將改變世界的Web3.0，科技小白該知道什麼？|數位時代 BusinessNext

將改變世界的Web3.0，科技小白該知道什麼？

約莫在去年11月左右，科技產業的新名詞「Web3.0」出現，到底Web3.0是什麼？ Web3.0會對我們帶來什麼樣的改變呢？會帶來什麼影響？

從Web1.0到未來的Web3.0

講到Web3.0需要簡單講一下網路的起源，即Web1.0的誕生。在1989年時，萬維網之父Tim Berners Lee發布了一個文件，分享了他心目中對網路雛形的想像：「資訊管理：一項提案」（Information Management:A Proposal）。在這份文件裡頭，他將「網路」定義為「超文本連結互相連接的網絡。」（a large hypertext database with typed links.），更為大家所熟知的「全球資訊網（World Wide Web）」則在隔一年後更完整的提案中出現。

當時，開發Web1.0網頁的技術掌握在少數人手中，大部分的用戶只能看，無法發布內容。然在用戶越來越多的情況下，催生了Web2.0的世代（即我們現在所在的網路世界），任何人都可以在網路上發布內容，於是Facebook、Twitter等大型社交平台興起，用戶不僅可以發布內容，還能與人之間互相產生交流。

Web2.0影響了經濟全球化，數位商務、軟體開發等相關的網路技術越來越成熟，促使年輕的科技新創如Facebook、Google及Twitter等得以成長成為科技巨頭。那為什麼Web3.0會突然在2021年底這個時間點在社群上被大量提及呢？主要原因在於，近期加密貨幣圈中因NFT的議題有大量開發者投入研發區塊鏈相關技術，也因知名的風險投資機構a16z積極推動，而被大家所關注。

Web3.0強調去中心化的特性，這點其實最早出現在Tim Berners Lee的假說中。再次被關注是到了2014年，以太坊共同創辦人Gavin Wood在他自己的部落格中發布了一篇文章「Insights into a Modern World」談到未來的網路世界時再次提出了Web3.0。

Web3.0最大的改變是透過區塊鏈去中心化的技術，將內容回歸到「誰創造」與「誰擁有」。讓用戶創造內容、歸用戶所有、用戶支配，也可以根據協定進行再分配，這將影響到未來人之間的互動以及為資產提供強大可驗證的保障，並將審查跟壟斷的可能性降到最低。

Web3.0去中心化帶來的改變

近期不少工程師開發了有去中心化特質的App，被稱為「DApp」，即去中心化（Decentrailization）跟軟體（Application）的合字。未來顧客可以直接在App中下訂單，消費者可以直接透過DApp上購買商品。未來也將出現越來越多去中心化的App，這些App讓用戶可以直接預約到Uber司機，不再需要透過叫車平台，不只是叫車，未來的購物、交易都可以應用，當民眾消費不再需要透過中間方。可想而知，這也衝擊到了現在Web2.0中的科技巨頭，

科技媒體《TechCrunch》於2021年採訪了七位投資者及創業者，問到Web3.0的世界中，廣告跟科技產業將產生什麼變化？Horseshoe Capital合夥人Atul Ajoy回答道，在Web2.0中屬一屬二有影響力的公司譬如Facebook，平常是透過搜集使用者在網站上的資料來取得數據，進而推送其相關的廣告，但是在Web3.0時，這些數據將回到用戶手中，代表用戶到每個網站消費時，仍能看到與自己高度相關的廣告，個資卻不會留在平台內。

我所看見的Web3.0最直接的影響

雖然現在社群對於Web3.0的討論還在初期，也還未出現非常具體的解決方法，但從資安與隱私的角度而言，我其實非常樂見社A16Z所描述的Web3.0的到來。大部分人的資料目前都掌握在科技巨頭的手中，譬如Facebook掌握了我們的交友圈、興趣喜好，以及大家常逛的購物平台及網站透過cookies掌握了大家的購物喜好，卻容易有資安風險。

然而如果到了Web3.0時代，每個人可以保有自己的虛擬帳號，登入到各平台不用再擔心被搜集資料，但各大平台仍能推薦給我們，與我們的喜好高度相關的廣告，甚至推薦商品，也代表不用擔心個資外洩的問題，同時能享受個人化推薦服務，這也是我所期望的去中心化世界。

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（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場）

責任編輯：傅珮晴、侯品如

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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