貿易戰下台灣的下一波成長引擎,選擇區塊鏈的機會與隱憂
貿易戰下台灣的下一波成長引擎,選擇區塊鏈的機會與隱憂

未來十年,將是台灣最好的時代。

很多人不會同意這句,首先投資人都會反對。投資不怕價格跌,怕的是不確定性。在中美貿易戰下,光美國總統川普的下一步就無從預測,今日川普又來了:3000億美元商品、10%關稅無預警在Twitter開徵,為貿易戰新一回合拉開序幕。官方理由是中國打算重談協議,沒有依承諾買「大量」的美國農產品,也沒有禁止成癮蘗物出口到美國。

這場貿易戰,就像一對失去互信基礎的情侶,雙方都不願把分手說出口。中國是無心的女友,川普帶領的美國像恐怖男友:女方想以拖待變,男友則令人完全猜不透。

我認為,期待新人來,中美貿易問題就會解決,是過度樂觀,當自由貿易的精神招牌已被這一輪貿易戰正式砸掉,日韓也決定用拳頭來決定新的兩國貿易秩序。

貿易新秩序已發生,幻想下一屆換美國總統就能結束這一切,是不切實際的。

我在《現在開始,是台灣最好的時代 — 年輕人,把握機會》一文已強調,台灣有能力在大國博弈中獲利,靠的是過去長久累積的工業、貿易實力;現在我更認為,除了延續既有的優勢,更重要的是:

開始尋找下一世代的成長引擎。

有許多新的機會正在成形,區塊鏈(Blockchain)就是其中之ㄧ。

台灣可成為全球區塊鏈試點場域

區塊鏈的現況是處於技術發展早期階段,大規模殺手級商業應用尚未出現(Facebook的Libra Coin仍持續在與美國政府溝通,短期內不樂觀),大型商業應用除了交易所外,也未見落地,可說正處在應用爆發與沈寂的十字路口上,這就是台灣的新機會。

為什麼台灣適合?台灣有的是多元,可並存的文化價值、蓬勃公民運動及長期運作的民主制度,而民主可本身就是一場試誤的過程。相較於AI科技,發展AI需要大量的產業資料,台灣屬淺碟型經濟,先天內需市場小、產業規模與其他大國無法相比,這是先天上的不足。

這些台灣擁有的特質,很適合提供成區塊鏈的小型試驗場,因為區塊鏈本身也是不同價值觀衝突下的產物,如果台灣能夠成為一個好的示範場域,試驗區塊鏈的「去中心化」價值能帶來什麼,立下典範並且輸出世界。

目前,許多區塊鏈潛在應用已經在台灣發生、落地。

台灣區塊鏈產業地圖

首先,台灣的區塊鏈產業已經有相當完整的生態,超過10家加密貨幣交易平台、6個區塊鏈基礎建設團隊、2家代表性錢包業者、超過7家區塊鏈技術服務公司,還有無數對沖基金、加速器、區塊鏈媒體等挹注心力,台灣的區塊鏈產業在亞洲已經有不小的影響力。

政府態度

政府的態度也是關鍵之一,不誇張的說,台灣公部門是區塊鏈技術應用的世界前段班。舉例來說,台灣公部門正在運用區塊鏈技術於調查局蒐集證據、特殊執業證書管理(例如律師證書),甚至國民數位身分證,也很可能運用到區塊鏈的身份認證技術。

未來,STO(Security Token Offering)的募資法令(3,000萬元以下)也即將施行,雖然我認為目前的募資草案略顯保守、限制過多,如果未來能夠滾動式調整,仍可為台灣金融資本市場注入一股活水。

隱憂1:詐欺套路多

傳銷、不肖業者,目光早就看上了區塊鏈這個新興詞彙,用複雜的商業模式、華而不實的辭藻來包裝,骨子裡到處吸金,讓不熟悉此道的投資人受騙投錢,如前些日子跑路的資金盤Plus Token。

台灣法院審理的判決也顯示了這點,涉及虛擬貨幣的刑事判決,有68%以上是詐欺案件。

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圖/ 蘇文杰《論新興洗錢犯罪手段之實證研究-以比特幣之虛擬貨幣為研究中心》

隱憂2:投資糾紛無適當解決機制

這兩年,ICO(Initial Coin Offering)項目失敗、交易所資產被駭層出不窮,但因為缺乏適當的糾紛解決機制,讓問題在台灣衍生出更多爭議,例如數位資產平台業(交易所)並非金融消費者保護法所稱的「金融服務業」,有關金保法的規定 — 評議機制投資人無從適用。結果是,讓不少ICO項目投資人、交易所用戶求償無門,只能四處投訴,也大大打擊市場信心。

結語

這兩大隱憂,會讓有關政府機關,對於此類區塊鏈發展有所疑慮,對實際投入區塊鏈產業的業者來說,是劣幣除良幣。如何解決這兩個問題,讓這顆引擎能順暢發動,成為下一個關鍵。

最壞的時刻,也可能是最好的時代。對台灣的青年人材來說,有中美貿易戰帶來台灣在全球貿易體系的新定位,又有台美同盟這個保護傘,這可說是千載難逢的機會,現在開始,是時候一同創造台灣的新時代。

不過更重要的,就像我前面所說,是尋找台灣下一世代的成長引擎,我相信區塊鏈可以為台灣帶來不同的機會。

接下來,就看我們怎麼選擇、如何把握了。

(本文由果殼 Mr.Shell授權轉載自Medium

責任編輯:陳建鈞

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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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