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?
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?
2021.09.07 | 區塊鏈

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。

薩爾瓦多購買比特幣
薩爾瓦多總統在推特上表示已購入200枚比特幣後,旋即又宣佈購入額外200枚,總計400枚比特幣。
圖/ Twitter

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。

BITCOIN
比特幣一直以來被視為金融領域的灰色地帶、難以監管,未來薩爾瓦多如何管理比特幣,使該國金融系統不被有心人士利用,將是接下來必須面對的問題。
圖/ shutterstock

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:BloombergBusiness InsiderReuters

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責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #比特幣
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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