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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關鍵字: #比特幣
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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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