穩定幣連續14個月萎縮！後起之秀已經虎視眈眈，為何加密熊市仍未到盡頭？|數位時代 BusinessNext

穩定幣連續14個月萎縮！後起之秀已經虎視眈眈，為何加密熊市仍未到盡頭？

穩定幣市值持續萎縮，分析師表示，穩定幣等同於加密市場資金流動性，流動性低落代表熊市尚未看見盡頭，但後起之秀TUSD已經虎視眈眈。

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穩定幣市值持續萎縮，加密市場仍在熊市

穩定幣市場連續14個月萎縮，數位資產數據公司CCData週二發佈的《穩定幣月報》顯示，穩定幣市場從2022年3月以來持續萎縮，本（5）月穩定幣總市值降至1,300億美元，為2021年9月以來新低。

分析師表示，穩定幣市場縮水，將對整體幣價回升造成不利影響，因其代表流動性的惡化。

總體經濟分析師湯姆·鄧利維（Tom Dunleavy）向外媒《CoinDesk》表示：

鄧利維補充，「儘管加密貨幣的應用場景不斷增加，但（穩定幣市值）持續的縮減，暗示著我們尚未走出長期的熊市（市場向下）困境。」

🛎️延伸閱讀： 兩張圖看懂什麼是穩定幣？

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為何穩定幣市場萎縮，會影響整體市場？

穩定幣意指波動較小的加密貨幣，通常其價值與穩定資產掛鉤，如貴金屬或美元、歐元等法定貨幣，目前主流的穩定幣均與美元掛鉤。

作為政府發行法幣及區塊鏈投資市場的中介橋樑，穩定幣是加密貨幣領域的重要基礎，對於促進加密貨幣市場的交易功不可沒。

投資銀行巨頭摩根大通（JPMorgan）在上週發表的報告表示，若穩定幣市場持續萎縮，加密貨幣市場也不太可能逐漸復甦；摩根士丹利（Morgan Stanley）在今年二月的報告中也寫道， 加密貨幣市場的穩定幣萎縮，等同於傳統金融市場的量化緊縮，代表市場的流動性及資金槓桿率都在下降。

💡量化緊縮（Quantitative Tightening）： 一種貨幣政策，指的是中央銀行減少市場上流通的貨幣供應量，以達到經濟調節的目的。量化緊縮的目的是緩和通脹壓力、抑制資產泡沫以及維護經濟穩定，但因為減少了市場上的流動性，可能導致信貸收縮、經濟增長放緩以及金融市場動盪。

中心化交易所（CEX，Centralized Exchanges）數據顯示，本月穩定幣交易總額也暴跌40.6%，僅有4,600億美元，為自 2022 年 12 月以來的最低月交易量。

報告中也表示，穩定幣的交易總量下降，也是主流的加密貨幣資產維持在一定區間震盪、遲遲無法突破價格支撐位（support）和阻力位（resistance）的原因之一。

💡價格支撐位（Support）、價格阻力位（Resistance）： 支撐位（Support）是價格下跌時，預計會停止下跌並引起買盤興趣的價格水平；而阻力位（Resistance）則是價格上升時，預計會停止上升並引起賣盤興趣的價格水平。

穩定幣市場洗牌！TUSD接管市場空缺，市值達20.4億美元

在萎縮的穩定幣市場中，仍有後起之秀快速成長。

根據最新的數據顯示， 光在2023年，穩定幣約失去了73億美元的市值。 穩定幣市場也面臨大洗牌，穩定幣項目如USDC、BUSD、以及DAI，在經過FTX的崩盤、美國強力監管、及一連串的銀行暴雷事件後，用戶紛紛贖回資金，造成市值嚴重萎縮。

在過去四個月，用戶從USDC贖回了140億美元；因美國打擊發行商Paxos，從一月至今，用戶也從 BUSD贖回了約110億美元；用戶從DAI贖回的資金也超過3.6億美元。

當USDC和BUSD正失去市佔率時，其他的穩定幣項目則樂於填補市場空缺。

以美元穩定幣TUSD大幅接管了USDC及BUSD的市佔率，在今年年初時，僅有8.45億美元的市值，至截稿前，TUSD市值已成長至20.4億美元，成長了將近141％。

TUSD的成長，主要歸功於全球最大的加密貨幣交易所幣安（Binance）的推廣採用 ，幣安透過免手續費方案，促進用戶在平台上使用TUSD買賣比特幣（BTC）。目前，TUSD已取代USDC及BUSD，成為繼USDT之後，在中心化交易所最常被使用的穩定幣。

穩定幣龍頭泰達幣（USDT）也是這些動盪的最大贏家，設籍在英屬維京群島，不受美國國內動盪影響。在今年一月，USDT總市值約663億美元，至截稿前成長了25％，市值已達829.5億美元，接近2022年5月的歷史高點，並持續居於主導地位。

資料來源：Coindesk、Bitcoin.com

核稿編輯：高敬原

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後，「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用，多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人（Chatbot）運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻，企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框，而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」（Agentic AI）。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起打造敏捷韌性企業》報告便指出，如今「AI First」時代來臨，企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運，有 80％的企業期望藉此提升生產力，70％的企業希望能更輕鬆處理複雜任務，還有 66％的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多，必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」？

「過去人們使用生成式 AI 時，需要一步步下達明確指令，但現在使用者只要賦予代理式 AI（Agentic AI）明確目標，它就能自己理解前因後果、進行推演，甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加，比方說，人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI，跨部門協作的複雜度也隨之飆升，「如果你是管理者，你就會意識到，必須把 AI 當成一個人，納入組織裡來管理。」黃柏淞強調，能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」（Multi-Agent System, MAS），正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說，MAS 就像虛擬的企業總部，負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時，各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性，企業可以依照業務需求，隨時新增、更改 AI 代理，能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到，代理式 AI 已經蔚為風潮，但實際部署時，仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起　打造敏捷韌性企業》報告便顯示，資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題，「企業最擔心串聯多個 AI 代理時，要是權限沒控管好，很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到，在此情形下，Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」（Supervisor Agent）作為主要決策層，底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」（Task Agents）。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例，假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP，詢問 AI 客服：「我想申請房貸，請問現在利率多少？另外，請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合？」如果是傳統的聊天機器人，可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡，「主管代理」接收到任務後，會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」，去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時，這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」，去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後，再由「主管代理」統整資訊，一併給出一份完整且客製的財務建議，「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞，而且因為權限分層管理，房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料，符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看，多代理客服平台能降低 50％以上的人工客服工作負擔，並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60％以上；FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率，在調用得當的情況下，也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出，金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業，都是亟需採用代理式 AI 的產業。

懂雲也懂企業痛點，助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構？一方面，Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技（KKCompany Technologies），奠定具備理解和服務大型企業的經驗，且自 2022 年創立起，就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時，Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家，此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上，深化了對個人資料保護的承諾，為客戶提供符合國際標準的資料保障，強化雲端服務領導地位。另外，Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台，提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業，黃柏淞建議，釐清應用場景，比追求最新技術更重要，「唯有清晰定義痛點，才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到，導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任，其實更像企業的升級轉型，「未來的知識工作者，不能只是單純『接球就打』，每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表，應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值，將從過去繁瑣、重複性任務的執行，轉移到前期的目標定義、流程規劃，以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進，企業間的競爭已從「要不要用 AI？」，升級成「如何管理與協作多個 AI？」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統，企業不僅能解放員工的生產力，更能在瞬息萬變的市場中，打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。