ETF推動比特幣創新高！當追求「價格」多過「價值」，我們正邁向一個更好的未來嗎？|數位時代 BusinessNext

ETF推動比特幣創新高！當追求「價格」多過「價值」，我們正邁向一個更好的未來嗎？

比特幣現貨ETF熱潮，推升幣價到新高，當越來越多中心化機構，控制著比特幣的交易與流向，加密貨幣去中心化的精神是否會被稀釋？這是我們追求的未來嗎？

觀點文章呈現多元意見，不代表《WEB3+》的立場

比特幣「價格」創新高，那「價值」呢？

經過兩年多的時間，比特幣再次達到上一輪的歷史高點 69,000 美元，在多數人思考「價格」的時刻，我不禁問起自己這次的新高，創造的新「價值」是什麼？

在 Web3 世界，一個重要的討論點是中心化與去中心化的平衡問題。隨著穩定幣、ETF 持有者、和中心化交易所在加密貨幣的價值轉移中佔據主導地位，我們不禁要問：這樣的發展方向是否真的代表著我們所追求的更好未來？

🛎️延伸閱讀： 比特幣破6萬9美金、創下歷史新高！隨後一晚暴跌一萬美元，幣價之後還會怎麼變化？

ETF爆受歡迎，去中心化精神會被稀釋嗎？

比特幣現貨 ETF 通過，自然是這次牛市的推手，但是當 ETF 持有者和中心化交易所控制著絕大多數的交易和價值流轉時（根據統計，ETF 的發行機構持有 20 萬顆比特幣，約為中本聰持有數量的五分之一），加密貨幣市場的去中心化精神被進一步稀釋。

這些機構的決策以及態度，不僅影響著加密貨幣的價格，而且還決定了哪些項目能夠獲得曝光和認可。監管導致這種權力更加地集中，使得加密貨幣生態系統，越來越依賴於少數幾個大型機構的意願和政策。

更清晰的穩定幣監管框架，也為我們帶來更多支付場景的應用，也意味著我們讓少數幾家公司掌握著決定加密貨幣命運的權力。

如果當穩定幣要導入 KYC/AML（認識客戶/反洗錢）而進行分叉，在分叉中被迫選擇一方時，整個去中心化金融（DeFi）生態系統的流動性和支撐可能會突然消失。

這不僅限制了加密貨幣生態系統的自由和靈活性，而且將重要的決策權，交給了那些與使用者沒有直接關聯的中心化實體。

整個 Web3 的生態面臨的未來挑戰不容忽視。

隨著更嚴格的 KYC 和 AML 規定的實施，以及中央銀行數位貨幣（CBDCs）的引入，起初中本聰描述的加密貨幣帶來的財富自主權可能不復存在，會變得越來越像現有的傳統金融系統。

這種變化不僅會限制加密貨幣的創新和自由，而且可能會導致某些群體被排除在外，尤其是那些生活在不利地理位置或政府不友好的國家的人們。

回歸Web3世界的初心

當人們僅將比特幣視為證券交易所上的另一個交易符號，關注於數字的價格，而忽略了它背後的技術和價值時，我們所稱的 Web3 市場不僅會失去其獨特性，甚至可能會退化成跟 Web2 暗網一樣相同的存在，永遠是角落的非主流應用，並且為監管所排擠。

這類觀點的普及，會逐漸違背了區塊鏈最初的目標：一種更加去中心化和自主的價值交換方式。

當大量的控制權落入少數手中，並且加密貨幣市場更多地被視為投機炒作工具，而非技術創新的載體時，我們真的需要問自己：我們在推動的是哪種未來？

這種現象不僅僅是關於市場價格的問題，更是關於加密貨幣和 Web3 生態系統如何被理解和應用的問題。 如果我們失去了推動這一切的核心動力 —— 創新、去中心化和使用者賦權 —— 那麼剩下的將是一個空洞的殼，一個沒有靈魂的市場。

最終，我們必須深刻反思我們的初衷和目標。加密貨幣革命的本質是挑戰現狀，探索一種不依賴於傳統金融機構的貨幣和價值轉移方式。然而，當我們越來越依賴於這些舊有的機構和中心化的決策機制時，我們必須問自己：我們真的在朝著一個更好的未來前進嗎？

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核稿編輯：高敬原

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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