比特幣減半完成,幣價衝破6.5萬!分析師:「這 4 種幣」可以持續關注
比特幣減半完成,幣價衝破6.5萬!分析師:「這 4 種幣」可以持續關注
比特幣減半完成,幣價衝破 6.5 萬!

4月20日,比特幣減半正式發生,價格則從週內低點反彈,今早(22日)一度漲至 65,640 美元,截至撰稿時則報價 65,071 美元。

比特幣現貨 ETF 資金流入量也有所好轉,Farside Investors 數據顯示,ETF 在減半前一天淨流入 3,040 萬美元資金,改變了連續五天資金流出的情況。

《Cointelegraph》資深分析師 Rakesh Upadhyay 指出,比特幣曾反彈逼近 20 日指數移動平均線(EMA)附近,若沒有在該點位出現大幅下跌,甚至突破 EMA 的話,則代表比特幣近期可能會在 60,775 至 73,777 美元之間震盪一段時間;反之,如果比特幣大幅下跌,則可能會重新測試 59,600 至 60,775 美元支撐區域。

除了比特幣之外,Upadhyay 還點名了 4 個表現強勁的山寨幣(Altcoin),並稱如果比特幣維持漲勢,可能會進一步帶動這 4 個幣上漲。

分析師:「這 4 個幣」表現強勁

幣安幣($BNB)

Upadhyay 指出,幣安幣($BNB)近期一直在 495 美元至 635 美元之間震盪,代表市場供需平衡。

美國時間 4 月 20 日,$BNB 已經漲到 20 日 EMA 與 50 日均線上方,代表拋售壓力正在減輕。$BNB 近期可能會升至 635 美元阻力位,並引發空頭拋售。如果 $BNB 從 635 美元大幅下跌,區間波動可能會持續一段時間。

Upadhyay 預測,下一個趨勢可能會在突破 635 美元或低於 495 美元時開始。如果突破 635 美元,$BNB 可能會展開走向 692 美元的旅程;反之,如果 $BNB 跌破 495 美元,可能會進一步跌至 460 美元。

Near Protocol($NEAR)

Upadhyay 指出,Near Protocol($NEAR)的近期走勢一直處在下行通道中,但近日突破了 20 日 EMA(6.15 美元),代表短期拋壓可能會減輕。

Upadhyay 預測,$NEAR 將嘗試反彈至阻力線,空頭可能會在該阻力線大幅拋售。如果價格從阻力線急劇下跌,則代表 $NEAR 可能仍會在下行通道中震盪;反之,如果 $NEAR 突破下行通道的上方組力位,短期趨勢將有所轉變,可能會先反彈至 8 美元,然後再挑戰 9 美元。

Mantle($MNT)

Upadhyay 指出,Mantle($MNT)在日線兩條均線之間震盪幾天後,於 4 月 20 日突破 20 日 EMA(1.18 美元),代表多頭正試圖掌控局面。

不過,在美國時間 4 月 21 日,$MNT 日線出現較長的上影線,代表空頭尚未放棄,並試圖將價格拉回 20 日 EMA 下方。

Upadhyay 預測,如果 $MNT 摔回 20 日 EMA 下方,可能會困住激進的多頭,並跌回 50 日均線(1.09 美元)。若跌破 50 日均線,可能會進一步下探 1 美元支撐位。

反之,如果 $MNT 能維持在 20 日 EMA 上方,則代表多頭正在捍衛該水平,未來可能會上漲至斐波那契回調 61.8% 點位(1.32 美元),如果突破該點位,下一站可能是 1.51 美元。

Render($RNDR)

Upadhyay 指出,Render($RNDR)近期一直處於回調盤整階段,但多頭正試圖將價格推至下降趨勢線(Downtrend Line)上方,想要重新掌握局面。

從日線上來看,$RNDR 的 20 日 EMA(8.9 美元)走勢已趨於平緩,相對強弱指數(RSI)也升至中點,代表空頭正在失去控制。

Upadhyay 預測,如果 $RNDR 近期能維持在 20 日 EMA 上方,則可能會上漲至 50 日均線(9.95 美元),然後升至 12 美元;反之,如果 $RNDR 回落到 20 日 EMA 下方,則代表可能是「假突破」,恐怕會進一步下探至 7 美元與 6 美元。

本文授權轉載自:加密城市
核稿編輯:邵元婷

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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