胡同、晶英都採用!「評論就能賺代幣」,POMO Network想解決什麼問題?
胡同、晶英都採用!「評論就能賺代幣」,POMO Network想解決什麼問題?
2024.05.31 | 區塊鏈
圍繞消費者、商家的Web3生態系

想像一下,享用美食後,單純消費或是撰寫評論、分享心得,就能將這小小的貢獻轉化為實際收益;而被評論的商家,只要為每位消費者提供品質良好的服務,便能透過消費者的評論獲得額外獎勵。

這樣「邊享受美食邊賺」與「邊服務顧客邊賺」的消費生態,是否讓人心動?

POMO Network正是一個圍繞消費者、商家以及代幣獎勵打造的Web3生態系,消費者每一次的評論貢獻,都能夠獲得$POMO代幣獎勵,而商家就像是整個網路的節點,當消費者在此留下紀錄後,也可得到$POMO代幣作為額外收益。

目前,胡同燒肉、犇鐵板燒、台南晶英飯店等知名店家,都是POMO Network生態中的一員。

POMO Network如何解決消費生態痛點?

為什麼要做這件事?POMO Network共同創辦人楊曜陽首先點出過往消費生態的弊端。

解決評論「可信度」問題

過去店家評論,通常缺乏真實性,因為餐廳、飯店等時常推出「五星好評優惠」等活動,導致評價有一大半都不是消費者的真心話,而且缺乏有效的方法來評估使用者對生態系統的貢獻,或激勵他們進一步參與。

而POMO Network提供給純消費以及寫評論的顧客$POMO代幣獎勵,且設置了消費後才可留言,以及不論好壞評價都可獲得收益的機制,試圖解決可信度問題。

另外,傳統獎勵系統受到侷限,點數往往只能在單一平台中使用,不過POMO Network採用的是區塊鏈技術,$POMO是ERC-20標準的同質化代幣,也就是說消費者可以隨時將代幣變現,而不是只能兌換獎品的「點數」而已。

維持顧客關係、共享消費金額資訊

至於對店家來說,比顧客留下好評更重要的,則是與顧客維持關係,以及找到新的潛在顧客。

來到店裡消費並貢獻評論的消費者,都會留下金額紀錄,店家除了可以了解顧客錢包的消費內容外,還可以透過POMO Network系統製作「Member Token」給VIP顧客。Member Token是依照ERC721和ERC1155標準打造的代幣,可將其視為NFT會員卡或優惠券,而顧客透過系統得到這些會員卡,便能再次回到商家做使用。

此外,顧客的消費金額對於飯店、高端餐飲業者來說相當重要,透過分析顧客在其他店家的消費能力,飯店和餐飲業者可以識別出潛在的高價值顧客,並針對這些顧客提供VIP服務和特別優惠等,進一步吸引他們再次光臨。

楊曜陽說明,過去品牌喜歡固守著自己的客戶消費金額紀錄,不分享給競爭對手。但在POMO Network生態內的店家都可以共享特定錢包的消費金額資訊,讓餐廳、飯店可以識別出有消費能力的客戶錢包。

也因此,POMO Network在協助店家進行廣告活動時,也可以針對「在某家店消費某金額以上」的錢包投放廣告資訊,推翻過去單靠演算法進行推薦式行銷的作法。

區塊鏈的必要性在哪裡?

點數獎勵、數位會員卡、評論系統,看到這裡,你或許會疑惑Web2的做法就能處理大部分的功能,使用「區塊鏈」的必要性在哪裡?

楊曜陽解釋,POMO Network最重要的核心概念之一就是「Open Loyalty」的全面導入,也就是開放性且開源的忠誠制度。

傳統的Web2忠誠度系統通常只能在單一店鋪內部進行,而無法實現生態系統的去中心化和社交影響力的代幣化。在POMO Network中,所有店家都能共享和使用忠誠度系統,形成一個開放、互通的忠誠度網路,打破了單一品牌或店鋪的限制。而區塊鏈技術可以實現去中心化,增強透明度和信任度。

更關鍵的是,消費者在POMO生態系統中的行為會轉化為激勵代幣,這些代幣反映著消費者的社交影響力,讓他們的參與和貢獻具有實際價值。

顧客的社交影響力可以轉化為具體的經濟價值,這不僅提升了顧客的參與感,也使得顧客更有動力去「養店」,而「Open Loyalty」在POMO Network中的實施,實際上更給予顧客更大的權力和靈活性,來選擇以及支持他們喜愛的店家。

因為有激勵代幣,就不得不忽視區塊鏈技術的關鍵優勢,也就是數位資產流動的去中心化和高效率。這對POMO Network的VIP NFT和$POMO來說非常重要,因為它們未來可以在去中心化和中心化交易所中進行流動性交易,提升系統用戶管理和使用資產的靈活度與便利性。

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本文授權轉載自:Web3+

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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