【觀點】矽谷銀行倒閉,美國新創們什麼反應?一位在美創業家躲過危機後的觀察
【觀點】矽谷銀行倒閉,美國新創們什麼反應?一位在美創業家躲過危機後的觀察

單點故障,SPOF(Single Point of Failure)指的是系統中的某個單一節點失效時,導致整個系統無法運作進而崩潰,SVB矽谷銀行的事件彷彿就像是以矽谷為核心的軟體產業的單點故障,接下來可預期將帶來一連串的連鎖反應。

美國的新創銀行們

SVB矽谷銀行的事件發生後,陸續收到幾位朋友關心,人生很少有這樣的時刻,覺得自己的公司似乎差點就要參與歷史。

設立美國公司門檻很低、銀行開戶通常也很簡單,開戶的時候一般有幾個主流選擇,在矽谷通常首選Silicon Valley Bank,近年來興起的選擇還有像是Mercury、Brex、Novo等,每家銀行的特性都不太一樣,共通點都很數位化、很現代化,進到每個銀行的網站,都會覺得很清爽、很美觀、很簡單。

我記得當初決定赴美創業時,覺得我應該就是唯一指名開SVB就對了,不過後來猶豫了一下,選了別家。

透過Stripe Atlas設立公司通常他會建議你二選一,SVB或是Mercury,我雖然喜歡矽谷銀行,但因為Mercury的創辦人很有意思、UI/UX看起來很現代化、簡潔有美感,二話不說就選了Mercury。

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Mercury Bank 首頁,特別注意到底下寫著: Mercury is a financial technology company, not a bank.

Mercury是一家很有意思的銀行,嚴格來說,Mercury是一家FinTech公司,他們透過與傳統銀行合作,做了一些傳統銀行業務上的創新。若你是他們的客戶,會收到來自銀行的公告,宣布他們剛完成A輪融資、B輪融資之類的——沒錯,他們也是跟你我一樣正在持續募資、持續追求成長的Startup。

SVB事情發生後,身邊朋友紛紛詢問我是不是用SVB,其實真的想像不到,來美國開公司不是開SVB,因為SVB早年對於創業公司是出了名的友善,加上一般來說銀行開戶似乎會覺得選老牌、大家一點的比較好。

但總之因爲我喜歡新創、創新,就選擇了更新潮的銀行,避過了接下來好一陣子可能有的潛在風險。在美國經營公司,很多事情是完全自動化運作的,公司的人資、保險、稅務、聯邦/州政府往來、採購的大量SaaS都連結著整個幾乎以矽谷為核心的軟體生態系,到現在我也沒把握接下來會受到什麼衝擊。

昨天收到Stripe以及Mercury個別來信,分別說明了針對這次的風險會進行的措施,其中Mercury真的很棒,信件標題寫著「We’re here to support you」,信件開頭就提醒了許多人可能本來覺得不重要、用不到的事情:Mercury提供的存保金額高達100萬美元,是業界標準的4倍之多。

Mercury是這次事件趕緊調整的嗎?不是,他們本來就提供1M的存保。

US$1M的存保是怎麼運作的呢?

Mercury建構了一個分散式的存款網路,確保客戶的存款不會受到單一節點故障(Single point of failure, SPOF)而造成系統性的崩潰。

當你選擇加入了Mercury的存款網路(sweep networks,掃雷網路?),你相當於透過Mercury將存款分散到多家銀行,其中最早是以Choice Financial Group、Evolve Bank & Trust為主,到現在Mercury的sweep network還包括了像是Goldman Sachs、Morgan Stanley、Wells Fargo等銀行。

你的資金將會被分散到Mercury的合作銀行轉存,這些合作銀行個別都是FDIC保險的銀行,換句話說,實際上的方法就是幫你把錢存到其他比Mercury更有規模的銀行,假設你存了50萬進去,Mercury會幫你把資金分散到兩家不同的銀行,兩家銀行個別提供了25萬美元的存保——所以你的50萬美元都個別有了保障。

對比於SVB因為手頭現金太多 + 投資組合過於集中的風險,在Mercury風險是被分散出去的。

有意思的是,如果你仔細研究,會注意到 SVB 也有相似的 “SVB Cash Sweep”,不過稍加留意就會發現,SVB 強調的是「讓你的閒置資金為你工作」,SVB 的實際作法是讓你可以將閒置資金投到 SVB 挑選過後的基金。換言之,SVB 的 Cash Sweep 跟 Mercury 的 Sweep networks 是完全不同的,前者提供的是投資機會,後者則強調運用分散式的帳戶降低單押一家銀行的風險並且善用 FDIC 的保險機制,保全資金。

Sweep Networks 是怎麼來的?

Sweep networks的概念也並非Mercury首創、獨創。比較常見的傳統說法像是Deposit Sweep Program或是Bank Sweep Program(編按:轉存計畫),簡單講有兩個部分:

  1. 開戶:經由你的授權、用你的名義在其他銀行開戶;

  2. 轉帳:透過你的授權、在不同銀行之間挪動資金。

首先,你選擇的銀行是如何利用你的名義在其他銀行開戶的呢?在美國有CDARS(Certificate of Deposit Account Registry Service),銀行可以在客戶的授權、並透過CDARS的網路在其他銀行進行註冊、開戶。

Insured Cash Sweep(ICS)的運作機制,比較有規模在營運的像是IntraFi提供相關的解決方案給各銀行,IntraFi的解決方案目前也是美國銀行家協會背書推薦的解決方案。而美國各大銀行也可能有各自不同的合作夥伴或是保險額度:

  • Citibank在2022年3月針對機構型客戶推出的存款轉存服務就是搭配了IntraFi Yankee Sweep

  • Wells Fargo提供了高達125萬美元的存款保障,從網站上的資料看起來Wells Fargo 應該是自行建構了Sweep network;

  • 除了銀行之外,證券商像是Firstrade、TD Ameritrade也都有提供sweep program;

  • 我個人最愛的美股投資app Robinhood也有提供Deposit Sweep Program

至於Mercury的Sweep networks則是跟Evolve Open Banking(BaaS,Banking as a service的服務供應商)合作的計畫:Mercury FDIC-Insured Deposit Sweep

那麼我們或許會有個疑問,銀行之間透過彼此的合作讓存戶的資金分散在各個銀行,這看起來似乎是個對FDIC存保的hack、套利,是否會影響FDIC的效力或運作,從2014年SEC的公告一文中可以讀到以下幾個重點:

  • 自2014年3月起,所有銀行只要有進行現金轉存計畫,必須獲得客戶的書面同意始能進行後續的現金轉存所需的開戶、轉存動作;

  • SEC建議如果你的銀行聲明自己有提供資金轉存的運作模式,那麼你應該要能在你的帳戶、對帳單上清楚地看到你的帳戶是否正在參與現金轉存計畫;

  • FDIC有保證透過sweep所建立的帳戶及裏面的資金嗎?依照SEC這篇公告的說法,FDIC的保險範圍涵蓋了所有的存款帳戶,包括checking and saving accounts、money market deposit accounts and certificates of deposit. 保險的金額是每個存款人、每個受保銀行、每個帳戶25萬美元;

  • 換言之,如果你的帳戶資金並非「存款」而是「投資」,這本來就不在FDIC的保障範圍。

我自己的解讀是sweep program依然適用於FDIC所提供的保險保障,前提是你所使用的銀行、參與的sweep program是以你的名字、在其他銀行開立帳戶,同時你必須知悉相關的帳戶資訊。

Mercury Bank的商業模式

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Mercury 透過商業模式的解構、重構、設計,建立了嶄新的銀行業務樣貌。

Mercury的整個商業模式底層,就是與多個合規、受監管的銀行合作,在上面建構現代化的收付交易系統、自動化機制、現代化的操作介面等。

Bill Gates
Banking is necessary, but banks are not

Mercury提供的服務,幾乎是一切都很簡單有效率,介面好用、圖表清楚、功能純粹,沒有一堆帶有雜七雜八各種意圖的金融商品銷售、廣告,網站裡面提供了大量給新創公司的合作優惠,像是各種雲端服務的額度。

像是我剛搬到美國時,我還在慢慢用credit builder在建立個人的信用分數時,我的公司已經可以在第一時間發信用卡給我了。透過Mercury的服務,我幾乎在線上花不到一分鐘就核發了自己的信用卡,Mercury的信用卡業務當然也不是自己的,而是透過Patriot Bank提供了信用卡的發行、印製服務。

不可輕忽的風險管理

這次SVB的事件給我滿大的啟發與震撼,還真沒想過SVB作為矽谷存戶們多年來依賴的大銀行(SVB應該是全美排名前20大的銀行),會發生這種事情。

我自己還在學習如何運用美國提供給軟體創業者的各種軟體服務、生態系資源等基礎建設,本來是因為很嚮往在美國可以這樣玩,毅然決然來闖闖,但沒想到,成熟的生態系,可能潛藏的問題也更大,相信這次的經驗之後,會有更多新的模式、新的機會出現,尤其是分散風險這件事,無論是個人或是企業經營,都應當謹慎。

在美國開公司很簡單,Stripe Atlas花個US$ 500,幾分鐘就可以完成遞件,開銀行也很簡單,就跟註冊一般網路帳號一樣簡單,不過後續如果針對資金需要分散風險,我個人目前選擇的組合如下:

  • 營運資金放Mercury → insured up to $1M by the FDIC;
  • 若想做定存,分散到Mercury Treasury → insured up to $500K by SIPC ,以及另外開一個Brex或Novo;
  • 分散一些現金到Wise方便調度;
  • 若你在不同國家有分公司、子公司,適當調度一些資金到各地的銀行。

本文授權轉載自Lawrence Lin,原文標題:矽谷銀行的啟示:銀行業的單點故障(SPOF)帶來的系統性崩潰

關鍵字: #銀行
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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