營收獲利下滑,Coinbase 卻砸錢擴張?從 Q1 財報看加密龍頭的「反向操作」
營收獲利下滑,Coinbase 卻砸錢擴張?從 Q1 財報看加密龍頭的「反向操作」
2025.05.09 | 區塊鏈
發生什麼事?
  • Coinbase 在 2025 年第一季的總營收和淨利潤均低於市場預期及前一季水準。營收下滑主要歸因於加密貨幣市場交易活動的減少,而獲利大幅縮水則是因為公司持有的加密資產價值波動產生的帳面損失。
  • 儘管短期財務數據承壓,Coinbase 卻宣布以 29 億美元收購全球重要的加密貨幣衍生品交易所 Deribit。這項公司史上最大手筆的收購,顯示 Coinbase 正積極投資於衍生品這個高成長領域,並劍指成為該市場的全球領導者,大幅提升其國際影響力。
  • 這份財報與收購案描繪了 Coinbase 在應對當前市場交易趨緩、獲利下滑等短期挑戰的同時,也正透過大膽的戰略併購來佈局未來的成長。市場對此反應複雜,收購消息曾提振股價,但財報數字公布後股價回落,反映投資人正在權衡公司的短期壓力與長遠發展潛力。
Coinbase Q1 成績單:賺少了

作為美國規模最大的加密貨幣交易平台,Coinbase 的財報不單單只呈現公司自身的營運狀況,更是觀察整個加密貨幣市場「冷熱」與產業趨勢的重要風向球。

透過其財報數字,可以窺探市場整體的交易活躍度、投資人情緒和資金流向;其營收結構和獲利能力則反映了加密產業當前商業模式的健康度;而 Coinbase 的重大戰略決策與投資,往往預示著產業未來可能發展的高成長領域和競爭焦點。

最近,Coinbase 公布了截至今年 3 月 31 日的第一季營運報告。

結果顯示,雖然公司仍有部分的正向發展,但主要財務數字並未完全達到市場的期待,導致股價在盤後交易中下跌。

財報表現與背後原因

從第一季的財務數據來看,Coinbase 的總營收達到 20.3 億美元。這個數字雖然比去年同期有所增長,但相較於分析師平均預期的 21.2 億美元仍有落差。

和去年第四季相比,總營收也出現了約一成的下滑。營收結構中,交易手續費依然貢獻最大,達 12.6 億美元,而訂閱和服務收入則有 6.981 億美元,其中穩定幣相關收入是這部分增長的重要推手。

營收不如預期,很大程度上反映了市場交易活動的放緩。

第一季的個人用戶交易量比前一季下降了 17%,機構用戶交易量也減少了 9%。這與市場情緒的轉變有關。

去年第四季,市場因預期川普總統當選可能帶來更寬鬆的法規環境而交易熱絡;但進入今年第一季,雖然比特幣曾創下歷史新高,可市場在四月份受到潛在關稅等不確定因素影響而波動加劇,投資人變得比較小心,不太敢買波動大的高風險資產,市場上的買賣次數和總量也就降低了。

獲利方面,第一季的淨利潤大幅縮水至僅 6,600 萬美元,遠低於去年同期和前一季的逾 10 億美元水準。

造成獲利大減的一個主要原因是,Coinbase 持有的加密資產因價格波動產生了近 6 億美元的「帳面損失」(一種未實現的損失,會影響當期財報數字)。

積極的戰略佈局:天價收購 Deribit

儘管短期財務數字面臨壓力,Coinbase 卻展現了積極進取的戰略姿態。最引人注目的莫過於宣布以 29 億美元收購總部位於杜拜、在全球加密貨幣衍生品市場扮演重要角色的交易所 Deribit。這不僅是 Coinbase 公司歷史上最大的一筆收購,也是整個加密產業迄今為止規模最大的併購案。

這項收購具有重大的戰略意義。衍生品市場(如期貨和期權)在全球金融體系中佔有龐大比重,且在加密貨幣領域正迅速發展。

Deribit 在此領域實力強勁,擁有大量交易量和開放倉位。透過收購 Deribit,Coinbase 能立即大幅擴展其在衍生品市場的業務版圖,並將其國際影響力(尤其是在美國以外的市場)推向新的高度,劍指成為加密衍生品市場的「全球領導者」。

這顯示 Coinbase 不僅滿足於現有的現貨交易業務,正積極投資於被視為未來成長動能的領域。

此外,Coinbase 在第一季也提到,儘管交易量下滑,他們仍在全球現貨和衍生品市場提升了市佔率,並在新興市場加強了佈局。與美國證券監管機構(SEC)訴訟被駁回,也被公司視為一個對產業發展有利的重要司法勝利。

展望與市場反應

對於第二季,Coinbase 預期訂閱和服務收入能維持在 6 億至 6.8 億美元。但公司也提醒,雖然穩定幣收入預期會增加,但可能會被資產價格波動導致的區塊鏈獎勵收入減少所抵銷。

而市場對於這份財報的反應有些分歧。財報公布前的交易時段,受收購消息等因素激勵,Coinbase 股價曾上漲超過 5%。但財報數字(特別是營收未達預期)公布後,股價在盤後交易中出現約 2-3% 的回落。

今年以來,Coinbase 的股價累積下跌了將近 17%。這反映出投資人正在權衡公司短期的財務壓力與長期的戰略潛力。

Coinbase 的第一季財報反映了加密貨幣市場短期內交易活動的起伏,營收未達預期和獲利大減是市場波動和資產帳面損失的體現。然而,公司並未因此停下腳步,透過天價收購 Deribit,展現了其積極拓展高成長潛力業務(如衍生品)和國際市場的長期戰略雄心。

這份財報與隨後宣布的收購案,共同描繪出一家大型加密企業在應對短期市場逆風的同時,正大膽投資並佈局下一個成長階段的景象。Coinbase 的未來表現,將取決於其能否成功整合新收購的業務,並在全球更廣泛的加密金融領域站穩腳跟。

參考資料:cointelegraphcnbc

關鍵字: #交易所
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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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