比特幣創新高背後,美國企業為何瘋狂「採用」?
比特幣創新高背後,美國企業為何瘋狂「採用」?

比特幣自2017年的泡沫中(最高到一枚19,000美元)破繭而出,自2020年9月回到萬點後持續狂飆,不斷創下新高(超過一枚3萬美元)突破天際,從新的散戶、機構投資人不斷進場,現在看到的是,大型企業開始採用。

注意,採用跟投資完全是兩回事,這裡我談的是企業採用。

據媒體報導那斯達克上市公司MicroStrategy在2020年8、9月間共計投資38,250枚比特幣(當時折合,現值約為4.2億美元)做為主要儲備資產,標誌了上市公司正式採用比特幣的里程碑。

這是非常了不得的事情,因為比特幣近10年來,多數被人們視為一種投機性高風險的商品,而這一次,非出於純粹投資行為,企業大動作採用比特幣做為儲備資產,而且這一天,比我想像的早到來。

為何企業要採用比特幣?

因為滿手現金的科技業,每天都在面對這個賠錢貨。

MicroStrategy微策略執行長說:「我沒有辦法透露與馬斯克的談話內容。我只能說,特斯拉與蘋果、Google都面臨相同的問題,他們持有一大筆現金,而這筆資產正在以每年15–20%的速度削減股東的資產價值。」

他們需要把這筆負債轉為資產。

而對於這種科技業者,要尋找到一種標的,兼具保值(甚至中長期有升值空間)、流通性佳、得自由處分的替代選項是什麼?

答案很明顯,過去是黃金,而現在有一個更好的選項:比特幣。

再來看一個更極端的例子:借錢買比特幣!MicroStrategy發行5億美元可轉債。

據媒體報導,MicroStrategy除了拿自身現金來持有比特幣,選擇了更激進的投資策略,身為一家「商業分析軟體」公司卻透過向專業投資人私募可轉債,借入5億美元以買進更多比特幣。

表面上這是一個極其詭異的公司債,借錢來買幣,不專注於本業,應是科技業的大忌,且這這個公司債年利率非常不吸引人( 僅0.75%),照理說,應該難以對投資人產生興趣。

但事實上,最後MicroStrategy共募得6.5億美元,遠遠超出原本預期的5億美元。

為何投資人會有興趣?市場上有很多推測,我估計關鍵在於「可轉換」性(以債轉股的權利)這個選擇權。一般傳統投資人目前仍然無法接受大量購買並直接持有比特幣,但卻又對於比特幣未來成長潛力垂涎,因此像這種MicroStrategy發行的可轉換公司債變得非常有吸引力:

因為如果比特幣持續漲,投資人可以選擇未來轉換為MicroStrategy股份,可「間接」分享到比特幣成長的利潤;若比特幣未來跌,在相信MicroStrategy不會倒的前提下,每年仍然保住本金,且收到微薄的利息,這種穩賺不賠又能參與到密碼貨幣的生意,美國投資人趨之若鶩。

馬斯克愛玩,但對於比特幣的熱情跟熱愛始終不減,而這股風也燒到美國一般投資人.jpeg
馬斯克愛玩,但對於比特幣的熱情跟熱愛始終不減,而這股風也燒到美國一般投資人。
圖/ 作者提供

回頭看台灣,其實台灣的科技業也是面臨著同樣問題,例如台積電於2019年淨現金高達4,080億台幣,而更多的台灣企業是滿手美金,在低利息印鈔的環境下,同樣也是滿手的賠錢貨,美國吹起企業採用比特幣的風潮,預估一兩年後才會吹向台灣。

台灣採用比特幣的3個障礙

在這個偉大的航道上,未來可預期會有更多投資人或企業採用比特幣或其他密碼貨幣,美國上市企業已經有一股不可忽視的力量正昂首航行:

然而,台灣卻仍在遠大航道以外的公海觀望。

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申報數量前13名持有比特幣的美國上市公司。
圖/ 作者提供

首先,先不談台灣監管法規及政府政策面,根據筆者協助個人及企業採用比特幣的經驗,過程中仍有三大會計上的阻礙待解:

  1. 個人:購買密碼貨幣到底是否要課稅/如何課稅,以及海外所得申報問題,目前仍未解。
  2. 企業:會計科目審計是否能讓上市櫃公司正式上路接納密碼貨幣,列出合理的資產負債表?並符合國際會計準則?
  3. 再來是最關鍵的,如果台灣上市櫃企業採用幣特幣時,其企業財報能否通過國內四大會計的審計並取得簽核?目前根據市場消息,若涉及到密碼貨幣投資,上市櫃企業目前是無法取得四大會計事務所的會計師簽核。

此外,目前國稅局對於密碼貨幣的認定(商品)跟實際稅法上的適用(例如營業稅稅基),尚有好多問題待解,台灣採用比特幣目前將會卡在會計問題上,短期內不可能出現類似MicroStrategy的指標案例,而且還有很多路要走。

企業普遍採用比特幣這一天,我相信遲早會來,而台灣的政策或法規如果還是:「不接觸、不討論、不妥協」,則是會被甩出密碼貨幣國際航道上的。

責任編輯:蕭閔云

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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