【觀點】迎戰比特幣!以太坊能成為虛擬世界基礎嗎?拆解背後三大隱憂
【觀點】迎戰比特幣!以太坊能成為虛擬世界基礎嗎?拆解背後三大隱憂

觀點文章呈現多元意見,不代表《WEB3+》的立場

未來世界建構在「以太坊」上!跟比特幣有何差異?

我們都在猜測、想像未來的世界長怎麼樣?很多人說,未來的元宇宙(虛擬世界),可能是建構在以太坊之上,我們就來評估以太坊能否堪當此大任?

以太坊(Etherum),作為全世界第二大的區塊鏈網路,也是一個去中心化的電腦平台,以太坊運用區塊鏈技術來記錄、驗證和執行智能合約,這是他跟比特幣最大的不同:

  • 區塊鏈:以太坊使用區塊鏈,來記錄交易和運行智能合約。
  • 智能合約:以太坊允許用戶創建智能合約,並在無需第三方干預的情況下管理和執行合約交易。
  • 以太幣:以太坊使用自己的加密貨幣「以太幣」,來支付交易費用和獎勵礦工。以太幣可以通過交易所或挖礦獲得。
  • 礦工:以太坊過去跟比特幣一樣,需要礦工貢獻算力來驗證和處理交易,礦工會通過解決數學問題來創建新的區塊並添加到區塊鏈上,礦工將獲得以太幣獎勵作為回報(Proof of work, POW)。
「持幣挖礦」登場!以太坊背後的三大隱憂

然而,自2022年9月開始「The Merge」,以太坊的挖礦機制正式改變,從PoW ( Proof of Word ) 挖礦機制轉為權益證明機制 ( Proof of Stake, PoS ),變得跟比特幣不同。

PoS 又稱為股權證明,也稱為持幣挖礦,是 2011 年在 Bitcointalk 論壇上被提出的一種共識機制算法,是工作量證明機制 PoW 的替代方案。

本來的以太坊區塊鏈,需要透過耗費大量的電力(顯示卡)進行演算,來實現交易的驗證跟取得區塊獎勵的權利,這些電力消耗就是所謂的工作量證明 PoW,PoS 取代 PoW 的目的,是減少大量運算所造成的資源消耗。

現在的以太坊的共識機制,存在許多節點,節點必須質押至少 32 個 ETH ( 代幣 ),就可取得認證交易的資格,這時會出現兩個重要角色,由演算法依照一定規選出「提案節點」及「驗證節點」(Validator)。

上述過程不需要像 PoW 耗費大量的算力去競猜隨機數,因此 PoS 具有減少大量運算所造成的資源消耗的特性。

🛎️延伸閱讀: 以太坊「上海升級」完成、已處理三億台幣提款!一次看懂4件必須知道的事

然而,從PoW(Proof of Work)挖礦機制轉為權益證明機制 ( Proof of Stake, PoS ),有重大隱憂出現:

隱憂一:PoS更像是封閉系統

PoW用電力投票(算力挖礦),PoS 用代幣投票(質押股票)。

電力投票的每一票,都有無法迴避的成本,電力是真實的能源,無法憑空產生。電力投票也更加公平,不需要先取得資格,任何擁有電力的人都能加入,是一個公平且開放的遊戲,是一個開放的系統。

但代幣投票不一樣,你必須先有代幣(類似股權)才能投票,本質上類似一個封閉的系統,系統外的人(非股東)無法自由加入。封閉系統就像公司股權一樣,一旦被玩家掌控了,外人很難能加入競爭。

最新數據顯示,當前有 32% 質押的 ETH (約 784 萬顆) 是來自 #LidoFinance,第二名的 #Coinbase 則是 10%。

隱憂二:安全性難以測量

比特幣的安全性是可以測量的,電力耗費越多,就像是由算力築起一道超高的電力城牆,記錄在 Hash 值裡面,保護比特幣網路的安全性,駭客或潛在攻擊者,需要耗費更多的能源成本,才可能短暫竄改、攻擊比特幣系統。

反之,我們其實無法測量一個 PoS 區塊鏈的安全性,不論有多少代幣發行、質押,整體代幣的市值有多高,都無法完全保證區塊鏈的安全。就像 Luna,可以一夕系間產生,也可能因為代幣經濟、或是因為安全性問題,導致區塊鏈一夕消失。

隱憂三:來自比特幣的競爭

自2017年以來,大家開始形成一個慣性:比特幣黃金、以太坊石油。意思是比特幣就是一種價值儲存標的,而以太坊驅動著其他世界萬物,包括各種應用,這個慣性未來可能會被打破。

一個理性的投資人,會想要把龐大、昂貴的資產,發在比特幣上,或者至少跟比特幣網路產生一定的連結,來利用比特幣的穩固及安全性。

來在以太坊玩的賽道和新應用,如果技術上可行,未來也都會想搬到比特幣上。

舉例來說:

  • 最早的USDT穩定幣,也是透過Omni協議發行於比特幣
  • Bitcoin NFT: 透過Ordinal協議,其概念是發行一種獨一無二的【聰, SAT】,將圖片、文字、音樂寫入比特幣的最小單位,又因為聰上面有編號,等同鑄造了一枚不可替換、不可分割的 NFT
  • 發行代幣(Bitcoin-Token): 你也可以透過Ordinal協議上不同的代幣標準(例如BRC-20),透過發行類似「Bitcoin NFT」的方式(Ordinals 銘文,來部署代幣合約、鑄幣以及轉賬),不同之處在於,Bitcoin-Token在ㄧ顆SAT交易上,寫下發行該代幣的發行人及供給上限,而其他人可以透過再次發送一比SAT交易的方式,間接鑄造該代幣出來,並且在該筆SAT交易上被記錄著,你擁有「這些」代幣。BRC-20 第一個代幣:$ordi,總量 2100 萬個(致敬BTC),每個人都可以免費鑄造,比特幣網路發行自己的代幣時代也來臨。

不諱言,Ordinal協議及BRC-20等比特幣應用,還在很早期,仍在探索階段,但接下來我們會看到更多應用以及全新BTC 生態,例如閃電網路,將與以太坊展開競爭。

🛎️延伸閱讀: 比特幣也能發NFT!鑄幣數量、交易費都創新高,背後關鍵協議Ordinals是什麼?

以太坊準備好了嗎?

未來有好幾年,以太坊都會持續升級、更新,但沒有人能肯定以太坊會走向哪邊,V神(Ethereum創辦人Vitalik Buterin)是否會突發奇想,有新的更新路徑。

以太坊準備好面對來勢洶洶的比特幣嗎?

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核稿編輯:高敬原

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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
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

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。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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