較比特幣區塊鏈快40倍!台大成立「金融科技暨區塊鏈中心」研發新區塊鏈技術「G-coin」
較比特幣區塊鏈快40倍!台大成立「金融科技暨區塊鏈中心」研發新區塊鏈技術「G-coin」

當台灣要發展金融科技,除了現在正在熱頭上的電子支付和行動支付,與比特幣相關的區塊鏈技術是不是台灣金融科技的下一個發展方向?國立台灣大學今天宣布籌設「國立台灣大學金融科技暨區塊鏈中心」。長期研究比特幣與區塊鏈的中心籌備處召集人、台大資工系教授廖世偉表示,比起比特幣,中心研發的「G-coin」區塊鏈技術又多了「可管可控」的特性。未來區塊鏈除了應用在金融領域,也有機會應用在物聯網的發展。

台大金融科技暨區塊鏈中心
(圖說:國立台灣大學成立台灣大學金融科技暨區塊鏈中心,研發區塊鏈技術。照片來源:許文貞攝影。)

英國經濟學人雜誌曾指出,區塊鏈技術是「建立信任的機器」(Trust Machine),是一種分散式、多中心的資料庫。當用在金融領域上,過去需要透過財金公司作為中心來「清算」的步驟可以完全被省略,當資料被分散儲存在區塊鏈上的所有節點,交易時也必須得到所有的節點的認可,才能更動資料,也因此讓資料難以被任意竄改。

較比特幣快40倍的結算速度

廖世偉表示,台大金融科技暨區塊鏈中心目前研發的「G-coin」,如同比特幣,是一種基於密碼學的「加密協定」(cryptographic protocol)。相對於比特幣加密協定的10分鐘結算速度(亦即每10分鐘才能形成一個新區塊),「G-coin」的加密是每15秒就能結算一次,效率是40倍。

廖世偉
(圖說:長期研究比特幣與區塊鏈的中心籌備處召集人、台大資工系教授廖世偉。照片來源:許文貞攝影。)

除此之外,相較於屬於「公有鍊」應用的比特幣技術(亦即任何人只要願意成為開發比特幣的「礦工」即可加入),「G-coin」的技術建立的是一個「聯盟鍊」(又稱「區塊鏈聯盟」,consortium blockchain),需要得到「允許」(permission)才能加入聯盟的網絡。例如美國公司R3CEV就是集結42間金融機構形成的金融「區塊鏈聯盟」。

廖世偉和實驗室的研究團隊花了兩年的時間,將「G-coin」的底層區塊練技術建立起來,有如形成一個平台,未來能讓各項應用在區塊練技術上運行。例如台大的「台大幫幫忙」眾籌平台,就是建立在區塊練技術上,能夠清楚的追蹤眾籌的金流。

「BaaS」可應用到物聯網和金融領域

建立「G-coin」區塊鏈技術的團隊,正是廖世偉實驗室中的學生。已經成立公司的新創團隊「DiQi」共同創辦人張哲瑞是廖世偉實驗室的畢業生,他解釋,區塊鏈可以大致區分成底層、中層和上層。底層是區塊鏈的基礎建設(G-coin加密協定),上層是各種的應用情境(如「台大幫幫忙」),中層則是串接應用情境和區塊鏈基礎建設的API。「DiQi」正是提供「BaaS」(Blockchain as a Service)的技術服務。

目前較明確的兩個「G-coin」區塊鏈技術應用的範疇為「金融」和「物聯網」。由於開放原始碼,「G-coin」區塊鏈技術可監管也相對安全,目前全世界最快的電腦即使花250兆年的時間都無法竄改資訊,能能達到「資產數位化」和「交易即結算」的結果。另外每15秒就能結算一次的高效率,更可以運用在物聯網上,達成「設備民主化」(Device Democracy)。

歐付寶董事長林一泓也表示計畫要跟台大金融科技暨區塊鏈中心合作,預計在今年第四季之前讓電子支付和未來要發展的P2P借貸平台運用區塊鏈的技術作結算。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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