Silvergate宣布倒閉、存款全退給客戶!為何會損失逾2千億元?對幣圈影響多大?
Silvergate宣布倒閉、存款全退給客戶!為何會損失逾2千億元?對幣圈影響多大?
2023.03.10 | 區塊鏈

2023.3.9日更新
美國加密貨幣友善銀行Silvergate宣布關閉銀行、清算資產。

Silvergate本來只是一家小銀行,搭上加密貨幣熱潮,對區塊鏈業者態度友善、提供相關金融服務,過去五年股價翻倍飆漲。不過,去年交易所FTX破產後,合作客戶大量動用現金,讓Silvergate存款見底,經營陷入危機。

官方聲明表示:「 鑑於最近的產業和監管發展,Silvergate認為,結束銀行業務和自願清算是最好的一條路。

根據本週三(9日)公布的清算計畫,所有存款將全額退還給用戶,但Silvergate沒有說明將如何解決其業務的賠償。

Silvergate已請投資銀行諮詢公司Centerview Partners擔任財務顧問,以及律師事務所Cravath, Swaine & Moore提供法律服務。

損失80億美元客戶存款,Silvergate銀行面臨崩潰

美國加密貨幣友善銀行Silvergate,去年底受到了交易所FTX垮台的影響, 導致去年的第四季損失了超過80億美元(約為新台幣2400億元)的加密貨幣客戶存款。 正如當時監管機構預測,Silvergate的核心業務正面臨崩潰邊緣。

Silvergate遲遲未繳交年度財政報告,同時還傳出,正被美國司法部詐欺部門刑事調查,導致股價暴跌。與此同時,交易所Coinbase、對沖基金Galaxy Digital、穩定幣發行商Circle和Paxos和其他加密貨幣公司,也都宣布將停止透過Silvergate接受或發起付款。

Silvergate在文件中表示,會計師事務所需要更多時間來完成某些審計程序,並且「目前正在分析監管和其他詢問與調查」,尤其在文件中提到「超出預期的額外投資證券的銷售」以及「這些後續事件對其持續經營的影響」,Silvergate到底發生什麼事?是幣圈的錯,還是自己本身的問題?

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Silvergate為何走向死亡?

Silvergate成立於1988年,並在2013年正式進軍加密產業。提供的產品主要可以分成三大類:借貸、即時支付系統「Silvergate Exchange Network」(SEN)和DIEM穩定幣。

由於對加密貨幣友善的銀行數量相當稀少,因此許多交易所和交易機構,便成了Silvergate的用戶,並且做到了傳統銀行系統、加密業務,以及法幣和加密貨幣之間的溝通聯繫作用。

對美國的加密貨幣產業來說,可以選擇的銀行選擇範圍越來越少,只有少數銀行像Silvergate一樣加密貨幣友善。

創新的業務模式,讓Silvergate牛市(市場向上)期間達到業績最高點,根據Silvergate的數據顯示,Silvergate在2021年達到業務的巔峰,例如即時支付系統「Silvergate Exchange Network」(SEN)的交易量在2021年上半年達到4060億美元,但到2022年下半年下滑至2300 億美元。

而在Silvergate公開的數據中,最引人注目的下降之一就是「存款問題」。

Silvergate每季合作的數位資產客戶的數量,在上一季約有1,620人,其中大多數是機構投資者、還有100多個數位資產交易所。然而,這些加密客戶的存款,從去年第三季近120億美元暴跌至年底剩不到40億美元。

但,Silvergate主要的加密貨幣客戶因為去年的各種大事件,需要處理倒閉、破產和法律糾紛等各種問題,而這些都需要即刻動用他們的流動現金,導致Silvergate金庫很快就要見底了。

一家傳統受監管的存款機構,如果沒有存款基礎,基本上就無法生存。再加上客戶中的幾家知名大企業都正在斷絕業務往來,因此存款金額顯然還會持續下降。

巨額資金的蒸發,並不是Silvergate面臨的唯一一個危機。

在FTX事件後,美國對於加密貨幣監管開始進行大動作的「清掃」工作。Silvergate也同樣需面對來自美國監管機構的壓力,特別是這些監管機構一直堅持認為,銀行不應與加密貨幣業務有所關聯。根據外媒《CoinDesk》對Silvergate過去幾年財務報告的分析,過去作為其優勢的加密貨幣業務,確實正在拖累它的財務狀況。

雖然,Silvergate在加密貨幣牛市(市場向上)期間達到業績巔峰,但其實Silvergate的商業模式核心早已出現問題。

Silvergate吸引現金的一大原因,是靠著特定資產的交易進出,甚至有許多人在Silvergate持有資金的目的,就是為了這項服務。概念上有點類似「西聯匯款(Western Union)」等匯款公司持有的浮動現金,但Silvergate的存款移動速度比較慢,只要市場對加密貨幣興趣下降,存款人就會慢慢離開。

外媒《華盛頓郵報》甚至指出,如果Silvergate倒閉,可能將成為第一家因「不良負債」而非「不良資產」而倒閉的銀行,因為壞帳都是出自於存款。 總結來說,Silvergate的危機,並非幣圈所造成,而是自己的風險控管沒做好。

Coinbase斷絕合作,後續影響有哪些?

交易所Coinbase是第一個宣布不再接受或發起銀行付款的公司,作為美國唯一一家公開上市的加密貨幣交易所,Coinbase表示,「鑑於最近的事態發展,並且出於謹慎考慮。」將終止與Silvergate的支付交易。

此後,Silvergate最大客戶之一Paxos和美國穩定幣發行商Circle,也都宣布暫停了即時支付系統「Silvergate Exchange Network」(SEN)交易。

Silvergate目前的不穩定,將加劇美國立法和監管機構,對於銀行與數位資產風險的爭論。

哥倫比亞大學里奇曼商業、法律和公共政策中心的資深研究員托德貝克(Todd Baker)說:「這證實了許多監管機構的擔憂,如果Silvergate倒閉,將成為銀行與加密公司接洽時,應更為保守的一個例子。」

不過,即使沒有發生倒閉的情況,Silvergate目前的營運狀況,也已讓監管機構態度更加謹慎。

投資機構Capital Alpha Partners董事總經理伊恩卡茨(Ian Katz)表示,如果最後結果影響不大,監管機構就會認為他們目前所採取的方法是正確的。

不過,數位資產管理公司Wave Financial去中心化金融主管亨利埃爾德(Henry Elder)認為,Silvergate目前的困境,將使其他銀行更加不願意與加密企業合作,進而產生寒蟬效應,「在情況更加明朗之前,你肯定不會看到任何企業,以加密貨幣銀行的身份出現。」亨利埃爾德說。

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資料來源:cnbcBloombergforbescoindeskThe Washington Post

本文授權轉載自:WEB3+

核稿編輯:高敬原、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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