白話科技|REITs是什麼?台灣首檔REITs基金今年上市,有哪些REITs?怎麼買?
白話科技|REITs是什麼?台灣首檔REITs基金今年上市,有哪些REITs?怎麼買?

隨著金管會在2024年8月開放主動式ETF,下一個將獲准上市的新型金融商品,就是投信業界引頸期盼的新商機「基金架構REITs」,讓REITs成為經發會顧問、產業公會和金管會官員在論壇上的簡報焦點。

過去台灣僅有信託架構REITs商品,市場參與度偏低;投信投顧公會理事長劉宗聖信心表示,未來REITs採基金架構發行,將為資產管理市場注入新活水。

究竟什麼是REITs?REITs為什麼被納入亞洲資產管理中心的藍圖?

REITs是什麼?

REITs(Real Estate Investment Trusts)指的是「不動產投資信託」,也就是將房貸或不動產證券化的商品,並透過發行受益憑證方式,提供投資人認購。

換句話說,將價值龐大、流動性差的不動產產權,轉化為單位價值較小、流動性好的證券,小額投資人能以低門檻參與不動產投資,共享房地產市場的成長 ,另一方面也讓不動產打開新的籌資管道,藉此刺激投資與活絡市場。

各種不動產證券化商品在國外已行之有年,例如在集中市場掛牌交易的REITs ETF,讓投資人可以在集中交易市場參與房地產投資。

信託架構REITs市場為什麼冷颼颼?

台灣在2003年通過《不動產證券化條例》後,信託架構REITs就開始陸續上市;不過發展20年來,市場參與度不見起色。國內總共發行過10檔REITs,經過清算下市後,目前剩下6檔,市值約台幣700多億,僅占台股市值約0.12%。

台灣的REITs交易市場一直不算熱絡,許多投資人依然相當陌生,包括以下原因:

1. 消極管理: 信託架構REITs依法由銀行業者發行受益憑證,但銀行並未具備經營不動產的專業,因此委託物管公司來管理REITs,形成「有責無權」的現象,管理趨向消極。

2. 投資標的規定嚴格: 不動產隨著時間老舊,收益率只增不減;但在信託架構下,REITs如需更換、增減投資標的,必須修改信託契約,就得召開受益人會議,執行難度高。

3. 審查時程冗長: 發行一檔REITs審查流程耗時8到9個月,但近年台灣不動產價格的漲幅與速度,都比租金成長還要快。業主寧可在市場上直接買賣不動產,也不願長期持有,導致REITs市場規模難以擴大。

日本是亞洲最大、全球第二大REITs交易市場,產品60檔以上,總資產1500億美元;亞洲第二大REITs市場新加坡有超過40檔,總資產850億美元。與台灣同樣在2003年開始發展的香港,目前有11檔REITs,資產300億美元,規模是台灣的12倍,可見台灣還有不小的成長空間。

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經發會顧問、國泰金控總經理李長庚建議,主管機關在訂定金融商品法規時,應多考量市場發展等面向。
圖/ 侯俊偉攝影

「台灣的REITs檔數、投資金額規模都落後晚進國家,為什麼?」行政院經發會顧問、國泰金控總經理李長庚10日在論壇表示,2003年法規通過後,國泰就是最早推出REITs產品的業者之一,建議主管機關在訂定法規時,要多以金融市場發展角度來思考,否則市場上商品少、規模也不如人,將難以實現願景。

基金架構REITs有哪些優點?

金管會證券期貨局、投信業者與公會近年力推基金架構REITs,就是為了扭轉交易市場冷清的現況。依照目前修法一讀通過的草案,基金型REITs商品將有以下優勢:

1. 改善管理效率: 開放投信業者發行REITs,主管機關將為金管會證期局。未來具有不動產管理專業的不動產投信公司,能直接作為REITs的管理公司,積極管理產品。

2. 可處分增值資產: 採用基金模式後,不動產標的如果資產增值,可以選擇處分回饋給投資人,可提高REITs的投資價值,提高獲利讓股價增漲。

3. 簡化追加募集程序: 提供彈性架構,並鼓勵投資海外不動產,以確保REITs規模持續成長。

此外,目前台灣REITs投資標的,近半數為辦公大樓,類型較單一;修法後投資標的範圍將擴展至資料中心、工業物流倉儲、醫療保健大樓及再生能源等領域,加速國內公共建設發展。金管會證期局局長張振山10日在論壇上表示,修法草案預計在新會期完成二三讀。

未來台灣REITs將成為舊版信託、新版基金的雙軌併行制,基金型產品可能命名為「T-REIT」,將成為台灣投信業者期待已久的藍海新商機。

REITs能如何協助打造亞洲資產管理中心?

證交所董事長林修銘、櫃買中心董事長簡立忠,雙雙在論壇上公布將成立REITs專案平台。林修銘特別說明,搭配亞洲資產管理中心政策,證交所2025年到2026年的KPI目標,包括基金架構REITs上市檔數3檔,或總資產規模達225億元;主動式及多資產ETF合計上市檔數達18檔,總資產規模達1200億元。

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搭配亞洲資產管理中心政策,證交所董事長林修銘提出KPI規劃,包括主動式ETF、基金架構REITs等多元金融商品發行目標。
圖/ 許靜之攝影

「如果沒有更多金融商品上架,錢就沒有地方去。」李長庚建議政府,參考新加坡善用證券化機制,進一步做大資本市場,才能引導資金流入台灣。以債券ETF為例,投信業者將債券轉換、包裝成ETF商品,從中能賺取行銷、管理費,也方便民眾購買債券相關商品。他認為,許多金融商品透過證券化機制,都能在市場上創造並留下更多價值。

目前台灣金融資產證券化標的資產,以房貸、車貸等債權性質金融資產為限,李長庚提議參考新加坡不限制標的資產為債權的規定,考慮讓有穩定收益的公共建設專案公司股權也能作為標的資產。

李長庚也提到,在金融監理上,早期日本、韓國與台灣一樣都是正面表列可銷售商品;不過近年日本改採負面表列、韓國改以概括表列,給予金融商品更大幅的彈性,將能有效活絡資本市場。

證期局表示,配合亞洲資產管理中心政策,壯大本國投信產業,將開放多元商品,由證交所成立專案小組,將公共建設證券化,並引導境內外資金由投信管理、建構良好私募基金發展環境,預計修正12項法規、6函令,2年後使投信投顧資產管理規模增加30%。

台灣有哪些REITs?怎麼買?

台灣目前掛牌發行的REITs共有6檔,皆為信託架構,標的以商辦為主,在股票市場上就能直接購買,利息配發方式多為年配和半年配,平均殖利率1.86到3.95%之間。

1. 京城樂富(01001T): 商辦、商場、住宅
2. 土銀國泰一號(01002T ) : 商辦、商場、旅館
3. 土銀富邦R2(01004T): 商辦、廠辦
4. 兆豐國泰R2(01007T): 商辦
5. 王道圓滿R1(01009T): 商辦、商場
6. 京城富樂R1(01010T): 商辦、購物中心

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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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