【區塊鏈影響力人物】小烏鴉、《加密城市》主編林瑋哲Max:不只是報導,而是在重建產業對話
【區塊鏈影響力人物】小烏鴉、《加密城市》主編林瑋哲Max:不只是報導,而是在重建產業對話
##### 區塊鏈影響力人物得獎者 ## 林瑋哲Max:小烏鴉、《加密城市》主編

過去一年對產業貢獻事蹟:

  • 作為《加密城市》主編與「小烏鴉 Max」個人品牌經營者,持續在華語區塊鏈領域扮演知識普及者的角色,幫助新進入市場的用戶,理解複雜的技術和金融概念。並以深入觀察與獨特視角,評論包括VASP公聽會、GENIUS法案、S&P 數位資產指數等重大議題。。

  • 透過Substack、社群平台與加密城市等多元渠道,每週穩定產出高品質深度專欄,協助市場理解穩定幣、RWA、AI與區塊鏈融合等複雜主題、熱點的獨家見解。

  • 積極參與全球區塊鏈會議,如新加坡TOKEN2049、日本WebX等,第一時間從現場帶回分析與評論,提供中文讀者最即時且具批判性的國際視角。

  • 長期關注詐騙訊息與錯誤敘事,在社群主動發聲導正迷因、虛假宣傳,持續倡導資產自託管、交易風險意識,建立更具韌性的使用者教育環境。

##### 怎麼看2026年的發展? ## Q1:您認為過去哪個發展或決策,對當前的產業格局產生了最深遠的影響?展望未來3~5年,哪個新興趨勢或技術將扮演最關鍵的「催化劑」角色?

如果要選一個最深遠影響目前產業格局的發展,我會選加密支付基礎建設的崛起。從$USDT穩坐龍頭、$USDC與傳統金融接軌,到PayPal、Visa、Stripe進場測水溫,再到RWA與國家級架構出現,這條軸線改變的不只是支付效率,而是把原本的金融邊界重新劃分,也重新定義「信任」與「清算」的含義。

穩定幣已經不是一個產品,而是一個新的「金融層」。

真正讓我看到未來的,是Coinbase推出的x402協議與Google的AP2協議。它們不僅讓微支付成為可能,更重要的是讓「加密錢包」不再只是個人資產管理工具,而是每一個AI Agent背後的預設資金池。

或許未來穩定幣最主要的使用者,不會是人類,而是AI。 想像一下:每個AI模型在執行任務時,會自主查詢資訊、購買API、付費取得資料授權,甚至與其它AI協議互動。而這些支付行為不可能靠信用卡,也不會經過傳統銀行,而是直接透過加密貨幣完成。x402和AP2所建立的,就是這種「可程式化支付」的結算底層。

展望未來3~5年, 我認為真正會成為「催化劑」的,不會只是一種技術,而是三種力量的交集:AI自動化、Web3基礎建設、微支付商業模型的成熟化。

具體來說,像Cloudflare推出x402,結合代理AI與鏈上穩定幣支付的方向,是我目前最看好的。這不只是Web3的事,而是整個網路服務經濟的新地基。誰能在這一層建立標準,就有可能重塑App Store級別的入口規則。

Q2:Web3要實現「大規模採用」(Mass Adoption)仍面臨許多挑戰。在您看來,當前最迫切需要解決的「最大瓶頸」是什麼?您認為產業或個人可以提出什麼樣的「下一步行動」?

目前最迫切需要解決的瓶頸, 是使用者體驗與支付流程仍過度割裂,導致「看得懂」與「願意用」之間存在斷層 。對於絕大多數潛在使用者來說,加密貨幣操作依舊是高門檻、不直覺的存在,從建立錢包、理解Gas,到一次簽名操作中出現三種不同幣別,這些都讓非原生使用者望之卻步。

其中最核心的問題之一,是支付體驗的不透明與不一致 。在Web2的語境中,點擊「訂閱」就等於完成付款;但在Web3,這個動作可能伴隨3~5次確認、Gas不穩、錢包切換與鏈選擇。

這不只困擾新手,也阻礙了開發者的設計思維。我認為可行的解法包含三層:

  • 推進Account Abstraction與智慧錢包標準化 ,讓使用者可以「像用Apple Pay一樣用加密貨幣」,不需要管理私鑰、不需要理解鏈別,就能完成操作。

  • 大力發展加密貨幣支付API與協議標準 ,像x402、AP2等正在建構的微支付基礎設施,將成為未來DApp與SaaS結帳流程的隱形骨幹。使用者只需點擊按鈕,背後的AI或Wallet Client自動完成Gas換幣、鏈間跨鏈與資金簽署。

  • 培養「使用者不必知道自己在用Web3」的產品設計邏輯 。讓加密支付、NFT驗證、鏈上互動都內嵌在應用之中,從鏈退場,讓體驗登場。

一個產業的發展不需要所有人都成為加密原教旨主義者,我們只需要足夠多的人,願意無痛地使用產品 ,覺得好用就跟親朋好友推薦,這樣就夠了。

最終, 我們追求的不是「讓每個人都懂區塊鏈」,而是讓區塊鏈成為每個人日常操作的隱形助手 。支付是一切體驗的臨門一腳,當這一腳能夠無痛踢出去,Web3 的大門才真正打開。

Q3:展望2026年,您接下來最想推動的「一個核心改變」是什麼?

我和團隊接下來最想推動的,是重新定義「Web3媒體」的角色和邊界,讓它不只是資訊中繼站,而是思考的觸媒,同時作為加密產業和傳統產業對話的橋樑。

我們希望建立一個「連結創作者、開發者與投資人」的價值網路,不只是報導新聞,而是釋放議題、創造對話、引導趨勢。這個核心改變,將透過三個方向實現:

  • 「小烏鴉 Max」專欄升級為國際級科技分析品牌 :結合政策、技術與商業模式洞察,吸引更多跨產業、跨領域讀者。

  • 讓《加密城市》成為中文Web3的觀點中心與產業橋樑:不僅成為中文圈最具影響力的 Web3 專業媒體,更進一步扮演加密產業與傳統產業之間的對話橋樑。無論是幫助金融、科技、創作者等傳統產業理解區塊鏈的潛力,還是讓Web3專案掌握政策、合規與市場語言,立志打造一個能「雙向連結、深度轉譯」的觀點平台,協助推動下一波產業融合的共識與實踐。

  • 打造區塊鏈+AI 的跨境協作模型:從創作、編輯、翻譯到營運,讓AI成為放大專業能量的工具,而不是替代品。

我們想做的不只是單純報導區塊鏈,而是讓更多人「重新理解這個世界的發展趨勢,重新認識這個產業,然後參與其中的重建」。

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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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