台灣碳權交易明年開跑!NFT化身「碳額度、汽車減碳履歷表」,背後商機有多大?
台灣碳權交易明年開跑!NFT化身「碳額度、汽車減碳履歷表」,背後商機有多大?
2023.10.11 | 區塊鏈

「塊轉Web3」是區塊鏈媒體《Web3+》推出的直播節目,集結四位不同專業領域的主持人,每週三中午輪番上陣,用30分鐘的時間,帶來第一手的人物訪談、拆解區塊鏈新商業案例、產業最新脈動分析,陪你一起吃午餐。

台灣碳權交易所在今年八月成立,預計明年開始交易,碳權是什麼?碳資產跟區塊鏈又有什麼關係?

主題:台灣碳權交易明年開跑!NFT化身碳「額度」,背後商機有多大?
主持:高敬原|WEB3+ 網站召集人
來賓:劉德安|台灣碳資產總經理

小檔案:劉德安

現任台灣碳資產股份有限公司總經理,擁有多年碳權交易經驗,是台灣少數擁有國際碳排放交易中心碳排放管理師暨交易師資格的專家。

此外,劉德安也是Microsoft(微軟)專業資格認證IT專家、企業應用開發專家,在軟體開發領域具有多年實務經驗,以專業經理人的角色,帶領團隊透過自身開發的軟體打造低碳生活圈。

##### 直播精華一次看!

Q:什麼是碳權?

大家可能會有一個誤解,好像碳權是種樹或者做特殊抵減就可以擁有的東西,事實上從國際的市場來看,碳權可分為兩種機制。第一個叫做強制性的碳排市場;另外一種是自願性的碳排市場。

今年台灣成立了碳交易所,預計明年開始正式的交易,台灣在這方面就稱為自願性。

兩者之間最大的差異是什麼?

第一個,在這些強制性碳排的國家,會針對不同的產業去設定碳排基線,然後每一個人分配到不同的排放額,如果企業能夠優於他的排放額,他就可以把這個碳排放權的額度,放到交易所去做拍賣。

台灣走的是自願性的抵減,就是國家希望廠商開始有自主性的減排計劃,然後依這這些減排的計劃,獲取額外的碳信用,這就是所謂的自願性的碳權。

Q:為什麼碳權是有價值的?

「碳」人類看不見,很多人都會常常問說到底碳權是什麼?

全世界最早開始講到氣候變遷,是1992年聯合國氣候綱要公約,在那個時代,聯合國的成員國就已經發現,開始出現全球暖化的問題、天然災害在增加。回到另外一個基礎,是1997年的京都議定書,其實碳權的議題最早是從這裡來的。

我們在講2050年全球要淨零碳排(Net Zero),難道2050年淨零碳排,就指的是全世界不要排放二氧化碳嗎?

不對,它是希望2050年全球的二氧化碳,能夠回到1990、1992年代的標準,當時全世界的碳排假設是100億噸,到2050年的時候也希望回到100億噸。

碳的排放會產生稀缺性。從可能現在排的是5000億噸,但是明年只剩下4000億噸,後年可能剩下3000億噸等,可以排放的碳的量就越來越少,也就產生了相對應的價值。

廠商或者是製造業者等高碳排的企業,為了要得到這個碳權,他必須努力從自身去做起.所以才開始有了CBAM(碳邊境調整機制),要求全世界的人,到了我的歐洲國家,必須要針對我特定的產業來課徵碳稅。

Q:全球碳交易市場的規模有多大?

2021年的時候,整個碳排放的交易市場,已經達到8,510億美金。而在2022年的最新統計,其實已經破兆了,它的來源是強制性碳排市場以及自願性市場的交易。

我常會跟我的客戶或者朋友講一句話,不要把碳權神話,但是要了解碳權是一種補償機制,就是因為你做不到,所以才必須去買權,讓整個運營的過程中,更有一個實質減碳的效果,但它只能作為補償。

所以全世界開始在講究經營碳排的年代裡面,當然自身要自主減碳,同時也要開始去思考的是,能不能夠對地球的環境進行額外的補償?

Q:區塊鏈技術在碳權可以有哪些應用?

碳權的基礎裡面,有兩大問題。

第一,是政策跟法律的問題;第二,是市場教育的問題,例如它到底是不是真實性或合法性的,還有當地法律的問題。這時候所有的科學家,包含聯合國都非常頭痛,所以就成立了一個新的組織叫做D4C,就是透過數位化的能力來改變氣候變遷。

他成員包含了聯合國氣候綱要委員會以及世界銀行等不同的機構,開始去考慮如何透過數位化的工具來解決氣候變遷的問題,因此會看到大家開始在討論如何Token(代幣)化?

今天可能各國之間要去做交易或者是我的企業要去做交易,所以要去確保整個在交易過程上,或者是在申請過程上的正確性。

NFT是碳權交易好工具

NFT是一個很好的載體,他是非同質性的。假定我今天是一個林業申請者,我可以開始把這塊林什麼時候開始種、是誰養護、負碳率多少等.把所有的數據全部放在我的NFT上面。

來自於不同機構的碳權,常常會碰到一個問題是,我抵消的機制都是在平台,但是他的抵消過程買的企業都不知道,甚至我消費者也不知道,而上鏈的好處是我可以確保整個碳權的過程是抵消完成的,有一個溯源的機制。

國外在碳權的應用上面,像新加坡元宇宙綠色交易所等,都已經開始在用NFT去做碳權的交易,雖然開始量還沒有很大。碳權能不能貨幣化,這是一個問題,另外是碳權能不能透過NFT去做更保障的機制,變成更好的有價產品,再來是我透過區塊鏈的基礎,本身能不能夠做真實的Offset(抵銷)?

台灣早期有交易所之前,我們在發再生能源憑證的時候,國家內部就有討論能不能把再生能源區塊鏈化,現在來講是,雖然還沒正式的上線或是正式的實施,但我想這是未來可以期待的。

如果未來考慮到碳權的合法性,那就應該去考慮區塊鏈的應用,NFT是一個滿好的載體,但它不一定是最終的未來,因為會有新的區塊鏈技術出現。

Q:台灣現在沒用NFT做碳權交易的原因是什麼?有哪些挑戰?

我們交易所才剛成立.是還很新的階段,基本上有一些應用可能就是在民間。

例如,台灣碳資產下面有一個智能充電品牌叫做BEGIN智能充電服務,透過演算法、碳權抵銷機制去完成宣告,所以在國外都可以看到我們台灣碳資產的車主在碳權抵銷的宣告。

我們開始把車主整個在綠色能源的使用,或者是他的開車的使用率,透過演算法機制寫在NFT上面。

為什麼呢?你的權是怎麼取得的,一定是有減量,包含到有開始再去做實質的抵銷,這時候他所產生的權,透過數位化的工具就可以變成一種抵銷機制,我們必須要開始把這整個數據寫在NFT裡面,未來他在上鏈的時候就可以看到,他怎麼減的,然後過程是什麼、如何抵銷等。每個車主他都有一個對應的NFT,就很像車子的減碳履歷表。

政府雖然沒有馬上響應這樣子的一個思維.可是他已經在做,不過民間落實更重要。

Q:用NFT去當碳權交易的載體,跟「現實資產代幣化RWA」之間的關係是什麼?

在碳權的使用上面,能不能夠變成把它變成實體化的資產,我認為還有一段路要走。

就像我剛才講的,其實我不認為NFT是碳權在區塊鏈上應用的最終原型,因為它是個階段,而我覺得碳權最後有可能變成貨幣化,尤其當它更稀缺、計算更精準時。

這部分可以解決很多誠信問題,碳權貨幣化是指日可待,跟RWA的結合我認為也是可行的,但它也不會是最終的載體,原因是因為技術不斷在更新。至於市場上的接受程度,我們也不確定,只能說樂觀其成的看待這個問題。

核稿編輯:高敬原

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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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