【專欄】號稱去中心化但是種唬人的雕蟲小技?比特幣真實價值很有限
【專欄】號稱去中心化但是種唬人的雕蟲小技?比特幣真實價值很有限
2022.08.31 | 區塊鏈
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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

上週曾經和大家介紹過比特幣運作的基本原理,那麼到底比特幣帳本(區塊鏈)如何運作?為什麼比特幣的功能很有限?為什麼比特幣的區塊鏈是一種唬人的雕蟲小技?為什麼區塊鏈不代表去中心化、不可篡改、可以信任呢?

什麼是比特幣的區塊鏈?

區塊就是「存摺」,一本郵局存摺可以記錄大約200筆交易,一個比特幣區塊可以記錄大約4000筆交易。存摺依照固定的格式記錄資料,例如:日期、摘要、提款、存款、結餘。區塊也依照固定的格式記錄資料,例如:日期、付款人、收款人、交易金額,我們稱為「資料結構(Data structure)」,如下圖所示。

郵局的存摺和比特幣的區塊鏈。
郵局的存摺和比特幣的區塊鏈。
圖/ 曲建仲提供

一本郵局存摺記滿200筆交易就換第二本,再記滿就換第三本,依此類推,我們姑且把它稱為「存摺鏈」; 一個比特幣區塊記滿4000筆交易就換第二個,再記滿就換第三個,依此類推,我們稱為「區塊鏈」。我的郵局存摺鏈只記錄了我的交易,因此我的郵局存摺鏈只有12本;比特幣的區塊記錄了全世界所有使用者的交易,因此比特幣的區塊鏈「又臭又長」。

比特幣從2009年上線,到今天總共有超過600,000個區塊,每一個區塊佔用1MB記憶體,到今天總共佔用超過600,000MB記憶體,相當於600GB,如圖七所示,真的「又臭又長」吧!如果我們不在區塊裡儲存「交易記錄」,而改成儲存「一般資料」,就成為大家耳熟能詳的區塊鏈了!怎麼樣,原來區塊就是存摺,區塊鏈就是存摺鏈(很多本存摺),換了一個名字,是不是立刻就沒這麼「高級」了呢?

比特幣的區塊鏈示意圖
比特幣的區塊鏈就是又臭又長的存摺鏈。
圖/ 曲建仲提供

原來比特幣的區塊鏈只是用來記錄全世界所有使用者支付比特幣的「交易記錄(Transaction)」,我們稱為「比特幣帳本(Bitcoin ledger)」,因此區塊鏈只是一種記錄資料的資料結構,就好像我們的銀行存摺一樣,差別在於銀行存摺是儲存在「銀行」的電腦裡(中心化),而比特幣帳本是被複製一萬多份並且分散儲存在一萬多個彼此互相不認識的「礦工」電腦裡(去中心化),比特幣帳本就像是銀行存摺記錄了我們的財產,這麼重要的東西儲存在一萬多個彼此互相不認識,我們也不認識的礦工電腦裡,我們怎麼放心呢?

採礦的目的是為了「確保交易記錄無法篡改」

比特幣帳本經由「區塊(Block)」與「鏈結(Chain)」兩種技術確保交易記錄無法篡改,才能讓我們放心,因此把這種技術稱為「區塊鏈(Blockchain)」,而這兩種技術必須使用「雜湊演算法(Hash algorithm)」進行一種特別的運算,也就是所謂的「採礦(Mining)」,很多人以為這是什麼偉大的創新發明,其實它不過是個比大小的數學運算,我們稱為「條件雜湊(Conditional hash)」,它簡單到連小朋友都會,因此我戲稱它是一種唬人的雕蟲小技,而採礦必須不停重複這個運算,因此處理器全開浪費大量電能,但是主要只為了「確保交易記錄無法篡改」,實在是得不償失。

要特別留意,採礦的目的是為了「確保交易記錄無法篡改」,而不是「分配礦工獎勵金」,這種模式就是所謂的「工作量證明(PoW:Proof of Work)」,由於採礦浪費大量電能,因此近年來有科學家開發其他演算法取代採礦,例如:持有量證明(PoS:Proof of Stake)、儲存量證明(PoC:Proof of Capacity)等,不過這些新方法也都有各自的問題,因此要如何確保交易記錄無法篡改,到目前為止並沒有真正完美的方法,區塊鏈也就沒有大家想像的那麼神奇。

說真的,比特幣使用的條件雜湊(比大小)真的是雕蟲小技,而且浪費大量電能得不償失,因此科學家們努力開發各種新演算法來取代,目的就是為了解決區塊鏈完全去中心化運作時產生的問題。坦白說,寫這些新演算法的科學家數學能力都很強,我們必須敬佩他們,不能說是雕蟲小技,只是把原本中心化用簡單的方法就能做好的事,改成去中心化用複雜的方法來做到底有多大的意義,就是另外一個值得探討的問題。

比特幣的總量固定,其實只是為了方便炒作而已

礦工的電腦必須不停的進行採礦運算因此必須浪費大量電能,為了獎勵礦工,只要運算條件成立的礦工就可以建立一個區塊(比特幣帳本),除了可以記錄別人的比特幣交易,還可以無中生有(自己給自己)記錄一筆「礦工獎勵金」,為了保持比特幣總數不會無限增加,因此演算法設計成大約每四年獎勵金減半,是一個無窮等比級數,使得比特幣總數只有2100萬枚,目前已經產生大約1800萬枚,只剩不到300萬枚,顯然大部分的礦工獎勵金都發生在前面十年,愈後面就少得可憐了!

比特幣大約每10分鐘採出一個區塊,每採出21萬個區塊酬勞減半,大約4年相當於210萬分鐘酬勞減半,因此比特幣總數不超過2,100萬枚,計算過程如下:

比特幣總數計算
比特幣總數計算
圖/ 曲建仲提供

比特幣一開始獎勵金50枚,採出21萬個區塊後減少為25枚(50/2),再採出21萬個區塊後減少為12.5枚(50/4),依此類推,經由上面的計算可以發現最後得到一個無窮等比級數r=1/2,而且無窮等比級數會收斂,代入公式後得到2,100萬枚比特幣,這樣設計可以讓比特幣的總量固定,稱為「絕對稀缺」,而黃金會因為開採而增加只能算是「相對稀缺」,因此比特幣可以保值,很明顯這種說法似是而非,只是用來炒作的藉口而已。

被馬斯克炒作到目前全球第10名的狗狗幣(Dogecoin)創辦人帕爾默(Palmer)最近出面痛批,加密貨幣是一場騙局,是種右翼、超級資本主義的技術,其根本目的是透過避稅、消除監管、人造稀有等手段,以擴大支持者的財富。儘管加密貨幣常以「去中心化」為號召,實際上仍然控制在少數利益集團的手裡,且藉由付費請網紅及媒體擴大聲勢,形成邪教般的老鼠會,從那些貧窮、天真的民眾手中詐取金錢,你看他說的有沒有和我一樣?

雖然比特幣總量固定,但是價值其實很「有限」

比特幣2009年發行礦工獎勵金50枚比特幣,2012年第一次減半剩25枚,2016年第二次減半剩12.5枚,這是目前比特幣礦工的收入來源,2020年5月第三次減半剩6.25枚,依照目前比特幣的價值每枚大約2萬美元,礦工運算條件成立建立一個區塊的獎勵金大約12.5萬美元(20,000*6.25=125,00),這個收入已經接近目前大型礦場的損益兩平點,2024年第四次減半可能就要開始賠錢了!

如果礦場倒掉沒有人記帳則比特幣無法交易,問題就大了!無法交易的貨幣再稀缺有什麼價值?此外礦工也可以向使用者收取手續費,問題是手續費太高使用者不願意支付,手續費太低礦工不想記帳,因此手續費要達到一定的金額才能支撐礦工的採礦成本,最後也只剩下大額交易能支付較高的手續費,不然就只能把礦場收掉了!

所幸運算力大的大型礦場收掉了,運算力小的個人礦工反而有機會生存,因此暫時還不致於發生沒有礦工可以記帳的問題,但是要說比特幣總量固定具有「稀缺性(Scarcity)」所以可以保值,顯然沒有考慮到未來礦工會不會因為收入減少而罷工的問題,比特幣未來還是可能會漲,但這完全是投機炒作的結果。

有趣的是,有人預期由於礦工獎勵金每次減半會讓礦工收入減少一半,為了維持礦工的開採成本,每次礦工獎勵金減半比特幣價格就會漲一倍,才能讓礦工願意繼續採礦。這種說法似是而非,別忘記比特幣的價值不是由礦工決定,也不是採礦程式決定,而是市場上的投資人願意拿多少現金到交易所來換比特幣決定的,投資人不可能因為礦工獎勵金減半,就願意拿更多的現金來交換比特幣,不過地下金融原本就有很大的市場,因此要說市場有力量支撐比特幣的價格也是有可能的,未來結局如何就讓我們拭目以待吧!

比特幣的區塊鏈運作極無效率,無法取代傳統貨幣

為了確保交易資料無法篡改,比特幣的演算法設計成每10分鐘(600秒)全世界只能「採出(計算出)」一個區塊,一個區塊大約1MB,一筆交易大約256B,所以一個區塊大約儲存4096筆交易(1MB/256B=4096),平均每秒全世界的礦工最多只能處理6.82筆交易(4096筆交易/600秒=6.82),而且每一個區塊都必須複製一萬多份並且分散儲存在一萬多個礦工的電腦裡(去中心化),因此天生就「極無效率」,這種交易速度怎麼可能用來取代傳統貨幣?

用最簡單的邏輯來思考,我不過就是去7-11買了一顆茶葉蛋,為什麼需要把這筆交易複製一萬多份「分散」儲存在全世界一萬多個礦工的電腦裡(去中心化)呢?相較之下我們目前使用的悠遊卡這種電子支付每一筆交易只需要儲存在一台電腦裡(中心化),顯然更有效率。這種「去中心化」正是比特幣幣無法取代實體貨幣的原因,那麼要如何解決這個問題呢?

經由「中心化」的閃電網路解決交易速度緩慢的問題

比特幣礦工電腦裡的比特幣帳本(區塊鏈)滿足去中心化、不可竄改、可以信任,我們姑且把它稱為「外帳」,但是比特幣交易要寫入外帳時間緩慢、手續費高,於是有人發明了「閃電網路(Lightning network)」,經由「通道」和「節點」交易雙方都抵押一部分比特幣到一個多重簽名的位址上,等於是私下交易,我們姑且把它稱為「內帳」,雙方就可以來來回回快速交易,最後的結果再以一筆交易寫入礦工電腦裡。

由於比特幣閃電網路沒有寫進礦工電腦裡的比特幣帳本(區塊鏈),因此不滿足去中心化、不可竄改、可以信任,明眼人就看出來這只是個障眼法而已。所以好笑的事又發生了,當你問:比特幣為什麼有價值?總是聽到「去中心化」;當你再問:去中心化的比特幣帳本(外帳)速度緩慢無法使用該如何解決?那就用「中心化」的「閃電網路」也就是「內帳」來解決,說來說去都有道理對嗎?這就是由高級知識份子發起的「新型態龐氏騙局」厲害的地方。

許多人不停吹捧區塊鏈「去中心化」有多少優點,卻都不提它的缺點,實際上「去中心化」與「中心化」都有各自的優缺點,所以「兩者並用」是比較可行的方式,我們後面再來舉例說明。比特幣的區塊鏈很難解決交易速度緩慢的問題,因此不適合用來做小額支付,反而常被用來炒作和洗錢。那區塊鏈具有去中心化、不可篡改、可以信任的特性,總是有用的吧?為什麼又錯了呢?我們且聽下回分解。

責任編輯:侯品如

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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