在加密貨幣這場戰役中,女性們都去了哪裡?
在加密貨幣這場戰役中,女性們都去了哪裡?

在2017年比特幣、以太坊等主要加密貨幣價格飆漲,於是在全球掀起了一股熱潮,過去這幾個月,《數位時代》也陸續報導了值得認識的人物故事,有投資眼光精準成為億萬富翁的兄弟檔,也有年僅11歲的比特幣專家。

但你可能會注意到一個現象,買入加密貨幣的投資者,以及鑽研區塊鏈技術的專家,有很大的比例都是男性,許多人認為區塊鏈技術將會在未來世界中扮演重要角色,你可能也不禁想問,在這關鍵的一役中,女性究竟都去了哪裡?而這背後又有哪些值得關注的現象?

以男性思想為中心,區塊鏈的兄弟文化

區塊鏈、虛擬貨幣的出現,就是想創造一個去中心化的世界,讓各方勢力能夠更均等。不過諷刺的是,隨著產業不斷的壯大,許多女性卻在當中發現了不平衡的性別差異,甚至有些人認為這樣的狀況正在惡化當中。

區塊鏈技術早期的發展大多由男性主導,這並不是什麼大秘密,不過以男性思想為中心的兄弟文化(blockchain bros),卻讓許多想投入區塊鏈領域的女性感到不適。以今年一月在邁阿密舉行的北美比特幣大會(The North American Bitcoin Conference)來說,男性講者高達84位,女性僅有3位比例相當懸殊,不過真正引起討論的是,在脫衣舞俱樂部舉行的會後晚宴,許多女性投資者甚至揚言未來要抵制這項活動。

不僅如此,專為線上交友所設計的代幣(Token)「DateCoin」,最近在網路上下的廣告內容同樣引起騷動,廣告中以一位穿著性感的女性照片做為主視覺,並在圖片上寫下「Touch My ICO(碰我的ICO)」,具有挑逗意味的字眼,被認為相當輕浮,廣告設計、文案的出發也極度以男性為中心。

DateCoin
為線上交友所設計的代幣(Token)「DateCoin」,廣告上寫著「Touch My ICO(碰我的ICO)」,具有挑逗意味的字眼,被認為極度以男性為中心。
圖/ Instagram

女性投資者僅占4%,一股反擊勢力正醞釀

但更糟糕的是,投入區塊鏈領域的女性成為少數。

照理來說,正在萌芽的新科技領域,女性應該更有發展空間,但據統計,女性區塊鏈投資者僅占約4%至6%,這項指標之所以值得拿出來討論並不單單只是性別比例的懸殊,而是因為當一個產業處於萌芽階段時,搶得先機的贏家很大程度決定了這項技術未來的發展走向。

而現在,一些女性的投資者以及創業家,正打算發起反擊的勢力。

一位風險投資家Alexia Bonatsos就認為,女性必須更積極投入加密貨幣領域,否則男性將掌握大部分的財富。一些加密貨幣的領導者也透過籌辦活動、社團的方式,希望能吸引更多女性投入,今年二月有許多風險投資家與區塊鏈開發者,群聚在紐約討論這項議題,甚至還打算創立「區塊鏈多元化倡導小組」。

支持這項活動的女性風險投資家Jalak Jobanputra就認為,萌芽時期往往能決定一個產業未來的文化走向,以及主掌大權的關鍵角色,女性絕不能在這階段缺席。

投資者為何都是男性?「資訊來源」成影響關鍵

以太幣錢包服務「Trust Wallet」就曾分析後台使用者數據,發現高達94.3%的用戶都是男性;根據Google Analytics統計,網路上比特幣社群性別參與比例,男性竟然高達96%,而女性究竟都去了哪裡?

Google Analytics
根據Google Analytics統計,網路上比特幣社群性別參與比例,男性竟然高達96%。
圖/ 高敬原 / 製圖

加密貨幣本身是一項高度風險的投資,有一派說法認為,女性態度一般較為審慎,才沒有大規模的搶進加密貨幣投資。斯德哥爾摩經濟學院(Stockholm School of Economics)就曾研究男性和女性在風險容忍度方面的差異,結果顯示男性比女性願意承擔更多風險的機率為64%。

不過這樣的說法,並不能代表事實的全貌。

「資訊來源」也是影響的關鍵,加密貨幣相關資訊一開始都是在科技、金融產業核心的圈子被討論,像是比特幣就在論壇Reddit上被大規模傳播;2014年遭駭的日本比特幣交易所Mt.Gox,前身就是卡牌遊戲《魔法風雲會》同好線上買賣的交易平台,而這些資訊集散的平台,絕大多數都由男性參與者所掌控。

另外,區塊鏈領域缺乏女性領袖也是一大問題,埃森哲(Accenture)全球區塊鏈創新部門負責人Iliana Oris Valiente就曾分享,在她剛進入區塊鏈領域時根本全是男性的天下,她常常是會議室中唯一的女性。不過雖然改變緩慢,但現在已經可以逐漸看到一些進展,例如目前正在進行的ICO(首次代幣發行)中,有13%是由女性所帶領。

因此區塊鏈領域需要的,是更多的女性榜樣(role model),鼓勵更多女性看見自己在這塊領域中的潛能。

Gender problem
女性絕對不是沒有興趣或不想參與區塊鏈技術,適時的推上一把,或許才是改變真正的關鍵。
圖/ shutterstock

適時為女性推上一把,帶動產業文化更開放

不論是台灣最大比特幣Facebook中文社團的管理員陳伯韋,或是IOTA的生態系工程師(ecosystem engineer)Lewis Freiberg,從許多報導的故事中可以發現,區塊鏈技術專家經常是年紀不到30歲的年輕人,因此想要投入區塊鏈或加密貨幣領域,高深的專業知識或博士學位並非絕對關鍵。

許多女性往往會擔心自己的能力不夠資格,一位矽谷的創業家Brit Morin,最近就舉辦了專門針對女性的區塊鏈活動,500張門票在一個小時內就被搶光,線上直播更吸引了16,000人觀看。

目前,加密貨幣相關產業也不是沒有女性重量級人物,像是先前任職於摩根大通(JPMorgan Chase),現在是區塊鏈新創Digital Asset Holdings創辦人的布萊斯•馬斯特斯(Blythe Masters),以及研究加密貨幣交易技術Lightning Labs 的共同創辦人Elizabeth Stark。

區塊鏈技術有機會可以重塑現有的金融體系,女性絕不是沒有興趣或不想參與,鼓勵更多的女性加入,讓走在前頭的女性先鋒們證明這個曾經讓多數人以為封閉的圈子,整體產業文化正一步步邁向更開放的明天,適時的推上一把,或許才是改變真正的關鍵。

往下滑看下一篇文章
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。

qnap2.jpg
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。

qnap3.png
「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

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
台達電全解讀
© 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