不怕抵押品變「壁紙」!以太坊上第一個借貸體系,MakerDAO讓人人成管理者
不怕抵押品變「壁紙」!以太坊上第一個借貸體系,MakerDAO讓人人成管理者
2022.11.01 | 區塊鏈

談到加密貨幣,很多人直覺會直覺地貼上「大漲大跌」的標籤。這樣的特性使得各種加密貨幣間的借貸充滿風險,很可能今天早上借來的加密貨幣,到了下午要還人家時金額就大不相同。如何既享有去中心化的金融服務,又能持有穩定的數位資產?

在DeFi(Decentralized Finance, 去中心化金融)的發展進程裡,成立於2014年的MakerDAO,是第一個建立在以太坊(Ethereum)區塊鏈上的借貸金融體系。從名稱裡的DAO(Decentralized Autonomous Organization)即可得知,它是一個去中心化的自治組織,執行長暨共同創辦人是丹麥籍的創業家克里斯滕森(Rune Christensen)。

由MakerDAO在2017年發行的加密貨幣Dai(音譯自中文的「貸」),是以太坊區塊鏈上的第一個穩定幣(Stablecoin, 背後與法幣、商品或其種加密貨幣連結的加密貨幣),目的是透過以太坊區塊鏈上的智慧合約(smart contract)系統,避免貨幣大幅震盪,維持1個Dai幣與1美元等值。

除了Dai幣之外,MakerDAO還創造了Maker(MKR)代幣,主要功能是維持Dai幣的穩定,MKR幣的持有者也可以投票決定這套金融系統的運作和未來。

MakerDAO藉由將借貸與穩定幣連結,可以讓任何借錢的人,穩定預測自己之後必須還回去多少錢,過程中無需中間商或傳統金融機構的介入。

Dai幣採央行調整利率、超額擔保機制

除了可在加密貨幣交易所中取得Dai幣之外,用戶也可以用抵押的方式來生成Dai幣。簡單來說,用戶透過Maker系統的抵押債倉(CDP)智慧合約,可將手上的以太幣(Ether,ETH)拿去抵押,系統就會鑄造出Dai幣借給使用者。當用戶歸還Dai幣時,只需支付一筆MKR幣作為利息,抵押品就會返回手中,而Dai幣則會被銷毀,退出流通市場。

Dai幣之所以稱為穩定幣,關鍵在於採用了央行調整利率的機制,讓幣值穩定在1美元上下:當Dai幣的價格低於1美元,MakerDAO會提高貸款利率,從而鼓勵客戶擺脫Dai幣、關閉貸款。至於用戶歸還的Dai幣則會被銷毀,由於減少了供應量,Dai幣價格將推高。同理,當Dai幣變得比1美元更貴時,就會啟動完全相反的機制。

為了加強Dai幣的穩定性,和銀行房貸機制相同,CDP智慧合約採取「超額擔保」的機制,也就是抵押品的價值會高於借貸金額,以確保每個Dai幣背後都有超額的資產支撐。

New Silver
Maker 為 New Silver 開放高達 500 萬美元的信貸額度,助目前市值逾 600 億美元的 DeFi 世界打開了新的市場。
圖/ New Silver

今年4月,Maker社群通過的一項治理提案,成為DeFi與實體資產結合的少見案例:讓房地產抵押也能成為區塊鏈的信用額度。參與這項合作的美國房地產抵押服務公司New Silver,成功使用「Maker協議(Maker Protocol;一套由智慧合約構成的自動化系統,用於平緩加密貨幣的波動性)」作為信貸工具,獲得了第一筆500萬「DAI款」,MakerDAO則透過債權收取利息。

與現實世界相似,借款人無法償還抵押貸款時,抵押物可能會遭到拍賣。在MakerDAO平台上,萬一被用來抵押的以太幣跌價太嚴重,遠低於借出的Dai幣,該怎麼辦?MakerDAO設有一套安全機制,即清算(liquidation)抵押品。具體的作法就是售出以太幣,以償還借出的Dai幣,並且支付罰款和費用。

即使設有清算機制,但由於加密貨幣市場瞬息萬變,還是可能發生來不及執行清算的情況,使系統產生鉅額損失。這時候,同樣由MakerDAO發行的另一種幣別MKR就會發揮作用:當以太幣下跌至清算比例時,抵押資產無法支撐Dai的流通,系統會開始自動增發MKR幣,並回購Dai幣。

開發者將退出管理群,真正「去中心化」

Maker基金會在起初推行Dai幣時,同時發行了固定量的100萬個MKR幣,將6成以上流通至市場。而MKR幣在市場上的作用,是被當作使用者在還Dai幣時支付利息的費用,歸還完畢後,MKR幣也會隨之被銷毀。如此一來,隨著愈多人使用Dai幣,MKR幣也就愈值錢。於是,MKR幣的持有者,雖然需要承擔Dai幣的抵押品會有崩潰風險外,但也同時能享受MKR幣增值的收益。

在Maker社群裡,MKR幣及其持有者,扮演很重要的角色。MakerDAO雖然名為自治組織,但是在創立早期,其實還成立了一個正式的Maker基金會(Maker Foundation),用於推動這個組織和「Maker協議」的穩定運作。而Maker基金會的階段性任務,就是等到MKR幣的持有者有一天能夠完全接管Maker社群後,退出運作,真正做到去中心化的管理。

 Rune Christensen
MakerDAO執行長暨共同創辦人是丹麥籍的創業家克里斯滕森(Rune Christensen),他今年7月底在推特上表示,如果美國禁止或嚴重干擾 DeFi 的創新,那將阻礙創新。因爲當下的 DeFi 是科技創新最快的領域,而其中大部分創新都以美國爲中心。
圖/ coindesk

換句話說,Maker協議和Dai幣這套去中心化、以抵押品為基礎的穩定幣系統,並非MakerDAO的平台開發者來操縱,而是背後的Maker社群來負責管理。這群治理者,正是MKR幣的持有人。

這群Maker治理者,可以透過線上固定治理會議,以民主式投票來決定Dai抵押品的類型、發起提案等。 對於管理失職或表現出色者,系統也訂有獎懲機制,藉此激勵持有者積極作為。

早在今年5月,Maker基金會已將開發基金8萬4,000MKR幣歸還MakerDAO,由Maker社群治理。而根據加密貨幣媒體《CoinDesk》今年7月的報導,克里斯滕森已在部落格表示,Maker基金會將在數月後解散。這將真正體現DAO(去中心化自主組織)的精神,也符合Maker基金會的終極目標:任何人都有機會管理穩定幣Dai,成為MakerDAO的一份子。

責任編輯:林佳葦、張庭銉

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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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