矽谷銀行48小時崩潰實錄:史上首次由推特引發的銀行擠兌,是怎麼發生的?
矽谷銀行48小時崩潰實錄:史上首次由推特引發的銀行擠兌,是怎麼發生的?

3月10日美國矽谷銀行(Silicon Valley Bank ,SVB)倒閉的消息震撼金融圈和科技業。部分媒體人認為,造成矽谷銀行倒閉的原因之一,正是因為儲戶們在社群媒體、電子郵件等平台上的訊息交流,使得大批投資人因為恐慌及從眾心理而一窩蜂地去提領存款,最終導致矽谷銀行的擠兌現象,並連帶影響整個銀行業。

沒有社群媒體,就不會發生擠兌現象?歷史上首次由推特引發的銀行擠兌案

「如果沒有社群媒體,矽谷銀行的擠兌現象很有可能不會發生。」美國知名商業新聞網站Business Insider的科技記者卡莉(Kali Hays)這樣認為。

矽谷銀行的倒閉之所以與眾不同,在於它發生的速度如此迅速且毫無預警。3月8日以前,矽谷銀行還是一家總資產約2,000億美元、信用評等處與良好「A等級」的大型銀行;然而, 短短兩天,就引發股價大幅跳水、儲戶紛紛提領現金等現象 ,最終只能黯然宣布倒閉。

矽谷銀行 silicon valley bank
3/8日以前,矽谷銀行還是一家總資產約2,000億美元、信用評等處與良好「A等級」的大型銀行;然而,在短短兩天內就迅速宣布倒閉。
圖/ shutterstock

除了內部資金鏈出現問題、美國聯準會大幅升息及全球經濟環境不景氣等背景因素影響,不少專家表示,過於發達的社群媒體使得資訊流通極為迅速,用戶們在各平台上大肆討論,恐慌情緒不斷蔓延,使得擠兌現象越發劇烈。

這股焦慮情緒主要經由推特發散,上周四「SVB」這個關鍵字在推特被轉發了約20萬次,眾多科技新創執行長和風險投資人在推文中提到,他們即將從矽谷銀行撤資,並呼籲客戶們盡早做好準備,以確保自身資金的安全。

截至上周五為止,儲戶們共計撤出約420億美元。美國聯邦眾議院金融服務委員會主席派翠克·麥克亨利(Patrick McHenry)形容這是歷史上首次「由推特引發的銀行擠兌案」,顯示在如今這個數位時代,社群媒體的力量有多麼強大。

延伸閱讀:一週內三家銀行倒下,穩定幣也受波及!穩定幣真的穩嗎?

專家:從未看過如此快速倒閉的銀行,儲戶的恐慌不應在數小時內蔓延

綜觀歷史上著名的銀行倒閉案,如2008年因金融海嘯而受到波及的華盛頓互惠公司(Washington Mutual Inc.)和印地麥克銀行(IndyMac),它們通常會在面臨財務危機數天到數周後,才開始產生擠兌現象。

湯瑪斯·瓦爾塔尼揚(Thomas Vartanian)是《美國金融恐慌的200年》("200 Years of American Financial Panics")一書的作者,在歷經1980年代後期的儲貸危機及2008年金融海嘯後,他談到自己從未看過如此快速倒閉的銀行。儲戶們當然會因為銀行的財務問題而產生失去信心、恐慌焦慮的現象,但它應該會在數周而不是短短幾小時內蔓延。

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過去,銀行擠兌指大批儲戶湧入銀行,並要求提款的現象。

起初,儲戶提領現金的速度可能是較小範圍且有秩序的,但在周四晚上科技業和投資圈開始有風聲傳出後,包括有「矽谷天王」之稱、知名企業家與風險投資專家彼得・提爾(Peter Thiel)建議他的投資公司關閉在矽谷銀行的帳戶,推升此次全面性擠兌風暴。

過去,銀行擠兌指大批儲戶湧入銀行,並要求大量提款的現象,為了安撫儲戶的心情,銀行通常會將現金堆放在櫃台,瓦爾塔尼揚表示,人們會因為能夠實際看到錢而平靜下來;然而,時代已然轉變, 只要銀行準備金減少的消息開始在社交平台上大量傳播,無論資訊是否為真,儲戶們就會因為從眾心理而開始感到擔憂 。同時,由於網路銀行的發達,人們不再需要親自到銀行櫃檯提領現金,只要透過網銀轉帳,即可快速提取存款,種種因素都加快了銀行擠兌的速度,間接使得矽谷銀行陷入崩潰。

擠兌現象讓新創公司間的Slack群組都活躍了起來

矽谷銀行以對新創友善而聞名,全美將近一半的科技、生技新創企業都是其客戶,還包括相關產業的風險投資人(VC)跟私募股券基金投資人(PE)等,因此矽谷銀行的倒閉,無疑是對於美國科技產業及新創公司的一大重創。

這些客戶原本擁有的優勢,在此次風暴中反而成了劣勢,矽谷銀行的客戶們因為所屬產業的緣故,能夠快速掌握資訊的流通,當矽谷銀行面臨資金問題的消息一傳出,這群投資大佬、科技新貴或是企業家們的應變速度同樣也非常快速,推特上也鋪天蓋地的傳出他們將要從矽谷銀行撤資的消息。

「稱職的董事會成員或股東,應該要建議公司盡快提領出現金。」這是歐洲投資公司Mangrove的執行長馬克·特魯什茲(Mark Tluszcz)在周五的推文;而舊金山員工績效管理公司Confirm.com的執行長大衛·莫瑞(David Murray)則是在周四早晨收到一封來自投資者的電子郵件,信中表示矽谷銀行正在發生擠兌現象,並建議多數人立刻撤出資金。

莫瑞表示,這些新創公司擁有一個共同的社群,彼此用Slack互相交流、分享資訊,而現在,他能夠透過Slack實時看見其他人的恐懼。「通常這些聊天群都已經沒有在運作,但在那天,所有的Slack群組都活躍了起來。」

新創公司們用Slack互相交流、分享資訊。
莫瑞表示,新創公司們擁有一個共同的社群,彼此用Slack互相交流、分享資訊,而現在,他能夠透過Slack實時看見其他人對於矽谷銀行倒閉案的恐懼。

相關消息層出不窮,在各個社交平台上大肆流傳,用戶們已經難以分辨這些資訊的真實性,即使部分企業家,如金融軟體新創公司Runway的創辦人Siqi Chen於事後刪除推文,並表示「對於銀行擠兌現象搧風點火,對於每個人而言都是糟糕的表現。」但這些恐慌情緒早已擴散出去,簡單的刪除文字根本無法止息儲戶們的焦慮心態。

然而,諷刺的是,這些迅速挑起爭端的投資人和新創企業家,旗下的產業正是在這件事中最受影響的一群。

「我們就像在搬起石頭砸自己的腳。」風險資本家馬克·薩斯特(Mark Suster)在推特呼籲大家保持冷靜,但是幾乎無人理會他的話語。

消息的大範圍擴散,容易演變成集體恐懼

Open AI的執行長山姆·奧特曼(Sam Altman)於事件發生後,在個人推特寫道:「現在這個世界的速度已經改變,人們說話、提領現金的速度變得更加快速。」

透過本次震撼全美、甚至全世界的矽谷銀行倒閉案,不難看出在資訊流通的這個時代,社群媒體掌握著多麼強大的操控能力。當一個消息開始大範圍地擴散,無論真偽與否,很快會演變成集體恐懼,讓消息的接收者感到焦慮、或因從眾、跟風效應而採取行動,最後可能將導致嚴重的後果。

延伸閱讀:美國矽谷銀行倒閉,導火線是什麼?「矽谷雷曼時刻」引發骨牌效應

資料來源:InsiderFortuneGlobalNewsTheWallStreetJournalcoloradoboulevard.netskynews

責任編輯:陳建鈞、林美欣

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
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2025.08.13 |

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

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圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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