讓加密貨幣走入金融系統!SWIFT攜手Chainlink測試跨鏈交易
讓加密貨幣走入金融系統!SWIFT攜手Chainlink測試跨鏈交易
2022.10.03 | 區塊鏈

環球銀行金融電信協會(Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication,SWIFT)目前正與去中心化區塊鏈預言機(Oracle)系統Chainlink合作,致力於實現跨鏈作業標準(Cross-Chain Interoperability Protocol,CCIP)的概念驗證,讓SWIFT能在鏈上轉移數位資產。

預言機(Oracle)是一種將真實世界的資料或事實帶進區塊鏈的工具,由於區塊鏈是一個封閉的環境,無法取得內部以外的數據,因此只要透過預言機,就能建立起橋梁,讓區塊鏈取得外部數據。

引進跨鏈服務,讓加密貨幣走入跨行交易系統

跨鏈作業標準(CCIP)是Chainlink在2021年8月首次宣布的跨鏈資訊、數據與代幣傳輸的全球機制,旨在為開發者提供一個全球性、開放的標準,以輕鬆打造安全的跨鏈服務與應用。

特色包含以「防篡改」的方式安全驗證跨鏈交易,並降低交易時產生的燃料成本(Gas Costs),CCIP也建立標準通用介面,達成跨鏈訊息流通。系統還提供任何方式的編碼與解碼,讓開發者在資訊傳輸上擁有很大的靈活度,並且設定確認時間,避免源鏈與目的鏈重組,防止訊息遺失。

關於CCIP的運作模式,指源鏈上的智能合約(Smart Contact,區塊鏈中雙方制定的合約)會借助Chainlink的訊息路由器(Messaging Router),利用去中心化預測網路(Decentralized Oracle Networks,DONs)將訊息傳送到目的鏈,通過另一個驗證後再發送到對方智能合約。其運用實例包括優化跨鏈聚合收益、跨鏈抵押貸、創造低成本的交易運算、新型DeFi(去中心化)應用。

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跨鏈作業標準(Cross-Chain Interoperability Protocol,CCIP)運作模式。

總結來說,透過CCIP, SWIFT就能建立區塊鏈上的加幣貨幣交易,並結合跨行網路系統與區塊鏈生態。 Chainlink的共同創辦人Sergey Nazarov在本週三於紐約舉辦的SmartCon 2022會議上表示,此舉不僅加速分散式賬本(Distributed Ledger Technology,DLT)技術的廣泛使用,也有助於資本市場上金融機構的發展,講低成本與開發挑戰,讓其具備區塊鏈能力。

SWIFT策略長Jonathan Ehrenfeld Solé指出,攜手Chainlink共同打造CCIP的理由在於,金融機構投資人對加密貨幣相當感興趣,且這個計畫也會實現虛擬貨幣在不同機構之間的流動。Solé也表示,這並非SWIFT與Chainlink首次合作,大約在五年前,他們就曾對於債券發行與贖回進行概念驗證(POC, Proof of Concept)。

不少傳統金融家也希望能在一個可以連結不同類型資產的網路上,存取各種數位及傳統資產,而此次Chainlink與SWIFT的合作不僅彌補傳統金融機構中,兩種資產間的差距,更期待實現「未來會成為跨鏈天下」的願景。

獨佔預言機巨頭,發行代幣又與知名企業合作

Chainlink由Sergey Nazarov與Steve Ellis在2017年共同創辦,是一個建立於以太坊(Ethereum)上的去中心化區塊鏈預言機網路,以智能合約、可信度與防篡改為基礎,為區塊鏈傳送來自於真實世界的鏈下數據。團隊顧問包括前Google執行長Eric Schmidt、LinkedIn執行長Jeff Weiner等人。

Chainlink的特色在於,使用去中心化的模式進行預言,也就是指透過多點採集與驗證,經過彙整與加權分析,產生最終結果,來確保資訊的真實與可信,如此一來也能分散數據來源,避免單點故障問題,進而保障數據流通與使用者的權益。此外,在加密貨幣報價中,系統也設有獎懲機制,報價者的資訊如被取用,可額外獲得Chainlink發行的LINK幣,如遇有心人士惡意亂報,則會收回代幣。

chainlink
Chainlink:將真實世界資訊帶入區塊鏈。

LINK幣在2017年首次公開代幣發行(Initial Coin Offering,ICO)後,目前為止的供應已達4.53億,約佔總供應量10億的45%,根據美國銀行(Bank of America)的統計,截至2022年2月,以市值來說,LINK幣是第22大的加密貨幣。

而在Crytoslate的預言機排行中,Chainlink不僅穩坐第一,其市值(37.7億美金)也遙遙領先API3、Augur等對手,成為公認的區塊鏈預言機平台。其合作對象除了SWIFT外,更包含國際快遞集團FedEx、全球第二大半導體公司Intel與美聯社(Associated Press)等企業。

oracle ranking
2022.09.29 預言機排行榜 by Cryptoslate

本週SmartCon 2022會議中,官方也宣布推出「Scale」與「Build」兩個新計畫,Scale計畫主打Layer 1、Layer 2與Chainlink的持續性訪問權,與計畫參與者分擔成本、減少Gas消耗;Build計畫則是用來激勵生態夥伴,以3-5%的原生代幣為費用,Chainlink將會提供新創參與方更多的數據存取、服務與支援。另外,為增加安全性、社群參與度的質押功能(Staking Plans),也即將在12月啟動。

因制裁俄羅斯而轟動全球!SWIFT在金融界的地位不可動搖

SWIFT(環球銀行金融電信協會)是總部位於比利時的全球性同業合作組織,為世界各地金融機構提供跨境轉帳數據的主要平台,其服務單位(銀行、證卷機構等)超過11,000家,涵蓋200多個國家與地區,每年處理的金融訊息超過50億筆。雖然不負責金流,只負責金流資訊,其仍是全球最有公信力的系統,更被美國學者譽為「銀行的社群網絡」。

目前,SWIFT的執行長為2019年7月上任的Javier Pérez-Tasso,他先前曾在美洲與英國地區擔任執行長、發起客戶安全計畫,是一位從1995年就加入SWIFT的資深人員;公司董事會成員背景也相當多元,包含美國、荷蘭、西班牙、南非、新加玻、法國、比利時、英國、中國、義大利、瑞典、瑞士、盧森堡、加拿大、芬蘭、美國、德國、日本、香港與澳大利亞人。

而在本年稍早,烏俄戰爭開打不久,歐美等國就決定將俄羅斯部分金融機構逐出SWIFT系統,一旦這個最有影響力的設施退出該國國內金融服務,代表俄羅斯的所有國際金融交易,包括匯入匯出的資金,都會就此停擺。其他歐美國家、韓國、日本等與俄羅斯有商業來往的國家,在金融交易上亦會因此受到阻礙。

早在2014年俄羅斯入侵克里米亞時,就曾傳出部分國家有意要將其踢出SWIFT的風聲,而俄羅斯銀行(Bank of Russia)當時便開始研發取代SWIFT的金融資訊傳輸系統SPFS。根據路透社本年9月的報導,其境內約有440家銀行加入SPFS,而境外金融機構已由最初的10多家增加至超過100家,也就是說,儘管SPFS早期無法為俄羅斯提供實質幫助,現在的情況也已經略為好轉。

致力導入區塊鏈技術,創造金融與新科技結合

近年來,SWIFT積極投入區塊鏈的相關發展,並且尋找加快金融數據傳輸、驗證的方式。幾週前,SWIFT就透露其目前正在與美國金融科技公司Symbiont合作,希望透過區塊鏈技術取得更精準的數據,調高金融訊息溝通效率,美國世紀投資公司、花旗集團與北方信託等皆加入了這個計畫。

在2017年,SWIFT也與企業區塊鏈框架Hyperledger Fabric合作,研究其技術是否可以協助銀行釋放全球資金過剩帳戶中的現金,這些儲備帳戶用來確保跨境支付能夠順利執行,官方希望能達成在不延遲支付的情況下,減少這些帳戶數量,以改善流動資金管理。富國銀行、摩根大通等銀行亦有參與該計畫,最終結果則顯示,需要所有銀行成員皆升級系統,才能發揮作用。

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圖/ everything possible via shutterstock

本次與Chainlink的合作更是SWIFT的新里程碑,打破傳統金流模式,整合數位與現金資產,發展出跨鏈的金融交易系統,並代表著金融機構走進Web3世界的突破。SWIFT目前也與台灣多間銀行合作,若這次的合作計畫順利進行,未來應也有機會在台灣進行跨鏈交易。

目前台灣與SWIFT合作的主要銀行機構列表

台灣合作銀行表
花旗銀行 中國信託商業銀行 台灣新光商業銀行 凱基商業銀行
渣打國際商業銀行 京城商業銀行 合作金庫銀行 陽信商業銀行
新加坡商星展銀行 元大商業銀行 國泰世華商業銀行 高雄銀行
美商摩根大通銀行 兆豐國際商業銀行 安泰商業銀行 遠東國際商業銀行
三信商業銀行 台北富邦商業銀行 彰化商業銀行 華泰商業銀行
上海商業儲蓄銀行 台新國際商業銀行 日盛國際商業銀行 華南商業銀行
板信商業銀行 永豐商業銀行 玉山商業銀行 台灣銀行
第一商業銀行 聯邦商業銀行 台中商業銀行 王道商業銀行
台灣中小企業銀行 台灣土地銀行
表格資料來源:Money101,本表由《數位時代》製作

資料來源:CoinDeskCrypto BriefingInvestors.twDecryptSWIFTudn.com

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #區塊鏈
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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