加密市場熊到不行,誰還想投資?3種投資習慣分析,最後1個最危險?
加密市場熊到不行,誰還想投資?3種投資習慣分析,最後1個最危險?
2022.12.07 | 區塊鏈

你有在投資虛擬資產嗎?《金融時報》旗下研究機構Longitude Research和加密貨幣投資平台Matrixport,近期發佈一項研究報告指出,新加坡、香港、英國這3個國家的人民,對數位資產投資意願越來越高,即便現在市場投資大環境不佳,平均還是有10%到30%的人對數位資產有強大的信心。更指出3大類對數位資產不同信仰的投資者類型。在市場熊到不行的現在,這群人究竟如何看待虛擬資產投資?

加密市場崩跌,形成三大類投資人族群

隨著FTX宣布破產、香港交易所AAX倒閉、甚至是更早之前的Luna幣事件,可以看出2022年對幣圈人士來說是個艱困的一年。

然而即便走出幣圈,我們面對到的是美國聯準會升息、烏俄戰爭、中國封城清零政策,這些種種因素也導致今年6月標準普爾500指數(又稱S&P 500)暴跌,整個投資大環境正式進入熊市。

有鑑於過往熊市的紀錄,會發現熊市極有可能會持續16個月左右的時間,雖然沒有人能準確預測熊市何時結束,但卻醞釀出3種不同類型數位資產投資者。

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熊市不只代表一個大環境現況,更考驗投資人的智慧。

投資類型一:成熟型的投資者

根據前述提到的調查報告顯示,第一類人是「成熟型的投資者」,他們本身對數位資產就有著濃厚的興趣,其所有的投資組合當中就有25%及以上的投資是屬於數位資產。由於成熟型的投資者積極尋求多樣投資標的特性,數位資產就成為了分散風險的項目之一,最特別的是這些人裡面有63%表示,未來三年內有意增加他們的NFT持有量。

投資類型二:實踐型投資者

第二類人是「實踐型投資者」,他們對數位資產本身有基礎的熱忱,其所有投資組合當中有不少於25%是數位資產。跟第一類人最大的不同點是因為投資市場崩盤,實踐型投資者對數位資產投資趨於保守,但仍有55%的投資者回應未來三年內會增加他們的NFT持有量。

投資類型三:懷疑型投資者

最後一類人則是「懷疑型投資者」,他們本身對數位資產沒有太大興趣,也沒有另外投資任何數位資產,可以想像成是尚未進入Web3世界的傳統金融產品投資者,懷疑型投資者跟前兩類人相比,更容易受到金融市場的震盪,他們也不確定未來三年內會不會持有任何NFT。

10%到30%投資人對虛擬資產仍有信心,為什麼?

在了解到數位資產投資人的投資習慣後,那數位資產在一個國家的影響力就顯得更為重要。舉凡香港、新加坡、英國這三個國家的投資者,他們之所以會對數位資產感興趣的共同點,就在於該國在數位資產「平台的易用性」有一定的建設基礎;即便現在市場投資大環境不佳,平均還是有10%到30%的人對數位資產有強大的信心。

Financial Times
據調查,即便現在市場投資大環境不佳,平均還是有10%到30%的人對數位資產有強大的信心。

另外兩個關鍵在於「國際開始強化監管數位資產」和「金融機構開始提供數位資產服務」,市場投機者跟交易員在熱潮消退之後,這些留下來的長期持有者,看到主流金融機構(如摩根大通、貝來得)也開始提供數位資產服務,便積極地做穩健的資產分配。

但真正影響這類族群的還是因為監管政策的緣故,像是新加坡金融管理局在今年10月祭出新的監管措施,以此確保投資人跟金融機構間的交易安全,這或許是長期持有投資者最關注的重點之一。

許多人處於熊市階段時,除了資金緊縮重新分佈資產之外,從中學習並認識新型態的交易技巧、金融產品也是必備的基礎技能,妥善組合不同投資標的並制定長期的投資計劃,碰到問題時先縮小受影響的範圍。

丹尼爾.賈德納(Daniel Gardner)在《恐懼學:恐懼文化如何操控你的大腦》(The Science of Fear)一書中曾提到一句經典名言,那就是人類越是回憶正在發生的事件,我們就越會相信它會再度發生,這也使得我們容易陷入恐懼的循環,因此跳脫大家都在討論的市場低靡氛圍,才能走出自己一套穩健的投資習慣。

延伸閱讀:SBF坦承「看推特才知道」公司營運有狀況!首度露面打悲情牌卻被噓爆

資料來源:金融時報matrixportProsperion

責任編輯:高敬原、林美欣

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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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