Telegram也要推錢包與加密貨幣交易所了！批以太坊「慢又舊，還很貴」|數位時代 BusinessNext

Telegram也要推錢包與加密貨幣交易所了！批以太坊「慢又舊，還很貴」

Telegram創辦人Pavel Durov宣布建立非託管型錢包與加密貨幣交易所，希望利用TON技術實現去中心化，並持續擴大區塊鏈交易平台發展。

發生什麼事？

縱然近期FTX交易所破產事件重擊加幣貨幣產業，然而也有許多人信心不減。擁有眾多使用者的通訊工具Telegram創辦人兼執行長Pavel Durov便宣布，將創設「非託管型錢包」與「去中心化加密貨幣交易所」，旨在讓平台上數百萬名使用者可以安心進行加密貨幣交易。

以FTX為借鏡，強調去中心化價值與TON之優勢

因具備加密技術與隱私性，Telegram一直是受幣圈人士歡迎的通訊軟體，Pavel Durov在發布於Telegram頻道的訊息中指出，區塊鏈應是以去中心化承諾為基礎建立的，但因為產業被少數濫用權力的人所控制，導致當時身為全球第二大交易所的FTX破產，許多人因此損失慘重。

對此，Durov表示要開發一套去中心化工具，包含非託管錢包與去中心化交易所，並在開發者社群呼籲大眾，加密產業應重新回歸去中心化應用程式，而不依賴任何第三方。他也認為此計畫的可行性相當高，因為Telegram旗下去中心化拍賣平台Fragment的開發，只花費5人5周的時間，其中也包含他本人參與。

Fragment是Telegram在2022年10月推出非託管的去中心化NFT交易平台，亦稱用戶名交易市場，以The Open Network（TON）區塊鏈為基底開發，所有用戶可在平台上利用Toncoin代幣進行買賣，取得Telegram上稀有的用戶名稱。

根據Durov所稱，在不到一個月的時間內，Fragment已經售出價值5,000萬美金的用戶名，預計未來販售項目會持續擴大。

此外，Durov也特別強調，TON的速度與效能足以支持用戶眾多的應用程式；反觀傳統平台如以太坊，不僅效率低，也已經變得過時且昂貴。透過TON技術的輔助，加密產業才能實現核心價值：將權力還給每個人。

放棄自家區塊鏈平台，Telegram踏入幣圈的坎坷之路

2017年，Telegram曾開發名為Telegram Open Network（初代TON）的區塊鏈平台，並發行原生加密貨幣Gram，並於隔年向特定投資人進行首次代幣發行（Initial Coin Offering，ICO）的募資，共募得17億美金，投資者不僅可以獲得等值Gram代幣，也可以在初代TON鏈上進行交易。

然而美國證券交易委員會（SEC）在2019年指控Telegram未向其註冊就發行Gram，違反美國《證券法》（Securities Act），最終法院不只禁止Telegram在全球發行Gram，甚至禁止其在全球流通該幣，讓Telegram決定放棄Telegram Open Network，並向投資人退款，而為期兩年半的區塊鏈項目也就此停止更新。

後來，名為Newton的開發者社群代替Telegram繼續研究TON，並在2021年改名為專門發開TON區塊鏈的TON基金會（TON Foundation），持續推動加密貨幣相關的應用。另外，這裡的TON指的就是The Open Network，而非原本的Telegram Open Network，目前鏈上使用的加密貨幣為Toncoin。

雖然Telegram不再參與任何技術開發，但執行長Pavel Durov仍非常力挺TON基金會與TON區塊鏈，並且積極與其合作，一起帶動加密產業的發展。

推虛擬幣付款、進入拍賣市場，積極布局區塊鏈發展

2022年4月，TON基金會宣布向Telegram提供全新的錢包機器人@wallet，超過五億的用戶皆可直接在Telegram中收發Toncoin、購買比特幣。代表用戶往後不再需要輸入冗長的錢包網址（wallet address）、等待驗證，才能完成交易，現在TON基金會提供流程簡單、快速、方便且無須手續費的替代方案。

接著在10月，Telegram推出P2P（點對點）交易系統，以Telegram為保證人，用戶可直接與特定對象買賣加密資產，P2P功能共支援六種法幣，包含美金、歐元、俄羅斯盧布、烏克蘭格里夫納、白俄羅斯盧布與哈薩克坦吉。在11月底，錢包機器人@wallet也完成更新，允許用戶在Telegram聊天室介面直接以六種法幣買賣Toncoin，而TON基金會未來也計畫增加虛擬幣種類。

TON基金會在8月推出的網域名稱拍賣大會引起了Durov的注意，尤其是Wallet.ton與Casino.ton兩個網名分別以約26萬與24萬美金售出，這令他也想在TON上販賣Telegram的使用者名稱、群組與頻道網址，且他相信全球七億的用戶會對此充滿興趣。

這個想法後來促成了Fragment的誕生，該數位資產拍賣平台於10月推出後，首先開放Telegram用戶名（username）的NFT拍賣，市場上所有項目都以競標進行，若使用者有看到心儀的名稱，可以直接點選並出價。Durov曾表示未來有意讓頻道、貼圖、表情符號等Telegram系統內的元素都加入市場，以發展更完善的平台與應用。

總結來說，雖然先前推動去中心化服務曾經遇到困境，但Pavel Durov仍一步步帶著Telegram走進Web3的世界，展現其對於去中心化的支持。曾因捍衛個資、抗拒極權而離開俄羅斯的他，不僅相當注重隱私，也認為每個人都應被賦予自己的權力與空間，或許是這樣的理念讓Durov持續對區塊鏈產業保持熱忱，並期待著加密生態的未來發展。

資料來源：Coindesk、Decrypto、Cointelegraph

責任編輯：林美欣

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。」

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。