比特幣熱潮下,Coinbase 如何「不賭身家」,卻能持續稱霸市場?
比特幣熱潮下,Coinbase 如何「不賭身家」,卻能持續稱霸市場?
2025.05.12 | 區塊鏈
發生什麼事?
  • 儘管曾考慮過是否要向微策略那樣,將大部分資產負債表投入比特幣,Coinbase最終考量到可能危及公司現金流並避免與客戶直接競爭,而決定採取更謹慎的路線。不過,他們仍持有大量加密貨幣作為投資,其中以比特幣為主。
  • 近年有許多公司,包括比特幣礦企、小型企業和新成立的加密公司,正透過發行股票或債務來籌資購買比特幣,希望靠著比特幣升值推升公司股價,這股趨勢顯示比特幣正被廣泛接受為企業資產。
為什麼 Coinbase 沒學微策略「梭哈」比特幣?

在加密貨幣的逐漸蓬勃發展的現今,企業如何管理其數位資產,始終是市場關注的焦點。全球領先的加密貨幣交易所Coinbase,也曾面臨著一個重大抉擇:是否要像微策略(MicroStrategy)創辦人麥可.塞勒(Michael Saylor)那樣,將其資產負債表中的大部分資金投入比特幣。

Coinbase最終在權衡風險後,選擇了較為保守的路線。

Coinbase聯合創辦人兼執行長布萊恩.阿姆斯壯(Brian Armstrong)近日在社交平台X中表示:「在過去的12年裡,我們確實有過這樣的時刻,心想著,我們是否應該將80%的資產負債表投入加密貨幣——特別是比特幣。」

但他指出,Coinbase最終決定不冒這個險,因為這可能危及公司作為新創企業的現金狀況,甚至可能「扼殺」公司。「我們對風險做出了有意識的選擇。」阿姆斯壯強調。

儘管如此,根據Coinbase最新的致股東信,該公司在第一季為其投資組合購買了價值1.53億美元的加密貨幣,其中大部分是比特幣。

截至目前,Coinbase持有價值13億美元的加密貨幣投資,同樣以比特幣為主。Coinbase財務長艾莉莎.哈斯(Alesia Haas)表示,Coinbase不希望被視為與客戶競爭,因為客戶也在投資加密貨幣。但她也補充:「請放心,我們不會止步於此」,暗示公司將繼續增加其加密貨幣持有量。

根據BitcoinTreasuries.net的數據,Coinbase持有9,480枚比特幣,價值約9.88億美元,是第九大企業比特幣持有者,排在微策略、比特幣礦企MARA Holdings 和特斯拉(Tesla)之後。

「瘋狂買比特幣」策略掀企業效仿熱潮

自微策略於2020年開始購買比特幣以來,其股價已飆升超過3,000%,該公司目前持有約540億美元的加密貨幣。

近來,一系列公司紛紛效仿麥可.塞勒的作法,透過股票和債務發行來資助比特幣的購買,押注於加密貨幣的快速升值來推升公司股價。

最近幾週,華爾街老牌金融公司Cantor Fitzgerald的一家附屬公司表示,它正與穩定幣發行商Tether和軟銀集團合作,推出是一家模仿微策略商業模式的公司 Twenty One Capital。

北京軟體公司Next Technology Holding在揭露其比特幣持有量從833枚增加到5,833枚後,其在美國的股價飆升超過600%,觸發了多次波動暫停。

目前全球已有超過100家上市公司報告持有比特幣,以及40家交易所交易基金發行商、26家私人公司和12個國家。

將目光從個別企業的戰略選擇轉向更廣闊的市場圖景,不難發現比特幣正加速融入全球金融體系。這一現象,不僅印證了微策略早期大膽押注的遠見,更凸顯了比特幣作為一種新興儲備資產和價值儲存手段,正日益獲得傳統機構與主權實體的認可。

儘管Coinbase這般基於自身業務特性與風險考量,選擇了更為審慎的比特幣持有策略,但這並不影響比特幣被廣泛接納的趨勢。相反地,越來越多的參與者,無論是透過直接持有、發行金融產品,抑或是將其納入國家儲備,都在為比特幣的合法性、流動性與穩定性增添重量。

這種機構化與主流化的進程,預示著比特幣已不再是邊緣化的實驗性資產,而是逐漸成為全球投資組合中不可忽視的一部分。

在這樣的背景下,加密貨幣市場的成熟度將持續提升,而企業如Coinbase般在核心業務上的深耕與創新,無疑將在這一轉型浪潮中扮演關鍵角色,共同推動數位資產時代的全面來臨。

參考資料:cointelegraphbloomberg

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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