不是有錢就能上!區塊鏈訓練營KryptoCamp,何以教出7天開發NFT借貸應用的學生
不是有錢就能上!區塊鏈訓練營KryptoCamp,何以教出7天開發NFT借貸應用的學生
2022.12.02 | 區塊鏈

在搜尋引擎打上「區塊鏈課程」,無論是想要搞懂趨勢概念,或是學寫智慧合約(Smart contract),都可以找到非常多的選擇。但對於想要轉換跑到的資訊開發人才來說,想要系統性學習區塊鏈程式語言,這類資源仍較為缺乏。

過去在做內部人才培訓時,區塊鏈新創KryptoGO創辦人歐曜瑋發現,把一個程式語言的架構,以及應用場景說清楚,才是最關鍵且困難的。

2021年12月歐曜瑋與好友陳昭廷,創立了台灣第一家「區塊鏈工程師訓練營」KryptoCamp,並且擔任總教練授課。 KryptoCamp不是花錢就能上,必須具備寫程式能力,有一定的產業工作經驗,並通過面試才能上。

這個篩選嚴格的訓練營,專注於技術本質的基礎訓練,吸引許多科技巨頭的工程師,甚至產業資深的從業人員來上,歐曜瑋笑說:「有時候看到學生的背景,我們自己都嚇一跳。」KryptoCamp究竟有何本事?

區塊鏈知識變化快,自學有哪些困境?

歐曜瑋直言,Web3產業發展的挑戰之一是人才難找,許多專案都找不到工程師。區塊鏈技術變化快速,自學是獲取新技能的重要管道之一,但實務上有三大挑戰:

首先,資訊變化快速且複雜,技術知識很難系統化扎根;

第二,自學的速度效率比較差,有問題時也沒有戰友可以問;

第三,是缺乏實際開發項目經驗與作品,對於想要轉換跑道的開發者來說,會是一大弱勢。

最關鍵的是知識無法系統性的扎根,網路上搜尋到的資訊都比較零散,以用於建立智慧型合約的程式語言Solidity來說,由於版本迭代速度很快,前後版本相容性也不夠好,許多人就會卡住難以往前。

這些因素,讓歐曜瑋決定投身Web3人才的培育,KryptoCamp目前已經邁入第四期,每一期的課程架構都不太一樣,上課時數約落在24~48小時,平均每周上課約3小時,並搭配課後作業及輔導,每一期的學員約有30人,小班制的授課方式,也讓學員有彼此學習的機會。

KryptoCamp
KryptoGO創辦人歐曜瑋投身Web3人才的培育,參與創辦的培訓營KryptoCamp目前已經邁入第四期。
圖/ KryptoCamp

不是有錢就能上,KryptoCamp有何不同?

跟市面上區塊鏈工程師課程不同的是,KryptoCamp著重教智慧合約開發,搭配完整的系統性知識,會教學員最新版本的Solidity語法,能讓學員擁有從無到有開發出一款去中心化應用的能力。

期末時會分組作專題,開發一款真實的應用,必須要包含程式碼、白皮書,並邀請業界的評審來給學員建議,培養實務操作的能力。歐曜瑋印象最深刻的,是曾有學員只花了7天的時間,就開發出一款NFT借貸的應用。

為了有高品質的學習效果, KryptoCamp的課程專門針對下定決心轉職的程式工程師,必須有一定的技術基礎、工作經驗,並且通過面試審核才能上

歐曜瑋解釋,區塊鏈程式語言的學習,是一個承先啟後的過程,如果為了賺錢任何學生都收,那麼勢必要在課程中花很多時間講解基礎的知識,「這對於我們跟你的學伴來說,都是非常辛苦的事情。」且也必須滿足學員對於課程的期待,結業後真的可以帶走實戰開發能力,才會設下這些條件。

也正是因為這層把關,來KryptoCamp上課的學員也不乏在科技巨頭任職、擁有多年經驗的工程師,以及曾經做過區塊鏈項目的學員。

除了開到第四期的Solidity工程師實戰營,接下來KryptoCamp計畫開設更多衛星課程,像是DeFi、NFT、經濟模型等等,讓學員可以在Solidity的基礎上,選修其他領域的知識。

對於有經驗,且想要轉換跑道的工程師,歐曜瑋建議第一步,必須要去搞懂DeFi、NFT及區塊鏈的基礎知識,「我是技術背景出身的,學一個新東西時,習慣去找這些東西源頭,也就是去讀程式碼。」才能夠掌握最新的趨勢。

即便現在是熊市,歐曜瑋認為業界對於開發人才的需求並沒因此縮減,希望能透過KryptoCamp培育更多開發人才,讓台灣在Web3浪潮中不落後。

KryptoCamp小檔案


成立時間:2021年12月
特色:必須有程式開發經驗,並通過面試才能上課,目標是讓學員成為能獨立開發 DApp的區塊鏈工程師
上課時數:六周,約60小時以上
價格:48,800新台幣

關鍵字: #人才
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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