STO,在 ICO 的灰燼中浴火重生?
STO,在 ICO 的灰燼中浴火重生?

「礦機山積,以廢鐵價秤斤賣」「大部分加密貨幣,價格從高點跌落九成以上」「整體市值腰斬腰斬、再腰斬」,與17年底的瘋狂暴漲相比,18年的加密貨幣市場,無疑是場「比悲傷更悲傷」的慘劇。

比悲傷更悲傷的加密貨幣市場

而慘劇中的慘劇,非「ICO」莫屬了;作為一種使用Token(可程式化代幣)發行、全新概念的集資方式,ICO從點石成金的天之驕子、到人人喊打的過街老鼠,也就幾個月的時間而已,其無視監管的特性讓集資的成本大幅降低,卻也成為詐騙吸金的天堂,2017年初引燃的這場投機狂潮,也在燒盡投資人的信心後,將市場推入資本的寒冬。

STO以救世主姿態引領下波熱潮

雖說幣價低迷,不過「加密貨幣與區塊鏈」這項議題的能見度有顯著提升,對未來的看法眾說紛紜,其中「ICO已死」是少數不多的共識,這時、以合法合規為核心概念的「STO」,被期望能讓投資者重拾信心,以救世主姿態引領下一波熱潮出現。

STO是什麼?

從字面上意思來談,所謂STO(Security Token Offering)是「證券型代幣發行」的簡稱,其中的證券指的是「證券交易法」定義範圍下、有主管機關介入管理的「有價證券」(註1),在Token發行時,發行方對Token功能的承諾,如果「具有獲利的期望,獲利來源為發行方或第三方」,即符合Howey Test(註2)的條件,會被視為「證券」並需要「主管機關管理」。

是以談STO必然涉及法規與監管,目前各國的對STO的立法仍處於初步成形階段,觀察STO的合規走向時,係以美國的走向為風向球,其各種監管、豁免與如何操作的辦法,則以美國SEC於十一月發布的數位資產證券發行與交易聲明為準。目前主要許可的是一定人數以下的私募,或投資人為經過審核的高資產客戶。

目前關於STO的期待中,除了討論「以Token發行實現公開募資」這類股票的功能外,也包括了由第三方的單位背書、讓Token的價值與實體資產(如房地產)掛勾的可能性,更甚至者、還包含了對債券、基金甚至是期貨契約與選擇權Token化的討論;總的來說,如果Token交易除了雙方以外,還包括第三方單位以具有法律意義的角度涉入,皆可視為STO來討論。

STO與現行有價證券的優缺點比較

撇開使用新技術獲得的宣傳效益,STO與以往金融工具的差異,主要在試圖將原先Token發行(即ICO)帶來的效率提升與成本降低融入監管,茲列舉Token發行的優點如下:

  1. 分散式網路: 低成本的維持運作不間斷且無需停機維修、不受地域限制。
  2. 區塊鏈系統: 交易完全透明且不可刪除、讓維護交易安全所需的稽核與行政成本大幅降低。
  3. 智能合約: 無需信任的自動執行。
  4. 公私鑰識別機制: 以新的機制,讓個資隱私的保護達到全新的高度。

繼承了Token發行的優點,STO帶來了一系列想像:想要交易美國、乃至全世界的股票,都能像買賣Token一般,無需提供個資、網路上申請個錢包就可以交易,並且在「去中心化交易所」(智能合約為核心的交易所)幾分鐘內完成結算,各種類似現金交易的體驗是它的優點;當然Token發行也產生了新的問題,如時區帶來的資訊落差,私鑰、介面等使用者門檻,還有整體市值相當有限、因而價格易受操弄等。

然而主管機關如何管理,才是STO的主要癥結點;證券交易法的立法精神,體現在要求「資訊對稱」、管理「中介平台」、並以「專業守門人」來審核項目以減少詐騙。

是以真正的STO除要求公開資訊、減少資訊不對稱之外,對於「中介平台」與「專業守門人」的管理也必然需要調整,甚至得從技術的角度、以智能合約來進行規範,再者由於Token的交易不受地域限制,也必然考驗跨國間的法律整合,種種特點對全世界的管理部門都是全新的挑戰。

在現在各國法規的成形階段,許多主打STO的項目以各種名目聲稱其「合法合規」,其實不見得受到多少可信度高的監管,因此也有著「STO只是ICO耍花招、披了層新皮」的說法。

結語:萬物Token化的未來

以往ICO最大的特點在於是無需第三方、可以無需信任的智能合約發行Token進行集資;STO雖然失去了去中心化的特點,但若能與監管取得平衡,第三方的參與將成為連結實體與虛擬的角色。

當有價證券、實體資產,乃至所有權、智慧財產權等無形資產都與Token做連結,所有資產權利都有可能以極低的成本產生流動的可能性,而這一切、隱約間指向了某種全新的想像:萬物Token化。

看完復仇者聯盟,離開電影院時先買下下一集的首映權?訂好遺產分配後,直接用手機傳給家人子孫?當人們足夠理解後,所有的權利、資產都可低成本的以Token的形式進行交易時,制度、市場乃至生活型態,會產生什麼樣天翻地覆的變化呢?別忘了,「網路革命」說到底也只是「獲得資訊的成本大幅降低」這麼單純罷了;從ICO到STO,區塊鏈技術攪皺了資本市場一池春水,萬物Token化的未來是否真會到來?就讓我們拭目以待。

感謝Arthur提供專業的法律觀點。

註1:有價證券概念上是一種「經濟權利」,在民法與證券交易法上有不同的定義範圍,民法的範圍上,只要有經濟價值的憑證,如匯票、支票等都算是有價證券。

註2:Howey Test是一項判斷是否為證券交易法範圍下的「有價證券」認定原則,為美國聯邦最高法院於1946年在SEC v. W. J. Howey Co.案中產生,主要有四項要件:

1.投資係以金錢(money)為標的;
2.是針對共同事業的金錢投資;
3.對於該投資具有獲利的期望;
4.任何的獲利來源為投資發起人或第三方。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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