挖礦變歷史!以太坊合併將省下99.95%能源,打掉重練有哪些改變?
挖礦變歷史!以太坊合併將省下99.95%能源,打掉重練有哪些改變?

「在一輛汽車全速奔馳的同時,一邊更換車輛引擎。」光是想像這樣的場景,就覺得無比困難,以太坊基金會研究員Justin Drake以此來比喻以太坊(Ethereum)近期的大事———合併(The Merge)。

在區塊鏈世界中,以太坊尤其重要。根據統計,每天有超過30億美元的交易在以太坊上發生,購買知名的「無聊猿」NFT(非同質化代幣)、玩區塊鏈遊戲賺外快,甚至透過DeFi(去中心化金融)投資,背後都要透過它,是下一代網際網路的重要基礎。

然而,2015年誕生的以太坊,至今仍面臨許多問題與挑戰,開發者打算整個打掉重來,最為關鍵的「以太坊合併(The Merge)」在今(15)日正式完成。最大的不同是,合併後的以太坊將能省下99.95%的能源,甚至讓「挖礦」走入歷史,以太坊發展進入全新時代。

高耗能、速度慢,以太坊面臨那些挑戰?

2015年夏天,第一代以太坊(ETH 1.0)正式誕生,它是目前全球規模最大公鏈。由於具備比特幣所沒有的智慧合約(Smart Contract)功能,使得開發者能在上頭創造各類不同應用。

智慧合約是一個自動控制數位資產的電腦程式,可以把它想像成一台由程式碼編寫、且能自動運行的自動販賣機,投下多少錢,相對應的物品就會掉出。

好處是,合約雙方不必以信任作為立約基礎,因為程式碼會強制執行合約內容,一旦合約被觸發開始執行,這過程是完全系統自動且無法干預,因此智慧合約內容難以被篡改,也幾乎不可能違約。

NFT、GameFi、DeFi等應用相繼問世,每秒平均處理20筆交易的以太坊,已經沒辦法負荷龐大交易量,也使得付給礦工驗證交易的手續費(Gas fee)高漲。

更可怕的是背後消耗的能源,過去以太坊所採用的機制叫做「工作量證明(PoW)」,指的是當有新的交易出現時,礦工們會比拚電腦或顯卡的算力,贏的人就可以當該筆交易的驗證者,並賺取以太幣當獎勵。

挖礦 礦區 比特幣 加密貨幣
全球最大的加密貨幣礦區幾乎只要是在水力發電附近,到處滿是散熱的巨大圓扇,並且還擁有大型的變壓器,該礦廠更緊緊相鄰在高壓電塔底下,可見對電力的需求相當龐大,礦場內部挖礦機數量也非常可觀,對生態早成威脅不容忽視。
圖/ Bloomberg

「顯卡挖礦」、「礦場」都是PoW機制下的產物,伴隨而來的嚴重問題是耗電。為了要賺以太幣,全球大量電腦、顯卡同時運作消耗電力,幾乎跟一個小型國家能源消耗差不多,浪費許多能源。

挖礦將成為歷史!以太坊合併(The Merge)是什麼?

為了解決耗能、低效率問題,開發者決定打掉重來,提出「以太坊 2.0」(ETH 2.0)概念。背後包括Merge、Surge、Verge、Purge、Splurge這五個升級部分,且都同步在進行中。

一旦全部完成,以太坊上會有有超過64個分片(Sharding),分片指的是數據庫分區的一種型態,可以想像成高速公路上的車道,若要在車道有限的情況下快速通行,需要付出高額過路費(Gas Fee),一但車道拓寬,就能讓更多車輛(交易)同時通行、過路費也能降低。

以太坊創辦人布特林(Vitalik Buterin)近日表示,當五階段的升級都完成後,最終以太坊每秒可以處理10萬筆交易,高於現在的20筆、手續費(Gas Fee)可能低至0.002美元。

這五階段中的「合併(The Merge)」在15日完成,指的是用權益證明(PoS)共識機制,取代現在的工作量證明(PoW)機制。由於權益證明是在信標鏈(Beacon Chain)上運行,「合併」指的是將兩條獨立區塊鏈整合(以太坊主網與信標鏈)。

以太坊合併
新的權益證明(PoS)共識機制,是在信標鏈(Beacon Chain)上運行,「合併」指的是將兩條獨立區塊鏈整合(以太坊主網與信標鏈)。
圖/ 螢幕截圖

以前要有礦機才能當驗證者,在權益證明(PoS)共識機制下,只需將手上的以太幣(ETH)質押在節點上,就可以成為驗證者,以太坊會隨機挑選節點替交易做驗證,也讓挖礦將變成歷史。「合併」最大的貢獻是節省了99.95%能源消耗。升級後的以太坊,就如同從燃油車時代,轉型走向電動車時代。

ethereum 以太幣
以太坊合併後,可節省了99.95%能源消耗。
圖/ shutterstock

對一般用戶來說,會有哪些影響?

可以將這次的以太坊合併(The Merge),想像成iPhone手機升級到iOS16,用戶不需要做任何設定、搞懂任何技術、手中持有的以太幣也不需要轉換,更不會有新代幣產生,所有功能都能無縫接軌。

由於「合併」只有共識機制改變,以太坊基金會表示,並不會因此擴充網路容量,手續費(Gas fee)價格並不會有太多變化;交易速度也不會大躍進,時間會從合併前以太坊主網的13秒、縮短成12.2秒,實際使用感受不會太明顯。

預計2023年,會迎來以太坊下一次的升級「分片網路(Sharding)」,可以把區塊鏈切割成更小、更容易管理的分片,如同在以太坊上開闢更多車道,就能讓過路費(手續費)降低。

對礦工來說,會有哪些影響?

過去在工作量證明機制(PoW)下,礦工可以透過挖礦賺錢,改成權益證明機制(PoS)後,基本上挖礦就不存在了。

因此,擁有大量硬體設備的挖礦公司,恐怕將面臨衝擊;像輝達(NVIDIA)這類生產顯卡的公司,也可能因為市場需求消失,進而受到影響。

以太坊合併,為何值得關注?

傳統銀行換核心系統,都必須小心翼翼測試、演練,才敢正式上架,也難保最後出包。像以太坊這樣如此大規模的區塊鏈大幅翻新,是加密貨幣歷史上沒發生過的事情。

在這之前,以太坊開發者已經準備許多年,開發了數個測試網絡(Goerli、Ropsten、Sepolia等),並歷經多次演練與修改。

根據《路透社》報導,MarketVector數位資產產品策略師Martin Leinweber評論,雖然比特幣沒有陣亡,但變得「很無聊」。根據TradingView數據,7月初比特幣佔加密貨幣總市值的43%、以太幣僅15%;但到了9月,比特幣市佔來到39%,而以太幣則上升到20.33%。

以太坊這次的技術提升與機制改革,希望把以太坊變成加密貨幣的基礎,加上多樣態的交易應用場景,使得未來的應用場景、擴充性,有了更加多元的想像。合併(The Merge)並非以太坊技術的結束,才只是剛開始而已,可以確定的是,一個全新時代已經到來。

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資料來源:ReutersForbesTradingViewCoindesk

責任編輯:侯品如

關鍵字: #以太幣 #以太坊
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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