穩定幣Stablecoin是什麼?一個USDC的價值是多少?穩定幣分類、演進一次看
穩定幣Stablecoin是什麼?一個USDC的價值是多少?穩定幣分類、演進一次看
2025.06.30 | 區塊鏈

什麼是穩定幣?

你是否曾想過,如果國際匯款能像傳訊息一樣即時又免費?如果每一筆交易的成本都能大幅降低,讓企業利潤翻倍?這些看似遙不可及的金融願景,正透過一種名為穩定幣的數位資產,一步步成為現實。它不僅被譽為加密貨幣領域的「殺手級應用」,更以驚人的速度重塑著全球支付與金融基礎設施的樣貌。

穩定幣 (Stablecoin),是一種特殊的加密貨幣,它最大的特色就是價格非常穩定,不像比特幣或以太幣那樣價格波動劇烈。也被譽為加密貨幣領域的「殺手級應用」,正以前所未有的速度改變全球支付格局,並為金融基礎設施帶來顛覆性創新。

穩定幣的設計目標是希望能與某種「穩定」的資產掛鉤,最常見的是與法定貨幣(例如:美元)以1:1 的比例掛鉤。所以,一個美元穩定幣(如USDT或USDC)的價值理論上會一直保持在1美元左右。

隨著交易成本的顯著降低,穩定幣的交易量在今年3月創下1.82兆美元的歷史新高,且其活動與加密貨幣市場週期呈現高度非相關性,顯示出穩定幣正逐漸被投資者所接受,以及持續的增長趨勢。

穩定幣:實現開放、即時、無國界貨幣的「WhatsApp時刻」

穩定幣的核心承諾,在於將支付帶入「WhatsApp時刻」。就像即時通訊應用讓「傳簡訊」變得更即時、全球性,且免費一樣,穩定幣也能大大的改善目前跨境匯款的痛點。

目前,國際匯款平均費用仍高達6.62%,而企業對企業(B2B)支付則需耗時3至7天並產生高昂費用。穩定幣目前不需要經過SWIFT等傳統中間機構,因此可以大大降低了這些成本和時間。

事實上,穩定幣在2024年的交易量已達到15.6兆美元,幾乎與Visa的交易量持平,儘管主要為金融流量而非零售支付,但其規模預示著一場金融基礎設施的轉變。

包括SpaceX和ScaleAI在內的領先企業,也已經開始利用穩定幣管理其公司財資和向全球員工支付薪資,這特別在匯率波動的國家內,展現出巨大優勢。

穩定幣的分類與演進:借鑒銀行業歷史

要理解穩定幣的設計框架,可以借鑒銀行業的發展歷程。

目前,穩定幣主要分為兩種類型,還有一種常見的錯誤分類:

法幣支持型穩定幣(Fiat-backed stablecoins):

這類穩定幣佔總供應量的90%以上,其運作原理類似於美國國家銀行時代(1865-1913)的銀行券。

用戶可以將代幣直接兌換為信任的法幣,其價值與基礎貨幣掛鉤,信任度取決於發行者的聲譽和在交易所的兌換便利性。

資產支持型穩定幣(Asset-backed stablecoins):

這類穩定幣是鏈上貸款(CDP)的產物,模仿銀行透過放貸創造新貨幣的模式(類似於部分準備金銀行制度)。簡單來說,它們就像是區塊鏈上的銀行貸款。

銀行會透過發放各種貸款(例如房貸、車貸)來創造新的貨幣,而資產支持的穩定幣也採用了類似的概念。不過,它們不是用實體資產來抵押,而是用鏈上的數位資產(例如其他加密貨幣)作為抵押品來發行穩定幣。這種方式就像銀行只保留部分準備金一樣,讓穩定幣也能透過抵押、借貸來「創造」出來。

策略支持型合成美元(Strategy-backed synthetic dollars, SBSD):

策略支援的合成美元(SBSD)跟我們一般理解的穩定幣很不一樣。雖然SBSD也是一種聲稱跟美元掛鉤的代幣,但它不只是單純由抵押品支持,它還結合了投資策略,像是幫你賺取收益或是進行一些複雜的交易。

可以把它想像成:SBSD就像你把錢投到一個「開放式的對沖基金」裡,然後這個基金發給你一個代幣代表你的份額。

然而這種模式有幾個問題:

  • 很難查清楚:這種基金的運作通常很複雜,很難被透明地審計,所以你很難知道你的錢實際被怎麼運用。
  • 風險比較高:它會讓你暴露在中心化交易所(CEX)的風險之下,而且代幣的價值可能會隨著底層資產價格的波動而變化,不一定能像真正的穩定幣那樣保持穩定。

所以SBSD通常不被認為是一個可靠的「價值儲存」工具(存錢會貶值),也不是一個好的「交易媒介」(付錢時價值不穩定)。而這兩點,恰恰是大家使用穩定幣最主要的目的。

穩定幣如何降低企業成本並顛覆支付行業?

高昂的交易費用是許多企業盈利的痛點。想像一下,很多公司在收款時(例如顧客刷信用卡),都得支付一筆手續費給銀行和支付公司。這筆錢雖然看起來不多,但對於大型企業或利潤微薄的商家來說,累積起來就是一筆龐大的開銷,甚至會吃掉大部分的利潤。

穩定幣能夠顯著降低這些費用,為各行各業的企業帶來巨大的盈利增長潛力。例如,如果支付處理費用從1.6%降至0.1%:

  • 沃爾瑪(Walmart):如果能把支付手續費從目前的約1.6%降到0.1%,它的利潤就能增加超過60%。這代表每年可以省下數十億美元的信用卡手續費。
  • Chipotle (速食店):這家餐廳一年會支付上億美元的信用卡手續費。如果費用降低,利潤可以提高12%。
  • Kroger (雜貨店):雜貨店的利潤率通常非常低,甚至不到2%。對它們來說,支付手續費幾乎等於全部的淨收入。如果改用穩定幣支付,利潤甚至可能翻倍。

但這樣做,支付公司會不會反對?

其實不然。支付處理商和零售商是站在同一邊的,他們都想擺脫高額的手續費。因為目前支付公司收取的費用,大部分都得轉交給信用卡組織(像 Visa)和發卡銀行。例如,Stripe收取2.9%的手續費,但其中超過70%都要給別人。

但如果改用穩定幣,情況就不同了。穩定幣的交易手續費很低,而且不需要經過像Visa這樣的「網路看門人」層層剝削。所以,相比之下,支付處理商在穩定幣交易中,反而能賺取更高的利潤。

例如,Stripe已經宣布對穩定幣支付只收取1.5%的費用,比信用卡手續費便宜超過一半。他們甚至為了這個目的,收購了一家專門用穩定幣做支付的平台Bridge.xyz,這是他們有史以來最大的一筆收購案。

未來,隨著越來越多知名的支付處理商(像是 Block、Fiserv、Stripe、Toast)加入穩定幣的行列,市場競爭會讓這些手續費進一步降低,同時也會讓更多大大小小的企業更容易開始使用穩定幣。

中小型企業將率先採用穩定幣

多數人可能以為,最先使用穩定幣的會是那些很懂網路、很數位化的公司,像是社群平台或線上遊戲。但事實上,最需要穩定幣、從中獲益最多的,反而是那些對「利潤」很敏感的實體小店,比如餐廳、咖啡店、雜貨鋪等等。

主要的原因有兩個:

手續費是它們的痛:

這些小店每天有大量的交易,而信用卡手續費對它們來說是沉重的負擔。假設今天買一杯2美元的咖啡,咖啡店實際只收到1.7到1.8美元,剩下的將近15%都被信用卡公司和銀行這些「中間人」抽走了。這筆錢對它們來說,可是實實在在的利潤流失。

信用卡功能對它們來說是「多餘」的:

對於賣一杯咖啡的小店來說,顧客只是想要方便付錢,並不需要信用卡提供的「詐騙保護」或是「分期付款」這些額外功能。這些功能對小店來說,不只沒用,還讓它們白白支付了高額手續費。如果能有一種便宜又可靠的支付方式,它們當然會搶著用。

所以,穩定幣的出現,就像是給這些小型企業一個機會,把那被抽走的15%利潤重新拿回來。

當然,目前穩定幣還有個「冷啟動問題」——就是用的人還不夠多。但因為人們跟自己常去的咖啡店或雜貨鋪之間,通常有比較緊密的關係,這些「強勢的在地品牌」有機會帶動更多人開始使用穩定幣,成為初期推動穩定幣普及的關鍵力量。

超越支付:穩定幣作為公共產品創造新型軟體

穩定幣不只是一種更便宜的支付方式,它更是一種全新的「開放金融基礎設施」,能像網際網路一樣,催生出各種前所未有的應用。

傳統的金融系統就像是許多獨立、封閉的私人網路,各自為政,不太互通。但以網際網路來說,像是電子郵件或瀏覽網頁用的「開放協議」,卻能讓全世界的人自由交流、共同創新。

而區塊鏈,就像是網際網路的「金融版本」。它結合了開放協議的靈活度,以及私人企業的力量,最重要的是,區塊鏈是中立、可查帳、而且可以寫程式的。

再加上穩定幣,就等於有了前所未有的「開放貨幣基礎設施」。

可以把這想像成一個「公共高速公路系統」:高速公路(區塊鏈+穩定幣)是中立、開放給所有人的,但私營公司還是可以在上面蓋車子、開商店、設立服務區。

除此之外,穩定幣還能做到很多以前辦不到的事,甚至催生出全新的軟體應用:

  • 機器之間的自動支付:想像一下,未來AI機器人可以自己談判、自動支付費用來租用電腦資源或購買服務。
  • 微額支付新模式:音樂、媒體內容,甚至是對AI的貢獻,都可以設定簡單的規則,讓「聰明錢包」自動支付微小的金額。
  • 透明可查的政府支出:政府的每一筆錢怎麼花、花到哪裡去,都能透過這種系統清楚地記錄下來,完全透明。
  • 無縫的全球貿易:國際間的交易,現在已經能做到幾乎零成本、即時地結算,不再需要那麼多中間商。

去中心化穩定幣:數位原生貨幣的基石

穩定幣讓同時也讓人們能重新思考「錢」的本質,特別是誰來發行和控制貨幣。

現行的貨幣體系,是由政府、中央銀行和商業銀行緊密合作構成的。但時間久了,這個系統也暴露出很多問題,比如風險管理不夠好、效率不高,也跟不上現在越來越數位化的經濟需求。

儘管很多中心化穩定幣(比如 USDT、USDC 這種有公司負責發行的)在國際支付等用途上非常方便,但它們的底層運作還是依賴現有的傳統銀行系統,也就繼承了那些舊系統固有的缺點和風險。

這時候,就需要去中心化穩定幣了。它們通常透過演算法來自動維持價格穩定。相較於傳統金融,去中心化金融 (DeFi) 和去中心化穩定幣有以下幾個關鍵優勢:

  • 更耐用:想像一下,如果錢的發行權不是集中在少數機構手上,而是分散在一個去中心化的網路中,即使部分節點出問題,整個系統也不會崩潰,風險大大降低。
  • 更透明:可以隨時在區塊鏈上看到支撐穩定幣的資產儲備,一清二楚。這讓所有人都能監督,增加信任度。
  • 更有效率:去中心化金融的設計更靈活、更容易程式化,這能提高資金的使用效率,打破傳統金融中利潤集中在大機構手中的情況。
  • 更先進:去中心化穩定幣是為數位世界量身打造的金融工具,它們比傳統銀行的舊式系統更適合開發和推出新的消費金融應用。

去中心化穩定幣正在開創一套全新的、可靠、高效且無需信任的貨幣系統。在這個系統裡,任何人都可以「發行」高度透明的貨幣,而且這些系統的目標是重建類似傳統體系的制衡機制,讓使用者能直接看到並信任美元餘額背後的實際價值。它們正在幫助人類創造真正屬於數位時代的貨幣。

本文授權轉載自Web3+,作者為邵元婷

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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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