再見重複訂房！區塊鏈如何為民宿業者打造更安全的預訂系統

FIND研究員：楊尚融 

在數位化時代，區塊鏈技術正逐步改變各行各業的運作模式，訂房系統也不例外。傳統訂房平台雖然提供便捷的服務，卻因數據不同步、資訊不透明等問題，時常導致交易糾紛。

區塊鏈的「不可重複紀錄」特性與交易流程

區塊鏈作為一種分散式資料儲存技術，具備多項特性，其中「不可重複記錄」的特性能夠確保資料的唯一性與完整性，並廣泛應用於各種領域。以下從交易的發生、驗證與打包等流程來探討，區塊鏈是如何確保每筆交易僅被記錄一次，進而避免重複紀錄。

1、交易發生

當區塊鏈系統中的用戶發起一筆交易（例如轉帳）時，系統會為該交易生成一個獨一無二的「交易識別碼（Transaction ID）」。此識別碼的生成機制是透過「哈希函數（Hash Function）」演算法，將交易數據（包括發送者、接收者、金額、時間戳記等）轉換為固定長度的獨特代碼，確保每筆交易皆具備唯一性且不可篡改。

2、交易驗證

上述的「交易識別碼」會被廣播至整個區塊鏈網絡，並由各「節點（Node）」進行驗證。每個節點都是網絡中的參與者，可以是任何連接至區塊鏈的電腦或設備，負責交易驗證、區塊創建與維護區塊鏈的正常運作。驗證過程中，節點會透過數位簽章、餘額檢查等機制，確保交易符合規則。例如，系統會檢查發送者是否擁有足夠餘額，並確認交易池或歷史紀錄中是否已存在相同的 Transaction ID。若發現該筆交易已經存在或不符合規範，系統將拒絕該交易，防止其進入後續的打包流程。

3、交易打包

經過驗證的有效交易會從交易池中被挑選出來，並根據「共識機制（Consensus Mechanism）」決定由某個特定節點負責打包成一個新的區塊。當大多數節點確認該區塊的內容無誤後，區塊才會正式加入區塊鏈，完成上鏈的過程，確保交易的不可篡改性與一致性。

圖1：區塊內容
資料來源：區塊鏈技術基本運作原理

區塊鏈技術在訂房系統中的應用與優勢

在傳統的民宿訂房系統中，業者通常會透過多個訂房平台（如 Agoda、Booking.com、Airbnb 等）來提升曝光度。然而，由於這些平台的數據不同步，經常導致重複訂房的問題。例如，當某間房在 A 平台被預訂時，B 平台的系統可能尚未即時更新，導致另一位客人也成功預訂同一間房。這種情況不僅容易引發糾紛，還會增加業者的營運風險與客戶的不滿。

未來挑戰

儘管區塊鏈為訂房系統提供了可靠的機制，有效解決資訊不同步的問題，但其技術門檻高、導入成本較高，且業者間的協作仍面臨挑戰。未來，若能克服這些瓶頸，區塊鏈技術將有望成為重塑訂房產業的關鍵力量，為業者與消費者帶來更高效、公正且透明的交易環境。

參考資料來源：

1.區塊鏈技術基本運作原理

2.雜湊函式 - 維基百科，自由的百科全書

3.區塊鏈 - 維基百科，自由的百科全書

4.電子簽章的相關技術介紹｜moda — 數位發展部 Ministry of Digital Affairs

5.比特幣和區塊鏈到底是啥？礦機挖礦咋回事？李永樂老師講比特幣

AI 資料中心成吃電怪獸！？五大解決對策或可解除碳排危機

FIND研究員：李佳珮 

隨著AI技術的迅速發展，國際大廠資料中心的能源需求和碳排放問題日益嚴重。基於對環保需求呼聲日益高漲，資料中心碳排放議題成為重要議題，也希望能透過數位工具來解決。以下為各大廠資料中心所面臨的難題：

1. 微軟的碳排放現狀：根據微軟（Microsoft）的報告，自2020年以來，資料中心的擴建和營運導致能源消耗顯著增加，碳排放量上升了30%。儘管微軟在直接碳排放（範疇一與範疇二）方面減少了6.3%，但間接排放卻激增了30.9%。這反映了資料中心建設所需的材料和硬體元件需求的急劇上升。

2. Google 的碳排放：Google的溫室氣體排放在過去五年中上升了48%，這一增長同樣與資料中心的能源使用有關。儘管Google致力於在2030年前實現淨零排放，但其碳排放的增加顯示出AI對環境的影響。

3. ChatGPT的碳足跡：根據報導，ChatGPT每月產生超過260,000 公斤的二氧化碳，這相當於 260架次從紐約飛往倫敦的航班的碳排放量。這一數字突顯了AI模型運行所需的龐大能源消耗及其對環境的影響。

這些數據均顯示，資料中心的碳排放已成為全球溫室氣體排放的重要來源，並且隨著AI技術的普及，這一問題只會愈加嚴重。根據研究，資料中心的碳排放量可能在2022年至2030年間翻倍，這將進一步加劇氣候變化的挑戰。 

圖1：2018～2022年，全球13家資料中心營運廠商耗電量翻了不只一倍。
圖片來源：UNCTAD

解決策略

為了應對資料中心的碳排放問題，以下是一些可行的解決策略：

1. 使用可再生能源：資料中心應優先考慮使用風能、太陽能和其他可再生能源，以減少對化石燃料的依賴。

2. 提高能源效率：通過優化資料中心的設計和運營，降低電力使用效率（PUE），以提高能源利用率。這包括使用更高效的制冷技術和智慧化管理系統。

3. 碳排放監控：建立碳排放監控系統，定期報告資料中心的碳排放情況，這不僅有助於企業遵守環保法規，還能提升其社會責任形象。

4. 推動技術創新：投資於新技術的開發，如液冷技術和高效能的AI處理器，以降低運行過程中的能耗。

5. 合作與政策支持：企業應與政府和其他機構合作，推動政策的制定，以支持可持續發展和減少碳排放的努力。 

參考資料來源：

1. 大舉擴建資料中心，微軟碳排量2020年來增三成
   https://technews.tw/2024/05/16/microsofts-carbon-emissions-have-risen-30-percent-since-2020-due-to-data-center-expansion/

2. Microsoft’s carbon emissions have risen 30% since 2020 due to data center expansion
   https://www.cnbc.com/2024/05/15/microsofts-carbon-emissions-have-risen-30percent-since-2020-due-to-data-center-expansion.html

3. Google碳中和計畫破功！AI資料中心推升碳排近五成，未來轉攻這類型碳權
   https://www.reccessary.com/zh-tw/news/world-market/google-bets-on-carbon-removal-amid-AI-driven-emission-surge

4. AI所需資料中心高耗能Google碳排5年來增48%
   https://netzero.cna.com.tw/news/202407030360/

5. 碳排大怪獸！ChatGPT每月排碳量超過26萬kg等於紐約搭機飛倫敦260
   https://ubrand.udn.com/ubrand/story/123648/8510066

6. ChatGPT's carbon footprint is astronomical and not sustainable
   https://www.earth.com/news/chatgpts-carbon-footprint-is-astronomical-and-not-sustainable/

7. AI一年用掉全球2%的電、近3億加侖的水，對永續ESG究竟是助力還是阻力？
   https://csr.cw.com.tw/article/43792

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