【幣圈日報】美國猶他州 DAO 合法化!|Silvergate 關閉旗下「金雞母」SEN 服務
【幣圈日報】美國猶他州 DAO 合法化!|Silvergate 關閉旗下「金雞母」SEN 服務
2023.03.07 | 區塊鏈
##### DAO 合法化!美國猶他州率先通過 DAO 法案,將於 2024 年生效

美國猶他州(Utah)立法機關在 3 月 1 日通過了《猶他州 DAO 法案》,成為第一個透過立法承認去中心化自治組織(DAO)的美國州。該法案賦予 DAO:

  1. 擁有法人資格:從此 DAO 不需要再進行法律實體(公司、是合作社、基金會、信託⋯⋯)包裝。
  2. 為有限責任公司(Limited Liability Company, LLC):責任上限為 DAO 的全部資產。
  3. 明確的稅務規定
  4. 個別成員不承擔責任:不過,如果 DAO 不服從法律判決、投票決定不服從判決的個別成員,可能需要承擔判決中所需賠償的金額,依據投票權大小拆分責任。

📍邀請您加入Web3+ Line社群,持續關注最重要的網路變革
👉 https://lin.ee/kItnyTh

##### Silvergate 關閉旗下「金雞母」SEN 服務,壞帳不是資產而是存款

3 月 3 日,加密友好銀行 Silvergate 在其官網首頁上宣布,基於風險考量,決定終止 Silvergate Exchange Network(SEN) 服務,且立即生效。其他與存款相關的服務仍正常運行。

Silvergate 的 SEN 平台服務讓用戶可以全年無休、隨時從自己的帳戶移轉美元和歐元,不受銀行營業時間的限制,一直是 Silvergate 的金雞母,去年全年創造了 50 億美元的收入。

3 月 6 日,《華盛頓郵報》以「Silvergate 的壞帳不是資產而是存款」為題,指出,Silvergate 的存款並不是正常意義上的存款,而是來自合作交易所用戶的資金,其特徵更像是「速匯金(MoneyGram)」或「西聯匯款(Western Union)」等匯款公司持有的浮動現金。意指 Silvergate 的存款與一般傳統銀行不同,吸引現金的唯一原因是結算加密資產的交易,當意外發生時,合作夥伴可對其迅速切割。

##### 華爾街日報:幣安與 Binance.US 關係錯綜複雜,過去試圖延攬 SEC 主席

根據《華爾街日報》(WSJ)報導,加密貨幣交易所龍頭幣安,多年前為了迴避美國監管當局審查,制定了設立美國分支 Binance.US 的計畫;而在 Gary Gensler 出任美國證券交易委員會(SEC)主席之前,幣安曾試圖延攬他擔任顧問,但被拒絕。

WSJ 的結論是,幣安與 Binance.US 的關係比公開資訊更為複雜,不具有獨立性。不僅員工與財務交錯,代碼也是由在中國的幣安開發人員負責維護,這可能使幣安能訪問 Binance.US 用戶的數據。

根據知情人士說法,自 2020 年以來,美國司法部和 SEC 一直在調查幣安與 Binance.US 的關係。如果美國監管機構認定幣安控制了 Binance.US 實體,那麼美國監管機構將可宣稱有權監管幣安的整個業務。

##### Bankless 創辦人造謠「Lido 將被 SEC 起訴」導致 LDO 下跌,出面澄清道歉了

區塊鏈研究組織 Bankless 共同創辦人 David Hoffman 在 3 月 3 日於 Podcast 節目中爆料稱,流動性質押協議 Lido Finance 已收到美國證券交易委員會(SEC)發出的威爾斯通知(Wells Notice),導致 LDO 代幣價格單日下跌超過 10%。

當執法人員搜集到完整事證,認為受調查人有違返證券法之虞時,通常會透過「威爾斯通知」通知受調查對象。主要告知執法人員目前所掌握的證據資料,聽提供受調查對象一個自己辯駁、陳述意見的機會,以說服執法人員不要對其提起執法行為。

不過事隔一天,David Hoffman 卻又發推澄清消息有誤,並對此感到抱歉。

「Lido 團隊的成員聯繫我說這是假的,很遺憾我特別點名 Lido,因為這一切都是謠言,Lido 不值得特別關注。」David Hoffman 說道。

##### Cosmos 社群「ATOM 空投」提案是詐騙,官方呼籲用「否決票」教訓騙子

3 月 6 日,Cosmos 社群出現了一篇標題名為「ATOM 代幣空投」的 640 號提案,但內文卻置入惡意的超連結。 對此,Cosmos Hub 發推表示,640 號提案是一個騙局,不要點擊任何與 640 號提案文本有關的超連結。並且呼籲大家投下否決票(NoWithVeto),可以將騙子存入的 251枚 ATOM 保證金銷毀。

治理頁面顯示,該提案目前尚未達到法定投票人數,目前支持度僅 0.35%,投票將於 3 月 20 日結束。

##### 新加坡警方已開始調查 Do Kwon 和 Terraform Labs

根據《彭博社》報導,新加坡警方已經啟動對 Terraform Labs 及其創辦人 Do Kwon 的調查,並補充說明案件「正在進行中」(ongoing)。去年 5 月,Terra 生態的穩定幣 UST 及其姊妹幣 LUNA 雙雙崩盤至趨近於零,造成無數人投資損失。

自從韓國檢方發出逮捕令,並要求國際刑警組織對 Do Kwon 發出「紅色通緝令」後,Do Kwon 的行蹤就消聲匿跡。去年 12 月 13 日,韓國檢方當時向 CNN 表示,Do Kwon 已從新加坡搭機飛往杜拜,最後來到塞爾維亞,希望尋求當地政府協助追查 Do Kwon 的下落。

2023 年 2 月,美國證券交易委員會(SEC)對 Terraform Labs 和 Do Kwon 提起民事訴訟,指控被告犯多項證券欺詐罪行,違反了《證券法》和《交易法》的註冊和反欺詐規定。

📍邀請您加入Web3+ Line社群,持續關注最重要的網路變革
👉 https://lin.ee/kItnyTh

本文授權轉載自:鏈習生

核稿編輯:高敬原

往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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
台達電全解讀
© 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