有人一夕暴富、也有人賠到脫褲——比特幣誕生十週年紀錄
有人一夕暴富、也有人賠到脫褲——比特幣誕生十週年紀錄

如果能夠回到十年前,你會想做什麼呢?

挽回曾經深愛的情人?彌補曾經的錯誤?好好的讀書?還是買一些比特幣呢?2008年10月31日,一個叫做中本聰(Satoshi Nakamoto)的人,在網路上發表了一篇描述點對點式電子現金系統的文章,「比特幣」的概念進入了眾人視野。

過去十年內,比特幣價格曾經突破2萬美元,也一度價格急挫,市值蒸發2,000億美元,帶動超過3千種密碼貨幣、200個交易平台如雨後春筍般冒出,有人因此成為億萬富豪,也有人賠到口袋空空,比特幣的底層的區塊鏈技術更掀起一股新的革命,走過跌宕起伏的瘋狂十年,比特幣將何去何從?

金融海嘯衝擊下,新金融秩序正默默繁衍

十年前雷曼兄弟倒閉,金融海嘯衝擊傳統金融市場,中心化的金融運作體系跌了一大跤,當時許多人意識到,這種「中央集權式」的貨幣體系恐將在時代的變遷下受到衝擊。

雷曼兄弟破產沒幾周後,一名叫做中本聰(Satoshi Nakamoto)的工程師,在網路上發表了一篇「比特幣:點對點電子現金系統(Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System)」的論文,雖然只有薄薄的八頁,卻因此成為「幣圈聖經」。中本聰的論文提出一個全新的概念,以開源的方式,打造一個點對點(P2P)的電子現金系統,完全不需要透過銀行、政府這類第三方機構。

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一名叫做中本聰(Satoshi Nakamoto)的工程師,在網路上發表了一篇論文,只有薄薄的八頁,卻因此成為「幣圈聖經」。
圖/ shutterstock

2009年1月3日,中本聰在網路上推出一套比特幣核心軟體,正式將這套節點系統建立來,形成了比特幣P2P網路。在芬蘭赫爾辛基的一個小型伺服器上,中本聰挖出比特幣的第一個區塊「創世區塊(Genesis Block)」,得到了50枚比特幣的獎勵,這個過程就是我們現在俗稱的「挖礦(Mining)」,當天下午創世區塊正式計入公開帳本,幾天之後,中本聰轉了10枚比特幣給早期區塊鏈開發者哈爾·芬尼(Hal Finney),成為全世界第一個透過轉帳得到比特幣的人。

當金融海嘯正在席捲全球之際,新的金融秩序正在默默繁衍。

雖然中本聰建構起了這套去中心化的點對點網路,但卻整整沉寂了一年多的時間,比特幣只有在少數人手中流竄。比特幣概念誕生一年多後,在2010年5月22日,一位叫Laszlo Hanyecz的工程師花了一萬個比特幣購買兩片Pizza,這筆交易普遍被認為是比特幣在現實世界中的第一筆交易,當時一個比特幣價值才0.003美分,如果以現在的價格換算,這名工程師當初吞下肚的那兩片Pizza價值大約是兩億美元,這一天後來也被稱為「比特幣Pizza日(Bitcoin Pizza Day)」。

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5月22日,後來被稱為「比特幣Pizza日(Bitcoin Pizza Day)」。
圖/ shutterstock

跌宕起伏的十年

中本聰的真實身份到現在依舊是個謎,過去十年內除了帶動千億美元的密碼貨幣市場,也同時挑戰了傳統金融體系。

摩根大通董事長戴蒙(Jamie Dimon)就曾經在去年(2017)批評「比特幣是場騙局」、「比鬱金香泡沫更糟糕」,年初時又改口表示,雖然不看好比特幣,但卻認為密碼貨幣背後的區塊鏈技術(Blockchain)相當值得支持,看好區塊鏈是具有潛力的科技技術,且「貨真價實」存在,因此摩根大通相當支持這項技術。

新技術與傳統金融體系的碰撞,也在這十年內衍伸出許多跌宕起伏。

2010年密碼貨幣交易平台BitcoinMarket.com成立時,市場上只有比特幣一種密碼貨幣,隨著整體產業蓬勃發展,根據CoinMarketCap資料,現在已經有高達226個公開交易平台,以交易平台幣安(Binance)來說,每天平均交易規模更高達7.5億美元。

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根據CoinMarketCap資料,過去十年有超過三千種密碼貨幣冒出頭,而其中有高達一千種密碼貨幣最終失敗成為死幣。
圖/ shutterstock

此外,虛擬貨幣種類也如雨後春筍般出現,根據CoinMarketCap資料,過去十年有超過3千種虛擬貨幣冒出頭,而其中有高達1000種虛擬貨幣最終失敗成為死幣。比特幣價格也從去年12月的2 萬美元高峰,跌到目最近的6400美元,過去一年價格已下跌將近 70%。

邁向下一個十年

十年過去了,比特幣沒有達成中本聰的理想,成為日常生活中使用的貨幣,許多人認為,比特幣要不是還沒走向成熟,不然就只是個泡沫。

在邁向法定貨幣的路上,比特幣還有非常多的問題需要被解決,例如交易速度緩慢,比特幣每秒平均只能處理三筆交易,跟VISA每秒處理3,674筆交易相比,便能體會當中的效率落差;此外比特幣耗電量高且不環保的問題也時常被討論,冰島一家再生能源公司先前就提出數據,預測2018年冰島挖礦用電將會超越全國民生用電,此外價格容易受到操控、價格波動大也都是問題。

此外,監管也是一大阻礙,美國證券交易委員會(SEC)今年八月就駁回包括ProShares、Direxion 、GraniteShares三家公司共提出的九支比特幣ETF申請,是因為根據美國證券交易法的規定,國家證券交易所必須避免欺詐和市場操縱行為,然而SEC發現,似乎難以防止欺詐和操縱行為。

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望向下一個十年,若要在區塊鏈、密碼貨幣產業走得長遠,勢必要能在商業邏輯以及監管規範中找到平衡,才能因應全球日益嚴謹的監管規範。
圖/ shutterstock

SEC 指出,2017 年比特幣價格之所以大幅飆漲,是因為市場操縱所致,比特幣期貨市場的交易量其實很小,因此除了未能提供足夠的證據,證明能有效「防範欺詐和操縱」,此外交易所同樣無法證明比特幣期貨市場有足夠大的市場規模。

望向下一個十年,若要在區塊鏈、密碼貨幣產業走得長遠,勢必要能在商業邏輯以及監管規範中找到平衡,才能因應全球日益嚴謹的監管規範。有些人認為比特幣最終將走向泡沫,也有人認為比特幣價格仍有持續飆漲的可能,走過跌宕起伏的瘋狂十年,唯一可以肯定的是,比特幣以及區塊鏈,將持續成為全球市場熱議的焦點。

如果能夠回到十年前,你會買上一枚比特幣嗎?

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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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