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:TechCrunchEcoFortune

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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