金管會公布「加密專法」時程!洗錢罰多少?海外業者怎麼管?4大階段監管一次看懂
金管會公布「加密專法」時程!洗錢罰多少?海外業者怎麼管?4大階段監管一次看懂
2024.06.14 | 區塊鏈

虛擬資產專法首次公開完整時程

隨著虛擬資產在全球範圍內迅速崛起,如何有效監管成為各國政府和金融監管機構的重要課題。由於虛擬資產交易的匿名性和跨境特性,潛在的洗錢和詐騙風險,引發了臺灣金管會的廣泛關注,並開始研究訂定專法的可能性。

金管會主委彭金隆6月12日赴財委會,報告「虛擬資產專法制定進程」。而從11日送交財委會的書面報告中可以發現,未來加密貨幣產業的監管發展將分四大階段,並最終走向設專法管理。這也是金管會首度對外明確揭示加密專法的訂定時程。

第一階段:納管VASP業者

首階段將從防制洗錢法規入手,開始納管「臺灣虛擬資產平台及交易業務事業」(VASP)業者。據金管會官網的資料顯示,目前已完成法遵聲明的加密業者共25家,包括交易所、買賣平台、實體店面、虛擬資產自動櫃員機(BTM)及託管系統商。

第二階段:公會與自律規範

第二階段的重點,在於推動VASP成立公會並制定自律規範。而根據VASP公會籌備小組的時程,將在明(13)日正式成立公會,並依據金管會訂定的指導原則,來制定產業自律規範。

第三階段:差異化管理與法律強化

在第三階段,金管會將在洗錢防制法中增訂「VASP登記制」,明確定義VASP並對非法業者課以刑責。目前未依規定登記而從事業務的VASP業者,可處兩年以下有期徒刑併科500萬元罰金。

而下一步,金管會計劃在子法中,根據業務複雜程度對登記的VASP進行差異化管理。

例如,交易所型態的經營者,需遵循最完整的內控規範,包括交易規則的明確說明、符合ISO27001的資安要求、錢包管理的冷錢包比例要求,以及平台與客戶資產的分離等。

第四階段:專法的制定

最後一個階段,才是設立專法。金管會在今年1月已委外對設立VASP管理專法進行研究,並參考歐盟、日本、韓國、香港、英國及防制洗錢金融行動工作組織(FATF)和國際證券管理機構組織(IOSCO)的規範或建議。研究團隊預計在今年9月底提交期末報告,並在年底前提出專法草案和舉辦公聽會,預計在2025年6月前將專法草案報院。

這一階段的目標,就是建立一個全面的法律框架,涵蓋業者許可條件、消費者保護、資本額要求、資產管理、市場交易行為規範及業務發展。這些監管重點將確保VASP業者未來在台能合法運營,並避免淪為詐騙工具。

台灣針對VASP監管,海外業者依舊無法管?

雖然目前台灣對於加密業者的監管框架越來越清晰,對於未依規定登記而從事業務的VASP業者,將處兩年以下有期徒刑併科500萬元罰金。然而對於未登記境外業者,似乎依舊無法可管。

彭金隆強調,所有跨境業者按規定都應該在台灣登記落地,並遵守洗防與反資恐規範。然而,由於網路世界無遠弗屆,在監理上還是有困難,金管會只能宣導呼籲投資人不要這麼做,並透過跨國合作來處理。

另外,對於明天要成立的VASP公會,同樣也是關注的重點之一。

民進黨立委郭國文質疑,年初涉嫌洗錢詐騙的兩大交易所ACE王牌與幣竟交易所目前仍在金管會公布通過洗防的25家業者名單之中,未來公會訂定自律規範的過程,也可能產生自律程度不足等問題。

彭金隆回應,目前金管會已根據國際監管訂定了八點指導原則,而公會在指導原則的框架下訂定自律規範後,仍要提交申請給主管機關備查。

VASP監管的未來與挑戰

金管會的這一系列計畫,反映出全球對虛擬資產監管的日益重視。在美國、英國、澳洲、南韓和香港等主要金融體系中,未取得執照或註冊的VASP均需承擔刑事責任。這種嚴格的監管策略,不僅是要防止洗錢和詐騙,也能促進虛擬資產市場的健康發展。

未來,隨著VASP產業監管越加清晰,預計虛擬資產市場將會更加規範和透明。這也將有助於提高消費者信心,吸引更多合法和合規的業者進入市場,從而促進整體經濟的發展。

然而,政府加強監管,也代表業者需要承擔更大的合規成本。對於規模較小的VASP業者來說,這可能也會是一個挑戰。而金管會差異化管理策略,正是為了在保護消費者和促進市場創新之間取得平衡。

未來,隨著專法的實施,我們有理由期待一個更加透明和合規的虛擬資產市場,並為消費者和業者帶來更大的利益和機會。

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責任編輯:蘇柔瑋

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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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