比特幣現貨ETF上架不遠了?灰度「比特幣信託轉ETF」申請,SEC決定不再上訴
比特幣現貨ETF上架不遠了?灰度「比特幣信託轉ETF」申請,SEC決定不再上訴
2023.10.16 | 區塊鏈

「幣圈日報」是由一站式學習平台《鏈習生》所推出的主題報導,每日精選數則重要幣圈新聞、大佬觀點,替讀者畫重點,不漏接產業動態。

灰度比特幣現貨 ETF 申請一案,SEC 不再上訴!

知名數位資產管理機構灰度 Grayscale,曾數度向美國證券交易委員會 SEC 提出申請,希望將旗下比特幣信託基金 GBTC 轉化為比特幣現貨 ETF,使 GBTC 長期脫鉤的價格回到正軌,讓 1 GBTC 重新等於 1 枚比特幣,卻長期無法獲得批准。

今年 8 月灰度 Grayscale,在提告 SEC 需重新審核申請的判決中獲得勝訴。而上週末 SEC 決定不再針對此案上訴,讓市場信心為之一振,或許首檔比特幣現貨 ETF 獲批的時間將更加接近,使傳統市場資金更容易進入加密貨幣市場。

截稿前比特幣價格報 27,184 美元,過去 24 小時上漲 1.3%,過去 7 天價格下跌 2.7%。

比特幣大戶仍舊健在,以太幣大戶逐漸流失?

根據鏈上數據機構 Glassnode 表示,當前持有比特幣與以太坊的大戶行為似乎存在顯著區別。根據報告,持有 1,000 或更多以太幣的大戶自 2020 年以來呈現銳減趨勢,相對的,持有 1,000 或更多比特幣的大戶數卻保持相對穩定。

然而 Messari 高級分析師 Kunal Goel 指出,此數據及結論似乎存在一些疏忽。當前維護以太坊所採用的 PoS 權益證明機制,要求用戶要在智能合約中鎖定 32 枚以太幣,以協助驗證區塊鏈交易,這似乎才是大戶數量下降的主要原因。

MetaMask 小狐狸錢包被突襲下架?發言人:不小心的

上週末知名加密貨幣錢包 MetaMask 小狐狸,在美國 Apple App Store 中被短暫的下架,讓社群用戶擔心該應用是否違反任何規範。

該下架在數小時內被恢復,發言人向外媒透露這次下架是由於「內部操作錯誤」,而非 Apple 相關部門的決策。如今 MetaMask 公關部門再度重申,若在 App Store 中發現任何假冒 MetaMask 的應用,誠摯地請求社群及時會報,保護全球用戶免受任何犯罪侵害。

「教你如何盡可能在高點出售比特幣!」

by Web3 研究員 AlΞx Wacy

AlΞx Wacy 在推特上表示,我們可以利用市場心理學來最大化自己的收益,即「盡可能在高點出售比特幣」。他認為在我們試圖出售代幣時,有兩個情緒會影響這個過程:貪婪和恐懼錯過。貪婪會使人妄圖更大的利潤,恐懼錯過則使人們過早的賣出。

因此我們應該要在買入比特幣之前進行深入的研究,包括技術面、基本面和心理上的分析。重要的是了解「心理價格」的概念,例如許多人預期比特幣將達到 70,000 美元,但實際上不會達到,主要是因為它是一個市場主流預期的心理價格。

因此如果你在等待價格達到 1 美元時,0.94 到 0.97 美元之間賣出可能是一個很好的機會。建議大家現在就準備一個牛市專用策略,以便迅速且正確地做出決策,並最小化可能犯下的錯誤。

本文授權轉載自:鏈習生

核稿編輯:高敬原

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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