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

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。