比特幣又跌破5萬美元!加密貨幣大起大落,銀行、專家如何看待未來發展?
比特幣又跌破5萬美元!加密貨幣大起大落,銀行、專家如何看待未來發展?

昨(7)天晚上10點剛過,許多網友都在群組問:「為什麼現在跌(幣價)那麼慘,有消息嗎?」甚至由於交易量過大,部分加密貨幣交易所出現「卡頓」狀況,想撿便宜的買不了,想脫手的賣不掉。

而就在幾個小時前,許多主流的加密貨幣價格大跌,受到關注的像是比特幣(Bitcoin),價格才剛剛回到5萬美元的高點,卻在一夜之間下跌19%,價格一度降到4萬3千美元左右。

受惠於NFT(非同質化代幣)投資熱潮、上週價格漲破4,000美元的以太幣(Ether),昨晚也在短短幾分鐘內從3900美元跌到最低3000美元上下。

根據追蹤網站CoinMarketCap數據,這一度讓全球加密貨幣市值從2兆多美元跌到1.9兆美元。彭博Galaxy加密貨幣指數一度下跌多達19%。短時間內的大幅下跌,也怪不得許多幣圈投資人,會紛紛在群組中發出哀號。

幣價震盪,怎麼回事?

價格在短時間下跌,這代表加密貨幣市場前景不樂觀嗎?一名幣圈人士分享,其實並不需要太過於擔心,在區塊鏈的世界中,所有的變化都是「以秒計算」的。

有一句很有名的諺語:「幣圈一天、人間十年」,意思是區塊鏈世界中的價格、技術、趨勢以及消息流通的速度,都是一般產業的好幾倍,隨時說變就變,想要接觸區塊上的任何金融投資,必須先拋下傳統投資的心態與認知。

FRNT Financial共同創辦人兼執行長奧萊特(Stephane Ouellette)分析,現在加密貨幣市場還是很不透明,但是全球化的程度比多數資產還高。

bitcoin
像是中美洲國家薩爾瓦多,將比特幣定為法幣,帶動比特幣價格突破五萬美金。
圖/ pixabay

像是中美洲國家薩爾瓦多本周正式將比特幣定為法幣,該國總統布格磊(Nayib Bukele)也宣佈購入400枚比特幣,帶動比特幣價格突破五萬美金。昨晚比特幣價格崩跌後,布格磊在Twitter上表示,他已經逢低買入150 枚比特幣,看準時機撿便宜,現在他持有的比特幣總數已經來到550枚。

加密貨幣市場在過去兩個月內,價格變化並不大,昨晚的這一波下跌,很大一部分原因跟「獲利了結」心態有關,比特幣、以太幣都在近期來到價格高峰,很多投資人希望落袋為安,大量拋售手上的幣,換成現金求個安心,在幣價瘋狂上漲的情況下,這樣的情況其實很常見。

渣打:以太坊是區塊鏈世界中的「金融市場」

價格漲漲跌跌很正常,不過長期來看,主流加密貨幣會如何發展?我們可以從一些代表性的金融機構態度,看出一些趨勢的線索。

渣打銀行(Standard Chartered)最近發布一份加密貨幣研究報告,報告的研究主持人Geoffrey Kendrick表示,在他看來,以太坊(Ethereum)比起比特幣更有未來發展性。

以太坊是一個開源的公共區塊鏈平台,可以想像成區塊鏈世界的Android(安卓),開發者可以在上面打造各種應用程式(APP),在以太坊上可以打造去中心化借貸、保險、交易所等各種服務,最近熱門的NFT也是以太坊上的熱門應用,渣打在報告中形容,以太坊就像是區塊鏈世界中的金融市場(financial market)。

NFT
最近熱門的NFT,是以太坊上的熱門應用。

渣打認為,以太坊的應用比起比特幣更加多元,預測以太幣的市值(目前僅次於比特幣排第二),有一天會追上比特幣成為第一,而比特幣的功能,反而比較像是貨幣。分析師也預測,比特幣的長期價值,會落在 50,000 美元至 175,000 美元之間;以太幣則是26,000 美元到 35,000 美元之間。

但從各角度來看,區塊鏈領域的發展仍是正向的,舉幾個例子:最近全球最大零售商沃爾瑪(Walmart),正在招募「加密貨幣負責人」要布局數位支付服務;韓國加密投資機構 Hashed,宣布推出第二支 1.7 億美元的基金,用於投資區塊鏈項目。

類似的例子還有非常多,從大品牌到金融機構,都多少開始投入資源到區塊鏈領域,可見主流世界的公司,是看好未來發展的。

當然,正反方的意見依然會持續辯論,反對者認為加密貨幣背後沒有價值支撐,終究會是一場泡沫;支持的人會說,區塊鏈上的虛擬經濟會持續擴大,無論是幣價或是應用,都會再創高峰。

一位NFT藝術家表示,區塊鏈領域很大一份取決於信仰,在看漲看跌的爭論中,一切取決於自己相信哪一種價值。至少在加密貨幣走進主流大眾的生活之前,這類的爭論還是會持續。無論你對加密貨幣的態度為何,我們都必須用更開放的態度,去理解新科技。

參考資料:CoindeskFortuneCNBCBitcoin.com

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責任編輯:錢玉紘

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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