Solana背後靈魂人物「雅科文科」是誰?科技老將打造高速公鏈,夢想成為下一個賈伯斯
Solana背後靈魂人物「雅科文科」是誰?科技老將打造高速公鏈,夢想成為下一個賈伯斯
曾在高通任職十多年!Solana背後的靈魂人物「雅科文科」

曾經被交易所FTX大力扶植的區塊鏈Solana,在FTX倒閉後一度跌落谷底,最近總算走出陰霾,為幣圈帶來許多好消息。

先是與電商巨擘Shopify合作,推出了全新的支付系統;隨後又宣布與Visa合作,推出了穩定幣結算功能;還獲得了老牌以太坊DeFi平台MakerDAO創辦人的高度讚賞,曾被譽為以太坊殺手的Solana,如今再次成為加密界的焦點。

出生於烏克蘭的阿納托利·雅科文科(Anatoly Yakovenko),是Solana背後的靈魂人物。

雅科文科長大後移民到美國擔任工程師,曾在無線技術巨頭高通(Qualcomm)任職十多年,2013年才開始深入研究區塊鏈技術,也是比特幣和以太坊的早期支持者。

他在2017年創立Solana,在雅科文科的帶領之下,Solana團隊開發出「歷史證明」(Proof-of-History)共識機制,不僅提升了去中心化網絡的可擴展性,還讓Solana達到了每秒65,000筆交易的驚人速度,成為世界上最快的區塊鏈之一,立下了區塊鏈的新里程碑。

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生於烏克蘭,夢想成為下一個賈伯斯

從5歲開始,雅科文科就對電腦產生了濃厚的興趣。

他成長於1970年代末的蘇維埃時代,就是現在的烏克蘭,那是一個與Web3的「去中心化」完全相反的時代,當地的資訊和資產都受到嚴格的監控。

雅科文科曾在訪談中表示:「去中心化這個單字,可能有多種解釋和面向。但對我們(指Solana)而言,這個詞的核心意義,是在全球網路中,所有的資訊能夠同時、平等地被所有人接收和分享。」

11歲那年,他與家人移民到美國,這片自由開放的土地,開啟了無限可能。懷抱著成為工程師的夢想,雅科文科在伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校完成了電腦科學學士學位。儘管當時正處於網際網路泡沫時期,甚至有教授直接建議學生另尋他路,但他仍堅定地選擇了自己所愛。

雅科文科對於編寫一段,能為世界解決某個巨大問題的程式碼充滿熱情,並期待能成為下一個史蒂夫‧賈伯斯(Steve Jobs)或比爾蓋茨(Bill Gates)。
Pre-Crypto時代:創業失敗,到高通的技術歷練

在深耕區塊鏈之前,雅科文科和夥伴創立了Alescere,這是一家專注於網絡語音協議(VoIP)的公司,雖然這家公司最後並沒有成功,卻就此點燃了他對技術創新的熱忱。

經歷了創業的挫折後,雅科文科並未放棄他的科技夢,選擇加入美國通訊巨頭高通(Qualcomm),並在那裡投入近13年歲月,從基礎的軟體工程到參與虛擬實境的應用,都有他的身影。

這段經歷不僅鞏固了他的技術基礎,也種下了他對區塊鏈的好奇心。

來自一片加州海灘的Solana

雅科文科在離開高通後,曾短暫在科技公司Mesosphere和Dropbox工作過,但他被區塊鏈的潛力所吸引,決定投身於區塊鏈創業。

在這段期間,他與一位友人合作開發硬體相關的副業,並透過挖礦來平衡成本。

在2017的某個深夜,雅科文科靈感湧現,認為時間本身可以作為一種數據結構,用於在區塊鏈上排序交易和事件。這個想法孕育出「歷史證明」的概念,這也是Solana能夠在速度上超越比特幣和以太坊的關鍵。

歷史證明機制 (PoH) 是一種確認交易時間的方法,它會按照交易發生的順序來記錄。這就像餐廳給客人發放號碼牌,確定了誰先來誰後到,這樣就不會有人擠在門口等待。

為了突破當時區塊鏈技術的瓶頸,雅科文科與拉吉·戈卡爾(Raj Gokal)以及前高通的同事格雷格·菲茨杰拉德(Greg Fitzgerald),和史蒂芬·阿克里奇(Stephen Akridge)共同成立了Solana。

他們的目標是建立一個高效、低延遲、高擴展性且成本低的去中心化平台。

值得一提的是,最初Solana被命名為Loom,但由於以太坊上已存在同名項目,他們決定重新命名。

雅科文科和他的團隊,經常在加州的Solana Beach衝浪和討論想法,因此他們決定以這個地方為公司命名,象徵著他們的合作和創新精神。

面對市場上把Solana譽為以太坊殺手,雅思文科曾公開表示,他真的不喜歡「以太坊殺手」這種形容,作為一名在Linux和Microsoft兩大技術巨頭激烈競爭時代下成長的開源開發者,他發現很多人對開源項目有一個誤解,認為這些項目可以被輕易地消滅或取代。

「但在我看來,只要還有開發者,即使他們只是在週末閒暇時光,研究這些開源項目,那麼這些項目就不可能被完全淘汰。」
是開發者,也是投資者

除了身為Solana的核心人物之外,雅科文科在區塊鏈領域的足跡遍佈各處。

他曾參與開發去中心化交易平台和數位資產管理工具,並且還是以太坊經典(Ethereum Classic)的共同創辦人之一,為以太坊貢獻了開源技術。

除了是一位工程師,雅科文科也是加密貨幣投資者和顧問。他創立了區塊鏈遊戲平台The Abyss,也參與數據存儲平台Filecoin的建立。

雅科文科堅信區塊鏈技術將帶來巨大的變革,特別是在數據存儲和傳輸的領域,為了推廣這個觀點,他經常參與國際會議和活動進行演講。此外,他還熱心地指導多家區塊鏈新創公司,幫助他們完善項目並成功進入市場。

🛎️延伸閱讀: 二戰以來最大牛市要來了!BitMEX創辦人:AI發展需要加密貨幣、看好Filecoin

參考資料:fortunemetaschoolcointelegraphdailycoinSolana

核稿編輯:高敬原

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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