解決區塊鏈塞車問題!大爆發的「Layer2」賽道是什麼?熱門項目有哪些?一次看懂
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2023.08.23 | 區塊鏈

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##### Layer2賽道大爆發!為何被視為重大趨勢?

區塊鏈的「Layer2」(第二層)賽道爆發,被幣圈重要投資機構如a16z、Paradigm,公認為是今年(2023)重大的趨勢之一。

從區塊鏈Polygon、Optimism、Arbitrum,到最近當紅的Base與Shibarium......等Layer 2解決方案,如雨後春筍般冒出。

加上預計今年底,以太坊坎昆升級即將登場,當中被視為最重要的升級提案「EIP - 4844」,更將直接影響Layer2發展,也讓更多人普遍看好Layer2相關項目的發展。

究竟什麼是Layer1、Layer2?以及市場究竟怎麽看Layer2的發展?一起來認識。

🛎️延伸閱讀: 46%投資者認為「以太幣將超越比特幣」!理由為何?深度拆解背後四大理由

##### Layer1:區塊鏈架構的地基

Layer1指的是區塊鏈架構的基礎層,區塊鏈就如同一本巨大的分散式帳本(DLT,Distributed Ledger Technology),由全世界的電腦節點,一起負責所有區塊鏈上的交易記帳工作,這樣可以確保區塊鏈的「去中心化」,藉由分散式記帳同時,也能確保鏈上的「安全性」。

若以道路來做比喻,Layer1就像是最常見的平面道路,所有的車輛(交易)都可以在上面行駛,且Layer1可以在不需依賴其他外部系統、區塊鏈的狀況下,在原生的區塊鏈上完成所有驗證及執行交易。

最著名的Layer1區塊鏈,包含區塊鏈始祖比特幣(Bitcoin)、以太坊(Ethereum),以及後來誕生的Solana、「Meta系」公鏈 Aptos、Sui, 以及最近上線主網的Sei區塊鏈。

🛎️延伸閱讀: Sei區塊鏈主網上線!速度比Solana快10倍,為何最適合用來做交易?

##### 認識Layer2前,必須搞懂的區塊鏈「三難困境」

然而,Layer1區塊鏈有著名的「區塊鏈不可能三角問題」( BlockchainTrilemma ),也被稱為「三難困境」或「三難悖論」。

這個問題在2017年,由以太坊的創辦人維塔利克·布特林(Vitalik Buterin)提出,他表示對多數區塊鏈來說,很難同時滿足「安全性」(Security)、「去中心化」(Decentralization)和「可擴展性」(Scalability)這三項特徵,頂多只能同時滿足兩項。

在區塊鏈中,「安全性」可透過節點數量多寡保障,只要節點越多,駭客要控制51%以上的節點,來達到控制整條區塊鏈的難度就越高,區塊鏈就越「去中心化」(Decentralization)。

一些聯盟區塊鏈則將「安全性」與節點綁定,節點全都是知道身份、且可信賴的驗證者,但這類型的聯盟鏈仍需要信任機制,與主打「去中心化」無需信任機制的區塊鏈背道而馳。

「可擴展性」(Scalability)也可被視為,區塊鏈網路在驗證交易時的「效率」。

區塊鏈網路每個區塊的大小有限,因此交易需要被排列順序,每次可以處理的交易量也有限;此外,區塊鏈也仰賴各個節點間達到共識機制(consensus algorithm),來維持區塊鏈的交易安全性,然而當節點越多,就需要花費越長的時間來達成節點間的共識。

因此要發展「可擴展性」,往往可能需要減少運作節點數量,進而犧牲「去中心化」及「安全性」。

##### 解決「效率」問題!「鏈上擴容」及「鏈下擴容」誕生

在區塊鏈技術發展初期,為保障「去中心化」及「安全性」,「可擴展性」(Scalability)是多數區塊鏈最先取捨的特性。為方便理解,下文將以「效率」代替「可擴展性」進行進一步的討論。

隨著使用區塊鏈的人數越來越多,處理交易速度的「效率」逐漸成為問題。

用以太坊為例,以太坊區塊鏈目前每秒只能處理約15筆交易(15 TPS,Transactions per Second),因此當用戶湧入以太坊時,容易造成以太坊「塞車」,過多的交易需要等待被處理,造成處理速度緩慢。

在以太坊上,所有的交易均須支付相對應的手續費(Gas Fee),Gas Fee的高低取決於交易的複雜程度、以及交易的完成速度,若想快點完成交易,就需要額外加付「過路費」,讓交易提前被處理,也導致尖峰時段的手續費價格飆高,這就像是下大雨時叫計程車,可以透過加價讓讓叫車排序往前,可以更快媒合到車輛。

同樣的問題在比特幣也會發生,像是今年年初,在比特幣上發行NFT的Ordinals協議爆紅,讓比特幣出現手續費高漲、交易儲利速度變緩慢的問題。

為了解決Layer1的「效率」不足,出現了「鏈上擴容」及「鏈下擴容」兩種主要解決方案。

  • 🔥「鏈上擴容」: 又稱「Layer1擴容」,指的是對Layer1本身進行技術升級,提高Layer1處理交易及數據的能力。如:以太坊基金會對以太坊進行的升級,都屬與Layer1擴容。

  • 🔥「鏈下擴容」: 又稱「Layer2擴容」,這類擴容方案主要目的,是在解決Layer1主網(mainnet)的負擔。同樣以以太坊為例,以太坊的Layer2擴容,指的是一套基於以太坊而建立的獨立區塊鏈,依靠以太坊網路來確保安全性。透過將交易移到以太坊外進行處理,再把最後的關鍵結果送回以太坊上進行結算,藉此提高交易速度並降低成本。

由於Layer1擴容通常技術難度高,要對主網進行更動也需要社群共識,因此較為曠日費時,要進行升級的時間較長。

Layer2擴容方案則不需要更動到區塊鏈主網,因此在技術升級上相對較有彈性,同時也受到 Layer1安全性的保障,這些特性也造就了目前Layer2解決方案賽道百花齊放的現況。
##### Layer2:區塊鏈主網的擴容方案

理論上而言,所有的Layer1均可以發展自己的Layer2擴容方案,像是「閃電網路」即為比特幣的Layer2協議。

但目前除了比特幣外,以太坊主網在「效率」上的問題比起其他Layer1區塊鏈更多、使用量也更大, 因此主流敘事所說的Layer2,多指以太坊的擴容方案。

先前的以太坊Layer2技術發展,大致可分為五個階段。

  1. 狀態通道(State Channels)
  2. 側鏈(Sidechains)
  3. Plasma
  4. Rollup(打包)
  5. Validium

其中,最早期發展的技術分別為狀態通道(State Channels)、側鏈(Sidechains)、Plasma,三者目前均已沒落,取而代之的是Layer2最被看好的新興技術「Rollup」。

「Rollup」指的是將區塊鏈上的數千筆交易數據打包壓縮,再將壓縮後的數據同步到以太坊上,因此有時也被翻譯成「打包」,Rollup 技術主要有兩大特點:

特點一:鏈下執行

和其他Layer2解決方案一樣,Rollup同樣代替以太坊,在另一個區塊鏈上先處理完智慧合約後,再將數據回傳到以太坊區塊鏈上儲存。

由於以太坊只需要做更少的工作,加上Rollup技術讓以太坊最後需要儲存的數據容量更小,因此可以加快交易的處理速度、並讓交易的成本更低。

特點二:批量交易

Rollup還會把處理完的交易,批量打包壓縮成「一筆」數據,再回傳到以太坊上。因此對以太坊而言,在鏈上僅需要處理從Rollup區塊鏈回傳的「一筆」交易。

對使用者而言,每筆交易的成本被一起打包處理的其他交易分攤掉。

假設Rollup每次可以將100筆交易打包成一筆,而原來透過以太坊達成的每筆交易費用(Gas fee)是100元,使用Rollup後100元被平均分攤,所有的使用者只需支付1元的交易費用,藉由與其他交易一同攤銷,來降低交易成本。

Rollup技術被以太坊創辦人布特林,認為是解決以太坊擴容性問題的最佳解方。

今年年底預計發生的以太坊坎昆升級的多個項目中,提案EIP - 4844(Ethereum Improvement Proposal)也同被視為該次升級最重要的項目,升級過後也將直接利好Layer 2 Rollup賽道。

🛎️延伸閱讀: Layer 2數量太多了!鏈下生態系龐雜化,Solana創辦人:多數恐無法持續、長久

##### 如何驗證交易正確性?認識兩種Rollup技術

目前市面上的主流Rollups技術有兩種,分別是「Optimistic Rollups」與「Zk-Rollups」,兩種的差異在於使用不同方法來驗證「交易的正確性」。

技術一:Optimistic Rollups

和技術名稱一樣,Optimistic Rollups使用「樂觀執行」機制,亦即先行假設所有交易結果是正確的,遇到錯誤時再向源頭尋找錯誤交易。

藉由此種方式,可以減少區塊鏈所需要驗證的交易數量,節省大量的計算成本及時間。

Optimistic Rollups的機制,只負責把交易數據壓縮打包到以太坊上,直到有人對交易產生質疑,才會從以太坊提出數據,從頭回溯是否有交易不誠實的問題,這種驗證方式也被稱為「欺詐證明」(Fraud Proofs)。

目前的項目代表有今年發幣的Arbitrum、OP Mainnet(前Optimism),以及Coinbase使用 OP技術搭建的最新熱門Layer2區塊鏈Base。

🛎️延伸閱讀: Coinbase交易所「Base」主網正式上線!目標吸引上億用戶使用,盤點4大特色亮點

技術二:ZK-Rollups

全名為「Zero Knowledge Rollups」,該項技術和Optimistic Rollups相同,會將交易打包處理後,再將結果回傳到以太坊上儲存。

不同的於Optimistic Rollups採用的樂觀機制,並透過「欺詐證明」(Fraud Proofs)來驗證交易的正確性。

ZK-Rollups 採用的則是「有效性證明」(Validity Proof),在ZK-Rollups的機制中,總是假設所有的交易結果都是錯誤的,所以會需要先進行驗證,驗證結果無誤後,ZK-Rollups 才會先將打包後交易結果,發布到以太坊鏈上。

但ZK-Rollups最不同的是,因為所有的交易都會經過驗證才被發布,因此ZK-Rollups發布在以太坊上的並不是交易數據本身,而是透過ZK-Rollup利用密碼學打造的「零知識證明」(Zero Knowledge Proof)驗證機制——「SNARKs」或「STARKs」產出證明文件後,再將該證明發布在以太坊上。

目前的項目代表有zkSync、StarkNet。不過,可以在證明資訊真實性的同時,維護用戶隱私的 ZK-Rollup雖然被認為是最完整、安全的機制,在技術上要實踐卻十分困難,目前仍在技術開發階段,較少有實際應用。

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核稿編輯:高敬原

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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