比特幣首富李笑來棄幣逃生,台灣IC設計業沒做晶片是深謀遠慮?
比特幣首富李笑來棄幣逃生,台灣IC設計業沒做晶片是深謀遠慮?

中國幣圈首富之稱的李笑來日前在微博上宣布未來不再進行任何區塊鏈投資,並且可能會「轉行」,引起幣圈軒然大波,紛紛以「棄船逃生」形容李笑來的遁逃。

先不論他是因為口袋飽飽功臣身退,還是惹了一身腥想明哲保身,他的行動還是影響外界對於比特幣未來發展的看法,而這對今年年底準備IPO的比特大陸來說也不會是個好消息。

2016年,礦機發展史的重要分水嶺

翻開比特幣礦機的演進史,可以發現2016年是很重要的分水嶺,在此之前來自中國與歐美等「群雄」競逐這個大餅,2016年比特大陸推出高C/P值的礦機S9,成為市場挖礦標準配備,自此比特大陸以短短2至3年的時間統一ASIC晶片礦機江山,市占率已突破74%。

自從2009年中本聰採用多核心的CPU挖出全球第一個比特幣後,比特幣的礦機晶片就以大約每年一次大躍進的速度,從通用晶片快速演進至專用晶片,如2010年出現GPU挖礦代碼、2011年出現第一台FPGA挖礦機,2013年第一台商用ASIC晶片礦機出現。

演進史中「集體缺席」的台廠

在演進史中,來自美國的蝴蝶實驗室、中國的烤貓、阿瓦隆與比特大陸與瑞典KNC等廠商紛紛競逐這個大餅。不過在這過程中,並沒有見到台灣華碩與宏碁等國際系統廠商與IC設計廠的身影,台灣大廠在密碼貨幣晶片設計中「集體缺席」了。

不僅集體缺席,也對於投資相關新創興趣缺缺,共識科技暨JOYSO交易所執行長宋倬榮,曾在瑞昱半導體擔任過IC設計工程師,在2013年時曾創立台灣第一家萊特幣礦機公司AlcheMiner,但後來因為缺乏資金收攤,他憶起當時說,「那時創業資金非常難找,台灣IC設計廠商,很懂晶片設計沒錯,但不懂比特幣與挖礦,更不能理解為什麼比特幣會有價值,加上當時光是礦機預售就可以隨便賺進幾百萬美元,聽起來很像詐騙,更讓他們不敢嘗試也不敢投資。」

但對岸的中國則有不同風景。中國業者面對礦機市場與密碼貨幣的高風險與高報酬,勇於冒險創新,狂熱的密碼貨幣與區塊鏈信仰簇擁,加上中國的外匯管制下美元匯兌與洗錢需求,在新疆、內蒙與四川等地有便宜電力,本身就有全球最大的礦池,讓礦機業引來許多IC設計業的大膽資金與敢於冒險的人才參與撐腰,在比特幣價格起起伏伏幾度洗牌後,出現第一大廠比特大陸,還有第二大礦機商嘉楠耘智與第三大的億邦國際,這三家中國廠商相加起來,市占率超過90%,幾乎包辦全球的比特幣礦機市場。

相比之下,而台廠則剛好是風險規避的思維典範,IC設計業者與系統業者集體缺席晶片市場,僅有創意等IC設計服務與台積電IC製造與日月光等封裝等代工業者對於這筆意外之財,反應迅速,勇敢接單,在去年第四季與今年第一季大賺一筆。

台廠是深謀遠慮還是目光短淺?

現在這個問題還沒有到可蓋棺論定之時,但問題的真正關鍵點並不在於比特幣與礦機價格,而是在於比特大陸與嘉楠耘智等公司是否能順利從礦機晶片轉向AI晶片,獲利並逐漸壯大?

為什麼這麼說?

中國礦機業者已經另闢蹊徑,要從礦晶晶片轉戰ASIC晶片,也就是說,就算未來比特幣幣價連年低迷,又受到各國法令嚴格監管,從此一蹶不振,比特大陸等業者坐地暴富成為傳奇,這些業者也賺取由密碼貨幣到人工智慧的寶貴經驗。

另外,雖然AI晶片比礦機晶片複雜,但這些業者的產業鏈的上游與下游通路端已建置完成,最難的生態系布局雛形已現,不得不說,這是一條困難的路沒錯,但也是極有價值的一條路。

但若以風險規避的角度,在比特幣價格走跌後,礦機業者未來挑戰重重來看,「沒有投資沒有損失」僅代工的台灣半導體業者又似乎顯得深謀遠慮。

但若中國業者未來成功從礦機晶片華麗轉身AI晶片,若以創新角度來看,台灣放棄IC設計,僅賺取代工財就顯得「目光短淺」了。

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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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