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

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。

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）。

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。

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

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。