薩爾瓦多正式將比特幣定為法幣、先購入400枚！但未來有哪些難題要解決？|數位時代 BusinessNext

薩爾瓦多即將在9月7日成為全球第一個將比特幣定為法幣的國家，總統納伊布．布格磊（Nayib Bukele）也宣佈國家已購入400枚比特幣，且還有計畫購入更多比特幣。

就在比特幣正式成為薩爾瓦多法幣的前一天，布格磊在推特上表示，「薩爾瓦多剛剛買了200枚比特幣，且當接近期限時，我們還會購入更多比特幣。」不出幾個小時，布格磊再次宣佈他們又買了200枚比特幣，使政府手中持有的比特幣達到了400枚，換算下來約價值2,000萬美元。

薩爾瓦多的大手筆也帶動了比特幣價格的上漲，近兩日比特幣也相隔約四個月再次衝上5萬美元，薩爾瓦多宣佈購入比特幣的這一天，價格也上漲2.2%達到約5.3萬美元。

推特上甚至為慶祝薩爾瓦多採用比特幣，掀起一項網路活動，希望比特幣的愛好者們能在9月7日一起購入30美元的比特幣，聲援薩爾瓦多的作法。一些企業家也加入這項活動，如美國商業軟體公司MicroStrategy執行長麥克．J．賽勒（Michael J. Saylor）就在推特上發起投票，希望人們共襄盛舉。

打造政府加密貨幣錢包、成立1.5億美元基金，薩爾瓦多力推比特幣

且布格磊也在推特上分享為加密錢包Chivo的使用教學，宣佈從當地9月7日零時開始，這項服務將正式啟用，必須以薩爾瓦多國民的身份證才能註冊使用，每個人的加密錢包內都會預先裝有價值30美元的比特幣。

根據《彭博社》報導，當地企業會被要求接受比特幣付款，民眾也可以透過比特幣向政府繳納稅收。加密貨幣提款機公司Athena Bitcoin也宣佈將投資薩爾瓦多100萬美元，在當地設立1,500座比特幣ATM，能夠用於購買比特幣或兌換現金。

今年6月，布格磊提出的加密貨幣法案正式獲得薩爾瓦多國會通過，從9月7日起正式成為全球第一個採用比特幣的國家。當時布格磊解釋，這可以幫助大批在國外工作的國民，不會受到匯款沈重的手續費剝削。

薩爾瓦多有超過250萬國民居住在國外，2020年從境外匯回國內的金額高達60億美元，相當於該國23%的GDP。布格磊曾在上個月表示，比特幣將可以用人們節省多達4億美元的匯款手續費。

只不過，比特幣劇烈波動的性質令不少民眾仍抱持謹慎的態度，擔心血汗錢可能一夕之間就化為泡影。《路透社》指出，事實上有些海外工作的薩爾瓦多國民表示不會用比特幣匯款，即使能夠節省不少手續費。

布格磊也強調，使用比特幣並不是強制措施，民眾有自由選擇的權力，害怕波動的人也能自動轉換貨幣種類。

「是否使用比特幣是可以自由選擇的，如果有人不想要收到比特幣，可以選擇在接收時自動兌換成美元。」布格磊曾經解釋。為了支援比特幣與美元之間的轉換，薩爾瓦多已成立一個1.5億美元的基金，協助民眾即時兌換兩種貨幣。

挖礦耗能、加密貨幣難監管，薩爾瓦多還有不少問題要解決

除了波動性之外，比特幣極度耗費能源也是受到外界關注的一個議題。最新的一份報告顯示，由於比特幣炙手可熱，過去5年來挖礦耗費的能源增加了10倍之多，快要達到全球電力消耗的0.5%。

若以國家或企業進行比較的話，挖掘比特幣的用電量比芬蘭一整個國家的耗電量更高，是Google全球部門用電量總和的7倍以上。在氣候議題日漸受到重視時，這也可能招致負面的影響。

目前薩爾瓦多已經與地熱發電公司LaGeo制定合作計畫，將利用火山的熱能協助挖礦，降低比特幣對環境的影響。

最後，金融合規性仍是薩爾瓦多一個待解的難題，比特幣一直以來被視為洗錢、為恐怖組織籌集資金的地下管道，有觀點擔憂當比特幣成為薩爾瓦多法幣時，可能吸引不法資金利用該國的金融系統洗錢。

《路透社》指出，國幣貨幣基金組織計畫融資薩爾瓦多10億美元，這項協議卻因為對比特幣的憂慮而遲遲無法定案；信貸評級機構穆迪也在薩爾瓦多採用比特幣之後，下調了對該國的評級。

採用比特幣作為法幣，是一條從為有前人走過的路，面對接踵而至的難題與考驗，薩爾瓦多會如何應對，已經成為各國政府、全球加密貨幣愛好者共同關注的焦點。

資料來源：Bloomberg、Business Insider、Reuters

最新9月號雜誌《2021年台灣網紅生態全解析》馬上購：傳送門
「電子雜誌」輕鬆讀：傳送門

責任編輯：錢玉紘

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀：生成式AI可以怎麼用？cacaFly現身說法，助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。

薩爾瓦多正式將比特幣定為法幣、先購入400枚！但未來有哪些難題要解決？