3檔以太幣ETF加拿大掛牌，再創全球首例！首個比特幣ETF規模達11億美元|數位時代 BusinessNext

3檔以太幣ETF加拿大掛牌，再創全球首例！首個比特幣ETF規模達11億美元

全球第一檔比特幣ETF日前於加拿大正式掛牌！上市首日成交量近1,000萬股，立刻躋身10大活躍ETF的行列，彰顯出投資人對虛擬貨幣的瘋狂程度。

編按（4月20更新）：

加拿大上週又通過3檔以太幣ETF，是全球獨創，分別為Purpose Ether ETF(股票代號ETHH)、CI Galaxy Ethereum ETF(股票代號ETHX)和Evolve Ether ETF(股票代號ETHR)，三檔EFT預計會在當地時間20日，於多倫多證交所掛牌，讓投資人能參與加密貨幣熱潮

而在今年2月底掛牌的「Purpose Bitcoin ETF」，目前資產規模已達14億加元(約11億美元)，

北美第一檔比特幣ETF週四（2月18日）於加拿大正式掛牌交易，甫一上市即吸引大量資金湧入，顯示就算比特幣已飆至5萬多美元（約超過台幣139萬元）的新天價，投資人對虛擬貨幣的瘋狂程度依舊不減。

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根據英國金融時報、Zero Hedge等外電報導，多倫多證券交易所集團（TMX Group）的資料顯示，上述比特幣ETF「Purpose Bitcoin ETF」（交易代碼為BTCC）掛牌首日的成交量就接近1,000萬股，一舉擠入多倫多證券交易所當日前10大交易最活絡的ETF。

這檔ETF是由加拿大資產管理公司Purpose Investments發行。根據新聞稿，BTCC直接投資「實體/數位比特幣」，並將比特幣離線存放在美國虛幣創投機構雙子信託公司（Gemini Trust Company），可讓投資者在不直接持有比特幣的情況下增加曝險度。BTCC提供加幣、美元計價，主要透過TradeBlock XBX指數追蹤比特幣美元報價。

購買比特幣的過程繁瑣，還伴隨遭駭客竊取、或是遺失電子金鑰的風險。對投資者來說，購買Grayscale比特幣信託基金（Grayscale Bitcoin Trust，GBTC）是熱門選項，這款信託基金在美國櫃檯市場交易，受到的規管較少。

Grayscale執行長Barry Silbert 1月1日曾透過Twitter表示，截至2020年底為止，旗下各款加密貨幣基金管理的資產總值（AUM）已突破200億美元，遠多於一年之前的20億美元。他希望2021年AUM可以再次成長10倍。

Purpose投資長Greg Taylor指出，Grayscale基金的成功是一大警鐘，顯示散戶、機構投資者有多麼想將比特幣加進投資組合。

美國或許不久後也會推出比特幣ETF。目前已有數家機構提出申請書，當中包括VanEck Associates Corp.及Bitwise Asset Management。不過，美國證券交易委員會因為比特幣報價震盪激烈、可能遭業界操縱等種種疑慮，至今仍未核准申請。

知名創業家馬斯克創立的電動車巨擘特斯拉，上週一（2月8日）宣布買進15億美元比特幣，引起市場矚目。

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馬斯克18日晚間透過Twitter表示，「特斯拉的行動並非直接反應我的意見。比特幣單純只是一種流動性型式，沒有現金那麼愚蠢。買進一些比特幣，對一家標準普爾500企業來說，已經足夠冒險。」

馬斯克並澄清，「我並不是投資者，而是一名工程師。除了特斯拉之外，我甚至未曾擁有任何一檔公開上市股票。」不過，「當法定貨幣的實質利率轉負，只有蠢蛋才不會尋找替代品。比特幣幾乎跟法定貨幣一樣是狗屎。注意，關鍵字是『幾乎』。」

不過，美國財政部長葉倫18日接受CNBC專訪時警告，比特幣是一種「高度投機的資產」，近幾年來比特幣的震盪一直很劇烈。被問到比特幣是否應受到規範時，她表示，「我認為須確保比特幣不會成為非法交易工具、投資者受到保護。」

本文授權轉載自：MoneyDJ理財網
責任編輯：文潔琳、蕭閔云

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。」

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。