大學開設區塊鏈教育成趨勢!一次看有哪些學校、巨頭正在佈局?
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全球有哪些大學,開始投入區塊鏈教育?

區塊鏈正在引領教育的新章節,越來越多世界各地知名的學術機構加入Web3世界,作為這項突破性技術的積極參與者,與科技巨頭合作教育計劃、展開開創性的研究,一同促進區塊鏈領域的教育發展。

其中一項引起關注的合作夥伴關係,是Layer1隱私增強區塊鏈Aleph Zero,與尼科西亞大學 (University of Nicosia, UNIC) 之間的合作

除了共同為開發人員(developer)設計教育計劃,讓更多專業人才能更認識區塊鏈技術,UNIC成立的分佈式帳本研究中心(DLRC)也將加入Aleph Zero的驗證節點(validator node),成為他們去中心化網絡的一員,Aleph Zero看重這所大學在區塊鏈研究和教育方面的領先地位,向UNIC提供研究資助。

電腦科學領域頂尖名校卡內基美隆大學 (CMU) ,校內的泰珀商學院創建一項區塊鏈計劃,以促進基於區塊鏈的去中心化技術的設計、使用、道德和監管方面的創新,由經濟系副教授Ariel Zetlin-Jones領導。

CMU的安全和隱私研究機構Cylab,啟動了CMU安全區塊鏈計劃,這是一項多年研究計劃,專註於區塊鏈領域的現有挑戰,例如可擴展性和密碼學。

全球支付公司Ripple和加密貨幣交易所Crypto.com,也是提供贊助的合作企業。該大學提供與區塊鏈技術有關的14門課程。

此外,CMU於2018成立的人工智慧研究所,也積極促進人工智慧及相關領域的研究和創新,包括區塊鏈技術。

卡內基美隆大學結合多學科方法,帶領學生探索人工智慧與其他技術之間的加乘作用,「我們要開發以人為本的人工智慧技術,建立在審查後的數據與演算法、所有潛在使用者的反饋以及參與式設計的基礎上。」CMU 教授Aarti Singh 說。

有哪些區塊鏈業者,與大學合作培訓計畫?

加密貨幣交易所幣安(Binance)與阿根廷名校Austral university建立了合作關係,一起啟動了該國第一個區塊鏈教育計劃。

包含為期五個月的培訓計劃,帶校內的學生和老師認識區塊鏈、數位資產與元宇宙,並結合產業和教育的力量,為當代問題提供創新解決方案。

Austral university商學院更積極將Web3內容整合到系上金融類的課程,以及成立「金融俱樂部」,安排一系列的推廣活動。「與幣安結盟,使我們更能在現代金融中站穩腳步,與全球領導者之一攜手向我們的學生傳達金融世界正在經歷的變革。」Austral university商學院院長說。

全球最大的穩定幣供應商之一Tether,也跨足了區塊鏈教育的領域。它最近宣布與喬治亞州名校Business & Technology University (BTU)建立重要合作夥伴關係。

該合作夥伴關係旨在帶學生更深入了解穩定幣產業,並深入探討Tether的運營和對全球金融市場的影響。

「此次與BTU的合作只是我們努力的開始,我們期待在不久的將來,宣布更多新的舉措。」 Tether技術長Paolo Ardoino說。

在世界的另一端,區塊鏈網路Flux正在學術界嶄露頭角。瑞士西部應用科技大學(Western Switzerland University of Applied Sciences)將Flux整合到課程中,是學術界採用區塊鏈技術的一個重要里程碑。

這一舉措讓學生得以實際接觸區塊鏈的應用,讓他們能更有效率地理解技術,

「我很樂意與全球其他大學取得聯繫,讓他們參與Flux,並熟悉這個新的工作環境。讓他們親自體驗我們平台的使用是如此平易近人。」Flux研究助理 Alex Perritaz 說。

大學開設區塊鏈課程成趨勢

將Web3技術整合進大學教育全球漸漸成為一種趨勢。

有的大學專注於特定的項目或特定領域的課程,有的大學正在將這些技術整合到更廣泛的研究領域,與產業領導者合作,致力推進該領域的學術研究和教育發展,共同形塑Web3相關技術的未來。而這些舉措背後的共同點是,他們相信Web3技術在未來教育中,將發揮重要作用。

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參考資料:BeInCryptoCoinDeskGlobeNewswireForbes

關鍵字: #人才
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

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。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

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。

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