web 3.0概念像「百貨公司點數」!區塊鏈交易平台XREX創辦人這樣解釋
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2022.01.11 | 區塊鏈

區塊鏈交易平台XREX執行長黃耀文於今(11)受邀至2022天下經濟論壇冬季場,講述近期最熱門的話題:「什麼是web3」?

註:黃耀文習慣以「web3」稱呼Web3.0,以下統一格式。

1993年畢業於交大的黃耀文,可以說跟著台灣網路發展成長茁壯,先前創立的資安公司阿碼科技在2013年被全球知名郵件加密大廠、美國上市公司Proofpoint,以2,500萬美元收購;後續創立的區塊鏈交易平台XREX在2021年獲得新台幣4.7億元的Pre-A輪募資。

也因為身處區塊鏈產業,讓他對web3特別有感。

什麼是web3?

黃耀文先從web1、web2到web3的不同之處來解釋。

web1就是內容平台的數位化、線上化,舉例來說就像是《紐約時報》的網站,將紙本內容數位化,達到快速、便宜、跨國界的傳播。

web2則是興起的社群平台,如Facebook、TikTok、Instagram等,與web1最大的不同,是創作者可以在平台上成為自媒體。「但問題也很明確,平台擁有一切的權力,包含內容,不管你有多少粉絲、多響亮的名聲,一旦平台關掉,什麼都沒有。」黃耀文說。「所有創作者都是佃農。」

web3是以區塊鏈為基礎,所有利害關係人的貢獻,皆用區塊鏈來計算分配(可能是幣、NFT)等;部分治理則用去中心化自動化治理組織(Decentralized Autonomous Organization,DAO)的概念運作。

黃耀文舉例,他手上有很多百貨公司的點數,但年末百貨公司提供點數兌換的商品,始終是他用不上的商品,「這時候可以發起公投投票,要提案的人就要貢獻部分點數,拿不到固定比例的票數,點數就會被沒收。」讓所有參與者都能成為真正具有貢獻意義的一份子,是DAO重要的概念。

web3熱潮,為什麼發生在2022年?

黃耀文認為,區塊鏈加速了web3的誕生。web2平台與創作者的權力不等是最大的問題,而區塊鏈在過去不斷的發展進化,產業的基礎架構在2020年趨向成熟,足以搭建web3平台。

而現在web3又處於什麼階段?

「web3現在大概就像是1997、1998年的網路發展,距離泡沫還有一段時間」。 黃耀文說,綜觀整個網路產業,在1993年Netscape(網景)上市後改變了整個氣氛,「宣告網路世界問世,人類的行為將要發生改變。」

黃耀文也拿社會氛圍舉例,1990年代網路開始發展後,年輕人相信所處的世代會比上一代更好、遙望網路對人類生活帶來恆久遠大的改變,而且有許多沒有背景,自立奮起的年輕人崛起。

連帶的吸引了熱錢與投資者進入,過度激情的投資也造成了創業者的傲慢,最終敲響了泡沫的鐘響,「但泡沫過後、人才未散,繼續推動人類的進步,我認為web3還會再發生一次這樣的狀況。」黃耀文說。

台灣的機會在哪?

黃耀文認為,台灣的「人才」與「創投」擁有最得天獨厚的優勢。

因為有許多區塊鏈、元宇宙、NFT、web3的外資在台灣搶人才,讓台灣相關人才市場的薪水與待遇飆升,這群人可以在國際級公司學習、賺錢,幾年後再出來創業。

另外就是創投,台灣有許多區塊鏈人才在國際上取得不錯的成績,這是過去少有的狀況,台灣創投有機會第一手接觸這些團隊。

至於在企業端,黃耀文提醒2個重點:「創作者」與「金融科技(FinTech)」。

web3的特性讓創作者擁有更大的權力,有才華、自帶流量的創作者可以站出來經營社群,未來不一定會是Facebook、TikTok的天下,創作者會建立起穩固但破碎、多元但專注的社群。企業與品牌該如何跟這些人溝通,是未來可以思考的方向。

最後則是金融科技,「web3、元宇宙有不少金融成分,交易會是基礎建設。香港跟新加坡都很懂這些,台灣企業對於金融產業比較陌生,未來甚至有可能需要透過併購新創來了解這一塊,金融科技是每個產業都要接觸的重點。」

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #區塊鏈
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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