三天交易量逼近百億!比特幣ETF贏過去年500支ETF總和,為何很難全部活下來?
三天交易量逼近百億!比特幣ETF贏過去年500支ETF總和,為何很難全部活下來?
2024.01.17 | 區塊鏈
才三天,比特幣ETF總交易量近百億美元!

比特幣現貨ETF的通過,是加密貨幣發展史上的重大時刻,讓鏈上、傳統金融的界線逐漸模糊,上市交易才三天,比特幣現貨ETF總交易量已經接近100億美元,這樣的數字是什麼概念呢?

彭博資訊(Bloomberg Intelligence)ETF分析師Eric Balchunas 解釋,去年(2023)一整年,一共有500檔ETF推出,截至目前的交易量是4.5億美元,金額最高的一檔交易量為4,500萬美。

根據雅虎財經數據,以週二(美股周一休市)最新的數據來看,11檔比特幣ETF當天的總成交金額是18億美元,第一名是灰度比特幣信託 ETF(GBTC),交易額近10億美元;第二名是貝萊德 iShares 比特幣信託(IBIT),交易額達 3.71 億美元;第三名是達 Wise Origin 比特幣基金(FBTC),交易額達3.2億美元,光是這三家的金額加起來就有超過16億美元,佔了整體的90%。

也就是說,光是灰度比特幣信託ETF一天的交易量,就超過2023年所有ETF交易量的加總。

大者恆大!11檔ETF恐難全數存活

Eric Balchunas點出,雖然灰度比特幣信託ETF現在是第一名、拿下一半的交易量,但交易的第二天,淨流出有5.79億美元,相比之下,貝萊德和富達的ETF,都流入超過4億美元資金。

這是因為之前灰度把比特幣信託轉換成ETF,投資人正在賣出GBTC,並將資金轉往其他基金發行商。Eric Balchunas觀察,貝萊德的ETF再之後,很有可能就會超越GBTC成為「流動性之王」。

美國證券交易委員會(SEC)一共核准了11檔比特幣現貨ETF,但從數字上來看,有近90%的交易量,都集中在前三大,主要原因是這11檔ETF彼此之間其實差異不大,但大者恆大,市場上擁有較多的資源的巨頭,將能拿下更多的交易量。

因演出美國實境秀《創智贏家》(Shark Tank)而聞名的投資人凱文·奧利里(Kevin O’Leary)就評論未來11檔ETF都能生存下來的機率很小,預估只有前2~3大可以存活下來 ,「我敢打賭,像富達和貝萊德這樣的巨頭,因為擁有龐大的銷售團隊,最終會成為市場的領頭羊。」

Arthur Hayes:比特幣ETF將首次替比特幣帶來持久、可預測的套利機會

大量的資金湧入比特幣ETF,未來會如何改變金融市場呢?交易所BitMex創辦人Arthur Hayes在他所發表的長文《ETF Wif Hat》中指出,比特幣ETF的通過,將首次替比特幣市場,帶來持久、可預測的套利機會。

原因是,對交易者來說減少滑點(下單到執行之間的價格差異)非常重要,所以必須找到匹配基金的淨資產值(NAV),基金的 NAV 基於比特幣指數定價 CF Benchmark ,在美東時間下午 4 點的 BTC/USD 價格。

使用CF Benchmarks比特幣指數定價的交易所,主要都集中在西方(排除幣安、OKX兩大巨頭),因為比特幣是一個全球市場,這些資產在美國基準和世界其他地方的價格波動,讓交易員能夠從價差中獲利。

因此Arthur Hayes認為,這將會是第一次,比特幣市場有可預測,且豐厚現貨套利的機會。

最後,Arthur Hayes談到不要因為現在比特幣價格沒有大漲,就因此感到沮喪,因為牛市的大門才正要開啟,他預期2024會是動盪的一年,但到了今年底,無論是比特幣或是整個加密貨幣市場的市值,都會達到歷史上的新高。

參考資料:The BlockCoindesk

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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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