Polygon發新幣取代MATIC!持幣者要立刻換嗎?背後原因為何?一次看懂
Polygon發新幣取代MATIC!持幣者要立刻換嗎?背後原因為何?一次看懂
2023.10.26 | 區塊鏈
Polygon Labs發新代幣POL!將取代目前代幣MATIC

專注發展以太坊擴容方案、目前全球排名為第13的區塊鏈項目方 Polygon Labs,於昨(25)日公告推出新的 Polygon 代幣 POL,該代幣將在未來逐漸取代目前的生態系代幣 MATIC。

根據鏈上數據,新代幣 POL 於格林威治標準時間,在10月25日 9 點06分時,正式在以太坊上部署智能合約發行,代幣全名為「Polygon 生態系代幣」(Polygon Ecosystem Token)。

今年6月29日,Polygon 官方宣佈產品路線圖,將原本發展的 Polygon zkEVM 計畫擴大,從單純研發虛擬機,擴展為發展零知識證明來驗證交易的 Layer 2 生態系,稱為「Polygon 2.0」。

POL 代幣將被用來在新的「Polygon 2.0」生態系統中進行質押,並允許 POL 在所有跟 Polygon zkEVM 兼容的鏈進行「重複質押」(Re-staking),不用擔心因為質押而無法動用資金,提高 POL 在生態系裡的流動性、降低質押成本,讓 POL 能更有力的推動生態系統的運作。

手上有MATIC,要立刻換成POL嗎?

目前 Polygon 網路的任何擴容方案,都尚未開始使用 POL 代幣,Polygon 網路質押及 Gas Fee (鏈上手續費)
仍透過舊代幣 MATIC 支付及運作,因此用戶、驗證人、開發人員尚不用急著將 MATIC 兌換成 POL。

但在未來四年,POL 將逐漸取代 MATIC,Polygon 網絡未來也將不再支援 MATIC 的使用,原本持有 MATIC 的用戶,可在四年內慢慢將 MATIC 換成 POL。

💡零知識證明(Zero-Knowledge Proof,ZKP) 是一種密碼學技術,可以在不透露資訊本身內容的情況下驗證其真偽。它在區塊鏈、去中心化金融 (DeFi) 中有助於保護用戶的隱私,同時確保交易是安全,因此成為越來越被重視的一門技術。

💡以太坊虛擬機(Ethereum Virtual Machine, EVM) 建立在以太坊區塊鏈上的模擬機,通過軟體模擬出和實際物理電腦同樣的軟硬體資源; EVM 兼容,指的是在新的區塊鏈上模擬類似於以太坊的環境,程式開發人員可以更簡單快速地把以太坊上的智能合約轉移至這條新鏈上,不需要為了新鏈再重寫一遍代碼。可簡單理解為與以太坊互相兼容的系統。

Polygon Labs將進入下一個產品開發階段?

Polygon前身為Matic Network,提供多項以太坊擴容方案,旨在解決以太坊目前所遇到的交易處理緩慢、手續費偏高等壅塞產生的問題。

團隊從側鏈起家,隨著服務的擴張,發展重心漸漸往以太坊 Layer 2方向邁進,打造零知識證明技術(Zero-Knowledge Proof,ZKP)為基礎的「ZK-Rollups」,Rollup 的原理是將Layer 2 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,因此能有效降低手續費成本。

另一項決定以太坊Layer 2區塊鏈是否可以順暢的重要因素,在於區塊鏈是否能與以太坊主網虛擬機兼容。用更簡單的方式理解,可以把「虛擬機(EVM)」想像程式一種電腦系統,而每一條區塊鏈都有自己的電腦系統,有的是 Microsoft、有的是Mac OS、有的用 Linux,電腦系統間並不一定互相兼容。

因此對所有想要發展以太坊 Layer 2 的項目方來說,首要之務就是讓自己的系統,可以跟以太坊使用的系統兼容,對採用 ZK-Rollups 技術的項目方而言,就是要發展「zkEVM(零知識虛擬機)」。

但礙於零知識證明技術複雜,要發展基於零知識證明、並能跟以太坊虛擬機兼容的零知識虛擬機(zkEVM)難度很高,因此業界認為,先取得零知識虛擬機發展技術優勢的項目方,代表在該賽道佔有領先地位。

Polygon下一步是什麼?

Polygon 官方在六月底宣佈將 Polygon zkEVM 計畫擴大,從單純研發零知識虛擬機,擴展為發展零知識證明來驗證交易的 Layer 2 生態系「Polygon 2.0」。此舉似乎暗示 Polygon 的零知識虛擬機發展基礎已經成熟,可以將重心轉向生態系發展。

而 POL 代幣的推出將作為 Polygon 2.0 生態系的基礎建設之一,官方預計代幣將成為生態系內流動性的主要依據,並積極發展兼容鏈間的互相操作性(Interoperability)。

Polygon 的業務發展能力是業界內有目共睹,包含積極與星巴克、可口可樂、萬事達卡(MasterCard)、Adobe Behance、Instagram 等大型民生消費品牌合作;而在產品層面,則有「Polygon 2.0」及 POL 代幣的推出。

在業務、產品雙管齊下的佈局,將幫助 Polygon 進一步成更有價值的公鏈,實現無窮的可擴展性和高度互連性。

資料來源:CointelegraphPolygonDecrypt

核稿編輯:高敬原

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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