Aave推儲蓄收益App,每秒計息、超低門檻,挑戰低利傳統金融
Aave推儲蓄收益App,每秒計息、超低門檻,挑戰低利傳統金融
##### Aave推儲蓄App,闖入消費級金融賽道 在利率低迷的傳統金融市場與門檻高企的加密領域之間,用戶始終缺少一款「低門檻、高收益、強便捷」的中間態產品。

Web3最大借貸協議Aave在11月17日上線行動應用Aave App,正試圖把鏈上最成熟的借貸市場包裝成「網路銀行」形態塞進每個人的手機裡,闖入消費級金融賽道。

但關鍵問題是,這究竟是把DeFi推向Mass Adoption的橋梁,還是高收益誘惑下的風險遷移遊戲?

##### Aave App定位:把「鏈上貨幣市場」做成「儲蓄應用」 Aave App的野心,是讓普通用戶無需懂區塊鏈,就能輕鬆享受DeFi級收益。這款聚焦「高收益儲蓄」的行動端產品,依託Aave借貸協議,卻用極緻簡化的操作體驗,打破了圈內外用戶的參與壁壘。

Aave App的儲值方式兼顧圈內圈外用戶,既支持連接超過12,000家銀行和簽帳金融卡,也支持多種主流穩定幣的充提(包括GHO、USDT和USDC)。用戶可以隨存隨取,無最低存款要求,無定期認購費、無資產管理費和存款費用。除此之外,Aave表示,「用戶可以透過存入資金來獲得年化6%的基礎收益,同時享受高達100萬美元的帳戶餘額保護。」

簡言之,Aave App不是銀行,卻用大眾熟悉的銀行級用戶體驗,把鏈上即時浮動的6%收益,做成了人人可用的「活期+」產品。當前,Aave App還處於候補申請階段。

收益邏輯:6%-6.5%年化,靠什麼支撐?

當前Aave App宣稱的儲蓄利率為每年6%以上,這對於尋求資產增值的投資者來說,無疑具有極大的吸引力。具體利率來源為:

  • 基礎利率:Aave App的收益來自於用戶存入的資金,這些資金會被投入到Aave借貸協議中,作為出借方獲取利息。Aave協議要求借款人抵押資產價值高於借款金額,因此收益來源具備較強安全性。

  • 秒級複利:區別於傳統帳戶的「每日/每月複利」,Aave App支持秒級複利,資金每一秒的收益都會即時計入本金,最大化資產增長效率。這看似微小的差異,在時間複利的作用下能產生顯著的收益差異。

  • 利率提升:根據Aave官網,未來還會推出多種增值方式,比如邀請好友和設置自動存款,可獲得0.5%的收益提升。

需要特別說明的是,Aave App僅使用Aave作為收益來源。該利率並非固定值,會根據市場借貸需求、穩定幣供需等情況微調,但協議承諾基礎利率永不為負,避免用戶出現本金虧損。

門檻:支持法幣、穩定幣存取,零存款費用、零起存

為了實現「Mass Adoption」,Aave App在「費用」與「存取方式」門檻設計上做到了極致友好:

  • 零費用:無開戶費、無管理費、無存款費。

  • 超低起存金額:傳統銀行儲蓄帳戶常要求「最低100元/100美元起存」,而Aave App支持0.01美元起存,用戶可根據自身資金情況靈活投入。

  • 多元存款方式:支持通過12,000家銀行帳戶、簽帳金融卡直接存入法幣,也可直接存入GHO、USDT、USDC等主流穩定幣。

  • 隨時提取資金:提取穩定幣時可能產生小額網路費用。

安全:帳戶保障和防護機制如何?

作為金融產品,安全性是用戶核心關切。Aave App從資產底層、帳戶保護、操作防護三層構建安全體系。

由於Aave協議要求借款人抵押資產價值高於借款金額,因此收益來源的安全性相對較強。用戶的儲蓄資金實際上得到了100%以上價值的擔保。

帳戶保護方面,Aave Labs在官網、App Store應用介紹與FAQ中反複強調,每個帳戶的保護額度最高可達100萬美元。但值得注意的是,目前,Aave尚未啟動該保險保障計劃,在啟動時會披露最終條款、保單限額和資格標準。用戶在參與前應充分了解相關細節。

其次是生物識別恢復機制。如果用戶忘記密碼,可以選擇通過人臉識別等生物識別方式進行恢復。此外,AaveApp還提供了兩步驗證、提現白名單等高級安全功能。提現白名單允許用戶隻向預先批准的地址轉帳,這大大降低了未經授權轉帳的風險。

當然,Aave也列出了一些潛在風險,包括但不限於貸款風險、基礎設施風險和市場風險。

##### Aave的生態布局與戰略加速 Aave App的推出並非偶然,而是Aave生態從「專業DeFi借貸」向「大眾金融產品」融入的關鍵落子,背後是一系列密集的戰略布局:
  • 技術棧完善:Aave已構建涵蓋「機構級產品(Horizon)、DeFi(Aave協議)、消費級產品(Stable和行動應用)」的完整服務體系,覆蓋不同用戶群體。

  • 收購補強:10月23日,AaveLabs收購舊金山金融科技公司StableFinance。Stable Finance開發了一款面向消費者的穩定幣儲蓄應用,並且在簡化穩定幣儲蓄流程方面。Aave Labs創始人Stani Kulechov在當時就表示,此次收購將進一步鞏固了其緻力於將鏈上金融融入日常金融(賺取利息、借貸和儲蓄)的承諾。

  • 合規先行:11月13日,Aave Labs宣布其子公司Push Virtual AssetsIreland Limited獲得由愛爾蘭中央銀行根據歐盟加密資產市場監管條例(MiCAR)頒發的加密資產服務提供商(CASP)授權。該授權僅適用於Push的法幣兌穩定幣存取服務。

##### 小結 Aave App的意義,不僅僅在於「6%」高收益本身,也在於把鏈上收益原封不動搬進消費者手中,同時支持法幣和穩定幣、秒級複利。

從產品層面來看,此次Aave App的上線,本質是Aave將自身的DeFi技術優勢「封裝」成普通用戶能理解的「儲蓄工具」——用戶無需知道「智慧合約」、「借貸」等專業術語,只需像使用銀行儲蓄一樣操作,即可享受DeFi的收益。Aave App不僅僅是一個儲蓄工具,更是連接傳統金融與加密世界的橋梁。這種「降維」操作,不僅有助於擴大Aave生態的用戶基數,也有望DeFi行業的「Mass Adoption」提供可參考樣本。

當然,Aave App讓「儲蓄」回歸簡單的同時,也讓「風險」變得更隱蔽。用戶以為自己只是換了家高收益銀行/儲蓄應用,實際上仍站在智慧合約、超額抵押、公司信用的三層刀鋒之上。

如果你願意把Aave視作「比銀行風險高一點、比DeFi風險低一點」的中間層,Aave App無疑是值得嘗鮮的Fintech產品。但若把100萬美元保障當成「絕對安全」,歷史已經多次證明:高收益從來都不是無代價的。

本文合作轉載自:《深潮 TechFlow》

關鍵字: #銀行
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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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