買咖啡的錢 vs. 賺錢的錢?穩定幣分兩種,有哪些不同?
買咖啡的錢 vs. 賺錢的錢?穩定幣分兩種,有哪些不同?
可花可賺的穩定幣,需要更清晰的分類

並非所有穩定幣都是一樣的。實際上,穩定幣主要有兩個核心用途:

轉移資金 → 支付型穩定幣

增值資金 → 收益型穩定幣

這個簡單的區分並不全面,但卻非常有用,並能為許多人提供啟發。這種劃分應該指導我們在推動採用、最佳化用戶體驗、制定監管政策以及設計使用場景時的思路。

當然,其他更複雜的分類方式(如按抵押品種類、錨定機制、去中心化程度或監管狀態)依然重要,但它們往往無法直接體現用戶的實際需求。

穩定幣被廣泛認為是加密領域的突破性應用,但要實現規模化發展,我們需要一個更以用戶為中心的框架。你不會用收益金庫中的資金去買咖啡吧?將兩種類型的穩定幣歸為一類(如許多數據面闆所做的)就像把你的工資存進避險基金:技術上可行,但從邏輯上卻不太合理。

當然,這兩者之間的界限並非總是清晰的。穩定幣可以同時扮演支付和收益的角色,每種設計也都有其自身的風險。在這裡,我聚焦於用戶的主要用途,並對這種區分進行進一步細化,使其不再過於簡單化:

支付優先型穩定幣:

盡可能保持錨定,目標是即時支付和低成本結算;通常收益留給發行方;仍可在借貸市場中進行收益操作;最佳化為簡單易用。

收益優先型穩定幣:

仍以保持錨定為目標,但通常將特定收益策略的收益傳遞給持有者;通常用於持有而非消費;設計形式多樣且複雜。

正如所述,穩定幣可以在支付和收益角色之間切換。然而,支付與收益的區分可以幫助實現更智慧的用戶體驗、更清晰的監管框架以及更便捷的普及。這雖然是同樣的錨定機制(通常如此),但用途卻截然不同。

這一簡單框架採用了市場驅動的視角,從人們實際如何使用穩定幣出發,而非從代碼或法規入手。監管機構已經開始反映這一劃分,例如美國《GENIUS法案》中提到的“支付型穩定幣”。構建者們也在實踐這一理念,比如我長期參與的SkyEcosystem項目,就將USDS(消費/支付)與sUSDS(收益)分開。

那麼,支付與收益的劃分能為我們帶來什麼?

更完善的風險框架

收益型穩定幣的風險評估應關注:收益來源及其健康狀況、策略集中度、贖回/退出風險、錨定機制的韌性、槓桿使用情況、協議風險敞口等。而支付型穩定幣則更需要關注錨定穩定性、市場深度與流動性、贖回機制、儲備質量及透明度,以及發行方的風險。統一的風險評估指標無法適用於所有類型的穩定幣。

零售市場的普及

這種支付與收益的區分與傳統金融(TradFi)的思維模型相契合,能夠減少用戶的困惑和操作失誤。新手用戶不應在不知情的情況下持有複雜的收益型代幣。

更優的用戶體驗(UX)

錢包等服務提供商應避免將支付型和收益型穩定幣混為一談,從而引發用戶混淆。

這種區分將解鎖更加簡單且智慧的錢包用戶體驗。雖然資深用戶對兩者的區別瞭然於心,但在用戶界面中明確標註能夠幫助新手理解。

這種改進也將簡化新型銀行(neobank)和其他金融科技公司的集成。當然,真正的用戶體驗挑戰不僅是標籤的標註,還包括如何教育用戶了解尾部風險。

機構市場的採用

支付與收益的區分與現有金融分類一緻,有助於改進會計處理、風險隔離,並支持更明確的監管框架。

更清晰的監管

支付型和收益型穩定幣將受到不同的監管。這兩類產品具有不同的風險特徵,因此監管機構自然會加以區分。支付與投資(廣義上的證券)在全球範圍內幾乎總是適用完全不同的監管制度。這並非巧合。

立法者已經在朝這個方向努力:例如,美國的《GENIUS法案》和歐盟的《MiCAR條例》都承認這一點。這並不意味著支付型穩定幣永遠無法提供收益(正如《GENIUS法案》中討論的那樣),但其角色更接近於儲蓄帳戶,而非廣泛的投資產品。

並非完美模型,但卻是最簡單的方向指引

儘管這一框架尚不完善,但它是圍繞目的來定位產品、用戶和政策的最簡單方式。

一些不足之處:

收益是一個包含多種子類別的複雜類別。

收益型穩定幣涵蓋了多種子類型,其結構、風險和用途各不相同。有些通過DeFi借貸,有些質押ETH,還有些購買國債。

這是一個龐大的概念,隨著市場成熟,尤其是監管介入後,可能會發生變化。未來,「收益型穩定幣」這一概念可能會被拆分為更加具體和清晰的類別。

收益歸屬問題:

如果收益沒有傳遞給用戶,那麼收益通常會被其他參與者(通常是發行方)獲取。如前所述,穩定幣可以從「發行方收益」轉向「持有者收益」。

此外,穩定幣用戶也可以通過借貸市場獲得收益,目前尚不確定收益型穩定幣在用戶視角下是否與其他次級收益來源有足夠的區別。

命名爭議:

一些人認為應該將這一更廣泛的類別稱為「收益代幣」(yield tokens)而非「收益型穩定幣」(yield stablecoins)。

這種觀點合理,但實際上收益型穩定幣已經作為一個獨特的子類別出現,其特點是穩定的錨定機制和特定的用戶角色。

它們通常被視為與非穩定幣的代幣化真實世界資產(RWAs)、流動性質押代幣(LSTs)或其他DeFi結構化收益產品不同的獨立類別。隨著市場發展,這一趨勢可能會繼續演變,尤其是在涉及可調整供應的收益型穩定幣時,邊界往往會變得模糊。

支付型穩定幣或許也會提供收益:

未來,這一邊界可能由監管來定義。例如,《MiCAR條例》禁止支付型穩定幣提供收益,而《GENIUS法案》對此進行辯論。市場將根據監管框架進行相應調整。

這些擔憂確實存在。然而,將「穩定幣」籠統地視為單一類別並無助於解決問題。支付型與收益型的區分是一個基礎性且早該提出的框架。我們應該清晰地標註這一劃分,並圍繞其進行構建。如果你的穩定幣無法輕鬆歸入這兩類之一,也應明確說明。

更多研究仍然是必要的,尤其是針對那些模糊界限的資產(如可調整供應的代幣)或完全超出這一框架的資產(如非穩定的收益代幣和代幣化的真實世界資產)。

本文合作轉載自:深潮

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
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創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
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「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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