白話科技|碳費、碳稅、碳權是什麼?碳費懶人包:收費辦法、徵收對象一次懂
白話科技|碳費、碳稅、碳權是什麼?碳費懶人包:收費辦法、徵收對象一次懂

你知道碳費、碳權、碳稅三者的差異是什麼嗎?

台灣因應國際淨零排放的需求,也吹起了「碳風潮」。不過,相關名詞傾巢而出讓人眼花撩亂,如果用最簡單的方式給碳權、碳費、碳稅3個名詞一個快速上手的記憶方式,分別是: 你能排多少碳(碳權)排多少碳就要收多少錢(碳費) ,以及台灣目前沒有的 碳稅

碳費:排多少碳就要收多少錢

碳費(carbon fee): 企業製造多少碳排放,就要繳交相對的費用給環境部。碳費是國際上常用的碳定價工具,指的是針對二氧化碳等溫室氣體向排放者徵收費用。

碳費收費辦法

根據《氣候變遷因應法》規定,台灣環境部公告的碳費徵收3項子法「碳費收費辦法」、「自主減量計畫管理辦法」及「碳費徵收對象溫室氣體減量指定目標」。台灣將在2025年1月1日正式收取碳費,明年起,企業未來需要在每年5月底前,依前一年1月1日至12月31日的溫室氣體排放量申報繳費。

碳費徵收對象

第一波被徵收碳費的對象以年排放量2.5萬噸以上的排碳大戶為主,例如電力業、燃氣供應業及製造業。

碳費費率審議會預估將於9月9日再度召開審議會。碳費費率訂定與徵收時程,預計今年10月底完成費率審議,明年元旦費率公告生效,明年5月試申報碳費(但不用繳費),也就是說這些排碳大戶要到2026年5月才需要第一次繳交碳費(繳交2025年排放量碳費),依前一年1月1日至12月31日的溫室氣體排放量申報。

碳費計算

碳費=收費排放量(超過2.5萬噸的部分)x 徵收費率(費率尚未公布)。

而台灣採用碳費制度,由環保署徵收,未來碳費收入將採「專款專用」,應用在溫室氣體減量相關工作、發展低碳與負排放技術及產業、補助及獎勵投資溫室氣體減量技術等。

延伸閱讀:碳費2025開徵!誰要繳?碳費怎麼算?誰有優惠費率?一次看懂碳費法規

碳權:排碳的權利

碳權(carbon credits) 代表「排碳的權利」,通常以「公噸二氧化碳當量」(tCO2e)為計算單位,1公噸的碳排即為1單位。

這是企業最需要注意的關鍵字,因為「碳權」也是一種商品,每個企業都有自己的碳權量,多的可以出售、不夠的話就需要購買,來達到政府或國際供應鏈規範的「碳中和」。

國內碳權交易平台將在10月2日正式上路!根據碳權交易所國內減量額度交易平台公開資料,已確定有6個定價交易減量額度專案公告相關交易資料,其中包含中鋼、奇美實業、台北101大樓、漢程客運和漢寶農畜產企業,總計共6080公噸,每噸交易價格會落在新台幣2500至4000元間。

延伸閱讀:碳權交易平台10/2上路,台北101等6專案公開閱覽!誰需要買碳權?

針對碳權,而最常見的問題是:我有多少碳權?

這就關乎企業所屬的產業類別,以及碳權的產生方式,可以分為以下兩種:政府規定和自願性產生,前者是政府強制性進行總量管制與交易產生,後者則是常被企業用於抵換碳排放的手段。

1. 政府強制性碳權:
由政府設定減量目標,對受管制的企業(如工業或發電業)分配碳排放的配額,這些配額視為企業可以排放二氧化碳的「代幣」。如果企業的排放量超過配額,就需要購買更多「代幣」;相反地,如果某企業成功減少排放並有多餘的配額,就可以將其出售給其他需要的企業。不過,這些碳權只能在同一市場內交易,無法跨市場操作,而且政府對碳權的發放非常嚴謹,有效避免重複計算或濫用的情況。

2. 自願性碳權:
企業在政府的減碳要求之外,可以自行訂定更高的減碳目標,主動購買民間自願性碳權以抵銷自己的碳排放,像是透過植樹造林、保育紅樹林、節能等活動,所取得的減量額度,也可以稱為碳信用。自願型碳權多為強制性市場的補充機制,是碳管理的政策工具之一,目前我國的碳權交易規劃,分為「自願減量額度」及「增量抵換交易」兩類,就是傾向此制度。

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圖/ 環境部

延伸閱讀:台灣碳權交易平台10/2上路!誰需要買碳權?為何採美金交易?

碳稅:台灣目前沒有

碳稅(carbon tax):企業製造多少碳排放,由政府直接為二氧化碳排放量決定一個固定價格(稅額),並以公噸作為計價單位繳交稅金給各國財政部。目前台灣並未徵收碳稅。

世界各國大多數政府實行碳稅,是由財政機關統一徵收,稅收入國庫後可視為整體政府的財政收入,用途包含社會福利、所得稅減免、發展各項低碳的基礎建設等,用途廣泛。

碳費和碳稅有什麼不同?

國際上,碳稅(Carbon Tax)主要由財政部徵收,用途更加廣泛;而台灣的碳費制度,主要是將碳費當作經濟誘因,且由環保署徵收,以專款專用的方式使用在環境行動上,不過兩者本質上都是政府要求企業減排的方式。簡單來說,碳稅與碳費的差異在於徵收的主管機關不同。

減碳如今不再是道德訴求,碳定價凸顯了碳排放所隱含的社會成本,透過提高排碳成本,達成減少溫室氣體排放的目的,像是透過徵碳費、取消化石燃料補貼,都是為了實現碳排放者付費的精神。不過,對台灣企業來說,更重要的事情是跟上國際的腳步,以免因為「碳問題」被排除在供應鏈名單之外。

延伸閱讀:「碳中和」商品貴在哪?碳抵換帶來多少綠色溢價?用市面筆電算給你看

資料來源: 行政院國家永續發展委員會環境部

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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