【觀點】熊市下,企業買比特幣有好處嗎?拆解Microstrategy賣幣背後原因
【觀點】熊市下,企業買比特幣有好處嗎?拆解Microstrategy賣幣背後原因

(觀點文章呈現多元意見,不代表《Web3+》的立場)

採用跟投資完全是兩回事,這裡我們談的是「企業採用」,也就是長期大量持有比特幣,併納入企業策略一環的行為。

熊市收手?上市企業繼續採用BTC

那斯達克上市公司微策略(MicroStrategy)在西元2020年8、9月間共計投資38,250枚比特幣(當時現值約為4.2億美元)做為公司儲備資產,標誌了上市公司正式採用比特幣的里程碑,並有大量上市企業跟進,企業採用比特幣成為顯學。

事隔二年,現況是,多數公司未見大幅變動。

據 Bitcoin Treasuries 數據顯示,世界前十大上市公司的比特幣持倉部位約為18.8萬顆比特幣。多數公司自2022熊市至今未見大幅度持倉量變動,唯有Tesla於2022年6月,自38,880顆BTC減倉至9,720顆,不過仍名列排行榜前三名。

而有一家是例外,Microstrategy在過去一年熊市裡持續加倉,合計增持了近8,000枚比特幣:

企業採用比特幣的優勢與劣勢

優勢一:長期抗通膨的工具

由於MicroStrategy公司預計比特幣價格會隨著時間的推移而升值,因此相信從長遠來看,比特幣將成為一種有效的通膨對沖工具。

微策略共同創辦人Michael Saylor說:

滿手現金的科技業,每天都在面對現金的通膨減損。

我沒有辦法透露與馬斯克的談話內容,我只能說,特斯拉與蘋果、Google都面臨相同的問題,他們持有一大筆現金,而這筆資產正在以每年15–20%的速度削減股東的資產價值。

對於這種科技業者,要尋找到一種標的,兼具保值(甚至中長期有升值空間)、流通性佳、得自由處分的替代選項是什麼?

過去是黃金,而現在有另一個選項:比特幣。

優勢二:打造未來產品的策略

美國行動支付公司巨擘Square,由Twitter聯合創始人Jack Dorsey創立,之後並更名為「Block公司」,Block將業務大力擴展到比特幣支付領域,同時也是目第五名比特幣持倉的上市公司。

使用閃電網路交易比特幣的使用者,數量在2022年度激增,原因之一是Block旗下的Cash APP支援閃電支付,目前使用者數超過7,000萬人。

比特幣持倉數量第七名:Coinbase建立於2012年,是美國第一家合法上市的加密貨幣交易所,也是目前三大現貨交易所,由前Airbnb工程師Brian Armstrong創立。

Coinbase執行長CEO Brian Armstrong表示,隨著時間的推移,該公司希望增加公司利潤用於購買比特幣的比例,並強調對加密行業進行長期投資的承諾。

劣勢:連動比特幣的幣價波動

比特幣至今仍然具有著高波動性,縱然未來潛在回報可觀,但市場漲跌起來,大量持有比特幣的公司,其股價也會隨著幣價連動。

隨然所有科技業這一年度的股價都不好看,不過包括買在比特幣高點的美圖秀秀、Block公司,以及持續買入的MicroStrategy,股價也跟著大幅下跌。

實際上,MicroStrategy公司首次拋售比特幣也發生在今年:

根據美國證券交易委員會(SEC)於2022年12月28日的文件顯示,隨著「稅損收穫(tax-lossharvesting)」交割最後期限的接近,MicroStrategy已於2022年12月22日以1,180萬美元的價格拋售了約704枚比特幣。

但當幣價下跌,企業採用比特幣的最大優勢也出現,這個優勢在於稅務。

虧損的稅務優勢?

當企業持有的比特幣幣價下跌,而公司售出時,可以認列虧損,這些帳面虧損可以成為所謂「稅損收穫(tax-lossharvesting)」。稅損收穫是指,美國企業出售表現不佳的資產以實現損失,並可能抵消收益的一種策略。

知名區塊鏈會計師鄭翔宇表示:

美國國稅局(Internal Revenue Service,IRS)規定一般美國企業資本損失可以前抵(carry back)三年及遞延(carry forward)五年。

Microstrategy為鉅額比特幣之持有者、隨著2022年比特幣價格滑落(第四季報表應認列未實現評價損失、依據美國稅法未實現損失不得列為稅務申報損失)、故Microstrategy年底將部分比特幣先行出售、將未實現評價損失轉列成已實現處分損失(新聞稿列為資本損失capital loss)、用來前抵以前年度資本利得。

也就是,MicroStrategy在比特幣幣價下跌時,透過出售資產獲得稅務優勢,也就是可以透過出售虧損的比特幣,來折抵該年度的公司獲利,達到合法節稅的效果。

社群多數不能理解企業採用比特幣這項策略,並以「投機」、「賭博」稱之,實際上Microstrategy賣幣的背後原因,也顯示企業採用比特幣有多種優劣考量,是一個複雜的策略。

台灣也能嗎?上述優劣勢大體上也適用於台灣,可惜的是目前尚未有任何一家台灣上市企業採用比特幣。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《Web3+》的立場)

責任編輯:高敬原

往下滑看下一篇文章
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

數智聚(良興)_1.JPG
良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

數智聚(良興)_3.jpg
良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓