史上最大加密牛市要來了!比特幣ETF是關鍵?從四大理由看懂內幕
史上最大加密牛市要來了!比特幣ETF是關鍵?從四大理由看懂內幕
2023.11.03 | 區塊鏈

比特幣現貨ETF正式通過!SEC批准11家業者

美國證券交易委員會(SEC)在2024年1月11日,正式批准了美國首個受監管的「現貨比特幣ETF」,之後不需要透過交易所,一般民眾透過買ETF,也可以投資比特幣、參與到加密金融的成長,是比特幣問世15年以來,最大的里程碑之一。為什麼打開史上最大加密牛市的關鍵是「比特幣ETF」?從四大理由看懂內幕。

以下為2023年11月原文報導

##### 史上最大加密牛市要來了!為何比特幣ETF是關鍵?

全球最大基金管理公司貝萊德(BlackRock),在今年(2023)6月15日向美國證券交易委員會(SEC)申請現貨比特幣ETF。其他包括富達、WisdomTree和VanEck也搭上這波風潮,申請現貨ETF的趨勢,成為今年以來幣圈最多人關注的議題。

雖然如眾人所預料,美國證券交易委員會(SEC)盡可能地將所有比特幣現貨ETF申請延後, 但在2024年1月還是必須做出最終決定。 隨著社群討論認為獲得批准的可能性增加,再加上距離2024年4月比特幣減半的日期將至,加密市場開始慢慢回溫。

美國的比特幣現貨ETF申請,將可能影響全球幣圈,甚至創造史上最大加密牛市,為什麼?

##### 四大理由,看懂為何最大牛市將至?

理由一:美國有大量幣圈用戶

2023年2月,交易所Coinbase委託Morning Consult進行的一項調查顯示,絕大多數美國人希望看到金融體系得到更新,且 大約有20%的美國人(也就是超過5,000萬人)擁有加密貨幣。

跟其他加密金融發展更為完善的第三世界國家相比,20%的人民使用加密貨幣並不能稱得上「普及」,然而,美國目前在全球金濟體系中還是扮演相當重要的角色,因此美國的一舉一動都還是會對幣圈有一定程度的影響。

理由二:傳統金融結構與比特幣的整合

貝萊德和富達(Fidelity)等金融巨頭申請比特幣現貨ETF,可以看出這些傳統機構對加密貨幣的興趣日益增長,而他們的支持具有重大的意義,因為代表他們已經準備好要將比特幣整合到傳統金融結構中。這種認可可能會影響更廣泛的金融界,暗示著監管批准後,加密貨幣投資的新時代即將到來。

Yield App 資訊長盧卡斯·基利(Lucas Kiely)表示, 機構興趣的增加對傳統金融界對加密貨幣的認知產生重大影響。長期以來,加密市場一直被認為是不穩定和投機的,而成熟金融機構的參與,將為加密市場提供了可信度。

理由三:有發展成千億價值產業潛力

和比特幣期貨ETF相比,現貨ETF更具優勢,因為可以直接接觸比特幣的即時價格,進而和市場的實際供需產生共鳴。

現貨比特幣ETF提高了價格追蹤的準確性,簡化了投資流程,並降低散戶和機構投資者的費用,因此會更具吸引力,並將大量資金轉移到加密貨幣市場。

美國現貨比特幣ETF市場的成長潛力令人震驚, 連彭博資訊(Bloomberg Intelligence)也表示,它可能會發展成為價值1,000億美元的加密貨幣產業。 而這種成長可能會促進比特幣價值的大幅升值,進而影響到加密貨幣市場,引發整個生態系統的牛市。

彭博分析師艾瑞克·巴爾楚納斯(Eric Balchunas)強調,「當貝萊德申請比特幣現貨ETF時,我認為這是一場完全不同的比賽。這是一家不喜歡失敗的公司,他們知道自己在做什麼,而且他們必須在比特幣中看到一些東西。」

理由四:機構資本的湧入

由於機構投資者擁有龐大的財力,可以大幅推動市場,因此受監管的比特幣ETF,可能會對機構更具吸引力,進而進入市場、推動比特幣價格進入牛市。同時,這也將代表監管機構認可加密貨幣,進一步增強投資者的信心,推高需求和價格。

第一個比特幣期貨ETF在2021年10月獲得批准,而下個月市場就創下歷史新高。雖然ETF不能說是推動價格走勢的唯一因素,但宣布批准現貨ETF還是有助於提振市場情緒。

在美國,關於比特幣ETF的討論一直在升溫。彭博ETF分析師近期又將比特幣ETF核准的可能性上調至65%。如果真的獲得批准,現貨ETF將可以吸引更多機構投資者進入市場,並對加密貨幣的價格產生積極影響。

另外,加密市場的投資者「恐懼與貪婪指數」得分高達72,說明市場情緒屬於「貪婪」。隨著比特幣減半的日期也越來越近,看來加密市場的牛市真的可能要來了。

參考資料:beincrypto、cointelegraph

核稿編輯:高敬原

往下滑看下一篇文章
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
立即報名

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓