Web3不是賭場、美國正在喪失產業地位!一次看懂a16z《加密現況報告》7大重點
Web3不是賭場、美國正在喪失產業地位!一次看懂a16z《加密現況報告》7大重點
2023.04.13 | 區塊鏈
##### 創投a16z:Web3是網路革新,不該視為「賭場」

知名創投a16z(Andreessen Horowitz)近日發布第二年的《加密現況報告》(State of Crypto),指出新科技會在市場更迭時不斷進步, 儘管加密貨幣市場進入寒冬,但區塊鏈技術的發展並沒有因此止步。

此份報告,旨在為過去一年被大型醜聞纏身的加密貨幣產業平反,a16z列舉出14項,比起價格更能客觀檢視區塊鏈及加密貨幣市場的指標。

a16z樂觀認為 Web3產業比起價格所反映的悲觀現況來的健康,並認為 Web3產業,所改變的不僅是金融市場,更是網際網路的革新 ,不應將加密貨幣市場作為投機的「賭場」看待,本文整理了七大值得關注的報告重點。

##### 《加密現況報告》報告7大重點

重點一:擁有更多活躍用戶、參與方式也更多元

相較令人眼花撩亂的2021年,今年幣價漲幅不像過去那麼劇烈,產業也步入更穩定的發展階段。在熱潮及市場對價格的過度臆測褪去後,a16z觀察到,具有實用價值的Web3應用被留下、以及更多自發性的Web3互動正在發生。

從鏈上數據看來,每個月的活躍地址數仍持續增加, 今年3月,有超過1,500萬個錢包地址,擁有發送交易紀錄,是兩年前幣圈仍在牛市時的兩倍。

對此a16z認為,其中一個可能的原因,是人們參與區塊鏈及Web3應用的管道更多元,包含DeFi (去中心化金融)及遊戲等。光在去年,就有超過700個新應用上線,這些新上線的應用程式在用戶註冊時便建立新的地址,讓用戶在不用下載或連結錢包的情況下,即可開始使用。

另外,隨著鏈上工具及擴容方案的發展,讓交易手續費(Gas fee)有效降低,在過去兩年,鏈上交易總數,也因此有了超過50%的增長幅度。

重點二:DeFi(去中心化金融)及NFT風潮再起

自從2021年風潮退去後,DeFi和NFT的活動似乎再度熱絡。少了對未來價格的臆測,投機空間減少,更多自發性的有機應用漸漸增加,包含在DeFi的借貸、匯款、藝術及收藏品、區塊鏈遊戲等等。

NFT和去中心化金融,似乎正逐漸實踐「革新網路經濟」的理想。在近幾個月,NFT的買家數量、以及在去中心化交易所(DEX,Decentralized Exchange)的交易總額都不斷上升。甚至,去中心化交易所Uniswap交易總額,已連續兩個月超越美國最大中心化交易所Coinbase。

相較於Web2的商業模式,Web3讓使用者及創作者,能夠真正享有數位作品的所有權,並可將作品帶到不同平台上交易買賣。此外,Web3的商業模式對於使用者及創作者更為有利,交易平台抽成比例(Take Rate)相較於傳統Web2業者更低。且隨著新交易平台興起,競爭愈發激烈,為了吸引用戶,這些平台的議價能力更低,可能更進一步降低平台抽成比例。

在過去兩年,NFT交易平台在二級市場買賣中,總共付給創作者超過20億美元的版稅費用。反觀 社群巨頭Meta,在2022年僅付出10億美元的費用給創作者。然而,考量Meta擁有超過37.4億的月活躍用戶,Web3總使用者僅數千萬人,NFT的商業模式對創作者的友善程度可見一斑。

值得注意的是,相較於Web2時期,創作者能得到的版稅費用雖得到大幅改善,但隨著時間及愈發激烈的競爭,Web3平台的抽成比例正逐漸下降,a16z預計,未來在NFT場域將看到更多新商業模式的實驗及創新。

重點三:活躍開發者數量穩定增長

目前在加密產業中,每月有將近3萬名的活躍開發人員,自2020年的牛市開始,以60%的速度穩定增長。將近5萬個獨立地址部署了智慧合約,光在今年就成長了40%。

a16z觀察到,比以往任何時期都更多的智慧合約被驗證、更多的開發者核心程式庫跟智慧合約互動。

此外,a16z合夥人克里斯·狄克森(Chris Dixon)也分享,他認為加密貨幣產業重要的關鍵特徵,是其作為開源程式碼的分散式計算平台(可以想像成去中心化電腦),程式碼組合能被他人重複使用、回收、並再調整應用,該關鍵特徵稱之為「組合性」(Composabiltiy)。

「組合性」之於軟體產業,就如同複利之於金融產業、摩爾定律之於硬體產業,將為產業帶來「指數成長」的力量。

因此開發人員數量的穩定增長,表示有更多的「程式碼組合」正在被創造,對於觀測加密產業增長是個重要指標。

重點四:區塊鏈正在透過多種方式不斷擴容

區塊鏈的擴容,將帶來更多使用者、更多交易量、及更複雜的應用。Web3開發人員也正積極使用各種方式,解決區塊鏈最根本的挑戰。

所謂的擴容,可以將區塊鏈想像成一條高速公路(Layer 1),為了解決車多擁塞問題,於是在一旁再建一條快速道路(Layer 2),用於分擔主鏈的交易量,以及分散處理智慧合約。

以Layer2擴容方案為例,主要功能是提升區塊鏈的擴展性、每秒交易數量、降低手續費等,解決 Layer 1(如以太坊)擴容問題。在去年,Layer 2僅佔以太坊支付費用的1.5%,截至目前為止,已成長至7%,超過400%的增幅,該數據代表有越來越多的應用程式,選擇建立在Layer 2上,a16z預期此趨勢將持續。

重點五:過去被認為不可能的技術,正逐步實現

在過去一年中,可見「零知識」系統領域的快速發展。

「零知識」(Zero-knowledge proof,也簡稱「zk」),是一種強大的基礎技術,採用雙盲的加密驗證機制,可以在證明資訊真實性的同時,維護用戶隱私。

該驗證機制被認為最完整、安全的機制,可藉由部署此機制到區塊鏈上,驗證交易資訊,並實現區塊鏈擴展性。此技術同時還衍生出眾多新的應用場景,包含分散式機器學習、人工智慧等。

「零知識」的概念看似理想,但在技術上要實踐十分困難,也因此在眾多Layer 2驗證機制中,向來是發展最為緩慢的領域。在經歷了數十年的理論研究後,最近幾年已有相關項目正著手發展,包含zkSync等。

a16z認為,「零知識」技術似乎正依循「摩爾定律」的技術步伐,進展速度將以指數進行,前景值得期待。

重點六:美國正在喪失Web3產業的領導地位

作為新興技術,加密貨幣需要周詳的政策和監管框架,來保障該產業能安全成長,滿足其推動美國經濟發展的潛力。

但監管問題,一直是Web3增長的阻礙,從2018到2022年,美國加密產業開發人員的比例,與世界其他地區相比,下降了26%。

加上近期美國監管機關包含美國證券交易委員會(SEC)、商品期貨交易委員會(CFTC)等,在缺乏明確監管框架下,對加密貨幣產業不斷進行突擊式的懲罰,更進一步將產業推至美國境外。

延伸閱讀: 美國加密監管「大濫殺」!業者考慮移往海外營運,問題出在哪?

重點七:不受價格波動影響,產品週期趨向穩定

儘管Web3產業仍在早期階段,但已跳脫最動盪的產業初期。跳脫短期內高度波動的市價價格視角,a16z認為,與媒體長期關注的幣價不同,單看Web3應用發展,可看出產品週期更加穩定。

a16z認為,加密貨幣產業的發展,符合「價格創新週期」(price-innovation cycle),意即價格及技術密不可分,且不斷互相提供正向回饋。在「價格創新週期」有四個階段,分別為價格(市值)、興趣關注(社群媒體動向)、新創意(開發人員動向)、新創計畫(資金動向)。

若加密貨幣價格持續上漲,將帶動更多有興趣的人加入,此類關注將有助於新創意的產生、刺激並資助新創計畫發展,進而孵化長期下來能得到廣泛採用的Web3應用。

「價格創新週期」推動產業不斷向前發展,形成技術浪潮。自比特幣於2009年問世以來, a16z認為,目前加密產業已經處於第四個週期的中間, 並從長期觀點看來,許多指標都在穩定成長中。

##### 「加密現況指數」將提供更客觀的數據,評估加密產業現況

除了《加密貨幣現況報告》外,a16z也推出互動式圖表「加密現況指數」,每月更新14項指標的數據。14項指標又細分成「創新指標」(Innovation Indicators),表示產業的「供給方」;以及「採用指標」(Adoption Indicators),表示產業的「需求方」。

「創新指標」內包含開發者數量、智能合約數量、學術文章發布量、工作搜尋量等;「採用指標」則包含活躍地址數、交易數量、交易費用、NFT買家數量、穩定幣市場總額等。

從上述要點看來,a16z認為價格並不能反應產業發展現狀,過度關注價格將會迷失焦點。這也是為什麼作為加密創投龍頭,a16z推出《加密現況指數》,期望提供同業一套比財務報告更有意義的客觀衡量標準。

資料來源:a16z

核稿編輯:高敬原

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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。

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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。

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「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

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