比特幣在台不合法?業者:沒有台灣,比特幣還是會走下去
比特幣在台不合法?業者:沒有台灣,比特幣還是會走下去

「比特幣(Bitcoin)在台灣不是合法的支付工具。」金融監督管理委員會主任委員曾銘宗此話一出,讓不過一個月前才聽到政府通過金融科技創新方案,要投入台幣10億元金融科技基金的比特幣業者也傻眼了。

比特幣是雙向虛擬貨幣的一種,最初是在2008年由一位化名「中本聰」的匿名人士所發表的想法:一種去中心化、純粹的P2P電子貨幣。比特幣沒有發行單位,是透過被稱為「挖礦」的電腦運算解謎,才能「挖出」新的比特幣。但一般人只要持有比特幣電子錢包,就可以透過比特幣交易所購買比特幣。比特幣去中心化的特點讓它的每一筆交易更動都必須要通過所有的「節點」同意,因此透明公開,難以竄改交易資料。

圖說明
照片來源:Steve Jurvetson

比特幣目前在國際間被當作支付貨幣,也被視為投資商品,由於身兼「貨幣」和「商品」兩種特質,在不同的國家有不同的監管方式。例如今年九月,比特幣在美國被商品期貨交易委員會歸類為類似黃金和石油的大宗商品;十月底,歐盟裁定比特幣在歐洲交易被視為一般貨幣,免付增值稅。但在台灣,目前政府沒有任何法令可以監管比特幣。中央銀行則是在一份兩年前的新聞稿中表示,比特幣不是貨幣,屬於高投機的數位「虛擬商品」

缺乏法規,台灣業者態度更嚴謹

即使如此,過去一年,台灣有一群比特幣新創業者默默在耕耘這項虛擬貨幣的發展,讓台灣在今年成為東北亞國家中接受比特幣人均商家數目最高的經濟體。例如和全家便利商店合作比特幣小額購買服務的BitoEx「幣託」,以及在台灣和美國提供比特幣服務的Maicoin。

BitoEX執行長鄭光泰表示,由於沒有相關法規,台灣的業者反而採用更嚴謹的方式規範,例如要註冊帳戶,透過身分證、手機、email等認證,才能透過銀行匯款購買較大金額的比特幣。透過全家便利商店購買的方式雖然不用身份認證,但代收付的金額最高限制台幣2萬元,不易發生詐騙等狀況。發生詐騙時,BitoEX也有能力警示並攔截。

鄭光泰說,當使用者只要在全家便利商店就能小額購買比特幣的消息曝光,國際比特幣社群都認為台灣的發展很先進,甚至有人組團來台灣玩,就是為了到全家去體驗購買比特幣。比特幣今年在台灣的能見度變高,BitoEX的營業額也隨之提升。購買的人分為兩種,一種是想購買國外遊戲點數,卻沒有信用卡能支付的年輕人,在全家就能小額購買比特幣,再藉由比特幣購買點數;另一種就是投資客。

這次因為綁票案要求用比特幣支付而引來的爭議,鄭光泰認為對台灣的比特幣業者來說或許是一個讓「比特幣正名」的機會。「過去由於比特幣匿名性重,又是全球通用的貨幣,比較容易被大眾誤解。」

帶來信任的區塊鍊技術

由於比特幣的匿名性,過去常常與犯罪行為連結,例如在「暗網」(dark net)中的各種非法交易,往往是以比特幣來支付。然而比特幣帶給世界最大的價值或許不是貨幣或商品本身,而是底層的「區塊鍊」技術(blockchain)

透過區塊鍊技術,資料也能去中心化,資料與資料、物與物在點與點之間的改變或交換,不需要再透過公正中立的第三方進行。英國經濟學人雜誌在10月31日出刊的這一期封面故事就認為,區塊鍊技術是「建立信任的機器」。能應用的範圍極廣,例如藝術品的認證資料,銀行的帳本等等,希臘和宏都拉斯的政府甚至正在研擬利用區塊鍊技術建立土地登記等公開資料。

對於銀行而言,運用區塊鍊技術來記錄帳戶資料的更改,遠比保留內部的帳冊資料來的更方便,西班牙的桑坦德銀行認為透過支付練技術,到2022年能為銀行節省超過200億美元。有25家銀行加入一家名為R3CEV的區塊鍊技術新創,要開發通用的標準,而納斯達克股票交易所則開始要用區塊鍊技術記錄記錄私人公司的交易紀錄。

Maicoin是台灣第一個比特幣買賣的交易平台,也提供比特幣電子錢包的服務。但除此之外,美國的分公司運用區塊鍊技術研發出「BlockSeer」,可以用來追查有問題的比特幣交易軌跡,更獲得美國檢調單位的採用。Maicoin執行長劉世偉說,例如這次的綁票案,其實就可以透過BlockSeer的技術來追蹤。BitoEX也同樣成區塊鍊專案實驗室,研究以區塊鍊為基礎的金融和企業級應用。

希望業者和政府能好好討論

「央行的態度其實一直沒變,」Maicoin執行長劉世偉表示,「但金管會之前是不了解,所以也不管。」

劉世偉說,全球目前投入區塊鍊技術開發的金額已經高達10億美金,台灣卻沒有動靜。他比喻,區塊鍊技術之於台灣,就像網路之於現在的北韓,不可能埋著頭不要做。「沒有台灣,比特幣還是會繼續走下去」。要是台灣不鼓勵比特幣和區塊鍊技術的發展,這些團隊大可以出走他方,尋找更好的機會。

事實上,金管會在10月初通過的金融科技創新方案中,定義「金融科技」包含的項目就包含區塊鍊技術。但劉世偉認為,若比特幣被政府視為不合法而要查緝,因此在台灣發展不起來,底層的區塊鍊技術就更不可能得到普及。甚至,未來若像電子支付機構專法的發展,需要一定的資本額才能成立比特幣交易機構,對比特幣新創公司來說非常困難。

「比特幣和區塊鍊技術傳遞的是價值,不只是貨幣。」劉世偉直白的說,透過這次的風波,可以看到社會的選擇,希望業者還是有機會跟政府好好的討論。

資料來源:
The trust machine〉,〈The great chain of being sure about things

延伸閱讀:
[Meet創業之星] 比特幣變打擊犯罪工具?Maicoin開啟比特幣2.0時代
比特幣交易生態成熟,3步驟買賣快速上手!
美國首家合法比特幣交易公司終於出現!

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關鍵字: #比特幣 #金管會
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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