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 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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