摩根大通下調Coinbase評級！為什麼跟比特幣現貨ETF熱情消退有關？|數位時代 BusinessNext

摩根大通下調Coinbase評級！為什麼跟比特幣現貨ETF熱情消退有關？

摩根大通認為，比特幣現貨ETF的熱情消退，可能會影響到合作夥伴Coinbase的收入，所以做出調降評級的決定，為什麼ETF通過後，比特幣價格不漲反跌呢

比特幣現貨ETF熱度消退！摩根大通為何下調Coinbase評級？

比特幣現貨ETF通過不到一個月，當初的熱潮已經逐漸減弱，除了比特幣（BTC）跌破4萬美元大關，金融巨頭摩根大通（JPMorgan）更將美國加密貨幣交易所Coinbase的評級，由「中性」下調至「減持」，代表分析師對Coinbase股票的投資前景感到悲觀，建議投資者減少持有比例。

摩根大通之所以會調降評級，是因為申請比特幣現貨ETF的資產公司，包含貝萊德（BlackRock）、富達（Fidelity）、智慧數（WisdomTree）、VanEck、方舟投資（ARK Invest）和Invesco等，都指名由Coinbase作為「現貨比特幣監控共享協議」（Spot BTC SSA）的合作夥伴。

美國證券交易委員會（SEC）曾明確指出，為了避免市場欺詐及操縱行為，比特幣現貨ETF的申請人，需要與「具有規模」且「受監管」的市場簽訂「監控共享協議」（SSA，surveillance-sharing agreements），作為保護消費者的必要措施。

雖然Coinbase在美國市場依舊佔有主導地位，但摩根大通分析師肯尼思·沃辛頓（Kenneth Worthington）認為，比特幣價格跌破4萬美元，顯示人們對比特幣現貨ETF的熱情已逐漸消退，「這會導致幣價下跌、交易量下降，以及Coinbase等公司的收入減少。」所以做出調降評級的決定。

為何ETF通過後，比特幣不漲反跌？

在美國證券交易委員會（SEC）批准11檔比特幣現貨ETF後，比特幣價格在1月11日飆升至49000美元。雖然在之後幾天裡，有超過20億美元流入比特幣現貨ETF市場，但比特幣價格卻不漲反跌，寫稿當下，約為39000美元。

比特幣下跌，主要與「Sell The News」現象有關。

「Sell The News」是投資者依靠利多「消息」，階段性地買入投資商品（例如比特幣），當好消息被證實或公佈時，投資者會在此時選擇進行賣出獲利，而不是長期持有或者期待未來收益。

如果只是少數人這樣做，這種行為本質上並不會有太大影響，但一大批交易者同時出售投資昌品時，就會容易影響價格。

比特幣現貨ETF相關討論，在最近兩年越吵越熱，隨著11檔ETF在今年一月獲得批准的樂觀態度提升，許多活躍交易者提前買入比特幣，期望可以在批准後迅速獲利。

即便比特幣價格沒有一飛沖天，仍有許多專家認為，比特幣現貨ETF能為投資者提供更多元的投資選擇，並且有效降低投資加密資產的種種障礙。

資料來源：CoinDesk、Money.com、Forbes

核稿編輯：高敬原

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。