加密貨幣市場透曙光,比特幣突破低點站回2.2萬美元,礦工拋售潮卻埋變數
加密貨幣市場透曙光,比特幣突破低點站回2.2萬美元,礦工拋售潮卻埋變數
2022.07.19 | 區塊鏈

受到國際市場經濟波動的影響,直接衝擊加密貨幣市場,通膨加劇更引發一波波加密貨幣拋售潮,比特幣先前一度跌破18000美元後,在美股走揚帶動下重回漲勢,其中比特幣價格站回2.2 萬美元,以太幣漲勢更加凶猛,單日漲幅接近1成,整體加密貨幣市場的市值也站回1兆美元。

根據CoinMarketCap的數據,全球最大的加密貨幣比特幣於週一收於21,610.59 美元,單日上漲2.76%,更觸及22,757.36美元的高位,這一個禮拜以來,比特幣已經上漲約10%,乙太幣更上漲了超過35%,加密貨幣市場希望這代表著過去幾週的低點震盪即將結束。

股市走揚,帶動加密貨幣價格反彈

歐洲和亞洲股市的反彈也有助於後市看漲情緒,美國股指期貨也回神走高,加密貨幣,尤其是比特幣與股票市場交易密切相關,股市走揚相對也會提振加密貨幣市場情緒跟著高漲。

由於比特幣從11月創下的歷史高點開始下跌,近今已經跌掉近70%,市場更是蒸發了數十億美元,但從近期投資者開始關注加密貨幣市場來看,過去幾週的大修正是否已經結束,迎向另一個新的開始。

然而,最近的加密貨幣暴跌風波,導致幾家知名加密貨幣業者倒閉已經是眾所皆知,其中最引人注目的是對沖基金三箭資本和加密貨幣貸方Celsius,這兩家公司都已申請破產,這些公司的倒閉已在整個行業中蔓延開來,其他公司也都還面臨著巨大的壓力,隨著加密貨幣市場的反彈將有助於這些公司減輕壓力。

CryptoCompare的研究分析師大衛.莫雷諾在一份研究報告中寫道:「市場最嚴重的時期可能已經過去,大多數被迫拋售的崩潰已經過去。」但他也表示:「鑑於第二季度的嚴重負面表現,目前出現『緩解』的反彈也就不足為奇了,我們相信未來幾個月市場將繼續在區間震盪。」

因為儘管出現反彈,但加密貨幣市場仍在遭受痛苦,比特幣和以太幣今年都下跌了50% 以上,比特幣更在第二季度經歷了十多年來最糟糕的季度。

礦工積極拋售比特幣以換取現金

隨著俄羅斯和烏克蘭之間的戰爭愈演愈烈,通貨膨脹率飆升加上能源成本創下歷史新高,都將為礦工添加巨額的挖礦成本。

根據區塊鏈分析公司CryptoQuant的新數據顯示,比特幣礦工正在迅速退出其比特幣礦坑,超過3億美元價值的14,000個比特幣,在上週末的一個24小時內從屬於礦工的錢包中轉出,在過去的幾周礦工賣出的比特幣數量為自2021 年1月以來最多,這種現像被稱為「礦工投降」,通常表明礦工正準備出售他們以前開採的貨幣以支付繼續採礦的費用。

挖礦 礦區 比特幣 加密貨幣
全球最大的加密貨幣礦區幾乎只要是在水力發電附近,到處滿是散熱的巨大圓扇,並且還擁有大型的變壓器,該礦廠更緊緊相鄰在高壓電塔底下,可見對電力的需求相當龐大,礦場內部挖礦機數量也非常可觀,對生態早成威脅不容忽視。
圖/ Bloomberg

比特幣目前的交易價格約為22,000 美元,在過去24小時內上漲了約5%。儘管如此,更廣泛的加密市場幾個月來一直處於低迷狀態,而價格較低的比特幣價格和較高的能源成本正在壓縮礦工的利潤率,這也是為什麼有些人以當前價格出售比特幣,用以試圖遏制該行業持續波動的風險,並同時減輕其利潤的進一步風險的原因。

花旗銀行的分析師約瑟夫·阿尤布(Joseph Ayoub)在7月5日的一份報告中寫道:「鑑於電費上漲和比特幣價格急劇下跌,對於某些礦工來說,開採比特幣的成本可能高於其價格,隨著礦業公司辭職的各種報導,以及使用他們的設備作為抵押品借錢的礦工,比特幣採礦業可能面臨越來越大的壓力」

Core Scientific是美國最大的公開交易加密貨幣礦業公司之一,在 6月份幾乎出售了所有比特幣,以23,000美元的平均價格售出了7,202個比特幣,Levitt告訴 CNBC,他們將大約1.67億美元的收益主要投資於以成長為導向的活動,包括新的ASIC伺服器和用於自動挖礦和託管業務的額外數據中心容量。

Levitt說,雖然目前開採比特幣的利潤,比高峰時的80%利潤率有所下降,但仍然是有利可圖的,整個行業的利潤率約為50%。就長遠來看,Levitt是樂觀的,因為該業務存在巨大的積極經營槓桿,在一定水準之上,比特幣價格每上漲一美元,對比特幣礦工來說就是100%的營業收入。

然而每單位電力的生產力也很重要,當生產比率較低時,像Core Scientific這樣的大型礦工公司往往面臨來自業餘愛好者和小型企業的較少競爭,因為比特幣生產的競爭將減少,因為效率較低的礦工會離開礦池。

算力是用來描述比特幣網路中所有礦工計算能力的術語,在上個月下降了15%,對於能夠承受經濟低迷的大型礦工來說,這最終是一件好事,隨著效率較低的礦工退出網路和全球生產的競爭下降,對於繼續開採比特幣的機器會變得更有效率。

參考資料:CNBCCNBC

責任編輯:吳秀樺

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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