【專訪】不帶單、不炫富...,為何小烏鴉Max選擇做不甩「炒幣亂象」的Web3 KOL?
【專訪】不帶單、不炫富...,為何小烏鴉Max選擇做不甩「炒幣亂象」的Web3 KOL?
2025.04.11 | 區塊鏈
##### 充斥炒幣、跟單的幣圈

什麼樣的「幣圈KOL」最受歡迎?

瘋狂曬單、曬鈔票、曬豪車,勸你有空投快嚕...讓讀者抱有「賺大錢」想像的KOL,絕對最吸流量。

而在這樣喧囂、炒作行為充斥的亂象當中,也有KOL或創作者選擇用不同的方式參與。例如2012年就開始研究區塊鏈技術的「小烏鴉Max」,不以喊單炒幣為內容主軸,而是專注於書寫區塊鏈在技術、產業與應用上的進展,提供了一個相對冷靜、不市儈的觀察視角。

小烏鴉Max是一位自媒體創作者,以電子報與社群平台為主要發文管道,X帳號約有4,000名追蹤者,主要分享關於區塊鏈、加密貨幣、AI與金融科技的觀察與分析。目前,他也是區塊鏈媒體《加密城市》的主編。

Web3自媒體創作者小烏鴉Max。
圖/ 賀大新攝影
##### 從質疑經濟理論到自組礦機

Max在2012年開始研究區塊鏈的契機,和大多數人不同,他並非想一夕致富或原地退休,而是作為一名經濟系學生,卻對經濟理論存有質疑。

他表示,大學讀了經濟學原理之後,發現許多理論對應到2008年金融海嘯,都有許多不合理之處,因此對理論提出質疑。

「我是一個很難搞的學生,甚至曾因為這樣被教授趕出課堂。」Max笑著說。不過,也是因為這份反骨和不屈就教科書內容的精神,讓他開始重視獨立研究,並與人進行大量的對話及討論。

Max開始在國外的網路論壇中爬文、找資料,和網友聊「金融」。因緣際會下,他看到Reddit論壇上,網友分享了中本聰發表的比特幣白皮書。Max坦承,當時自己根本不了解比特幣,但卻看的出來這個新概念與技術,將有衝擊傳統金融的可能。

也因此,Max開始研究何為區塊鏈技術與加密貨幣,甚至找朋友一起組了礦機、實驗挖礦,一頭栽進區塊鏈的世界裡,「當時一切都是從技術探討開始的,賺錢反而是其次。」

##### 專情區塊鏈技術與應用

對區塊鏈技術與應用的熱愛,至今從Max撰寫的電子報與社群平台貼文中,仍能感受的到。

例如在他的《鴉𝕏推好文》系列電子報裡,讀者看不到某幣暴漲要你快買的「勸進場」資訊,但卻能理解到區塊鏈當中的DePIN(去中心化實體基礎設施網路)、DeFi(去中心化金融)或者RWA(真實世界資產代幣化)賽道,正在如何影響金融市場,甚至是我們的生活。

道出「技術如何影響生活」,是Max創作的核心,他坦言自己曾試圖走向主流KOL的方向,甚至經營了一個超過千人的社群,但最終卻發現「大多數人只想聽幣怎麼買、哪裡能賺錢」,完全與他想分享的內容背道而馳。

他直言:「我不反對投資,市場需要流動性。但如果一切只剩下錢與錢的對話,那不是很疲憊嗎?」
##### 長期關注DeFi、NFT與RWA

身為區塊鏈研究者,Max長期關注的區塊鏈賽道包括DeFi、NFT(非同質化代幣)與RWA。

因為擁有金融背景,他對DeFi的機制擁有深入研究,認為這是傳統金融架構之外,一個兼具實驗性與潛力的替代框架。

至於NFT,Max看重的不是炒作,而是它作為「會員憑證」的潛力。相較於抽象、看不見的加密貨幣,NFT是較為具體、視覺化的數位資產,這讓它更容易被一般人理解,也更有機會成為品牌或企業與消費者互動的工具。Max特別看好NFT在企業經營社群、打造忠誠度的應用,且認為許多傳統產業,也能透過此來接觸Web3。

近年越來越多金融機構投入的RWA,也是Max持續關注的發展。RWA讓區塊鏈不再只能處理虛無飄渺的幣,而是開始與現實世界資產連結,例如不動產、基金等等。

Max強調,早在大多數人有感之前,台灣的保險公司和產險業者,就已經開始在內部使用區塊鏈來傳輸資料,只是這些應用對一般人來說沒有明顯的體感,但「無感」不代表「沒在發生」,這才是最值得關注的現象。

你不一定要買幣,卻可以也應該去了解它未來可能會怎麼影響你的生活。Max認為,這也是文字創作者存在的價值之一——去把那些默默落地、卻改變正在悄悄發生的技術整理出來,用簡單易懂的方式告訴更多人:「你不需要成為技術人、投資客,也能參與這些變化。」

##### 以主權個人為願景

對於區塊鏈技術,Max當然擁有美好的願景。他期望這個技術能真正解決現有系統的缺陷,Max提出了一個構想,也就是所有台灣金融機構的用戶資料可以透過聯盟鏈共享,讓使用者能一鍵查詢所有資產、投資與保險狀況,不再被迫逐一登入各家銀行的系統、被繁瑣密碼與流程綁架。

他認為,真正的Web3精神在於主權個人,資訊應該由自己掌握,而非被金融機構壟斷。

Max期望透過他的文字與研究,推動更貼近使用者的區塊鏈應用改革,「區塊鏈應該是普惠金融的實踐者,而非資產階級的遊戲場。」

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

閱讀完整案例

85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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了解 85°C Bakery Cafe North America 如何應用 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台

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