全球瘋減碳!如何證明真的有做?把碳信用「代幣化」NFT也能當裁判
全球瘋減碳!如何證明真的有做?把碳信用「代幣化」NFT也能當裁判
2023.12.13 | 區塊鏈
##### 碳權商機龐大!跟區塊鏈、NFT關係是什麼?

台灣碳權交易所在今年八月成立,預計明年開始交易。碳的排放會產生稀缺性,當企業可以排放的量越來越少,就產生了相對應的價值,「碳信用憑證代幣化」也被視為RWA的潛力應用之一,除了方便交易流通,重點是可以溯源,確保來源的準確與可信。

RWA的意思,是將手錶、房地產、卡牌、債券、碳信用等,現實世界中有形及無形資產代幣化,在鏈上世界建立一個虛擬分身,價值與本尊綁定連動,這個虛擬分身,可以是同質(可分割)或非同質化代幣(NFT,不可分割)兩種型態。

以碳來說,許多企業現在都會植樹減碳,為了確保這些樹是真的由該企業種下的,可以將樹木種植日期、是誰養護、負碳率多少等數據,全部放在NFT上面。

上鏈,可以確保整個碳權的過程是抵消完成的,在碳權的情境中,碳排放的抵消過程涉及多方參與,將這些訊息確實記錄下來,所有相關的參與方都能夠閱讀。

什麼是碳權?

碳排放交易市場市場龐大,我們常說的「碳權」分為兩大機制。

第一種是「強制性碳排」,這些國家會針對不同的產業,設定出不同的碳排基線,然後每一個企業都會分配到不同的排放額,如果企業排放的額度沒用滿,就可以把多出來的額度,放到交易所拍賣。

第二種是「自願性抵減」,這也是目前台灣的模式,意思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。

綜合強制與自願性市場,碳排放交易市場在2021年時,規模達到8,510億美;2022年的最新數字,整體規模已經破兆。

🛎️延伸閱讀: 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?

##### 7年前就有「碳信用代幣化」!全球第一家交易公司怎麼做?

早在2016年,俄羅斯的去中心化自治組織「DAO IPCI」,就已經提出利用區塊鏈技術來交易碳信用,甚至到現在白皮書已經進展到第五代,因此「碳信用憑證代幣化」不算是新議題。

此外,聯合國也成立了一個新組織D4C(Digital For Climate,氣候數位化),目標是支持透明、高度誠信的全球碳市場,成員包含了聯合國氣候綱要委員會以及世界銀行等,探討如何透過代幣化、鏈上交易等數位化工具,來解決氣候變遷問題。

2019年成立的AirCarbon Exchange,是全球第一家以數位形式進行碳權交易的公司,透過區塊鏈技術來交易、簡化和保護交易及結算流程,讓投資者輕鬆參與自願性碳市場。

針對不同的減碳情境,AirCarbon Exchange也發行了不同的代幣,包含跟森林相關的GNT、與國際航空碳抵銷相關的CET等,其中每個代幣都代表著一個碳信用額度。而平台上的每項可交易資產,均已由AirCarbon Exchange合作夥伴進行過碳資產相關的驗證。

##### 碳信用憑證代幣化有哪些優勢?

優勢一:提高透明度和可信度

為了確保碳排放數據的正確性,現在都會仰賴第三方驗證,確保交易可靠性。

國際信任機器股份有限公司(ITM)執行長陳洲任表示,通常碳信用憑證的可信度,取決於強大的政府或中介機構,這會導致權力過於集中。

此外,中心化的驗證方法很難避免不誠實行為,例如,第三方機構出於不正當原因,證明假的碳信用憑證等等。然而,區塊鏈的去中心化特性,有助於提高透明度和可信度,所有參與者都可以驗證數據。

優勢二:NFT具有獨特性、交易無法被拆分

NFT的非同質性(不可分割)和一次性交易特性,劉德安認為,這使其成為碳信用憑證的理想選擇。這種特性確保了每個碳權的「獨特」,同時使交易無法被拆分。同時有助於整個碳權交易及抵銷過程的追蹤和完整性。

##### 從三大挑戰,看懂碳信用RWA下一步

挑戰一:大型持有者,恐影響市場公平性

碳信用代幣化後,雖然交易變得更自由,但也可能導致只有少數大型持有者可以輕鬆影響市場,其他人則可能無法參與或進行有效的交易,間接損害了市場公平性。

例如,大型持有者可能利用其資本上的優勢,試圖操縱碳信用代幣市場,進行大規模的購買或售出等,影響代幣價格。

挑戰二:缺乏成熟、具有公信力的基礎架構

除了交易上的優勢,碳信用憑證代幣化是否有意義,或是能否真的發揮區塊鏈技術的潛力,還是取決於有沒有可信任的去中心化基礎架構。

陳洲任認為,如果沒有適合的去中心化技術支持,那麼碳信用代幣化的交易,還是會頻頻產生問題,這個去中心化基礎架構如何安全、公平地去驗證、流通這些代幣化憑證,才是重點。

挑戰三:市場接受度與國家政策

「碳」無法用肉眼直接看到,消費者或者幣圈人士,可能不一定能接受這種不可見的資產代幣化。

劉德安表示,在區塊鏈上交易任何資產,都需要社會的接受度,而碳權的本質,可能在推廣期間受到相對限制。

除此之外,碳信用憑證代幣化也會面臨政策與法律的挑戰。各國對區塊鏈的態度和政策制定,會直接影響該領域發展。

##### 建立碳確認及認證技術,對台灣為何重要?

隨著全球碳交易市場不斷擴大,區塊鏈的應用,可能將協助整個市場提升到百億美元的規模。

若聚焦台灣市場,陳洲任則認為, 碳信用系統需要依賴硬體與軟體設備進行監測,以確保碳排放的真實性 ,因此需要在物聯網(IoT)和人工智慧物聯網(AIoT)領域中,擁有強大的生產能力。

台灣是一個缺碳的地方,隨著全球碳排放問題增加,陳洲任認為,台灣可能會變成一個碳進口國。

建立可信任的碳確認和認證技術,對台灣來說非常重要, 畢竟碳不是虛擬資產,而是與現實世界有關的真實資產。 碳信用憑證也需要構建一個具有流動性的基礎架構,同時能夠方便管理,以及具有可信度。

核稿編輯:高敬原

♦️ 本文不開放合作媒體轉載

關鍵字: #碳權
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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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