【觀點】美國矽谷銀行倒閉，導火線是什麼？「矽谷的雷曼時刻」引發的骨牌效應|數位時代 BusinessNext

【觀點】美國矽谷銀行倒閉，導火線是什麼？「矽谷的雷曼時刻」引發的骨牌效應

美國兩家銀行近日相繼宣布倒閉、破產，這個美國歷史上第二大銀行破產案，引發金融、科技及加密貨幣產業恐慌，USDC（美元穩定幣）能度過這次風暴嗎？

（觀點文章呈現多元意見，不代表《Web3+》的立場）

美國矽谷銀行倒閉，導火索是什麼？

緊隨加密友善銀行Silvergate倒閉後，美國矽谷銀行（Silicon Valley Bank）宣布破產，這個美國歷史上第二大銀行破產案，引發科技行業的恐慌。

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？

Fed美聯儲持續強勢加息，矽谷銀行本身產品長短期錯配，利率上升給該行的債券發行帶來了壓力，其10年期債券利差週五擴大至1,000個基點以上，導致出現流動性問題，借貸成本上升也使 SVB的初創（新創）企業核心客戶群更難獲得新資金，新創持續燒錢，加速資金外流。

事件的導火線是，矽谷銀行以跳樓大拍賣的方式，拋售了210億美元的債券，造成18億美元實際虧損，於是矽谷銀行表示，將透過出售股票的方式籌集23億美元，以彌補與債券出售相關的損失。

現金留太少，無法熬到債券到期。賣債認列虧損之外，還大量出售股票。矽谷銀行發信給VC基金大老求不要取款，然而，這個消息被曝光後引發了更多不信任，彼得‧提爾（Peter Thiel）Peter 的風投基金Founders Fund更是直接警告其他存戶。

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事件影響：科技與金融的雙重危機

矽谷銀行為近一半的美國風險投資支持的新創公司提供銀行業務。一旦矽谷銀行暴雷，不可避免會影響到各類初創企業，帶來科技與金融的雙重危機。

矽谷銀行是科技行業的錢袋子，包括創業公司和VC。矽谷銀行倒閉對新創公司來說，是一個滅絕性事件，將使新創公司和創新倒退10年或更長時間。

而根據週五公布的監管檔案，投資者和儲戶周四試圖從矽谷銀行提取420億美元，這是10多年來美國最大的銀行擠兌之一，也揭示了矽谷銀行所面臨的擠兌規模。

而據稱，矽谷銀行的絕大部分存款都是大額存單，這些存單沒有存款保險。如果監管不出手，這些儲戶可能會血本無歸。如果處置不當，將對整個美國科技行業的發展產生不利影響。

後續觀察：穩定幣USDC是否可以度過這次的脫鉤風暴？

美國聯邦存款保險公司（FDIC）已接管矽谷銀行，並正尋找買主進行注資。這將解決流動性問題和避免存款人的損失。

每個帳戶雖然可以拿到$250k（25萬美金）的保險限額，但是截至2022年底，它有37,466名存款客戶，每個帳戶都持有超過25萬美元的資金。

餘額大於這個數字的客戶，佔矽谷銀行存款基數的1570億美元，平均每人持有420萬美元的帳戶。該銀行確實有另外106420名客戶的帳戶是完全保險的，但他們只控制了48億美元的存款。與更多面向消費者的銀行相比，矽谷的存款基礎在很大程度上偏向於無保險的存款。在其2022年底的 1730億美元的存款總額中，有1520億美元是無保險的。

此次破產事件，將對科技新創公司產生長遠的影響。相關的VC以及新創的錢都收到波及，有至少一家新創公司計劃在矽谷銀行破產後裁員，但該公司在矽谷銀行有存款，無法取出資金支付遣散費。相反，其他新創公司也在考慮裁員，甚至考慮暫停發放薪水單，以節省現金流。

在各國政府對於穩定幣的強行監管，還有法幣儲備受到這兩次破產的影響之後，對於加密貨幣產業，也因為這次的事件重傷，後續可以觀察USDC（美元穩定幣）是否可以度過這次的脫鉤風暴：

USDC的20%存在Silvergate銀行，該銀行已經破產
USDC的25%存放在SVB（美國矽谷銀行）銀行，該銀行也已破產
USDC的鏈下存款在銀行面臨加息壓力
不同鏈上的DeFi協定遭受多種砸盤，散戶也在拋售USDC

骨牌效應下，似乎沒有什麼叫做大到不會倒的事情了，在風波不斷的環境，你會選擇持有穩定幣、比特幣、或是法定貨幣？

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（觀點文章呈現多元意見，不代表《Web3+》的立場）

本文授權轉載自：Kordan Ou

核稿編輯：高敬原

「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。

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%。

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。

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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