【觀點】不想當加密貨幣大韭菜?必須反思「長短線操作」、「波動」、「貪婪與恐懼」
【觀點】不想當加密貨幣大韭菜?必須反思「長短線操作」、「波動」、「貪婪與恐懼」
##### 重新反思「長期投資」、「短線操作」、「波動」、「貪婪」與「恐懼」 一項新技術是否成功?一項新資產是否被接納?一個新產業是否成行,都需要時間來證明。

比特幣之父中本聰(Satoshi Nakamoto )在 2008 年發表了一篇名為《比特幣:對等網路電子現金系統》的論文,區塊鏈技術和人類第一款加密貨幣 ─── 比特幣(Bitcoin,BTC)就此誕生,至今已經走過了 16 個年頭。我從 2013 年開始投入區塊鏈產業以來,「比特幣已死」不知道聽過幾回,這些論述總在每一次的牛熊市之間,不斷地重複輪播。

但是,無論比特幣究竟在多少人口中「死了」多少次,回顧其歷史,比特幣的價值一直都是在「波動中持續向上」。但這件事在比特幣剛誕生的前十年,由於缺乏足夠的數據支持,實在很難證明;同時。也有許多人也高度質疑比特幣是數位黃金的論述,不認為它和黃金一樣,具有價值儲藏的功能。

我們都不曾有機會回到數千年前,但是,黃金在成為當代這樣的貨幣角色之前,會不會也都經歷過這樣的質疑、辯論,甚至是攻擊呢?黃金開啟了人類的貨幣文明,比特幣則開啟了一個新的貨幣文明,或許我們有幸在這個絕無僅有的時代,真正走過一回這樣的人類貨幣歷史。

隨著美國批准比特幣和以太幣現貨 ETF、各國逐步邁入大監管時代,再加上和被視為親加密貨幣的川普(Donald Trump)當選美國總統、瑞士考慮將比特幣納入國家儲備資產,都一再地證明,區塊鏈問世所帶來的新技術、新產業和新資產,已經是一股不可逆的趨勢,也再也無法忽視了,所有人都開始討論它、對它產生好奇,並無可避免地受到其影響。

區塊鏈技術的真實應用,仍有許多值得探索的領域,它的第一個成功應用就是加密貨幣,經過了十多年的發展,投資加密貨幣已經逐漸成為顯學,也是資產配置的一種選擇。這樣的時刻,正是我們重新反思「長期投資」、「短線操作」、「波動」、「貪婪」與「恐懼」的最佳時機。

大家對這五個詞都不陌生,在傳統金融領域也很常會聽到,因為金融就是金融,不會因為投資標的的不同,就改變了人性的反應,以及市場的運作方式。但在投資加密貨幣時,這五個詞對每個人的意義,可能都有所不同,當加密貨幣投資成為顯學,值得我們花點時間細思背後意義。

##### 破除迷思:「長期投資」與「短線操作」同樣重要

絕大多數人對「長期投資」抱持中性看法,認為是一種正向的投資行為;但對於「短線操作」這個詞,多數人內心還是會持負面的觀點,認為是投機,大多是利用取巧的方式獲取利益。

但這其實是一種常見的誤解,在一個金融市場中,「長線的投資人」與「短線的交易者」必須同時存在,才能夠讓市場正常的運作。

短線交易者:創造市場流動性

「短線交易」以及「高頻交易」,是「迎合時機」、「掌握時機」的意思,指的是在短時間內,透過頻繁買賣,來賺取其中的價差收益,機會來了就交易,交易次數也相對頻繁。

以大家熟悉的台股為例,根據《Yahoo 股市》報導,2023 年台股整年的成交量金額,大約落在 67.2 兆元新台幣,其中有高達 40% 是當沖客(day trading)交易。

💡什麼是當沖(day trading)? 是「當日沖銷」的簡稱,意思是在「同一天內」完成買進與賣出股票的交易,不會將股票留到下一個交易日,目的是賺取其中的價差,是一種股票短線的操作手法。

40% 這個數字時,其實給了我許多啟發。任何商品的買賣交易,都必須要有人賣、有人買才能成交,現在在台股市場,無論買一張股票或是零股都能快速成交,很大一部分的原因,是因為高達四成的當沖客,提供了極大的市場流動性,也才真的買得到、賣得掉。

因此投資人與純交易者是並存的,唯有兩者同時存在,才能建構出一個完整且有效率的交易市場,兩者並沒有優劣之分。

長期投資者:相信長期資產價值

所謂的投資者,指的是因為相信某一個資產或是企業的價值,以及未來發展性,因此透過投入自己的資金,支持該項目在未來長期的發展,一般來說,短期內不會出現頻繁買賣的情況。

以台股為例,因為相信在未來的 AI 時代,台積電會持續扮演重要的角色,因此定期定額買進台積電的股票,透過長期持有,共同參與公司的成長以及分享獲利。

以比特幣持有者來說,因為相信比特幣作為數位黃金的價值,因此透過定期定額的方式持續買進比特幣,參與比特幣長期的成長。

「純交易者」與「投資者」的差別在於,交易者並不一定需要相信,自己所交易商品的長期價值,只需要找到適合執行一買一賣的交易後,就可以獲得來自於「交易策略」所賺取的利潤。

例如,一個交易員的交易策略是當沖,那最適合他的交易標的,就是當天有足夠高波動,適合用來執行當沖的標的。

對於一般長期投資者而言,通常是看重的長期的價值,頻繁波動對於長期投資者而言,代表的是風險和不穩定。

##### 中性看待「波動」:有人從震盪中獲利,有人靜待波動向上

加密貨幣市場與傳統金融市場不同,目前缺乏類似股票市場那樣完善的上下架審查機制,來保障資產的審核品質,也尚未設立漲跌幅限制、熔斷機制或固定交易時間等制度。

因此,許多加密貨幣的價格波動幅度高達 30%~40% 是常見現象。我們不諱言,這些特性確實引發了早期市場中的許多亂象,使人對此產生負面觀感,認為這並非「好事」。

然而,若撇開所謂的「空氣幣」(沒有實際價值和應用背景的加密貨幣),加密貨幣市場中仍有一些經歷了早期市場考驗,並逐漸邁向成熟的資產,例如比特幣與以太坊。

這些資產曾經歷過單日 30%~40% 的劇烈波動,但隨著市場逐步成熟、整體市值擴大以及交易效率提升,其價格波動已顯著降低。儘管相較於傳統金融資產仍屬於高波動類別,但這並不意味著比特幣或以太坊僅是投機商品,更不代表它們在未來會始終保持高波動。

實際上,「波動性」是一個中性的概念,其意義取決於不同的市場參與者與策略。

交易者:善用加密貨幣的高波動

對於交易者而言,加密貨幣高波動的特性,提供了套利和快速獲利的機會。

沒有交易者參與短線和高頻交易,市場便無法迅速反應各類短期、中期及長期的利多或利空資訊,從而導致市場效率降低。而一個效率低下的市場,無法充分滿足長期投資者的需求。因此,波動性與市場效率之間的關係,恰恰是驅動市場成長與成熟的關鍵動力。

長期投資者:「波動中穩定向上」不影響長期獲利

對長期投資者而言,波動則為逐步進出場、實現投資價值提供了空間。

加密貨幣有很多類別,很難一以概之,但比特幣的週期性和價值儲藏功能,已經通過多次考驗,對投資人來說,具有極高參考價值。

攤開過去 16 年的數據,雖然比特幣在部分波段較大的期間,波動動輒 30% 到 40%,但整體的市值與價格,其實是一直在「波動中穩定向上」的,因此對於長期持有的投資者來說,同樣也是非常好的投資標的。

由於比特幣獨特的週期性,如:四年會發生一次的「比特幣減半」(the halvening),因此以投資的勝率來說,長期持有比特幣的投資者,勝率極高,和投資黃金有類似道理。

即使比特幣短期內價格下跌,但根據其特性,總有一天都會再創新高。時間已經證明了比特幣的價值,以及它作為「數位黃金」的地位。只要把握長期投資,並不需要過度密切關注每日價格的原則,比特幣其實非常適合長期投資。

💡什麼是「比特幣減半」? 每四年會減少在比特幣區塊鏈上記帳的「礦工」所獲得的區塊獎勵,發放數量會減半,透過讓比特幣的供應逐步減少,達到控制通膨的效果,這是當初比特幣之父中本聰(Satoshi Nakamoto)在設計比特幣機制時,就寫在程式碼上的遊戲規則。

##### 對抗貪婪與恐懼:先搞清楚自己是誰?可以承受多少風險?

加密貨幣投資在 2025 年成為顯學,在貪婪以及恐懼面前,最關鍵的一步,是必須要先認識自己,理解「投資」、「交易」和「波動」,並重新梳理自己的投資目標、性格,以及風險承擔的程度。

否則如果自詡是長期投資者,卻隨時捧著手機緊盯價格,甚至隨著幣價頻繁交易,買高賣低、因為價格波動而睡不著覺,那就不是一名長期投資者;相反的,如果是一名交易者,就會隨時緊盯各種市場機會,同時善用各種能幫助自己交易的工具,並堅守紀律與規則,精準停損與停利。

投資與交易也並非單選題,大部分的人,其實都會有這兩種需求,這時候就必須做妥善的資產配置。在新的一年裡,如果有意投入加密貨幣市場,可以根據自己的投資規劃,分配一部分的資金,做定期定額的長期投資;一部分的資金可以做短期操作波段,或是利用特定的金融工具獲取收益。

最後,無論你的投資規劃是什麼,我強烈的推薦大家,應該先花點時間,好好從頭認識跟理解比特幣(Bitcoin,BTC)以及以太坊(Ethereum,ETH),這兩個在區塊鏈世界重要的底層技術,也推薦大家可以參考免費的區塊鏈基礎課程 XREX Academy,透過四週的課程,系統性地建立正確的入門知識。

如果對比特幣及以太坊沒有足夠的理解,就很難對於虛擬金融商品的買賣,有更深刻的體悟,但當有足夠深入的了解後,可以更清楚且有意識的知道,自己究竟在買什麼?賣什麼?為什麼會賺錢?為什麼會虧錢?

當加密貨幣投資成為顯學,我們必須更清楚地分辨自己究竟是在「投資」還是「投機」?在市場的「波動」中,自己究竟扮演什麼樣的角色?透過這些反思,更有底氣對抗所有的貪婪與恐懼,不要變成被割的韭菜。

本文共同作者:蕭滙宗 Winston、尤芷薇 Yoyo、高敬原 Carlos
關鍵字: #加密貨幣
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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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