靠程式碼解決「人性貪婪」!DeFi熬了4年模式已成熟,如何拚落地?
靠程式碼解決「人性貪婪」!DeFi熬了4年模式已成熟,如何拚落地?
2022.08.19 | 區塊鏈

有人形容,DeFi(去中心化金融)是「區塊鏈上的華爾街」,透過智慧合約(Smaer Contract)上一條條的程式碼,自動執行所有金融服務,效率、即時性都比傳統金融更有優勢。

DeFi從2018年開始萌芽,2019年開始被注意,這年也被稱為「DeFi元年」,2020年誕生許多新玩法,讓DeFi這個大池子裡的資金大增,這股熱潮被稱為「DeFi之夏」,一直到近期的熊市(指市場下跌),激情才趨於冷靜,那麼接下來,DeFi將會如何發展?

狂歡派對後,DeFi模式已被驗證

這輪熊市之前的DeFi,宛如一場與世隔絕的大型實驗,存錢、借貸是最常見的玩法,投資人將虛擬資產存入,就可以收到高額的利息獎勵,金錢的回報可以高達上百甚至上千倍,吸引許多人投入,整體規模日益擴大。

根據Defi Llama數據,DeFi應用中用來衡量數位資價值的TVL(總鎖定價值),從2020年五月約11億美元,成長到2022年五月約1286.5億美元,兩年時間成長了116倍。

DeFi以虛擬資產交易為主,與實體金融完全隔絕,區塊鏈新創BSOS共同創辦人暨執行長Daniel形容:「DeFi就是一個賭場,並沒有任何生產與製造,泡沫之後,留不下任何東西。」

實體的上商業世界,透過生產與創新,產生價值與金錢。Daniel認為DeFi背後並沒有實際價值支撐,而是透過高額利息的補貼,吸引資金投入其中,再將更多的錢拿去補貼利息,吸引更大量資金,宛如賭博。而這些補貼並不能視為一種商業模式,僅是一種單純的手段。

因此,目前DeFi發展的問題在於源頭的「原料(資金)」,並非透過生產而產生。Daniel認為,之後的DeFi還是需要與實際的生產創造結合,對世界才會有正面的意義與貢獻。

當賭場狂歡派對結束後,Daniel形容,回頭看這段期間DeFi發展,就像是一場大型的社會實驗,用種種的壓力測試,驗證了DeFi機制是否可行,而目前看來答案是肯定的。

黃朝秋 (BSOS 執行長)
區塊鏈新創BSOS共同創辦人暨執行長Daniel認為,過去幾年的發展,DeFi的模式已經大致被驗證。
圖/ BSOS

下一輪牛市,「落地」是重要課題

透過一張智慧合約,DeFi每天可以執行大量的借貸服務、處理大量金流,同時效率、速度也都比傳統金融還要更好。既然模式可行,Daniel認為接下來就是要落地,並與實體資產有更緊密的結合,這將會是下一輪牛市的一大看點。

「支付」是Daniel認為DeFi最快落地的場景之一。透過美元穩定幣做跨國交易、借貸等服務。不僅可以有DeFi的效率與便利,背後錨定法幣的穩定幣,也更大程度的與實體金融連結。此外,相較於一般加密貨幣,美元穩定幣也比較好被監管。

像是台灣區塊鏈新創XREX,就是透過美元穩定幣提供跨國交易的服務,未來DeFi在商業上的應用,將越來越多。

此外,將實體資產虛擬化也是一大落地方向。在國外,已經有房地產業者,將房屋地契等文件資料,透過NFT(非同質化代幣)型式交易,增加效率與透明度。

DeFi
未來DeFi在商業上的應用,將越來越多。
圖/ shutterstock

程式碼的無私,解決人性的貪婪

國際清算銀行(BIS)創新中心的負責人Benoit Coeuré曾說「穩定幣和DeFi,將挑戰銀行的模式」,但在這之前,Daniel認為「監管」仍是DeFi發展路上的一大挑戰。

不像交易所有明確的主體,可以訂出遊戲規則管控,去中心化、高度自動化的DeFi,並不被任何國家政府所管轄,這完全超出現在社會以及監管機構的經驗,如何有效的管理DeFi,將是未來全球政府必須思考的問題。

DeFi能大幅改善傳統金融的效率,所有程式碼、遊戲規則都記錄在公開的區塊鏈上,任何人都可以查看,當資訊公開透明,就能清楚判斷可能的問題與風險。

程式碼不帶私慾的特性,也能杜絕人性貪婪所帶來的腐敗,近期許多的事件,就能佐證這個道理。知名加密對沖基金三箭資本(3AC)就是因為交易策略的錯誤,導致最後破產;加密貨幣借貸公司Celsius的破產,也是因為內部一連串的失誤所導致。

歷史上許多的教訓,都跟人性的貪婪有關,DeFi透過程式碼執行所有工作,有爭議問題也不用上法院,該給的錢、該還的錢,通通由智慧合約按照最初的遊戲規則執行。現在的醞釀與沉澱,都是為了迎接下一次的春天。

責任編輯:侯品如

關鍵字: #defi
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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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