朋友別再誤會,早就沒有「拿顯示卡挖比特幣」這回事!
朋友別再誤會,早就沒有「拿顯示卡挖比特幣」這回事!

前言

如果是接觸電腦硬體、加密貨幣的老玩家,應該還記得2013年那波挖礦潮吧?當時「比特幣」價格暴漲,「顯示卡挖礦」等消息不斷登上主流媒體版面,這股熱潮隨著2014年比特幣自約一千一百美元大跌至四百多美元後降溫;之後「顯示卡挖礦」的議題於台灣沉寂了兩、三年直到2017年再度爆發。

2017年的挖礦熱潮不但比當年更加猛烈,另一個大熱的領域「深度學習」也同樣需要顯示卡來做科學運算,這下可苦了遊戲玩家啦,各地方顯示卡常處於「斷貨、無交貨期」的狀態,光華商場附近更是各種流言紛飛:「某某顯示卡廠商單子已經排到三個月後了,要預訂得先全額現金繳清」、「上個月有人開車來一次掃掉了幾百張貨」、「有個阿伯帶著裝著上千萬現金的包包來尋,一家家問卻一張卡都買不到」。

這半年來、財經媒體也沒缺席,大篇幅討論「挖礦概念股」「礦機供應鏈」受益廠商云云;2018年初台積電法說會更公布了「業績受惠於挖礦訂單」的消息,「挖礦作為一種產業」似乎開始被一般民眾認可。有趣的是,比起對挖礦設備的關注,對挖礦本身的討論卻很少見於主流版面,由於資訊變化很快,挖礦又是種「越多人加入、個別礦工的收益越低」的行為,導致礦工們多是自學挖礦,也缺乏主動傳播資訊的誘因,大眾對這個領域還是半信半疑,處於霧裡看花、充滿誤解的狀況;而各種誤解中,最常聽到的是要「拿顯示卡挖比特幣」的過時說法。

到底什麼是挖礦?

剛接觸加密貨幣與區塊鏈理論的朋友常會覺得不好理解,很多概念很難找到經驗做類比,於是諸如比特幣是「數位黃金」、用「挖礦」去取得,這些都是便於理解、卻實際有段距離的比喻;「挖礦」的本質是「分散式帳本進行共識機制的獎勵」,「區塊鏈」則是分散式帳本的一種形式。

以往我們熟悉的銀行體系,是種「交易需要第三方與才能進行」的形式;打個比方來說,可以想像一個家庭有一家三口:阿明、阿明爸爸、阿明媽媽,一直以來家裡都是媽媽管帳,爸爸跟阿明需要錢都需要從媽媽那邊進出,即使是爸爸想買禮物送阿明,也需要經過媽媽同意,媽媽扮演了第三方、銀行的角色。

有一天阿明爸爸看到了比特幣的介紹,回家後興致匆匆的說「從今天起,為了防止媽媽記錯帳(順便防止媽媽不給零用錢),我們家要使用分散式帳本的機制!」自此,一家三口都紀錄同樣的帳本在身上,如果任何成員的帳本跟家庭其他成員的不一樣,就代表帳本出錯、會改成跟其他人相同;而如果家庭成員很多,要記錯帳的可能性很低、惡意攻擊的成本也會極高,這就是區塊鏈「無法竄改、不會出錯」的原理。

小明爸爸認為自己相當聰明(媽媽有點不開心),決定帶大家去外面吃大大餐等,這筆帳要怎麼紀錄上去呢?小明一家決定好要用猜拳來決定,最贏的成員負責記新的帳,其他成員照著更新自己的帳本,這時候「猜拳決定」的行為就是系統中的「共識機制」。

最後,為了要讓大家都能開心接受這套系統,有個獎勵記帳的方案:每次猜拳猜贏的得到一百元的獎勵,得到這個獎勵的過程就是所謂的「挖礦」了;如果小明猜拳技術特別好,常常都能猜贏而得到記帳的權力與獎勵,我們會說是小明的「挖礦的算力高」,常常都能「挖到礦」。

這種「挖礦」就是被叫做「工作量證明」(Proof of Work,POW)的共識機制;能「挖礦」的加密貨幣都是使用某種POW共識機制,而不同的加密貨幣中,有可能你玩猜拳、我玩撲克、他玩跳棋,這就被稱為不同的「共識演算法」。現在顯示卡不挖比特幣、主要挖以太幣,就是因為幣之間不同的共識演算法產生的經濟考量。

2018年挖礦的基本認識

評估挖礦所需的費用時,一開始都會先著眼於礦機的購買成本,不過在長遠角度而言,主要的變動成本:「電費」,才是能否維持的關鍵因素。

比特幣礦機.jpg
比特幣ASIC礦機
圖/ 陳保羅

2013年前用顯示卡挖比特幣的確是主流,但隨著當年的幣價大漲,市面上開始出現了各種「比特幣ASIC礦機」,這種使用特製ASIC晶片、專門計算比特幣共識演算法「SHA256」,除了做比特幣挖礦之外就沒有任何用途的機器,憑藉相同耗電卻千百倍於顯示卡的算力、直接把顯示卡礦工打的落花流水從市場中消失,自此比特幣挖礦成為了高資本密集也很奇特的行業,每新一代ASIC礦機出現後上一代礦機就被打入廢鐵區。

以太幣(ETH)的發布自2015年開始,吸收了比特幣的經驗而設計名為「Ethash」的共識演算法,它在運算過程中記憶體佔了重要角色,由於製造這種演算法的ASIC晶片,不比直接使用顯示卡挖礦划算,因此阻止了「以太幣ASIC礦機」的出現。

比特幣礦機.jpg
以顯示卡為主的以太幣礦機
圖/ 陳保羅

加密貨幣的戰國時代

朋友們別再誤會!去年年中開始的挖礦潮、顯示卡缺貨,還有各種學生宿舍偷挖礦、住家挖礦引起火災的新聞,大都在挖以太幣、而跟比特幣沒什麼關係。

許多新設計可挖礦的加密貨幣,如零幣(Zcash)、門羅幣(Monero),都會強調對「ASIC晶片」的抵抗性,並以不同的共識演算法,希望能避免比特幣挖礦過度資本化的問題,但事實上,當年號稱抵抗ASIC晶片的萊特幣(LTC)還是出現了ASIC礦機;道高一尺、魔高一丈,共識演算法的設計增加了這種晶片出現的難度與獲利效益,但在幣價高漲時仍產生設計ASIC晶片的誘因。

也因此更出現了如「權益證明」(Proof of Stake,POS:現存幣數量多、持有久的節點,有更高機率獲得記帳權並得到獎勵)等無須挖礦的共識機制,希望能解決「工作量證明」可能產生的集中化、還要消耗太多資源用以發電的問題。

是時候放棄以「比特幣」「山寨幣」來代稱所有加密貨幣的說法了,翻開2018年的統計可以發現,比特幣從以前常居八、九成的市場份額跌到不到四成,而以太幣自去年年中佔據市場四成份額的高峰後,也逐漸減少到現在約占兩成的狀況,其他各幣合計共有四成的占比。

加密貨幣的版圖不斷變化,比特幣為共主的春秋時期已成過去,現在正進入由以太幣領跑,數百種加密貨幣蓬勃發展的戰國時代。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

往下滑看下一篇文章
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓