下台了才講有用嗎?中國前財政部長呼籲:應重視加密貨幣發展
下台了才講有用嗎?中國前財政部長呼籲:應重視加密貨幣發展
2024.09.30 | 區塊鏈
發生什麼事?
  • 中國財政部前副部長朱光耀強調,加密貨幣對資本市場存在重大風險,但不應忽視其發展。
  • 中國對加密貨幣的態度維持強力監管,但在「比特幣算力」領域,中國仍保持著一定優勢。
中國前財政副部長呼籲:應重視加密貨幣發展

中國財政部前副部長朱光耀近日在一場演講中指出,加密貨幣的快速發展將對全球金融穩定帶來深遠影響。朱光耀認為,儘管加密貨幣存在諸多風險,特別是在國際反洗錢、反恐融資和資本市場都具有一定的破壞力,但各國還是應認真研究其背後的國際趨勢和政策變化,因為它在數位經濟發展中扮演著關鍵角色。

回顧加密貨幣的發展歷程,過去10多年來,美國政府對加密貨幣抱持審慎態度,認為加密貨幣的高波動性和匿名性,很可能對國際金融系統造成巨大衝擊。尤其是在反洗錢和反恐融資領域,加密貨幣被視為全球經濟安全的一大威脅。

然而,自2023年起,美國對加密貨幣的態度與政策漸漸開始發生了轉變,並引發全球各國的高度關注。

美國政策轉向:擁抱加密貨幣,11支比特幣ETF獲批上市

朱光耀在論壇中提到,美國前總統川普多次在競選活動中,公開支持加密貨幣,並表示「我們必須擁抱加密貨幣,否則中國就要取代我們」,可以看出美國對於加密貨幣產業的態度出現轉變。

除此之外,美國在相關的監管與政策上,也逐漸轉為開放。尤其是美國證券交易委員會(SEC)在今(2024)年批准了比特幣和以太坊ETF上市,這也正式宣告加密貨幣將逐步進入主流金融市場,成為全球資本市場的重要組成。

而這一政策的轉變,也反映了美國從過去對加密貨幣的強力監管,逐漸轉向更加開放和接受的態度。

對此,朱光耀呼籲,中國的政策制定者也應密切關注國際加密貨幣領域的最新變化和政策調整,特別是在數位經濟發展的背景下,加密貨幣已經成為全球金融創新的核心組成部分。雖然加密貨幣的風險不容忽視,但各國需要在合適的監管框架內積極探索其發展潛力。

中國對加密貨幣的態度:強力監管下的算力優勢

值得注意的是,中國自2021年起對加密貨幣採取了嚴格的監管措施,並全面禁止中國國內進行加密貨幣交易和挖礦活動。

由於加密貨幣因其高度匿名性和去中心化特徵,被視為「可能威脅國家金融秩序」的一大風險,因此中國政府做出這樣的政策,背後也有多重考量,包括維護金融穩定、打擊非法資本流動以及防止資金外流等。

儘管如此,中國仍然在全球比特幣挖礦算力上依舊保持著一定優勢。

過去中國的比特幣開採量曾經一度躍居全球總量的三分之二,中國礦工的網路總算力占比更高達到71%。但在政府宣布嚴格禁止加密貨幣相關活動後,中國的比特幣礦工紛紛出逃,中國比特幣的黃金時代也宣布告終。

然而,即便在中國政府的嚴格打壓下,根據最新數據,中國仍控制了全球超過55%的比特幣算力,而這些挖礦活動雖然不在表現上運營,許多小型礦工卻仍在亞洲地區透過各種方式內持續挖礦。

隨著美國挖礦產業的快速崛起,中國在挖礦產業的優勢正逐漸減弱。美國的挖礦池如今掌控了約40%的全球比特幣算力,並主要服務於美國本土的大型機構礦工。

面對這一趨勢,中國政府的嚴格監管政策或許將進一步影響其在全球加密貨幣產業中的地位。

參考資料:cointelegraph新浪財經

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

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以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

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除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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