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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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