葛如鈞再提比特幣戰略儲備!盤點國際案例,台灣有必要跟上嗎?
葛如鈞再提比特幣戰略儲備!盤點國際案例,台灣有必要跟上嗎?
##### 立委全力推動戰略儲備概念,行政院與央行首次正面回應 在日前(11/11)舉辦的立法院第11屆第4會期第8次[會議][1]中,國民黨立委葛如鈞就「比特幣戰略儲備」質詢行政院長卓榮泰與央行總裁楊金龍時,要求政府盤點司法單位目前已沒收的比特幣,並提出新版儲備評估報告。他強調,全球正在重塑金融秩序,台灣不能停滯不前。
國民黨立委葛如鈞就「比特幣戰略儲備」質詢行政院長卓榮泰與央行總裁楊金龍。
圖/ 立法院議事轉播

行政團隊對此首度鬆口。 央行承諾年底前完成「比特幣戰略儲備2.0報告」,並以「正反並陳」方式評估;行政院則同意在年底前公布國庫目前持有的比特幣數量。

葛如鈞提出的論述包含三大核心:

  • 全球已有政府啟動儲備: 他指出新罕布夏、亞利桑那、德州等州已立法採用比特幣,並強調美國部分政策轉向具有示範效果。
  • 台灣外匯存底風險疑慮: 長期依賴美元與美債,使台灣在地緣不確定性升高時可能承受匯率衝擊。
  • 既有沒收比特幣可直接使用: 司法機關近年沒收多筆虛擬資產,他認為不應急著變賣,而應視為未來可能的國家儲備來源。

然而,這套主張引發大批專家與財經圈疑慮,「比特幣是否能成為真正的戰略儲備」成為全場最具爭議的焦點。

##### 專家質疑「戰略儲備敘事」過度簡化 在金融界,對比特幣作為戰略儲備的反對意見明顯多於支持。雖然行政院願意研究,但「比特幣是否具備儲備資產特性」仍備受質疑。多名學者指出,戰略儲備必須符合三大特徵:
  • 低波動性、可預期
  • 全球高度接受度
  • 危機時可立即換取資源

而比特幣在這三項上皆表現不佳。

金融研究員余哲安便直言,比特幣的用途與屬性更接近投資性商品,而非國家危機工具。他指出黃金是「貨幣體系崩潰後的開機片」,因為它具備長期被全球央行接受的歷史地位;比特幣則不具備同等的制度支持或市場共識。並批評道:「既然談的是『戰略』,就應該先說明背後的『戰略目標』與政策意涵。若連戰略邏輯都講不清楚,提案本身就缺乏實質意義。」

余哲安針對葛如鈞提案表示:若連戰略邏輯都講不清楚,提案本身就缺乏實質意義。
圖/ Facebook/@余哲安

他也批評葛如鈞引用美國案例時,忽略了政策層級差異:

  • 美國行政命令處理的是沒收資產,不是央行買入
  • 美國州政府可自訂財政工具,但不等於聯準會願意持有比特幣
  • 將地方政策視為央行儲備案例,是政策邏輯不對稱

在網路上,不少網友與金融從業者也反問:「比特幣一天能跌10%,政府怎麼可能靠它穩定金融?」更有人提醒,外匯存底的核心職責是穩定匯率,而不是尋找報酬率。

批評者普遍認為:「比特幣可以是投資,但不適合作為央行職能的一部分,若政府想配置數位資產,更適合由主權基金而非央行進行。」
##### 國際案例並不完全成功,支持方引用的例子存在高度選擇性 在推動政策時,葛如鈞多次引用薩爾瓦多、美國等國的作法。然而專家強調,這些案例並沒有他所描述得那麼單純。

美國

行政命令確實將沒收的比特幣編列為國家資產,但核心仍屬於司法財產管理,而非貨幣政策的一環。美國的聯準會並未調整其儲備架構。

而針對葛如鈞立委多次提到美國州政府已立法比特幣儲備,根據Bitcoin Reserve Monitor提供的資料顯示,美國52州對「比特幣儲備」的概況如下:

  • 未提案:26
  • 待辦中:17
  • 考慮中:1
  • 已通過:3
  • 已拒絕:5

實際上拒絕立法比特幣儲備的州也不少,甚至有一半的州是完全沒有針對此議題進行討論和提案。所以要說是國際趨勢,也不完全正確。

歐洲

歐洲央行立場明確,總裁克莉絲蒂娜・拉加德(Christine Lagarde)曾明確表示,在其任期內,比特幣不會被納入歐洲中央銀行系統的準備資產。而目前有在討論的只有:

  • 捷克:央行已提出將其外匯、準備資產中研擬加入比特幣的可能性,甚至有報導指出可能將其約1,400億歐元準備金的5%用於比特幣。但目前只是「考慮、提出方案」階段,尚未實際執行。(《金融時報》

  • 盧森堡:有主權基金將其替代、另類投資組合中分配約1%的資金到比特幣。(《Global Government Fintech》

但考量到穩定幣、數位資產對傳統金融造成的影響,歐洲央行仍會有計劃將股票與加密貨幣交易所納入單一中央監管機構之下,建立類似美國證券交易委員會(SEC)的「歐版SEC」。

薩爾瓦多

曾被視為「比特幣實驗國」的薩爾瓦多,其政策成效遠不如加密世界常見的宣傳,根據:

  • Chivo Wallet使用率:根據美國國家經濟研究局(NBER)團隊的研究指出,多數人領完獎勵便不再使用Chivo,僅約20%使用者持續活躍。
薩爾瓦多「Chivo Wallet」的採用情況。
圖/ NBER
  • 比特幣城市開發停滯
  • 火山債券未發行成功
  • 原先希望改善匯款與通膨問題,實際上並未達標:根據官方數據顯示,自2021年9月至2022年6月,薩爾瓦多收到64億美元匯款中,透過數位加密錢包的僅占不到2%;2023年全年比特幣匯款占比約1%。
  • 七成以上民眾認為政策沒有帶來好處:根據中美洲大學公共輿論研究所(José Simeón Cañas)過去針對薩爾瓦多人民對該國實施比特幣法的看法進行調查,高達71.1%的人認為比特幣沒有給他們帶來任何好處,甚至有3.9%的人認為比特幣是政策失敗的主因,可見信任赤字已逐漸浮現,大多數人民對這場實驗並無明顯獲益感,更多的是將之視為政府的獨角戲。
3.9% 的人認為比特幣是政策失敗的主因。
圖/ José Simeón Cañas

批評者提醒,「不要只挑亮面講」,薩爾瓦多目前更像是「政策警訊」,而非台灣可複製的成功經驗。而葛如鈞委員提到的國家,如不丹、巴西,台灣前三者最大的差別在於「經濟體制完全不一樣」這三個國家或是經濟太小、外匯不足,或是貨幣不穩、通膨高、嚴重仰賴匯款,因此會把比特幣視為「高風險但可能翻身」的戰略資產。

  • 不丹靠水力發電撐起經濟,本身外匯來源單一、規模又小,只要水力出現波動整個國家就跟著晃,因此他們選擇把多餘水電拿去挖礦,押一張「綠能比特幣」的高風險成長票。
  • 薩爾瓦多在完全美元化、貨幣主權被鎖死的體制下,把比特幣當成打破困境的國家品牌工具,用來降低匯款成本、吸引觀光與外部投資。
  • 巴西則在多年通膨與美元主導的外匯結構壓力下,把比特幣視為未來可能的備胎選項之一。

台灣與他們相比完全是另一種生物,我們有成熟金融體系、自己的貨幣、極高的外匯存底,以及全球關鍵的半導體產業,沒有匱乏美元、也沒有貨幣崩盤或外匯斷糧的風險。所以不用像他們一樣需要比特幣故事來對沖脆弱性、吸引外資或賭國運。

##### 台灣要討論的其實不是「買不買」,而是「為何而買」 隨著行政院與央行承諾年底提出新版報告,這場圍繞「比特幣是否能成為戰略儲備」的辯論,正逐漸從政治攻防,走向更根本的國家層級檢驗。外界普遍認為,年底的報告並不是「是否購買比特幣」的答案,而是第一次真正逼台灣釐清,比特幣在國家金融體系中的定位。

在這份報告之前,各界其實討論的是兩件不同的事:

  • 支持者談的是「前瞻性布局」與「科技主權」
  • 質疑者關注的是「央行功能」與「儲備資產的必要條件」

兩者並未在同一個框架下辯論,因此爭議才會這麼大。年底的盤點會將問題逼得更直接:

台灣到底需要哪一種類型的金融安全網?比特幣是否真的能填補其角色?

批評者提醒,比特幣本身並非國安威脅,也不是洪水猛獸,真正的風險在於:

  • 若將其包裝成戰略儲備,可能誤導政策方向。
  • 若把司法沒收資產等同「國家配置」,會混淆治理概念。
  • 若以投資邏輯代替貨幣政策邏輯,恐模糊央行核心職責。

同時,支持者也會面臨更具體的檢驗:

  • 比特幣能在哪些情境下發揮國家級作用?
  • 若主張抗通膨、抗美元壟斷,有哪些實證支持?
  • 若引用國際例子,是否能說明制度層級的落差?

換句話說,年底的報告主要還是要讓台灣社會必須認真面對: 「比特幣儲備」究竟是國家金融體系的「加分項」,還是被誤解的科技敘事。

而這,將決定未來台灣在數位主權、貨幣政策與國家金融安全議題上的討論基礎,也將成為這場辯論最關鍵的轉捩點。

本文授權轉載自[《加密城市》][9]
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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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