挖礦變歷史!以太坊合併將省下99.95%能源,打掉重練有哪些改變?
挖礦變歷史!以太坊合併將省下99.95%能源,打掉重練有哪些改變?
2022.09.15 | 區塊鏈
發生什麼事?

「在一輛汽車全速奔馳的同時,一邊更換車輛引擎。」光是想像這樣的場景,就覺得無比困難,以太坊基金會研究員Justin Drake以此來比喻以太坊(Ethereum)近期的大事———合併(The Merge)。

在區塊鏈世界中,以太坊尤其重要。根據統計,每天有超過30億美元的交易在以太坊上發生,購買知名的「無聊猿」NFT(非同質化代幣)、玩區塊鏈遊戲賺外快,甚至透過DeFi(去中心化金融)投資,背後都要透過它,是下一代網際網路的重要基礎。

然而,2015年誕生的以太坊,至今仍面臨許多問題與挑戰,開發者打算整個打掉重來,最為關鍵的「以太坊合併(The Merge)」在今(15)日正式完成。最大的不同是,合併後的以太坊將能省下99.95%的能源,甚至讓「挖礦」走入歷史,以太坊發展進入全新時代。

高耗能、速度慢,以太坊面臨那些挑戰?

2015年夏天,第一代以太坊(ETH 1.0)正式誕生,它是目前全球規模最大公鏈。由於具備比特幣所沒有的智慧合約(Smart Contract)功能,使得開發者能在上頭創造各類不同應用。

智慧合約是一個自動控制數位資產的電腦程式,可以把它想像成一台由程式碼編寫、且能自動運行的自動販賣機,投下多少錢,相對應的物品就會掉出。

好處是,合約雙方不必以信任作為立約基礎,因為程式碼會強制執行合約內容,一旦合約被觸發開始執行,這過程是完全系統自動且無法干預,因此智慧合約內容難以被篡改,也幾乎不可能違約。

NFT、GameFi、DeFi等應用相繼問世,每秒平均處理20筆交易的以太坊,已經沒辦法負荷龐大交易量,也使得付給礦工驗證交易的手續費(Gas fee)高漲。

更可怕的是背後消耗的能源,過去以太坊所採用的機制叫做「工作量證明(PoW)」,指的是當有新的交易出現時,礦工們會比拚電腦或顯卡的算力,贏的人就可以當該筆交易的驗證者,並賺取以太幣當獎勵。

挖礦 礦區 比特幣 加密貨幣
全球最大的加密貨幣礦區幾乎只要是在水力發電附近,到處滿是散熱的巨大圓扇,並且還擁有大型的變壓器,該礦廠更緊緊相鄰在高壓電塔底下,可見對電力的需求相當龐大,礦場內部挖礦機數量也非常可觀,對生態早成威脅不容忽視。
圖/ Bloomberg

「顯卡挖礦」、「礦場」都是PoW機制下的產物,伴隨而來的嚴重問題是耗電。為了要賺以太幣,全球大量電腦、顯卡同時運作消耗電力,幾乎跟一個小型國家能源消耗差不多,浪費許多能源。

挖礦將成為歷史!以太坊合併(The Merge)是什麼?

為了解決耗能、低效率問題,開發者決定打掉重來,提出「以太坊 2.0」(ETH 2.0)概念。背後包括Merge、Surge、Verge、Purge、Splurge這五個升級部分,且都同步在進行中。

一旦全部完成,以太坊上會有有超過64個分片(Sharding),分片指的是數據庫分區的一種型態,可以想像成高速公路上的車道,若要在車道有限的情況下快速通行,需要付出高額過路費(Gas Fee),一但車道拓寬,就能讓更多車輛(交易)同時通行、過路費也能降低。

以太坊創辦人布特林(Vitalik Buterin)近日表示,當五階段的升級都完成後,最終以太坊每秒可以處理10萬筆交易,高於現在的20筆、手續費(Gas Fee)可能低至0.002美元。

這五階段中的「合併(The Merge)」在15日完成,指的是用權益證明(PoS)共識機制,取代現在的工作量證明(PoW)機制。由於權益證明是在信標鏈(Beacon Chain)上運行,「合併」指的是將兩條獨立區塊鏈整合(以太坊主網與信標鏈)。

以太坊合併
新的權益證明(PoS)共識機制,是在信標鏈(Beacon Chain)上運行,「合併」指的是將兩條獨立區塊鏈整合(以太坊主網與信標鏈)。
圖/ 螢幕截圖

以前要有礦機才能當驗證者,在權益證明(PoS)共識機制下,只需將手上的以太幣(ETH)質押在節點上,就可以成為驗證者,以太坊會隨機挑選節點替交易做驗證,也讓挖礦將變成歷史。「合併」最大的貢獻是節省了99.95%能源消耗。升級後的以太坊,就如同從燃油車時代,轉型走向電動車時代。

ethereum 以太幣
以太坊合併後,可節省了99.95%能源消耗。
圖/ shutterstock
對一般用戶來說,會有哪些影響?

可以將這次的以太坊合併(The Merge),想像成iPhone手機升級到iOS16,用戶不需要做任何設定、搞懂任何技術、手中持有的以太幣也不需要轉換,更不會有新代幣產生,所有功能都能無縫接軌。

由於「合併」只有共識機制改變,以太坊基金會表示,並不會因此擴充網路容量,手續費(Gas fee)價格並不會有太多變化;交易速度也不會大躍進,時間會從合併前以太坊主網的13秒、縮短成12.2秒,實際使用感受不會太明顯。

預計2023年,會迎來以太坊下一次的升級「分片網路(Sharding)」,可以把區塊鏈切割成更小、更容易管理的分片,如同在以太坊上開闢更多車道,就能讓過路費(手續費)降低。

對礦工來說,會有哪些影響?

過去在工作量證明機制(PoW)下,礦工可以透過挖礦賺錢,改成權益證明機制(PoS)後,基本上挖礦就不存在了。

因此,擁有大量硬體設備的挖礦公司,恐怕將面臨衝擊;像輝達(NVIDIA)這類生產顯卡的公司,也可能因為市場需求消失,進而受到影響。

以太坊合併,為何值得關注?

傳統銀行換核心系統,都必須小心翼翼測試、演練,才敢正式上架,也難保最後出包。像以太坊這樣如此大規模的區塊鏈大幅翻新,是加密貨幣歷史上沒發生過的事情。

在這之前,以太坊開發者已經準備許多年,開發了數個測試網絡(Goerli、Ropsten、Sepolia等),並歷經多次演練與修改。

根據《路透社》報導,MarketVector數位資產產品策略師Martin Leinweber評論,雖然比特幣沒有陣亡,但變得「很無聊」。根據TradingView數據,7月初比特幣佔加密貨幣總市值的43%、以太幣僅15%;但到了9月,比特幣市佔來到39%,而以太幣則上升到20.33%。

以太坊這次的技術提升與機制改革,希望把以太坊變成加密貨幣的基礎,加上多樣態的交易應用場景,使得未來的應用場景、擴充性,有了更加多元的想像。合併(The Merge)並非以太坊技術的結束,才只是剛開始而已,可以確定的是,一個全新時代已經到來。

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資料來源:ReutersForbesTradingViewCoindesk

責任編輯:侯品如

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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