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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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