【幣圈日報】以太坊上海升級倒數｜加密友好銀行 Silvergate 結束業務|數位時代 BusinessNext

以太坊上海升級倒數！最後一個測試網「Goerli」於 3 月 15 日啟動

以太坊基金會 3 月 9 日宣布，即將迎來「Shapella（Shanghai + Capella）」升級，並將在最後一個測試網「Goerli」上進行測試。

Shapella 升級的目的是確保以太坊用戶，屆時能夠安全提領質押在信標鏈上的 ETH。此前，以太坊已經成功完成了兩個測試網「Zhengjiang」和「Sepolia」上的升級，而這次「Goerli」測試網升級將在區塊高度 162304 時啟動，預計將於台灣時間 3 月 15 日上午 6 時進行。

延伸閱讀： 什麼是「上海升級」？一文看懂

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加密友好銀行 Silvergate 宣布結束業務，自願進行清算

美國加密友好銀行 Silvergate 財務危機最新進展，歷經交不出財報、關閉最值錢服務、聯邦存款保險公司（FDIC）上門關切等風波⋯⋯3 月 8 日晚間，Silvergate 發布新聞稿，宣布有意結束銀行業務，並以有序的方式自願清算銀行。

Silvergate 表示這是鑑於最近的產業和監管發展，所做出的最佳解決方案，會全額償還所有存款。該銀行還聘請了財務、法律和管理方面的專業人士協助；Silvergate 此前已經終止了 Silvergate Exchange Network（SEN）的服務，其他與存款相關的服務仍在持續進行，並承諾會即時通知客戶任何進一步消息。

延伸閱讀： 加密銀行Silvergate倒閉、存款全退給客戶！靠加密貨幣大紅後，為何會走向死亡？

CFTC 主席重申：以太幣和穩定幣是「商品」

在 3 月 8 日的參議院農業委員會聽證會上，美國商品期貨交易委員會（CFTC）主席貝南（Rostin Behnam）重申，以太幣和穩定幣應該被視為「商品」，這個立場與美國證券交易委員會（SEC）主席詹斯勒（Gary Gensler）的看法截然不同。

SEC 主席詹斯勒過去多次宣稱，除了比特幣之外，其他加密貨幣一律應被歸類為「證券」，而以太幣等採用 PoS 共識機制的加密貨幣可能會被定性為證券；CFTC 主席貝南則持有不同觀點，他在聽證會上指出，以太幣應該被視為「商品」，因此屬於 CFTC 的管轄範圍。

去年底，CFTC 在針對 FTX 創辦人 SBF 提起訴訟時，明確將穩定幣 USDT 列為商品。貝南在本次聽證會也引用這起案件指出，如果 CFTC 採取更廣泛的觀點，即所有穩定幣都是「商品」，那麼 SEC 不久前因認定穩定幣 BUSD 是未註冊「證券」而打算起訴發行商 Paxos，就會再次產生衝突；貝南表示正在與 SEC 進行溝通，以尋求協調機會，但至今尚未收到關於 SEC 如何區分商品與證券的法律指導。

Paxos 調查：89% 受訪者仍然願意在「中心化機構」持有加密貨幣

穩定幣發行商、區塊鏈基礎設施公司 Paxos 近期指出，人們對加密貨幣最感興趣的原因是投資，並希望主流金融服務機構支援加密產品與服務。

根據 3 月 7 日發布的研究報告，受訪者對加密貨幣感興趣的前 5 大原因，分別是匯款（34%）、日常金融交易（36%）、信用卡和／或忠誠度獎勵（38%）、支付商品或服務（42%）以及作為長期投資（52%）。

調查結果還顯示，即使歷經 FTX 暴雷事件所造成的一連串餘波盪漾，有高達 89% 的調查受訪者表示他們仍然信任銀行和加密貨幣交易所，願意在這些中心化機構保管他們的加密貨幣。

Mt.Gox 債權人登記截止日期延期至 4 月 6 日，最大債權人要繼續 HODL

已破產的加密貨幣交易所 Mt.Gox 官網公告，Mt.Gox 債權人登記截止日期，從原本的 3 月 10 日延至 4 月 6 日。他們必須在期限前決定，是否要參加「提前一次性還款方案」（early lump sum option），或是等待更久，但卻能拿到更高比例的損失賠償。

與此同時，根據《彭博社》報導，Mt. Gox 的最大債權人「Mt Gox 投資基金（Mt Gox Investment Fund）」預計在 9 月份拿到償還的比特幣，消息指出他們將會繼續持有這些比特幣，而非賣出。

Mt. Gox 曾經是世界上最大的比特幣交易所，但在 2014 年遭駭破產。許多加密貨幣投資人擔心，如果債權人拿到比特幣後都選擇賣出，恐怕會大幅衝擊市場。不過，瑞銀資產管理（UBS）分析師 Ivan Kachkovski 卻認為，這次的清償不太可能會影響比特幣的價格，因為大多數早期用戶仍然是加密貨幣信徒，因此大部分還款不太可能會流入市場。

Zerion 錢包在 Mirror 上推出 OG NFT，開放 8 天免費鑄造

根據官方推特，多鏈錢包 Zerion 宣布在 Mirror 平台推出 Zerion OG NFT，自 3 月 8 日起開放免費鑄造 8 天。持有這個 NFT 可獲得訪問門禁式內容（gated content）、早期訪問和其他福利。

註：Mirror 是一個基於以太坊的去中心化多媒體創作平台，可以理解成為中心化的 Medium。

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本文授權轉載自：鏈習生

核稿編輯：高敬原

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。

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。

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。

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。

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