原本看好比特幣飆至40萬美元！如今卻落神壇恐再蒸發70%，將落至8000美元谷底|數位時代 BusinessNext

原本看好比特幣飆至40萬美元！如今卻落神壇恐再蒸發70%，將落至8000美元谷底

兩年前曾看好比特幣飆漲至40萬美元的Guggenheim Partners投資長麥諾德，為何現在卻說比特幣可能會持續下滑至8000美元？

直言絕大多數加密貨幣都是「垃圾」，專家預測比特幣將跌至8000美元

麥諾德在世界經濟論壇上接受媒體採訪時表示，比特幣跌破3萬美元時，代表谷底會是8,000美元，「所以我認為還有更多的下跌空間，特別是美聯準正在採取限制措施的情況下。」

麥諾德口中的限制措施，是美聯準計畫透過20多年來最大規模的加息來抑制通貨膨脹，當利息攀升時投資的成本也會隨之提高，投資者很可能會減少籌碼，或者押注回報更能預測的投資標的。

事實上，加密貨幣在過去幾個月內的確有著大幅度的衰退，總價值在去年一度接近3兆美元的加密貨幣市場，如今卻腰斬至1.3兆美元左右。而比特幣也從去年11月的6.8萬美元高位，一度在5月中旬下滑至2.6萬美元左右。

光是過去一個月裡，比特幣價格跌幅就達到25%左右。

麥諾德更不諱言指出，目前全球約有1.9萬種加密貨幣，但其中絕大部分都是「垃圾」，不配稱為貨幣。

不過，Guggenheim Partners曾經投資過比特幣。麥諾德透露，他們公司曾在2萬美元時購入比特幣，並在4萬美元時脫手不再持有。他認為假如要再針對這個領域做些投資措施的話，就只會是做空虛擬貨幣。

曾預測比特幣上漲至40萬美元，如今卻悲觀看待未來發展

麥諾德也用2021世紀初的網路泡沫，來比喻加密貨幣的現況，「如果我們身處網路泡沫，那我們只會討論雅虎和美國線上怎麼成為贏家，沒辦法告訴你亞馬遜或者Pets.com（網路泡沫時倒閉的寵物電商）能否成為贏家。」

他的意思是，目前加密貨幣領域還缺少一個代表性的貨幣，足以讓人討論是否有成功機會，貨幣需要具有價值儲存、交易媒介、計價單位（unit of account）的特性，「但這些都沒有實現，甚至沒有一個實現。」不過他認為或許未來技術進步時，能夠建立一個加密貨幣的生態系統，讓人們習慣運用加密貨幣交易，並相信它的價值。

值得一提的是，《彭博社》指出，麥諾德原本是非常看好比特幣發展的一員，2020年時曾預測比特幣將在加密貨幣的稀有性，以及美國政府濫印美元的推動下，價格上看40萬美元。

直到去年為止，外界也都十分樂觀看待比特幣走勢。去年11月《路透社》指出，多位金融業界人士信誓旦旦認為，比特幣可以在2021年底突破10萬美元，彭博旗下Bloomberg Intelligence分析師麥克．麥克葛隆（Mike McGlone）也預估，假如比特幣依照過往的價格走勢，可能達到40萬美元的高峰。

不料比特幣的走勢超乎所有人預料，在達到6.8萬美元的高點後便持續走下坡，如今更有專家預測可能跌至8,000美元左右。當然，就如比特幣沒有如外界料想般上漲，這令人捉摸不定的加密貨幣，是否會如麥諾德預測的大崩盤，又或者再次讓人跌破眼鏡，也未可知。

責任編輯：吳秀樺

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。

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。