Web3跟元宇宙、區塊鏈有什麼不同?一次讀懂Web3新浪潮
Web3跟元宇宙、區塊鏈有什麼不同?一次讀懂Web3新浪潮
2022.11.23 | 區塊鏈

Web3成為了繼NFT(非同質化代幣)和元宇宙後,2022年最受到關注的科技關鍵字。去中心化、對抗威權和社群參與等,是背後核心的價值。這當中充滿許多想像,對於Web3的詮釋與理解,也有許多不同的說法,但眾多跡象顯示,Web3將掀開新時代的序幕。

第一個訊號,是搶人才大戰。 《數位時代》採訪多個區塊鏈新創,經營者異口同聲說,「人才真的很難找!」團隊有擴編的計畫,但是市場上人才搶得兇,一位本土加密貨幣交易所經營者透露,農曆年前本來談好幾位工程師入職,開工當天卻都沒報到。

鏡頭轉向國際,Meta、Google員工紛紛跳槽轉往幣圈,Google執行長皮蔡(Sundar Pichai)提到,近期內部會議的重點之一就是留才,甚至考慮提供員工更多配股。

第二個訊號,是區塊鏈應用百花齊放。 過去2年,NFT和DeFi(去中心化金融)在全球引發的熱潮,逐漸走入一般人生活,也被視為Web3發展的轉捩點。《富比士》今年1月在報導中指出,全球Web3產品的使用人數,已經突破千萬。

第三個訊號,是創投瘋狂投入。 根據研調機構CB Insights統計,全球區塊鏈產業所募得的資金,在2021年總金額高達252億美元,相較之下2020年才不到50億美元。

blockchain
Web3最基礎的技術來自區塊鏈。
圖/ shutterstock

Google前廣告部門主管拉馬斯瓦米 (Sridhar Ramaswamy)形容,Web3就像90年代網路泡沫再現,雖然看似混亂,但隨處都充滿機會。

這一期的《數位時代》封面故事,將帶您走入Web3世界。

英國電腦科學家柏內茲李(Tim Berners-Lee),在1989年發明了全球資訊網(WWW),被視為開啟Web1階段,也就是將紙本內容數位化、線上化,讓用戶可以在網頁上瀏覽,資訊得以用快速和便利的方式傳播,缺點則是單方面傳播。

2005年隨著Facebook和Google等新血崛起,進入Web2時代,也就是「社群網路」,所有人都能創造內容並發表評論,互動由單向轉為雙向。

這些中心化的平台制定遊戲規則、掌控權力,透過蒐集用戶個資賣廣告賺錢、藉由平台流量賺取龐大的收益,而貢獻內容的用戶,很少獲得好處,甚至費心生產的內容,還可能因為違反平台守則,遭到平台凍結、移除帳號,從此消失。

以區塊鏈為底層技術的Web3,背後有著濃厚的「 抗審查 」和「 草根反撲 」的精神,強調用戶對於自己的個資有絕對掌控權,不受單一機構組織掌控。所有Web3服務的提供者與用戶間的關係,無論是權力或是分潤機制,都應該要是相互平等的。

區塊鏈就如同一本公開透明的帳本,以其第一個應用比特幣來說,協助記錄每筆交易到區塊鏈上的參與者(礦工),都可以獲得部分加密貨幣報酬。

以投資區塊鏈產業聞名的矽谷創投a16z合夥人迪克森(Chris Dixon)就形容,Web3是結合了Web1社群治理的特質,以及Web2先進、現代的功能,並且由代幣(Token)獎勵來驅動的新一代網際網路。

表045
圖/ 數位時代

從Web1走到Web3,概念歷經何種變化?

Web3並非突然冒出的新名詞,距離首次被提及已有20多年歷史,中間也歷經多次定義上的轉折。

歐萊禮媒體(O'Reilly Media)副總多爾蒂(Dale Dougherty)在2001年看到網路泡沫化後,在某場會議中拋出Web2的構想,不過當初的概念非常模糊,只能想像相較於Web1,Web2將會有更加個人化的體驗,也會改變當時網路缺乏雙向互動的模式。

2005年時,柏內茲李在一場訪談中提到,他在1998 年提出了「語意網」(Semantic Web)概念,是他心中對於Web3的想像,語意網指的是電腦可以模擬人類大腦思考的方式來處理事情,概念上很像今日人工智慧(AI)的應用。

2009年比特幣問世,區塊鏈技術日漸成熟,以太坊共同創辦人伍德(Gavin Wood)在2014年重新提出Web3概念,他指出,應該要用一種不受審查、壟斷的基礎網路協議,來取代現在的網路架構,保護使用者的個資。伍德的這套說法,更接近現在大眾對於Web3的想像。

gavin wood
伍德(Gavin Wood) 以太坊共同創辦人兼首席技術官、Web3基金會創辦人兼總裁。在2014年定義Web3的概念,開創去中心化服務的浪潮

目前關於Web3仍沒有一個精確的定義。廣義來說,所有以區塊鏈為基礎所打造的產品及應用,都能算是Web3的產物。《數位時代》透過採訪多名專家,歸納出Web3的3大特點。

第一:使用區塊鏈技術。 使用區塊鏈作為技術,是一個Web3應用最基本的要素,改變人類儲存價值、記錄資料的方式,區塊鏈是一個分散式的帳本,不受任何政府、組織所控制。

第二:資料所有權與互通性。 不同於Web2時代,用戶個資儲存在平台中心化的伺服器中,Web3時代的用戶個資都是儲存在區塊鏈上,並且由用戶持有掌握,這可以分成兩部分討論。

首先是用戶可以決定資料要分享給誰。比方使用電商服務時,可以分享購物紀錄給平台看,來獲得個人化推薦服務;在玩遊戲時,分享通訊錄、聊天紀錄給遊戲平台,便於跟戰友聯繫。

其次是對生態系的擁有權。例如創作者在串流平台發表內容,替平台帶來流量,並創造了優質的體驗與互動,那麼也可視為擁有生態系的一部分,可以獲得分潤或是相對應的代幣回饋。

第三:完善的信任機制、講求共識。 在Web3時代,產品創辦人、用戶、投資人及社群參與者,每個人的地位都是平等且相同,產品服務運作的機制,也都是透明公開且可被信任的。

以全球最大NFT交易所OpenSea來說,商業模式是透過交易手續費賺錢,跟Web2模式最大不同是,NFT在二手市場轉賣時,部分版稅一樣會回饋給原始創作者,這些遊戲規則都寫在智慧合約中。

表046
圖/ 數位時代

Web3之所以會在2022年成為產業熱門關鍵字,可以歸納成3大原因。

首先是底層技術的成熟。比特幣自2009年誕生以來,經過10多年的發展,技術趨向成熟,無論是加密貨幣或是NFT等虛擬資產,都有相對應的技術可以支援,產業拼圖也逐漸完整,從做錢包、交易所到合規資安技術的業者都有。

再來是應用落地。許多大型品牌和機構先後發行NFT,除了創造行銷話題,更希望透過功能型NFT做到深層的會員經營,以及商業模式的轉變,帶動整體產業朝向Web3靠攏。

最後是監管明確。過去主流品牌、上市櫃公司對於Web3應用有所保留,很大原因是法律規範不明確,若誤觸紅線,品牌恐須付出龐大法律成本代價。過去1年,無論是台灣將虛擬通貨(加密貨幣)納入洗錢防制規範,或是美國總統拜登簽署的行政命令,要求財政部和商務部等機關研究加密貨幣,都讓企業有規範可以依循。

新時代來臨,Web3會怎麼改變社群規則?

Web2下的社群網路很方便,打開Facebook就能跟全世界朋友聯繫;在手機點兩下刷卡,就能完成網購。但若細看這些服務,網購付款時,還是需要透過金融機構協助付款,或者跟朋友傳訊息,也必須透過社群平台。

隨著Web3時代來臨,產業、商業模式都將迎來新變化。區塊鏈顧問公司LeadBest執行長李佳憲分析,跟Web2時代相比,未來生活中比較大的差異,會是「使用服務的方式」改變。

現在我們使用許多數位服務,都可以透過Google、LINE、Facebook等社群帳號登入,這些帳號就如同客戶授權管理器,壞處是,當你按下同意鍵登入的瞬間,個人的資料也四散在各平台,難以整合及轉移,也無法選擇性地分享數據。

在Web3時代,像是MetaMask這樣的區塊鏈錢包,將成為登入線上服務的鑰匙,區塊鏈上記錄用戶所有的資料,且不屬於任何一家公司。以網購來說,透過錢包就能直接付款給買家,不需經過銀行;登入社群帳號聊天時,錢包也能作為身分驗證的工具,以及整合各平台中,所有好友的聊天內容。

Sridhar Ramaswamy
Google前廣告部門主管拉馬斯瓦米 (Sridhar Ramaswamy)形容,Web3就像90年代網路泡沫再現,雖然看似混亂,但隨處都充滿機會。

周五下班想追劇,許多人會選擇訂閱串流平台,未來這樣的模式也可能被打破。近期南韓科技大廠三星電子(Samsung)和LG都宣布,要在新推出的電視產品中,內建 NFT 瀏覽器(NFT explorer)與市場整合器(marketplace aggregator),讓用戶可以在電視上瀏覽、觀賞NFT作品。

李佳憲認為,這項應用未來有許多可能性,電視除了可能變成使用Web3服務的入口,若能綁定錢包,就能將每次觀看影片的紀錄寫在區塊鏈上,根據這項紀錄,直接從錢包扣除版稅支付給原始創作者,如此一來,收益可以不被平台大量抽成。

總結來說,Web3的發展仍處於非常早期的階段,檯面上的技術門檻也較高,還沒有殺手級應用出現,和吸引一般用戶非要使用的理由。

Web3離我們還有多遠?

區塊鏈新創XREX創辦人黃耀文認為,嚴格來說,現在市面上多數的區塊鏈新創仍處於「Web2.5」階段,原因是有採用區塊鏈技術,但還沒有達到完全去中心化,以及讓用戶100%掌握個資。

主要原因是Web3多數應用使用起來技術仍偏複雜,須仰賴中介平台如OpenSea來操作,距離完全去中心化、使用者掌權的理想還相當遙遠。

音樂NFT發行平台Fansi創辦人陳泰谷認為,要做到完全去中心化,現階段很困難,且運作起來很沒效率,可行的作法是採取「混合式」的經營模式,也就是核心的技術部分往區塊鏈移動,中心化組織從旁輔助,讓使用體驗更好。

Web3不會完全取代Web2,正如同網際網路的變革也從未停止,而是會解決這個時代下的某些難題,形成一個相互融合的「新網路世界」。過去1年許多實體產業開始接受區塊鏈技術、擁抱NFT,都是產業轉型與持續進步的重要訊號。

責任編輯:林美欣

往下滑看下一篇文章
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓