綠色資產新機遇:區塊鏈如何改變氣候投資

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綠色實體資產重塑氣候資產為盈利的尖端科技
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基於區塊鏈的氣候資產代幣化有潛力解鎖數萬億的綠色投資,隨著監管框架推動碳交易的增長。

到2035年,實體資產市場預計將超過60萬億美元,而綠色實體資產(RWA)將成為這一全球鏈上運動中的一個重要子領域。

目前,代幣化的綠色資產仍然只佔總氣候資產的不到1%,而且在實體資產中也只佔有類似小比例,現在的實體資產主要是代幣化的國庫券。

然而,隨著綠色資產的總價值預計將大幅上升,代幣化的速度也在加快,綠色實體資產市場成為一個未開發的增長機會。

平台正在出現以代幣化數十億的綠色信用
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即將實施的嚴格歐盟監管框架預計將在未來幾年內大幅提升全球碳交易。儘管供應瓶頸和驗證障礙仍然存在——主要是因為接受和規範的代幣化實踐仍處於初期階段——但鏈上可編程的綠色資產的前景已激發了許多雄心勃勃的基礎設施項目,特別是在新興市場。

例如,Dimitra利用區塊鏈和人工智能幫助小農提高生產力,建立更具韌性的農業系統。他們專注於巴西亞馬遜的可可生產和墨西哥的碳信用項目。這些項目將允許直接投資於小農場,最終提供項目資金和每年預估10%至30%的回報。

在農業之外,Liquidstar專注於創造一個更具可持續性的類別。其路徑站充電電池、促進電動出行、生成大氣水、提供網絡連接並設有微數據中心。對於缺乏電力的社區,這是一個進入無線、可持續電子生態系統的跳躍。

綠色實體資產是萬億美元的可接觸市場
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碳信用自1990年代末的《京都議定書》開始,通過重新造林、可再生能源、甲烷捕獲和土壤再生等項目激勵減少溫室氣體排放。

簡而言之,每個信用代表減少、避免或移除的一噸二氧化碳。合規計劃如歐盟排放交易系統最初推動了市場。這是您可能聽說過的環境監管的限額與交易系統。

在2010年代,由於企業可持續性目標的上升,自願碳市場(VCM)開始興起。它的市場規模為17億美元,預計在未來十年將以25%的速度增長。根據S&P Global的數據,“可持續債券”在2024年已經占全球債券市場的11%。氣候債券是一個舊的ESG術語;然而,氣候債券倡議將其資產的綠色組件的累計金額標記為到2024年底將達到3.5萬億美元。

時機至關重要
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為什麼是現在?儘管常被批評的ESG敘事對資本配置者的表現不佳,但這一論點並非完全錯誤。

根據《巴黎協定》(2015年簽署)的設計,早在2028年,將引入更嚴格的氣候法規。這些限制可能會激增對碳信用和綠色能源資產的需求。全球的目標是將升溫限制在1.5°C,各國提交國家自定貢獻(NDC)以減少排放。

這些承諾將隨著時間推移而收緊,從2028年到2030年逐步引入更嚴格的環境目標。關鍵驅動因素是《巴黎協定》第6條,特別是第6.4條,建立了一個全球碳信用交易市場。這一機制在COP26上最終確定,允許各國和公司購買和出售信用以滿足NDC,預計到2028年全面實施。

這可能會大幅提升對碳信用的需求,因為中國(目標在2030年前達到排放峰值)和印度(目標在2030年前減少45%的排放強度)等國家依賴信用來填補缺口。

中東地區有望成為綠色實體資產的強國
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這些計劃中的電動車政策、太陽能公園和政府支持的區塊鏈登記系統正在加速該地區的採用。

通過電動車採用和碳信用倡議,阿聯酋和沙特阿拉伯正在推動對綠色資產的需求。阿聯酋的電動車政策目標是到2050年實現50%的電動車比例,迪拜則計劃到2027年實現100%環保計程車。他們的“到2050年淨零”倡議鼓勵像太陽能公園、電動車充電網絡和代幣化碳信用等項目,以促進可持續投資和環保城市發展。

儘管區塊鏈技術可以幫助緩解向現代氣候友好基礎設施的過渡,並且進步的政府倡議已經到位,但採用仍然滯後。

根據聯合國西亞經濟社會委員會的報告,對使用區塊鏈技術來擴大可持續能源、碳管理技術和碳市場的興趣日益增長。阿聯酋的電動車基礎設施項目和沙特阿拉伯的清潔能源計劃中,明確使用區塊鏈的項目仍然很少,因為它們受到監管模糊和技術障礙的限制。然而,隨著政府專注於快速擴大這些倡議,未來幾年這些利用率應會迅速改善。

總之,綠色資產市場需要從2024年的最高2.1萬億美元擴展到2025年至2030年間每年5.6萬億美元,才能達到全球淨零的最低要求。這些成本由第6.4條等機制和對透明、分散擁有碳信用和生物多樣性代幣等資產的需求推動。

結語
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區塊鏈的潛力在於簡化驗證和流動性方面是顯而易見的。廣泛的採用依賴於解決監管碎片化和基礎設施差距。此外,消費者教育也是將這些產品上鏈並推向市場的必要條件。

綠色資產的代幣化技術已經準備好增長,但市場仍處於“追趕模式”,依賴政策對齊和私營部門合作來釋放其數萬億美元的潛力。

這篇文章僅供一般參考,並非法律或投資建議。文中表達的觀點僅代表作者本人,並不一定反映Cointelegraph的觀點和意見。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。

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