人人都有獎!Uber創辦人打造加密貨幣「Eco」,改寫挖礦獎勵規則
人人都有獎!Uber創辦人打造加密貨幣「Eco」,改寫挖礦獎勵規則

挖礦、耗電、詐欺,在加密貨幣發展的同時,許多生態系中的缺點,被貼上標籤如影隨形。Uber共同創辦人加瑞特·坎普(Garrett Camp)在過去五個月的時間,親身接觸加密貨幣領域後看到了一些值得被改變現況。

為了打造一款便利、及時、打破國界的的交易工具,加瑞特·坎普宣布推出加密貨幣「Eco」,除了希望成為比特幣、黃金的替代選項,更希望解決當前加密貨幣所面臨的挑戰。

解決加密貨幣挑戰,「Eco」應運而生

結束肯亞旅行後,去年11月Uber共同創辦人加瑞特·坎普(Garrett Camp)宣布加入巴菲特和比爾·蓋茲發起的「贈與誓言(The Giving Pledge)」活動,概念是鼓勵全球富人在活著時,將大部分財產奉獻給慈善事業。財產淨值約有53億美金的加瑞特·坎普表示,除了捐款他還打算投身慈善項目。

Garrett Camp
Uber共同創辦人加瑞特·坎普(Garrett Camp)(右二),加拿大人,2015年被《富比世》雜誌評選為當年全世界最富人物第283名、加拿大最富有人物第3名。
圖/ Twitter

而「Eco」或許正是其中一步。

大約一年前,加瑞特·坎普(Garrett Camp)在交易平台Coinbase上買了生平第一個比特幣,「我根本不是想買一大堆虛擬貨幣。」但深入研究後他發現,與科學家、研究機構一起打造一個完全不同信仰與概念的計畫,才是他真正想做的,「Eco」的概念因此應運而生。

根據Eco白皮書,這款加密貨幣的目標是想解決現存加密貨幣的幾個主要問題,希望回歸虛擬貨幣便利、即時、無國界的最初的願景,甚至成為比特幣、黃金的替代選擇。

按照計畫,一開始將發行一兆個代幣(token),其中50%分給前10億註冊並經過驗證的用戶、20%進入運行驗證節點(nodes)的大學、10%給顧問、10%給策略夥伴,最後10%會進入維護網路的Eco 基金會,加瑞特·坎普也將捐出1千萬美元為營運打基礎。值得注意的是,「Eco」未來不會有ICO(首次代幣發行),這將可以避免多數ICO在募集資金工程中所面臨的潛在法律問題。

Eco特別之處?

加瑞特·坎普(Garrett Camp)強調他想要「解決問題」,因此Eco就肩負了這樣的使命,重點歸納大致有三項特點。

非匿名參與交易驗證

第一,Eco的區塊鏈、分散式帳本系統是在「經過驗證的節點」上運作及驗證交易,白話來說就是不像比特幣網路用匿名的方式參與交易驗證,好處是可以消除攻擊以及詐欺行為,但同時也意味著不能真正實現去中心化(decentralized)。

Eco
Eco並非採匿名的方式參與交易驗證,希望可以藉此消除攻擊與詐騙。
圖/ Eco

供應大量代幣

第二,Eco 會大量供應代幣(token),達到降低價格、日常用代幣目標。另外也會設計簡易使用的網站以及手機App,目標是讓使用者體驗更加友善,讓一般市井小民也能參與其中。

獎勵分配給全網

第三,獎勵的結構機制也很不同,當節點每完成一次交易確認,加密貨幣的獎勵是分配給Eco網路當中的所有人。人人有獎不必搶的概念,不讓礦工彼此瘋狂競爭挖礦(mining),因此就不會有電力密集型的礦工網路產生。

加瑞特·坎普希透露,Eco最快在今年底就會開始運作。

整合生態系,Eco深入日常區塊鏈應用

綜觀加密貨幣的發展,Eco彷彿是一股清流正要掀起一股革命的浪潮,不過其實這樣的構想並非新穎,已經有許多類似的發展案例。

例如,萊特幣以及以太坊都有可以提升交易速度的區塊鏈、Telegram即將推出的代幣目標也是希望做到「行動優先」,透過大量代幣壓低價格、供給日常用代幣;Ripple也開始與合法的團體合作執行節點驗整,來打破過往匿名方式;以太坊也透過Proof of Stake(權益證明機制)來讓能源利用更加有效率。

Ethereum
以太坊透過Proof of Stake(權益證明機制)來讓能源利用更加有效率。
圖/ shutterstock

因此,目前現有的加密貨幣,其實不乏Eco的理想以及功能,推出一款加密貨幣也並不是什麼了不起的事。

Eco想做的,是整合眾多的服務提供商、商品、金融機構,打造開發的生態系支持日常區塊鏈交易應用,這正是這些新興加密貨幣所需要努力的,尤其加瑞特·坎普在科技業中有相對高的聲望以及資源,也許未來真能實現這樣的理想也說不定。

資料來源:TechCrunch、Eco、Fortune

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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