搭上加密貨幣熱潮,就是走上致富捷徑了嗎?揭密普通人不該跟風入場的10大理由
搭上加密貨幣熱潮,就是走上致富捷徑了嗎?揭密普通人不該跟風入場的10大理由
2021.04.19 | 區塊鏈

聽起來像是十幾歲的孩子說的 。」面對人們的批評,加密貨幣的擁護者通常會這般回覆。

他們認為,任何不信任比特幣或以太幣的人,肯定弄不清楚其中的運作機制,因此長篇大論地說教或嚇唬批評者。要讓加密貨幣有所價值,人們需要一股「信念」和賀爾蒙的刺激,這也是為何只有15%的女性是比特幣投資者。

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有鑒於此,普通人不應該投資加密貨幣。這並不是一條通往拯救市場的金融之路,實際上,它很容易再度引發問題。理由如下:

1、加密貨幣假裝去中心化

加密貨幣的狂熱者堅信它是美好的,因為它具有匿名性和平等性的特點。事實上,所謂的不平等正源自於此。一般人沒有管理加密市場317GB總帳的技術或網路速度。就像其他貨幣一樣,分類帳將交由一些精英團體處體,而這些精英團體也恰巧主持和支配了交易所。

Coinbase
圖/ Shutterstock

2、加密貨幣假裝安全

狂熱者確信加密貨幣不會被竊盜、被駭客入侵。但事實上,這樣的風險依舊存在,且一直在加密市場上演。2019年,加密貨幣遭竊損失了40億美元。

要追蹤犯罪者並挽回損失是非常困難的。一般人無法完全向FBI報告,雖然FBI會調查加密貨幣的犯罪行為,但這僅限於特殊情況。大多時候,普通人必須花錢請私人公司,並自己找律師解決。

如果做不到這一點,那就是自找麻煩。

3、加密貨幣假裝公平

加密貨幣的狂熱者認為,這是普通人晉升超級富豪的唯一途徑。

老實說, 一般人幾乎沒有時間和資源,甚至對加密貨幣的運作機制一竅不通 。於是,在面對技術精湛的程式工程師、駭客以及其背後的億萬富豪時,局勢相當不利,彷彿「人為刀俎,我為魚肉」。而這點,又必須回到平等性的問題上。

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圖/ ER_09 via shutterstock

4、加密貨幣假裝有價值

加密貨幣的狂熱者堅信,比特幣和以太幣的價值會在未來幾年內上漲。他們認為,此刻尚未投資的人都有可能會失去一筆巨額財富。

他們甚至會嘲諷別人「樂於貧窮」。

實際上,比特幣類似於其他任何一種貨幣。其價值在於感知和預測,它並不是汽車和房屋,也不是可以實際使用的物理物件。若只能透過心理操縱來鼓吹他人投資,那麼這可不是一個好現象。

5、加密貨幣假裝穩定

這些擁護者認為,這項投資將能抵禦通貨膨脹和其他的市場力量。他們將其稱為「 數位黃金 」,保護人們免受經濟衰退的影響。

但實際上,它是一項高度易變的資產。

現今一群富裕且具影響力的精英聯手推出加密貨幣,接著將其出售獲利。對於這種波動將持續多久,目前尚無共識。過去金融市場的泡沫化,或許未來還會看到更多。以現在和可預見的未來來看,比特幣和以太幣的價值完全取決於購買人數以及人們願意支付的價格。

延伸閱讀:震盪小漲!最大密碼貨幣交易所Coinbase那斯達克IPO第三天,市值643億美元

6、加密貨幣假裝成貨幣

加密貨幣的擁護者認為,它將成為人們交易商品和服務的主要方式,並且指出大型公司會為此提供支援和交易手段。

然而,實際上大型企業和支付服務並未啟用比特幣交易。他們提供的是將比特幣轉換為另一種貨幣(如美元)的服務,鮮少有人只用加密貨幣進行買賣。

依照目前的形式而言,加密貨幣不是貨幣,它只是現有貨幣之間的仲介,這讓它的價值日復一日地降低。對於大多數人來說,這就像手裡攢著遊樂園的代幣一樣。

Model 3
圖/ Tesla

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7、加密貨幣假裝誠實

除此之外,這些狂熱者也堅信,加密貨幣比其他任何一種貨幣都要優越,因為它的數量有限,所以幾乎不可能操縱它。

但是,這種想法並不成立。

要廣泛地發揮作用,貨幣就必須普及、易於使用,且必須流通 。加密貨幣創造了稀少性,進而驅動自身的價值。對於大多數人而言,稀少性是不利的。一般人就算擁有一些極具價值的東西卻依然無能為力,依舊受富人的擺布。然而,財富究竟是使用黃金、美元還是代碼來衡量,都已絲毫不重要。

8、加密貨幣偽裝成解決方案

在現行的金融體系形成之前,貧窮已然存在,而它也能以數位的形式存在。實際上,比特幣的有限性可能意味著成千上萬的人永遠陷入貧困。因此,真正考慮到這一點時,多數人都不希望世界以永遠無法獲得更多收益的貨幣運行。

但可以肯定的是,擁有大量比特幣及其他加密貨幣的人永遠不會看到自身的財富縮水,而其他人則無能為力。

因此,當有人投資加密貨幣並大肆宣傳時,他們可能正在迎來數位農奴制的新時代。

9、加密貨幣假裝是未來

加密貨幣的狂熱者堅信,隨著新時代的到來,大眾可以擺脫人為操縱的老舊體系,由加密貨幣取代主導秩序,帶來真正的改變。

但是看看發生了什麼。

億萬富翁早已紛紛囤積了比特幣和以太幣,深具影響力的人正竭盡全力以黃金承諾和恐嚇策略來吸引新的投資者。若有人提出任何批評的聲音時,便會遭到憤怒的否認和攻擊。

許多比特幣愛好者都心知肚明:這些大佬不是理想中的新金融時代管理者。

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圖/ TimeShops via shutterstock

延伸閱讀:「不擔心馬斯克,更擔心其他人」!看比爾蓋茲不支持比特幣的兩大理由

10、沒有投資加密貨幣的充分理由

基於一些簡單的原因,普通人不該投資比特幣或以太幣之類的事物。首先,它尚未準備成為真正的貨幣;其次,多數人沒有可供揮霍的金錢來投資,也沒有時間和資源可以用來自我保護。

有些人依靠加密貨幣發家致富,他們渴望吸引到新的投資者來幫助提高價格。然而,這並不是進入加密貨幣市場的充分理由。

當前的問題根源並不是貨幣的性質,而是貪婪的本性和欺騙的能力。

本文授權轉載自:36氪

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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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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