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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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