【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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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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