比特幣攀新高後一個月內腰斬!估特斯拉已虧損1.25億美元,恐影響Q2財報?
比特幣攀新高後一個月內腰斬!估特斯拉已虧損1.25億美元,恐影響Q2財報?

比特幣週日(5月23日)午後再次下殺、已較4月中旬的歷史最高峰崩落超過50%。美國億萬富翁庫班(Mark Cuban)將這波殺盤走勢形容為 「大平倉」(great unwind) 。根據外媒計算,特斯拉持有的比特幣部位已陷入虧損。

數日前才剛慘崩30%的比特幣才剛收復失土,上週五(5月21日)卻再次下挫,主因是中國國務院副總理劉鶴對比特幣挖礦及交易行為提出警告,直言需要更嚴格的監管來保護金融系統。

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圖/ shutterstock

延伸閱讀:憂淪為富豪洗錢、避稅工具,中美都將嚴格管制加密貨幣!比特幣漲勢到盡頭了嗎?

CoinDesk報價顯示,比特幣24日稍早一度下探31,179.69美元,較4月中旬寫下的歷史最高峰(64,829.14美元)慘崩51.9%。比特幣目前(台北時間24日上午7時8分)來到34,328.23美元、較24小時前下挫9.36%。

以太幣24日稍早也一度下探1,733.58美元,較5月中寫下的歷史最高峰(4,382.73美元)暴跌60.45%。以太幣目前(台北時間24日上午7時9分)來到2,093.30美元、較24小時前下挫11.24%。

庫班將這波下殺走勢怪罪於比特幣以外加密貨幣的過度槓桿及投機 。他23日透過Twitter表示,「我認為這是一波『大規模的平倉行動』。」他說,交易者貸款買進以太幣,用以太幣借進替代幣/穩定幣,再以之資助高年利(APY)的幣別配對,透過SLP(簡單分類帳協議)加以堆疊,把殖利率最大化。一旦以太幣崩至「災難點位」,交易者就會被迫平倉、拋售、清算並償還。

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圖/ 截圖自Twitter

比特幣驟跌,造成特斯拉損失1.25億美元

根據知名財經網站霸榮(Barron’s)23日的計算,特斯拉的比特幣投資帳面上已陷入虧損。報導指出,特斯拉2月8日宣布了15億美元的比特幣投資部位,當時報價約為38,000美元,而1月27日特斯拉舉行2020年第4季財報電話會議(當時該公司未揭露比特幣部位)至2月8日為止,比特幣均價則為36,700美元。

霸榮透過均價計算顯示, 特斯拉Q1底很可能持有約42,000枚比特幣,而近來報價崩跌,該公司的資產減值損失大約已達1.25億美元 。報導稱,除非比特幣從現在起能一路反彈至6月底,否則特斯拉7月公布Q2財報時,可能就得認列比特幣相關的資產減損。

話雖如此,特斯拉市值目前仍高達5,600億美元,這樣的損失其實微不足道。

僅供報導用途_shutterstock_777484921_特斯拉.jpg
圖/ Sheila Fitzgerald via shutterstock

延伸閱讀:女股神加持也沒用!特斯拉市值蒸發近3千億美元,全因比特幣拖累?

特斯拉4月26日於美股盤後公布第一季財報時曾透露,出售了價值2.72億美元的比特幣,但在扣除其他債務及義務後,獲利僅有1.01億美元。

比特幣5月19日閃崩1萬美元、直逼3萬美元大關,但隨後又在數小時內重返4萬美元關卡,為史上最大幾次劇烈振幅之一。英國金融時報20日報導,建立完善的資產市場裡,交易者以現金作為資助槓桿的擔保。然而在加密貨幣市場,人們經常使用的擔保卻是比特幣。這意味著,倘若比特幣慘跌,槓桿很快就會爆倉。加密貨幣基金Nickel Digital經理人David Fauchier直指,比特幣下殺期間,市場不到一小時就經歷了兩次「流動性雪崩」。

本文授權轉載自:MoneyDJ理財網

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #特斯拉 #比特幣
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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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