比特幣驚天漲,但該對比特幣課的是「碳稅」
比特幣驚天漲,但該對比特幣課的是「碳稅」

我遠遠不是比特幣的專家,我自己甚至沒有擁有任何一種加密貨幣,不管是比特幣或者以太幣。但是我對於區塊鏈以及比特幣算滿早之前就花過時間下去研究的,包含最根本的演算法和比特幣系統設定。

但我一直疑惑的是,儘管比特幣是開源的,任何資料都可以在網路上找到,但在大多關於比特幣的、往往不是過於亢奮就是過於悲觀的新聞報導中,很少人提到一個很重要的系統設定:網路難度重設(network difficulty change)

在我們解釋比特幣系統中的網路難度重設到底是什麼東西之前,首先讓我直接跳到本文的結論:

不知道或者無法理解比特幣的網路難度重設,就隨便談論採礦成本效益,或者虛擬貨幣相對於法定貨幣系統在管理成本上的優勢,就好像英國那些支持脫歐的群眾,盤算著趕走波蘭移民後自己能夠拿回多少生意或者藍領工作,而絲毫沒想到自己每天在Marks & Spencer採購的生鮮蔬果,泰半來自於氣候遠比英國溫和的歐陸國家

什麼是比特幣網路難度重設?

到底什麼是比特幣網路難度重設?簡單來說,當初中本聰在設計比特幣時,就已經充分理解到,比特幣既然是使用電腦開採,隨著電腦效能跟著摩爾定律提升,解決數學難題的時間就會縮短,因此區塊(乃至於比特幣)供給量就會隨著時間經過而加速,這對於比特幣想追求的穩定貨幣供給和固定貨幣總量的理想國是很根本的威脅。要解決這個問題很簡單:每隔一陣子提高比特幣系統中數學問題的難度,把平均解題時間拉回來,就可以搞定了——這就是比特幣網路難度重設的由來。
比特幣早期的一位很有名的傳教士是希臘人Andreas Antonopoulos,為了撰寫本文我翻出了幾年前閱讀過的他的暢銷著作〈Mastering Bitcoin: Unlocking Digital Cryptocurrencies>,在裡面他用白話文解釋了這個難度重設的意義:

比特幣協定包含了一個內建的演算法來規範整個系統網路中的挖礦功能。礦工為了成功在比特幣網路裡登錄一個區塊所必須處理的計算任務,其難度會被動態調整,目標是維持平均每10分鐘有一個區塊被開採出來——不管有多少礦工(和CPU)同時在處理計算任務。

位元幣1.jpg
位元幣區塊產生時間 v.s. 難度
圖/ 楊建銘

上圖是本文截稿為止前兩個月的比特幣區塊產生時間以及系統難度調整走勢。其中紅色線是系統難度,大家可以看到光是在兩個月時間裡就調整了五次。而藍色線和灰色線是平均產生一個區塊的時間(平均計算基準分別為2016個和1008個區塊),可以看到雖然均線是落在600秒——也就是原始協定中設定的10分鐘左右——但最近一次難度重設後區塊產生時間卻一路爬升到超過900秒(灰色線末端),將近16分鐘,如果這種情形持續下去,系統將會再度調降難度,因此可以看到預期下次難度(綠色線)持續往下走。

至於何時進行下次調整?根據比特幣協定,每開採出2016個區塊,系統就會把難度調整到能夠將平均區塊產生時間拉回到10分鐘的原始設定,因此系統難度(以及對應到的平均區塊開採時間)就會這樣不斷週而復始地震盪調整。

講了這一大串,重點只有一個:比特幣系統根據設計是平均每10分鐘開採出一個區塊,不管整個網路參與挖礦的是一千萬台還是一億台電腦,不管他們是配備最新的恩威迪亞繪圖晶片,還是使用兩年前上市的採礦專用晶片。只要系統整體開採速度加快,系統就會調高難度,開採速度如果減緩,系統就會降低難度。

換言之,如果以比特幣單位來計算,採礦是一個軍備競賽形式的零和賽局——所有投入採礦的硬體投資,都是不得已的必須,並無法提供長期優勢的佈局。自己不投資,別人就會,然後開採速度就會增加,系統難度就會調升,自己就會落後。而自己就算領先投資,遲早對手也會採購同樣的硬體追上來,把自己暫時的優勢給抵銷掉,然後系統會增加難度,於是自己開採的速度又回到升級前的水準。

總結來說,在任何比特幣的開採成本效益的討論上,都必須先假設自己必須隨時投資跟上最新的硬體規格,而每一代採礦硬體投入的資金也都必須假設在下一代硬體出現後就得退役,有著或多或少可以估計的有效期限,退役後也許可以二手轉賣到其他市場(例如電競),可能的剩餘價值也要放入成本效益計算中。

不僅硬體成本,能源成本也是關鍵

截至目前為止我們討論的成本都只提到硬體成本,實際上能源成本也是一個關鍵。

位元幣2.png
開採位元幣估計年度總耗能
圖/ 楊建銘

(作者提供,擷取自Digiconomist網站)

上圖是Digiconomist估計的位元幣開採所用掉的年度耗能。首先要注意到的是橫軸的單位,圖上所顯示的是從10月4日到本文截稿的11月2日為止的每日數字,但縱軸顯示的預估年度耗能,也就是說在過去這一個月裡,每天平均的採礦耗能不斷增加,導致估算的年度總耗能也不斷上升,到11月2日已經上升到24.52兆瓦小時(TWh)!

這麼大的耗電量,Digiconomist估計電力成本為$1,225,751,400,而使用這些電力開採出來的位元幣現在的美元市值$5,841,159,218,大約是電力成本的4.8倍左右,仍然有足夠的空間承受電腦硬體投資金額以及其他成本(例如房租和最低限度的工程師人力等),從而維持獲利空間。

但是要注意到的是$5,841,159,218是根據最新的比特幣與美元交易價格所計算的,過去半年我們看到位元幣從$1500價位附近震盪走高突破$7000,剛好也是4.7倍左右。由於大部分的交易價格都來自投機交易,因此沒有人能預期價格能維持在$7000多久,如果有一天價格跌回$1500,而其他條件不變的話,挖掘出來的比特幣總市值將跟電力成本相同,變成賠錢生意——而我們討論的還不過是半年的價格波動而已,大部分企業投資電腦硬體都是以四年做會計上的折舊攤提,如果是一個公司的生意是開採比特幣,我還真不曉得在這種波動性下,財務上要如何規劃,而會計上又要如何統合。

當然,這顯然是一個動態系統,隨時在尋找動態平衡(equilibrium)。過去短短一個月內挖礦耗能持續攀升,顯然也是受到比特幣兌美元交易價格節節攀升的刺激,如果比特幣市價跌了下來,那麼就會有許多在硬體效能和電力成本上沒有競爭力的電腦關機退出採礦,耗能也就會下降。

全球挖礦機一年耗電量與奈及利亞和厄瓜多爾一整年的耗電量相當

但不論如何,這個時間點我們看到全世界的挖礦機等效一年所耗掉的能源是將近25兆瓦小時,根據Digiconomist這個耗電量與奈及利亞和厄瓜多爾一整年的耗電量相當!

如果奈及利亞和厄瓜多爾在心理上距離國人太遙遠,我們可以換個比較標準:這些電力足以供應全美國超過200萬戶家庭一整年的用電,而且如果以完成每筆交易(transaction)的角度來看的話,每一筆位元幣的交易所用掉的電量,可以供應7.51個美國家庭一整天的用電!

走筆至此,讀者應該不難理解我想說什麼了——最少在比特幣的設計下,所謂的真正的交易成本優勢是不存在的,用經濟學的術語來說,它只是被外部化(externalized)了。

當一個比特幣使用者使用比特幣錢包完成一筆交易時,雖然他感受到的只有自己手機的耗電,但全世界競爭著去確認這筆交易的礦工電腦,平均耗掉的電力卻可以供應超過七個美國家庭一整天。而這些電腦為什麼願意耗費這樣的電力去做這件事情,則是因為位元幣現在的交易價格高達$7000,他們耗費這樣的電力仍然有賺頭——最少在帳面上。

也許我們該考慮針對比特幣課徵碳稅

我要再次強調,這一切都是動態平衡,所有數字都有可能因為比特幣價格再度走高,或者崩跌,而出現天翻地覆的變化。但是不論走勢如何,本文裡的分析應該足以粉碎用「虛擬貨幣交易成本低廉」為理由支持比特幣作為交易系統者的天真想法。

最後,如果挖礦要耗掉一整個奈及利亞的能量,也許我們該考慮針對比特幣課徵碳稅,並將其納入碳足跡的全球預算中。因為雖然我們多少可以確定奈及利亞耗的電和產生的廢熱,大多是為了他們自己國家人民的經濟活動,但比特幣的交易到底有多少百分比對應到多少實體經濟,還是絕大多數是買空買空的投機活動,那就很難講了⋯⋯

本文由楊建銘授權轉載自其風傳媒專欄。

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關鍵字: #比特幣
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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