Defi穩定幣放貸是「高風險投資」?
Defi穩定幣放貸是「高風險投資」?

「DeFi穩定幣放貸」可說是近年區塊鏈應用最熱門的議題。只要運用區塊鏈上(主要是以太坊)的各種金融應用程式,就可以將穩定幣放貸給其他人,不須透過任何金融機構,向不同借款人賺取利息,放貸的利率常常高達6%、8%、甚至更高。

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這就是區塊鏈的魅力之一,一個金融屬性極強的科技工具,你只要下載錢包,透過智能合約及共識協定,不需和銀行打交道,就可以像地主一樣,躺著賺美元或穩定幣利息。

我認為Defi(去中心化金融,Decentralized Finance)這項區塊鏈應用很有潛力,但老實說,我到今天始終對於它的曝險程度,跟潛在獲利有很深的疑慮,所以不願意把它列為我的資產配置的選項之一。

DeFi很可能非常危險,只要程式碼出錯,出現安全性漏洞,你的錢有機會全部拿不回來。所謂的「高利率」沒有任何保證,穩定幣DAI的利率從今年年初的14%,吸引了一大堆人湧入後,很快就剩不到8%了。

兩則重要的Defi消息

1. MakerDAO升級

MakerDAO目標成為去中心化的「中央銀行」,它發行穩定幣(Dai coin)在以太坊上,並提供繞過金融機構的穩定幣借貸服務,你可以透過借出(質押)以太幣,來賺取Dai coin利息。近期,MakerDAO經過系統升級,開放質押加密貨幣的種類增加。

推薦閱讀:區塊鏈強應用,去中心化金融DeFi的崛起(下)

2. Defi安全性漏洞後的擠兌風險

Fulcrum是一個去中心化的Defi借貸平台,就是因為安全性漏洞,最近第二度被攻擊套利,除了造成超過2,000枚以上ETH(以太幣)的虧損,進而讓Defi存戶信心全面崩盤,開始大量提款,造成擠兌。

目前Fulcrum上ETH存款年利率高達42%,代表大家都搶著要跳船,但裡面已經沒幣可搬了。

fulcrum_Defi借貸平台
圖/ fulcrum

這兩件事情都很重要,我在去年9月20日,發表過一篇:〈Defi是包著糖衣的未爆彈?〉內文說道:

未來Defi產品勢必複雜化,將提高系統性風險 ──

當去中心化借貸市場逐漸龐大,會有更多市場競爭者入場搶食,系統性風險也可能出現。

系統性風險一定來自於大規模違約加上無法清償,我認為去中心化借貸若要發生系統性風險,可能兩種方向:擔保複雜化以及合約交互。

MakerDAO現在就在推動「多種資產抵押」服務,Defi在未來將不僅只是風險變得越來越無法預估,現階段在智能合約及安全性漏洞也已凸顯Defi的短版。接下來隨著規模持續放大,產品線持續加寬,系統性風險的出現是遲早的問題。

因此,我是把Defi認定為「高風險投資組合」的,要投,也不要超過比重10%。

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #區塊鏈
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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。」

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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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