包著糖衣的毒藥:揭開獎勵型代幣的面紗
包著糖衣的毒藥:揭開獎勵型代幣的面紗

現今全球對於虛擬貨幣的分類明確,一般對於功能性代幣皆不納入證券範圍,而免除申報或管制的規範,像是新加坡金管局(MAS)即發布了A Guide to Digital Token Offerings(數字代幣發行指引),明確指示新加坡目前的資本市場法律框架僅僅適用於構成資本市場產品的數位代幣,而功能型數字代幣則不需受政府許可或管制。美國也同樣用了Howey Test四項標準來判斷怎麼樣的虛擬貨幣是具有投資價值的證券性質。

所謂功能型代幣(或應用行代幣/Utility Token)在於兌換平台上固定商品或是具有折抵平台上消費的功能,性質上較近似於傳統的禮券或兌換券。這種單純兌換、折抵性質的功能型代幣的確並沒有投資性質,而不會被歸類於證券,較有疑義的是,功能型代幣中另有一種 「獎勵型代幣」

「獎勵型代幣」一般來說是為了促使消費者與公司維持一定互動關係,代表著消費者可以透過消費次數或是設計制度下的積分,來獲得額外代幣作為獎勵,並將獎勵代幣用於平台上消費,取得平台上產品和服務的折扣。

然而,值得注意的是,現今虛擬貨幣商業模式五花八門,不乏有業者透過障眼法、多階段代幣或法幣轉換的方式來包裝,而以功能性代幣為名,包裝實際上具有投資性質的虛擬貨幣。

在這邊為了方便讀者理解,假設一個商業模式:

甲公司告訴投資者投入新台幣來買平台上的服務,就會定期得到獎勵回饋。而回饋是如何來的呢?是將投資人的金錢轉換為美金,再用美金轉換為比特幣或以太幣,之後透過搬磚、套利等計畫,再將此利潤透過獎勵回饋的「功能型代幣」機制分予投資人。

由外觀上來看,就會形成投資人購買代幣來兌換平台上服務,而公司給予的只是功能型代幣下獎勵型代幣的假象,並利用層層的幣幣轉換,或各種名目的空殼公司或是計畫來掩飾投資的本質。但其實這根本是不折不扣的「投資計畫」,實質上是具有證券性質的虛擬貨幣。

讀者可能會有疑問的是,如何區別獎勵型代幣,跟具有有價證券性質的代幣呢?我都額外拿到多的代幣啊,有什麼差別嗎?

的確,業者可能會透過不同的話術或名詞上的包裝,例如將「利潤」改成「獎勵」,來企圖將具有證券性質的代幣包裝成功能性的獎勵代幣,以免規範上的麻煩。

在這邊引用Firechat創辦人Micha Benoliel的說法:

「Utility tokens that a startup would issue to finance future customer's purchases should not be securities, since their purpose is to facilitate the purchase.」

也就是說應用型的代幣,就算其具有獎勵性質,也是著重於「促進消費」的目的,這點可以從獎勵型代幣多半是以「兌換」「折抵」為其核心功能得知,的確,兌換和折抵所表彰的都是刺激並鼓勵平台上的會員有更多的消費。

舉例來說,獎勵型代幣是消費者可將代幣用於平台上所提供的應用與服務,而平台之所以給予消費者獎勵型代幣的原因在於建立與消費者間更深厚之互動及關係,以建立消費者對品牌或商業體系的忠誠度,就像是航空公司對外銷售里程點數。

另外,獎勵型代幣雖然具有經濟價值,但其經濟價值是繫於消費者自身的消費多寡、消費次數,或是平台規模與用戶數的發展來看,因而刺激消費者預先購入功能型代幣,作為未來兌換平台上的服務,或以此取得回饋與折扣。

然而,一旦該獎勵回饋的「產生來源」並非是取決於平台會員參與行為,而是來源於「第三者的努力」,像是前面舉例的,是透過平台上提供的營運計畫、方案所得,那麼該代幣就不宜再解釋為功能型代幣,而是具有「證券性質」,本質上用來投資計畫的代幣。

學術上有認為「獎勵型代幣」是藉由消費者購買或持有代幣的具體行為,表示對於該服務的支持及參與,隨著購買及持有代幣的人數增加,平台上服務的效用或價值就越高。因此,是透過網路效應來提升代幣價值。由於「獎勵型代幣」價值的增加主要是源自於代幣持有人及參與者的註冊或在平台上消費的行為,所以代幣的增值並非來自第三人的努力,而是用戶的集體參與行為。

像是近期LINE所推出的LINK代幣,就是用來作為LINE生態系內部服務所用的獎勵機制。LINE也指出「打造生態系,使用者是第一位,如何鼓勵使用者的貢獻,並給予使用者回饋,就是代幣經濟平台的意義。舉例來說,當用戶使用或參與和LINK有關的去中心化應用程式(dApp)時會收到LINK,以鼓勵用戶使用,而用戶能於即將推出的dApp中,如內容、商務、社群、遊戲、交易所等LINE生態圈的服務類別中進行支付或當做回饋使用。」

另外,像是知名汽車品牌Jaguar也是使用IOTA幣來獎勵司機行動,使他們的車輛能夠自動報告有用的數據,例如將交通擁堵的資訊,提供給導航製造商或地方當局,而司機所賺取的IOTA幣則是用於支付通行費、停車費和電動車充電費。

簡單來說,獎勵型代幣是用於 「消費目的」,而具有證券性質的代幣則是用於 「投資目的」

消費者可以透過平台贈與消費者代幣的來源是出自於平台參與者的努力(如平台會員的加入、消費的模式)或是第三方的努力(業者不同名目的計畫或經營)來判斷代幣確實的性質與種類,若是消費者取得的代幣是用於平台上服務的兌換,則可體現出功能型代幣的消費性質,

但若是代幣的本質「不在於消費」,那麼即使業者打著回饋、獎勵為名,也應該將該獎勵型代幣歸類為「證券」,才能掀開獎勵型代幣的面紗,使事實上具有證券性質的代幣,確實納入規範,以達保護消費者權益的目的。

若是業者沒有具體揭露代幣的實質性質,逕而以獎勵回饋包裝本質上為證券性質的商品,未依照證券交易法22條申報而違法發行,將使代幣的發行、買賣規範處於真空。 證券交易法本身立法目的就在於管控具有投資性質的有價證券,並藉以維護投資人權益與金融秩序,因此若未實質審視代幣性質,而使之逸脫於證券交易法與金融監督委員會的規範,將形成漏網之魚的局面,對於投資人與市場秩序都是一大傷害。

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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