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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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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