【幣圈日報】新加坡央行要求提高加密貨幣抵押品比率  | 2023年首次以太坊核心會議結果出爐
【幣圈日報】新加坡央行要求提高加密貨幣抵押品比率 | 2023年首次以太坊核心會議結果出爐
2023.01.09 | 區塊鏈
今日新聞重點
  • 新加坡加密貨幣監管拴緊螺絲,要求提高抵押品比率
  • 新型比特幣冷錢包!Block 公開其獨特的「三把金鑰」!
  • 2023 年首次以太坊核心會議:確保質押 ETH 提款、3 月啟動上海升級
  • 混幣器 Helix 創辦人弟認罪!曾在「十萬張一美元」的泳池裡「游泳」
  • 比特幣算力創歷史新高!
  • Mt. Gox 債權人登記截止日期從 1 月 10 日遞延至 3 月 10 日
新聞一:新加坡央行:加密貨幣抵押品要求從 1:1 提高至 1.25:1

新加坡央行官員提及,新加坡的銀行們未來必須保持 1.25:1 的加密貨幣抵押品比率。意即每 100 美元的加密貨幣倉位,金融機構需要持有 125 美元的常規現金作為抵押保證。這是為了確保有足夠的儲備來彌補損失或其他問題。

新加坡金融管理局(MAS)高級部長 Tharman Shanmugaratnam 在最新的一份聲明中表示,在監管框架最終確定之前, MAS 將採用「巴塞爾銀行監管委員會」(Basel Committee on Banking Supervision, BCBS)資本框架下的最高風險權重 ,以要求新加坡註冊銀行對風險較高的加密資產(如比特幣和以太幣)倉位需要有 1250% 的風險權重。

根據 MAS 對在新加坡註冊成立的「系統性重要」銀行中,它們最低的「資本適足率」(Capital Adequacy Ratio, CAR)要求為 10%。未來套用新的風險權重後,意味著在新加坡註冊成立的銀行必須持有 125 美元的資本,才能對比特幣等加密資產持有 100 美元的風險倉位。

小辭典:巴塞爾協議


巴塞爾協議(Basel Accord)是一套全球風險管理標準,於 2010 年針對 2008 年至 2009 年的全球金融危機而創建,並於 2017 年修訂,以加強對銀行的監管、監督和風險管理;該協定提出資本適足率(Capital Adequacy Ratio, CAR)的概念,規範成員國其國內銀行的資本適足率要高於 8%。

資本適足率是銀行自有資本與風險性資產的比率,其公式為「自有資產/經風險加權之風險性資產」,這項數據用以衡量銀行經營的穩定性,旨在避免銀行持有過多風險性資產,並確保其財務健全。

除了銀行業,資本適足率也用以規範保險業。保險公司的資本適足率法定最低比率是 200%,不足的公司必須增、調整商品或投資比重。

新聞二:有三把金鑰!Block 公開「比特幣冷錢包」原型|加密貨幣的未來是自託管

推特創辦人傑克.多西(Jack Dorsey)所創辦的另一間公司——支付巨頭 Block(原 Square)——此前於 2021 年預告將推出比特幣冷錢包。近日其產品負責人 Max Guise 公開最新的原型圖,這款可能會叫做「Rocky」的錢包,正六邊形外觀猶如龜甲,大小約同於大拇指長度,並且配備指紋解鎖功能以及三把「金鑰」,計劃於 2023 年內上市。

Guise 在受訪時指出,隨著加密貨幣交易所 FTX 的崩潰,加密貨幣的未來是自託管(self-custody),他們正在開發的冷錢包將能讓客戶直接持有並控制自己的比特幣,而不是將比特幣託管在 FTX 這樣的第三方平台上。

Guise 也透露這款錢包有三把「金鑰」,用戶未來在使用該錢包轉移資金時,可以決定何時只使用帶有應用程式的手機、或是將手機和硬體錢包一起使用以轉移資金,沒有這兩項「金鑰」,Block 就無法為他們移動比特幣;另外的第三把「金鑰」將由 Block 在其「雲端恢復服務」中持有,可供丟失手機或錢包的用戶使用。

新聞三:2023 年首次以太坊核心會議:確保質押 ETH 提款、3 月啟動上海升級

以太坊基金會日前 召開 2023 年首次全核心開發人員(All Core Developers Execution, ACDE)#152 電話會議,會中針對以太坊虛擬機對象格式(EVM Object Format, EOF)相關議題進行了討論,開發者同意從上海升級中移除與 EOF 實施相關的程式碼更改,並且拒絕了來自上海升級的任何其他以太坊改進提案(Ethereum Improvement Proposals, EIP)來代替 EOF EIP。

一系列的舉措,都是為了「最優先目標」預定將於 2023 年 3 月時開放信標鏈的 ETH 提款,確保質押 ETH 提款的時間表不會延遲。目前以太坊開發者的目標是在 2 月初為上海升級啟動公共測試網,並且暫定於 2023 年 3 月的某個時間啟動上海升級主網。

新聞四:混幣器 Helix 創辦人弟認罪!曾在「十萬張一美元」的泳池裡「游泳」

1 月 7 日,比特幣混幣服務商 Helix 創辦人 Larry Harmon,其弟弟 Gary Harmon 承認犯下「電匯詐欺和妨礙司法」罪名。他於 2020 年 4 月非法從國稅局(IRS)眼皮底下竊取超過 712 顆比特幣,而這些比特幣是執法部門在 2020 年逮補 Larry Harmon 後所沒收的。

據悉,Gary 使用他哥哥錢包的助記詞重新創建了多個錢包,2020 年 4 月他從 Larry 被沒收並存放在美國國稅局置物櫃中的錢包,八次秘密轉移了總量超過 712 顆的比特幣到他自己的錢包,當時價值約合 540 萬美元,並用這些贓款大肆揮霍。

在獲得他哥哥的錢包後,新晉富翁 Gary 通過 BlockFi 以比特幣作為抵押,獲得了 120 萬美元的貸款,用於在克利夫蘭購買豪華公寓;他還在脫衣舞俱樂部和私人飛機上大灑錢,一份法庭文件顯示,Gary 支付了高達 122,232 美元帳單,辦了一場泳池派對趴,他在游泳池注入十萬張一美元的「水量」,和眾多火辣舞者一起「游泳」。

Gary Harmon 認罪後目前面臨最高 40 年的監禁,美國地方法院法官訂於 3 月 17 日舉行量刑聽證會。

新聞五:比特幣算力創歷史新高!

比特幣網路全網算力在 2023 年 1 月 6 日創下歷史新高(ATH),區塊高度為 770,709。算力創下以每秒約 361.20(EH/s)的里程碑,比 2022 年 11 月 12 日創下的 347.16(EH/s)的紀錄高出 4% 以上。截稿當下,哈希率回落至以 260(EH/s)的速度運行。

比特幣哈希率,是礦工用於鑄造新比特幣和驗證比特幣網路上新交易的計算能力,並被視為評估比特幣網路安全程度的關鍵指標。礦工用於發現下一個區塊的計算機器越多,哈希率就越高,駭客攻擊就越難;隨著哈希率的穩定向上,這將被視為整個網路走向更安全的訊號;但另一方面,也反映著更高的挖礦難度,在加密市場熊市下,對於挖礦謀生的業者來說又是一次巨大的考驗。

小辭典:算力


算力(也稱哈希率、雜湊率)就是電腦或礦機計算雜湊函數輸出的速度。算力單位是 H/s ,意思就是每秒能計算幾個 Hash ,是衡量計算速率的單位元。常見的算力單位層級包括 MH/s 、 TH/s 、 GH/s 等,代表的雜湊率如下:

1 kH/s = 每秒 1,000 雜湊
1 MH/s = 每秒 1,000,000 次雜湊。
1 GH/s = 每秒 1,000,000,000 次雜湊。
1 TH/s = 每秒 1,000,000,000,000 次雜湊。
1 PH/s = 每秒 1,000,000,000,000,000 次雜湊。
1 EH/s = 每秒 1,000,000,000,000,000,000 次雜湊。

新聞六:Mt. Gox 債權人登記截止日期從 1 月 10 日遞延至 3 月 10 日

2014 年遭駭破產、曾經佔有世界 70% 比特幣交易市場份額的加密貨幣交易所門頭溝(Mt. Gox),於 1 月 6 日晚間再發公告,稱將延期債權人登記系統。從原定 1 月 10 日,延長開放兩個月至 3 月 10 日截止。

這也意味著,賠償總金額 14 萬枚 BTC(約合 23 億美元)的實際償付時間,將從原先的最快 7 月,遞延至最快 9 月施行。

本文授權轉載自:鏈習生

責任編輯:高敬原

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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