比特幣價格連日下殺,為何方舟資本卻稱挖礦促進太陽能發展?馬斯克怎麼回應?
比特幣價格連日下殺,為何方舟資本卻稱挖礦促進太陽能發展?馬斯克怎麼回應?
2021.05.24 | 區塊鏈

特斯拉宣佈暫停接受比特幣付款、中美兩國不約而同宣佈將加強管制密碼貨幣等事件,在比特幣的一池春水中掀起驚濤駭浪,價格陷入崩盤連日下跌至3.5萬美元,上個月一度高居6萬美元以上的價格,已彷彿過眼雲煙。

面對比特幣岌岌可危的現況,特斯拉投資者方舟資本研究總監布萊特.溫頓(Brett Winton)在推特上振聲疾呼,他們利用了一組模型證明比特幣能夠增加太陽能在電網中的占比,甚至促進太陽能業者擴充設備,帶動可再生能源成長。

挖礦能否促進太陽能產業成長?

溫頓指出,比特幣挖礦的能源需求使得大量建造的太陽能設備得以利用,能夠讓可再生能源擴充產能至滿足99%的電力需求,否則太陽能最高只會達到40%的電網占比。方舟資本在GitHub上公開了驗證的模型。

特斯拉執行長伊隆.馬斯克(Elon Musk)也針對方舟資本的模型,在推特上表達自己的看法,聲稱若時間放長遠來看,他同意挖礦可能刺激可再生能源成長,但可再生能源的成長不可能趕得上近期激增的能源需求。先前馬斯克曾以比特幣耗費太多能源為由,暫停特斯拉接受比特幣付款。

馬斯克指出,比特幣之所以能夠促進可再生能源成長,是因為其耗能規模已經超越了一個中型國家,絕大部分的挖礦項目根本不可能有辦法造成這樣的影響。2019年劍橋大學曾推估,比特幣每年用電量已經足以匹敵瑞士一整個國家,高達60TWh以上。

馬斯克認為,要使比特幣擺脫造成大量碳排放的污名其實很簡單,只要前10大的挖礦業者能夠披露經審計的可再生能源用量,就可以輕而易舉解決這個問題。

挖礦業者開始注重碳中和,擁抱「綠色比特幣」

實際上,也越來越多人開始投向以可再生能源生產的「綠色比特幣」懷抱。

密碼貨幣挖礦公司DMG Blockchain Solutions執行長謝爾登.班耐特(Sheldon Bennett)透露,他在與許多銀行與金融機構討論過後發現,有許多業者對可再生能源生產的綠色比特幣感興趣,「越來越多人表示,如果能夠選擇的話,他們願意支付更多費用取得綠色比特幣。」

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挖礦公司DMG Blockchain Solutions發現,越來越多金融機構對以可再生能源生產的「綠色比特幣」透露興趣。
圖/ Morrowind via shutterstock

儘管密碼貨幣耗能早已不是新聞,近期被外界貼上「不環保」的標籤,仍舊喚起挖礦公司們危機意識。DMG Blockchain Solutions便參加了《加密氣候協定》,承諾在2030年前使密碼貨幣產業達到碳中和的目標。

提供數位資產投資服務的CoinShares研究總監班迪克森(Christopher Bendiksen)指出,目前全球約55%至65%的比特幣是利用可再生能源挖礦取得,儘管已是相當高的比例,仍有很大一部份是利用燃煤等不環保的能源製造,但現在有越來越多挖礦業者開始注重可再生能源或碳中和等議題。

例如,挖礦業者Greenidge Generation Holdings以往是使用煤炭發電廠的能源挖礦,現在已改用天然氣,並且計畫6月開始將購買碳排放額度,協助公司達成碳中和。

美國能源公司Talen Energy也宣佈將重心放在清潔能源,並拓展密碼貨幣挖礦業務,預計將投資3億美元建造挖礦設施。另一間挖礦公司Gryphon Digital Mining則計畫利用水力發電進行挖礦業務,強調他們致力實現ESG,關注可再生能源技術。

但就如同馬斯克所說,在各個挖礦公司開始加強擁抱可再生能源時,也必須為他們以清潔能源生產的比特幣給出證明,才有辦法洗去外界對挖礦產業高碳排的印象。

資料來源:FortuneBloombergReuter

責任編輯:蕭閔云

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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