區塊鏈內容平台觀察:不需要使用區塊鏈技術的理由
區塊鏈內容平台觀察:不需要使用區塊鏈技術的理由

上一篇文章寫了我個人認為內容平台使用區塊鏈技術所遇到的挑戰,既然如此,何不反過來思考,現階段不使用區塊鏈的理由。

看看別人怎麼說

在我決定要寫這個題目之後,也搜尋了一下其他人的想法,有不少是類似的,所以在解釋我的想法之前,不如先看看其他人怎麼想的:

施典志Tenz Shih在《我們需要以區塊鏈為基礎的社群/內容服務嗎? — 施典志 Tenz Shih — Medium》提出了三點反面意見:

  1. 「信任機器」不一定是社群用戶的需求
  2. 「創作」平台與「社群」平台的需求應該分開看,後者即使不用區塊鏈也可以滿足需求(並竟創作者只是社群的一小部分人口)
  3. 獎勵機制的缺點非常明顯(從Giga Circle到Lit跟Steemit都是類似問題,我在上一篇也舉了《黑鏡》浮誇的劇情,讓大家容易想像)

再來,SOSReader創辦人翁子騏對使用者的回應中也提到:

Q:你們怎麼沒想過ICO或是潮潮的區塊鏈運用?
A:有,我們去年底內部就討論過幾次了,不過現階段我自己也回答不了用了這些比較酷的技術後,能夠對平台帶來什麼幫助。舉例來說,數位內容的複製與傳遞成本近乎為零,要如何讓使用者真正認同「內容有價」(價值),進而給予一個對價(價錢),這件事情有非常多前提要達成,也有一大堆問題要解決,但基本上都跟技術沒有直接關係。我們今年的目標還是擺放在打造平台生態系,例如活躍會員數、作者數等等的指標上。

以下就試著探討內容平台不用區塊鏈的理由。又,如果放棄區塊鏈,有替代方案嗎?

手續費:非區塊鏈的替代方案

現今的法幣金融交易,的確有著手續費過高的問題;而比較早期的加密貨幣在這個問題上也無法免疫。比如比特幣的手續費曾經是天價,而目前直接在以太坊上交易ERC20代幣的手續費仍然過高等等。

當然,使用區塊鏈的加密貨幣們也會不斷嘗試降低交易成本,不管是從技術方面(譬如有人提出[uRaiden(https://raiden.network/micro.html)宣稱交易零手續費,只有在開關交易channel的時候收取手續費)或是商業模式方面(像Cobinhood也打出零交易手續費的交易所平台。)

這裡就先不討論區塊鏈的新技術,回過頭來,法幣金融交易要處理這個問題也不是無解,至少有兩個已經存在的解法,很直接也有效。

批次交易降低手續費

比如現今的廣告生態系,是記錄每一次使用者的注意力行為(點擊、安裝、購買等),然後一次跟廣告主收費,再分潤給媒體。因為交易並不是發生在當下的注意力行為上,而是事後「批次收費」,所以不會有單次手續費過高的問題。

另外我們熟悉的直播平台,也是透過先儲值較多金額到平台上,再少量打賞給直播主的形式,就不需要每次打賞都付出手續費。

如果內容平台都按照這個模式,按讚不需要當下交易,而是以虛擬貨幣存在系統內,累積到一定數量才真正「變現」,那的確可以大幅降低交易成本,從而大幅減低交易的手續費負擔。

這個很老舊的模式其實仍然有效,只是不太符合潮流,十幾二十年前大部分的社群平台幾乎都有這類機制,但存活到現在的不多,目前最容易看到實例的就是直播平台了。

補貼手續費

今年開始街口電子支付宣稱,至少兩年內零手續費,有趣的是,雖然通常補貼手續費被視為一種搶奪市場的手段,但隨著新創資金越來越雄厚,補貼戰爭可能持續數年。

先不論這種現象對產業發展有什麼影響,對消費者來說反而變成一種常駐的福利,畢竟一補貼可能是三年甚至五年以上,因此這樣的作法雖然看似治標,但用來培養生態系也未必不可行。

DApp或許不適合,傳統的中心化平台反而好控管品質

不論每個平台自己對「高品質」的想像為何,勢必要在「中心化審查」與「完全去中心化」的光譜上選擇。

DApp(去中心化應用)可以保證內容不被審查,並安全地存放在網路上的節點中。但除非你的國家沒有言論自由,或是必須要散佈一些違反當地法令的內容,否則多數內容平台並沒有這麼迫切需要用Dapp處理。

而有趣的是,現今不管Medium、SOSReader,或使用加密貨幣的Matters、Yours、Steemit,目前都選擇了「完全中心化」的系統。

道理很簡單,在內容平台,審查可能是必要之惡,因為若是上了區塊鏈,便無法審查內容,你可能會看到色情、暴力、歧視、仇視、侵犯隱私等文章出現,但是卻沒有任何人可以刪除;最近臉書引起的隱私爭議,包含GDPR的「被遺忘權」也將很難執行。

同時,爭議內容某種程度也會降低平台對於高品質作者的吸引力,每一個(不是來洗錢的)作者都不會希望自己的內容被刊登在垃圾農場當中。

信任機器的優勢無法發揮:內容平台目前的痛點並非共識與信任

當然,區塊鏈可以較大程度地保障金流安全與公信力,避免像廣告業中的詐騙(fraud)行為產生。但詐騙在高流量、複雜生態鏈的廣告業中是很大的問題,在金流相對單純的內容平台則不是。

數位廣告架構|RTB、DSP、SSP、DMP、Ad exchange、Ad network

在廣告業中,金流與資料可能要經過的關卡,多到數不清。發佈商(Publisher)、SSP(Supply Side Platform)、Ad Network、廣告交易平台(Ad Exchange)、DSP(Demand Side Platform)、代理商(Agency)、廣告主。

更不要說可以出現在任何節點的DMP(Data Management Platform)、第三方Tracking平台,還有發佈商自己底下又包了數不清的發佈商,你根本不知道其他角色到底對接了誰。

以上提到了十種以上的專有名詞,非廣告領域的人應該已經頭昏了,這其中只要任何一個環節出錯(未必是故意詐騙),整條廣告鍊就無法看到真實的數據。

反觀內容平台的金流只牽涉到三者:平台、寫作者、讀者,誰付給誰非常明確;資料流(文章)也全都集中在平台上,不會傳一傳就失真(除非平台壞了或平台自己作假),因此區塊鏈最擅長的「信任」優勢,在內容平台上就沒有太多發揮餘地。

因此,比起這些金流與數據的交易信任,內容平台有更急迫需要解決的問題:如何生存下去,並讓生態系成長

反過來說,當生態系龐大到需要跨平台、並且整個市場機制趨於複雜,或許就是區塊鏈能發揮用途的時候了。

方便交易的加密貨幣:多數內容平台還不需要

從跨國難處來看,信用卡與stripe等電子支付都不是對任何國家可以使用,這讓不同地區的人難以交換經濟需求。

從跨平台難處來看,一旦我儲值A平台,多半很難再把虛擬資產轉移到B平台,但有價值的資產應該要能被合理流通與使用,而不是被鎖在特定應用裡面。

所以區塊鏈的加密貨幣的確可能在未來解決這些問題:只要有私鑰與網路,就可以在不同國家交易、只要平台使用加密貨幣,就能兌換成其他加密貨幣(技術上可以,但市場上有沒有人要換則是另一個問題)。

但如果這還不是一個需要處理的問題呢?

我們知道任何平台都不可能一推出就全球通用,就算完全沒有金流限制,文化跟語言還是會某種程度阻擋流通性,像Line就明顯在亞洲流行,歐美的比例不高。

而內容平台,尤其是寫作平台,語言與文化依賴性就更高,能在少數幾個國家成長茁壯、搶下市場已經是難能可貴。

所以如果平台像SOSReader或Matters,目標是繁體中文寫作市場,那只要搞定台港澳的金流;再遠大一點的目標,搞不好弄一個虛擬貨幣(未必是區塊鏈的加密貨幣)搞定各大正體中文寫作平台之間的貨幣流通,那就功德圓滿了,與其擔心「金流要怎麼在亞洲48個國家內流通」,倒不如擔心「能不能進得去這些國家的市場」。

除了內容平台,還有什麼應用需要區塊鏈?

目前看來,內容平台並不是真的非使用區塊鏈不可,但或許未來內容平台會朝向「生態鏈」的複雜模式進化(一個例子是類似LikeCoin期望的那樣,各平台之間的內容可以被連結)

既然內容平台目前可能不適合,那有什麼應用適合?

我們知道區塊鏈號稱「信任機器」,分散帳本中的交易記錄被竄改的可能性低、並且交易記錄公開,其中交易記錄可以拆解成兩個部分:「交易」與「記錄」。

交易

本質上,區塊鏈第一個想到的應用就是金融體系,作為取代傳統中心化的信任體制,這應該沒什麼好說的了,但其中待解決的問題也不少。

記錄

區塊鏈可以順便記載資料,因此對於「層層轉手」容易出錯、被第三方竄改的資料流當中,可能也很適合,像是以下兩類應用:各種需要公信力的紀錄:像是選舉、證書、考試成績這些目前政府使用大量人工記錄的事情

中間經手人太多,需要追本溯源的記錄:像是農產品產銷履歷、數位廣告記錄等。而上面的應用場景都有一個共同性,那就是人為介入、出錯的比重很大。

本文由leafwind授權轉載自其Medium

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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