名錶、房子也能有虛擬分身!幣安:七年後「資產代幣化」規模達16兆美元
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2023.07.27 | 區塊鏈

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幣安:七年後「資產代幣化」規模達16兆美元

一只實體的勞力士手錶,在今年六月被「代幣化」,手錶的主人透過抵押實體的手錶,成功借到了約43萬新台幣的貸款;這個月另一個民眾,在NFT借貸協議平台Arcade上,抵押了一只百達翡麗,成功借到約100萬新台幣,宛如區塊鏈上的當鋪。

現實世界資產(Real-World Assets,簡稱RWA)代幣化,是近年區塊鏈領域備受矚目的賽道,除了藝術品、奢侈品之外,股票、債券、房地產與碳信用,都能夠透過代幣化增加資產的流動性。

一份於今年3月底發出的花旗銀行報告指出,代幣化數位證券市場規模,預計在2030年,會成長到4~5兆美元規模。

全球最大交易所幣安(Binance),最近發布了一份「現實世界資產代幣化」調查報告,雖然RWA市場仍在早期發展階段,普及率不斷提升,以及總鎖定價值(TVL)不斷成長,幣安在報告中指出,資產貸幣化市場預計在2030年,將達到16兆美元、佔據全球GDP的10%規模。

💡總鎖定價值(TVL): 鎖定在代幣協議上的加密貨幣總價值。代幣的TVL越高,代表透過質押或鎖定在DeFi應用程式中的資金量越大。

🛎️延伸閱讀: 一只勞力士手錶,也能借出加密貨幣!「代幣化」如何帶起全新金融革命?

什麼是「現實世界資產RWA」?

現實世界資產所涉及的範圍廣闊,包含了物理世界中的有形及無形資產,例如房地產、債券、有形商品等,而現實世界資產代幣化,能夠讓這些資產搬上區塊鏈,在使用和交易上開啟更多可能性。

因為這些資產可以在鏈上存儲和追蹤,將實體資產代幣的好處,包括能創造更高的市場流動性、效率以及透明度,並減少人為錯誤。

隨著越來越多項目進入市場,RWA生態系統也逐漸變得多樣化,某些項目提供了將現實世界資產,引入加密貨幣領域的監管、技術和運營軌道。

幣安將這些項目稱為「RWA導軌(RWA rails)」,還有一些資產提供商,專注於發起和創造對各種資產類別的RWA代幣化需求,其中包括房地產、固定收益以及股票等。

美國國債貸幣化正夯!2030年「真實資產代幣化」市值將達16兆美元

隨著RWA協議越來越熱門,幣安也發現,RWA代幣持有者也正增長當中,目前以太坊上有超過41,300名RWA代幣持有者,雖然看起來人數沒有想像中多,然而其數量與前一年的17,900相比,足足增加了一倍多。

幣安指出,近幾個月RWA領域的亮點,就是美國國債的代幣化。

美國國債是指美國政府發行的主權債務,被廣泛認為是傳統金融市場無風險資產(指具有確定的收益率,並且不存在違約風險)的基準。在利率上升的前提下,國債收益率穩定提升,目前已經超過DeFi收益率。

條件相同的狀況下,資本會流向收益率最具競爭力的地方,也就是美國國債。投資者可以透過投資代幣化債券國庫債券,並享受到現實世界的收益率。事實上,美國代幣化國債市場目前價值約6.03億美元,代表投資者以4.2%的年利率向美國政府放貸。

幣安報告中也使用Boston Consulting Group的數據,預測資產貸幣化市場在2030年,將達到16兆美元、佔據全球GDP的10%規模。

不過,即使是16兆美元,代幣化資產也只佔當前全球總資產價值的一小部分,估計價值約900兆美元,仍佔不到1.8%,代幣化資產尚有許多成長空間。

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資料來源:Binance Research

核稿編輯:高敬原

關鍵字: #NFT
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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