫃及45家鋼鐵、水泥業進行碳盤查,2023年起必須在年報揭露母公司碳盤查結果;第二階段進一步要求101家資本額新台幣50億元至100億元的上市櫃進行碳盤查,2025年起必須在年報揭露母公司碳盤查結果;第三階段則要求1,482家資本額50億元以下的上市櫃進行碳盤查,2026年起必須在年報揭露母公司碳盤查結果。期程安排上,金管會要求全體上市櫃公司於2027年前完成溫室氣體盤查,2029年前完成溫室氣體盤查之查證。

時程規劃
圖/ 台灣銀行家

董事會按季控管 對外積極加入國際聯盟

核心策略的展現上,金管會希望各公司董事會落實永續發展責任。鼓勵設置相關專(兼)職單位,根據各項風險進行評估,訂定相關風險管理政策或策略。碳盤查揭露的時程,也將交由董事會按季控管。換句話說,企業組織對內交由董事會按季控管,對外則可積極爭取加入國際聯盟。金管會也提到溫室氣體減量涉及跨部門權責,日後會與環保署、經濟部等部會合作。與國際接軌方面,也將研擬推動臺灣證券交易所加入「格拉斯哥淨零金融聯盟」以串聯國際資訊網絡。此外,金管會也將督導證交所建置ESG資料庫,並推動上市櫃公司ESG評鑑。

溫室氣體盤查及企業減碳規劃刻不容緩,金管會亦召開公聽會廣納外界意見,舉辦3場公聽會政府單位,包含環保署、工業局、台北市政府,以及周邊單位、第三方查證機構、會計師事務所及上市櫃公司,計有150家共同參與。至於外界關於盤查及查證適用標準的疑慮,金管會證期局副局長蔡麗玲表示,國內部分依環保署標準;國外部分依當地國規範,當地國未規範者依國際標準。另外,針對現行查證機構僅7家,恐造成查證量能不足一事,環保署目前正在研議放寬查證機構資格。

第2季完成母公司碳盤查及查證時程規劃

金管會證期局預計今年第2季發布母公司碳盤查及查證作業指引,證交所和櫃買中心第2季則會盤點第一階段上市櫃子公司家數、分布及碳盤查現況,上市櫃公司董事會則要在第2季完成母公司碳盤查及查證時程規劃,並按季控管。今年第4季金管會證期局將進一步發布子公司碳盤查及查證作業指引。

第2季完成母公司碳盤查及查證時程規劃 金管會
圖/ 台灣銀行家

時程與國際同步 透過供應鏈以大帶小

上市櫃公司永續發展路徑圖溫室氣體盤查資訊揭露時程與國際間兩相比較,金管會證期局副局長郭佳君指出,政策規劃考量母公司外,也要考量還有國內外子公司,有查證機構量能問題;至於國內時程上也與國外同步、資本額百億公司甚至提前至2023年啟動,時程上並沒有晚於國際。

郭佳君補充,上市櫃公司永續發展路徑圖是採「強制揭露」範圍至合併報表子公司,且揭露的資訊須經第三方查證,政策規劃上除須考量上市櫃公司合併報表子公司家數較多,而且包括在國外子公司,亦須考量查證機構量能問題。另外,路徑圖雖採4個階段推動,但透過供應鏈以大帶小,並配合金管會及周邊單位持續輔導及宣導,相信上市櫃公司應能提早達成目標。

針對相關時程規劃,郭佳君表示,除考量國內環境、政策目標訂定要考慮國內產業環境等執行可行性,亦考量歐盟碳邊境調整制度(CBAM)是自2023年開始申報,2026年正式上路,而路徑圖要求高碳排產業及資本額100億元以上公司自2023年開始採用,全體上市櫃個體公司自2026年(合併報表子公司自2027年)完成溫室氣體盤查資訊揭露,與國際相較並無落後。

為因應氣候變遷對企業衝擊及國際間對永續議題關注,金管會2021年11月就修改年報應行記載事項準則,開始鼓勵公開發行公司揭露溫室氣體排放量及其減量政策等資訊。

2022年3月3日再發布「上市櫃公司永續發展路徑圖」,要求上市櫃公司分階段強制揭露溫室氣體盤查資訊及進行查證,並要求公司董事會應於今年第2季訂定盤查及查證的時程規劃,按季提報董事會控管,以強化董事會永續發展責任。

金管會配合政府2050淨零碳排目標,訂定上市櫃公司溫室氣體盤查資訊揭露時程,以利企業遵循及訂定減碳目標,並配合政府減碳計畫,透過上市櫃公司串聯供應鏈,以達企業永續發展。未來亦更強化ESG資訊整合,證交所規劃於公開資訊觀測站增設「企業ESG資訊揭露」專區,整合揭露ESG相關量化指標。並要求落實金融機構氣候風險管理,金融相關公會研擬氣候相關風險管理實務手冊,以及建立氣候變遷壓力測試指引。規劃辦理永續金融評鑑,將參考國際及公司治理評鑑作法,研議規劃及辦理對國內金融機構之永續金融評鑑。且將持續擴大永續分類法。金融業必須以主動促進的角色,帶領產業往此邁進,畢竟投資地球不僅對世界好,對金融業同樣是商機可期。

本文授權轉載自:台灣銀行家

責任編輯:傅珮晴、侯品如

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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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