幣安:「中心化交易所」10年內消失!去中心化、中心化交易所差在哪?
幣安:「中心化交易所」10年內消失!去中心化、中心化交易所差在哪?
2022.12.02 | 區塊鏈
發生什麼事?

FTX的破產垮台,加深了外界對於中心化交易所的不信任。幣安(Binance)策略長Patrick Hillman提出了一個有趣的觀點,他認為中心化交易所(Centralized Exchange,CEX)將在未來10年內消失,朝向去中心化交易所(Decentralized Exchange,DEX)轉型。

此外,為了強化用戶對交易所的信任,幣安現正著手進行「梅克爾樹BTC資產儲備證明」(Proof of Reserve,PoR)計畫,Patrick Hillman在接受外媒《CoinDesk》線上訪談時指出,PoR進度很緩慢地進行著,雖然沒有透露公司現在帳上的資金有多少,但他對此計畫充滿信心。

中心化、去中心化交易所差在哪?

中心化(CEX)、去中心化(DEX)交易所有何差異?

可以把「中心化(CEX)交易所」想像成現今常見的第三方金融交易平台(如銀行或證券交易所),媒合買賣雙方之餘,我們的個人資產皆交由第三方保管,這類型的服務通常都需要身分驗證,且有一套完善的客服系統;缺點就是我們的個資、私鑰、交易流程都掌握在第三方手中,我們很難自主地去追蹤中間是否有遭到濫用的可能性。幣安、FTX以及台灣本土的MaiCoin、幣託,都是屬於中心化交易所。

「去中心化(DEX)交易所」則是個純交易平台,且不涉入買賣雙方的交易行為與資產管理,不用像中心化交易一樣身分驗證。另外個人資產全部都自行管理,所有的交易紀錄都會被記錄在區塊鏈上,具有公開透明、不可修改及匿名性等特點,但缺點就是如果你忘了自己的私鑰(也就是錢包的密碼),那你的資產就永遠拿不回來了。像是Uniswap、dYdX、Compound則都是知名去中心化交易所。

未來10年是「去中心化交易所」天下?幣安為何這麼說?

其實早在今年11月初,其執行長趙長鵬(CZ)在個人Twitter上就有提到,所有加密貨幣交易所都應該提供PoR,不應該跟銀行一樣採用部分準備金銀行制度(Fractional-reserve banking),也就是把客戶的錢拿出來自由運用的這套遊戲規則,畢竟這對客戶來說並不安全,最經典的例子莫過於2008年雷曼兄弟破產的案件,甚至後續還引發全球的金融海嘯危機。

至於Hillman為何會在此時,喊出中心化交易所將在10年內消失?

如果幣安是以近期的FTX事件做借鏡,來加速去中心化交易所的推進,那就一點都不意外了。那麼幣安要怎麼具體實現去中心化交易所,取代中心化交易所之路呢?

其一,就是PoR制度 ,讓客戶得知交易所是具備償還能力之外,同時讓客戶能直接驗證區塊鏈上的資金跟交易行為,交易所之後再進一步導入第三方審計機構來驗證PoR上的數據是否正確。

其二,是日前幣安提到,有意在接下來推出的「ZK-SNARKs」 ,它能夠為用戶提供儲備金和負債證明,且具備隱私易操作的特性,達到雙重保障讓用戶能隨時追蹤交易所健康度跟個人資產走向,這就相當考驗交易所能公開多少資訊,同時還要再找具公信力的外部機構做二次驗證。

穩定市場信心!幣安加碼挹注20億美元「Web3產業復甦基金」

幣安在穩定好客戶和公司之餘,現在更拋出20億美元「Web3產業復甦基金」計畫,幣安官方指指出,這筆費用是拿來幫助那些原本具有潛力但陷入流動資金危機的公司,現在已經有約150間企業參與這項計畫並投資,預估未來的初始總承諾金額會達到近5,000萬美元,所有參與投資的企業,都有機會一同進行項目審查來評估是否要來投資,可以是單獨投資或是聯合投資。

令人驚訝的是,趙長鵬在Twitter上直接把目前存放資金的錢包地址直接秀出來,並回應:「我們這麼做是為了公開透明。」

根據外媒《PYMNTS》的消息,現在已經有公司向幣安求援,但幣安拒絕透露哪些公司以及援助金額的具體數字,但這對歷經FTX震盪的幣圈來說,幣安此舉無疑替自己公司形象起了很好的加分作用。

資料來源:PYMNTSBIANCECoinDesK

責任編輯:高敬原、林美欣

Patrick Hillman
幣安(Binance)策略長Patrick Hillman認為,中心化交易所(CEX)將在未來10年內消失,朝向去中心化交易所(DEX)轉型。
關鍵字: #交易所
往下滑看下一篇文章
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。

2-RD096270.jpg
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%。

3-RD096215.jpg
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。

4-RD096303.jpg
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。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

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
2026 大重啟
© 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