圖解|本金直接翻三倍!風險超高的「槓桿交易」是什麼?四張圖看懂原理與趨勢
圖解|本金直接翻三倍!風險超高的「槓桿交易」是什麼?四張圖看懂原理與趨勢
2023.08.18 | 區塊鏈

加密貨幣所衍伸的投資工具、產品,成為現在許多人日常投資的選項之一。但面對交易所複雜的使用者介面、五花八門的投資專有名詞,讓新手還沒踏出第一步,就已不知所措。

《WEB3+》推出「加密投資大白話」系列報導,用最淺白、好懂的方式,帶大家認識最正確的加密投資觀念,以及背後的運作邏輯、創新與最新趨勢。

##### 什麼是槓桿?

「槓桿交易」是在傳統金融以及加密投資中,同時存在的一種交易方式。但即使是在傳統金融市場中,槓桿交易也不是新手會接觸到的操作,而是較為偏向「專業級」的投資,因此大多數新手對於槓桿交易的概念、原理大多也都是一知半解。

槓桿(leverage)交易也叫保證金交易,在傳統的金融領域中,是一種非常經典的金融交易產品。槓桿交易的工作原理就是透過借貸、借款,來擴大可以投入的交易金額,讓交易的頭寸(Position,指款項,常在金融、證券、股票、期貨交易中使用) 大於交易帳戶中的金額。

交易所Bitget董事總經理Gracy Chen舉例說明,假設用戶今天不看好某一款加密貨幣,認為未來可能會跌,那麼用戶就可以做空(Short)它。

💡做空: 對於未來看跌的交易策略,透過先賣出金融資產,等下跌後再買進金融資產,再從當中賺取價差的交易方式。

於是用戶投入了三千美金去操作,但如果這時候加了一個「三倍槓桿」,相當於用戶「借了兩千美金」,然後加上投入的一千美金,總共投入三千美金。簡單來說,就是資金從一千變成三千,所以叫三倍槓桿。

當這款加密貨幣跌了一半,假設從一塊錢跌到了五毛錢,用戶本來賺了50%,但因為開了三倍槓桿,所以賺到的錢會是50%乘以三,也就是1.5倍。這就是槓桿交易做空的情況,那當然槓桿交易也可以買入做漲。

Gracy也指出,Bitget交易所也有提供「多頭交易」和「空頭交易」的服務,讓用戶能借入看空的代幣,之後再透過交易換回借入的代幣歸還。

Gracy接著舉例,假設今天要做空A代幣,那麼操作的概念上就是「借入代幣後賣出」。而之後可能對於獲得的收益感到滿意了,用戶想要平倉,不管是借入USDT來進行多頭交易,還是借入看空的A代幣來進行空頭交易,總之,最後透過交易,換回最初借入的那個代幣並歸還,這就是所謂的平倉。

##### 槓桿的風險有哪些?

槓桿交易即使是在傳統領域,也絕對不是一個入門級的體驗,很多專業的投資者也會因為不是高風險偏好者,而選擇較低的槓桿或甚至不開。

Gracy表示,槓桿投資其中最核心的風險,就是「爆倉」。

假設用戶投入一千美元,並開五倍槓桿,手中就會有5000美元的加密貨幣,也就等於用戶投入了20%的保證金。

假設A代幣上漲了20%,手中持有的資產就會變成6000美元。多出來的一千美元就是用戶賺到的錢,但因為最初投入的本金只有一千美元,所以相當於收益率100%。

但是如果A代幣下跌20%,那用戶就會虧損一千美元,也就是說當初投入的本金都虧掉了。假設A代幣繼續虧損,連平台借的那四千美金也會一起被虧掉,平台就會強制把用戶的幣賣掉,把錢和利息收回,被稱為「強行平倉」,也就是「爆倉」。

但其實這就是一把雙面刃,正是因為這種放大槓桿的價值,槓桿交易的優勢就是可以透過借入資金,增加用戶能交易的資金,並可以擴大收益。但是當然,放大的不只有收入,也會放大損失。

所以槓桿交易的操作更適合中高風險偏好,且希望能夠透過短、中期持有借款,去提高交易資金的交易者,也是一個相對複雜的金融工具。

新手在操作槓桿交易時,最重要的建議就是要控制好交易的風險,也要控制好風險保證金,要確保有充足的可補充的保證金,這樣在要平倉的時候,用戶可以選擇繼續加保證金,或是及時 止損、止盈,這些都是新手交易的時候應該注意的。

Gracy也強調,加密貨幣本身就是一個高風險的資產,所以投資者一定要「do your own research」,並清楚知道自己在做什麼,以及自己的心理承受能力和抗風險能力。

##### 槓桿與加密市場未來的四大趨勢

Gracy表示,熊市期間大家可能會更喜歡槓桿操作,因為熊市的波動性是相對弱的,如果投資者不加槓桿,就比較沒有操作性可言。

另外,熊市期間的用戶可能比較多是長期持有者或是具有加密貨幣信仰的交易者。而這些用戶在市場表現不好的時期還不離場,通常也會有更高的風險偏好,因此也比較可能會使用槓桿交易。

而對於槓桿交易以及加密市場接下來的發展,Gracy認為發展趨勢應該主要有四點,且和監管、教育具有較大的相關性。

一、監管環境的變化

現在世界各國都在制定更加具體的監管政策,以管理槓桿交易,和減少投資人的風險。

這可能就會包括限制槓桿倍數,例如某些國家就不允許超過五倍以上的槓桿,或甚至不允許加槓桿,只允許用戶做現貨。每個國家和地區都會有自己的政策要求,這個趨勢也將會持續下去。

二、投資者的教育和提醒

讓投資者在做交易決策前,能清楚知道需要面對的風險,其實是非常重要的。用戶應該要能夠在他的資產安全保障的同時,也能知道自己在做什麼、金融交易風險也是可控的。當然交易所也都希望用戶能夠賺錢、能夠產生收益,但是對於投資者的教育和提醒,也是未來越來越重要的一個趨勢。

三、風險的管理和透明度的提升

以Bitget交易所來說,包括推出保護基金(Bitget Protection Fund),以及公布交易所的儲備證明(Proof of Reserve, PoR),都是出於對風險管理和透明度的一個考慮。希望能夠保證投資人的利益,並提供更詳細的交易資訊和風險警示。

四、市場成熟度提高

當各個國家的政策變得更明確,並有大量機構投資人和比較專業的投資者進場,增加市場的流動性和深度,整個市場的成熟度也會隨之提高。而當市場的成熟度越來越高,波動力可能會逐漸降低。

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核稿編輯:高敬原

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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