2.75億美元的教訓！淡馬錫投資FTX慘虧，現在如何看待加密貨幣投資？|數位時代 BusinessNext

2.75億美元的教訓！淡馬錫投資FTX慘虧，現在如何看待加密貨幣投資？

新加坡主權財富基金淡馬錫去年慘虧60億美元，FTX被認為是最失敗的投資，其投資長表示，加密領域充滿監管不確定性，暫不考慮投資。

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監管充滿不確定性，淡馬錫：暫不投資加密貨幣

投資足跡遍布全球、旗下投資組合淨值約2,870億美元的新加坡主權財富基金淡馬錫（Temasek Holdings）表示，在短期內將不會投資任何與加密貨幣有關的項目。

昨（11）日，淡馬錫投資長羅錫德（Rohit Sipahimalani）在接受外媒《CNBC》採訪時表示， 由於目前在加密貨幣領域仍面臨相當多的監管不確定性，在這樣的情況下，淡馬錫很難再對該領域進行投資和交易。

不過，這並不意味著淡馬錫將永遠排斥與加密貨幣領域有關的投資機會。

羅錫德補充道，若未來有更適當的監管框架、並且有合適的投資機會，淡馬錫沒有理由不考慮投資。但有鑒於目前世界各國監管收緊的狀況下，淡馬錫對於投資加密貨幣交易所仍有所顧忌。

2.75億美元換來教訓：FTX投資的失敗經驗

據外媒《CNBC》報導，淡馬錫控股（Temasek Holdings）今年度同樣受到大環境全球通膨、以及烏俄戰爭的影響，目前雖擁有淨值約2,870億美元的投資組合，卻比一年前3,030億美元，縮水近160億美元。

另外，淡馬錫今年也紀錄了60億美元的集團淨虧損，為該主權基金十年來首次虧損；股東報酬率為負5.07％，甚至低於疫情最嚴重的2020年的負2％，為2016年以來表現最慘澹的一年。

淡馬錫在 FTX 申請破產重組不久後，硬著頭皮在財報上認列損失。該事件也造成新加坡國會對新加坡總理李顯龍、副總理兼財政部長黃循財進行咎責行動，黃循財更表示除了經濟上的損失外，FTX 還損害了淡馬錫的聲譽。

外界推測淡馬錫目前的態度，可能很大部分源自於 FTX 事件造成的重大損失，讓這個世界上最大的主權基金之一不敢再碰加密貨幣領域。

事實上，羅錫德也在昨（11）日受訪時表示，淡馬錫從未打算投資加密貨幣。

儘管淡馬錫表示已花費8個月，對 FTX 進行所有必要的盡職調查，且 FTX 擁有優秀的技術、市場份額不斷增加，也表現出與監管機構合作和獲得許可的意願，最終才決定繼續投資。

雖然投資團隊在做出投資建議時並無不當行為，但投資團隊和高階管理層，仍應對所做的投資決策作「最終負責」，因此在今年5月，宣布削減參與 FTX 投資的員工的薪酬。

羅錫德在日前的訪問上表示，FTX 是淡馬錫早期階段投資（early-stage investment）策略的一部份，該策略主要投資創新及顛覆式科技，藉此了解即將到來的趨勢，並可將新的投資引介給淡馬錫投資組合內的其他公司，並讓淡馬錫投資的生態系能夠共同獲益。

新加坡副總理兼財政部長黃循財在去（2022）年12月接受訪問時，也為淡馬錫辯護：「投資損失的發生，並不意味治理體系沒有發揮作用。相反地，這是投資和承擔風險的本質。新加坡的投資實體必須從成功和失敗中學習，繼續承擔經過縝密判斷後的風險，以達到良好的長期整體回報。」

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資料來源：CNBC、The Block、CNBC、Nikkei Asia

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。