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代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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