【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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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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