【觀點】加密貨幣與 RWA：如果可以用穩定幣投資股票？|數位時代 BusinessNext

【觀點】加密貨幣與 RWA：如果可以用穩定幣投資股票？

RWA（真實世界資產）代幣化正融合加密貨幣與傳統金融，讓加密貨幣不再只是投機，而是連接現實經濟的橋樑。未來，或許能用穩定幣直接投資股票？

加密貨幣與 RWA：如果可以用穩定幣投資股票？

加密貨幣的崛起曾被視為對傳統金融的挑戰，但隨著真實世界資產（Real World Assets, RWA）的代幣化興起，我們或許正見證一場更深層的融合——不是顛覆，而是升級。RWA 的真正價值在於，它讓加密貨幣從純粹的投機工具，變成了連接現實經濟與數位世界的橋樑。反過來說，我們是否也能用既有法律框架（如股份有限公司），結合區塊鏈技術，開放更多參與權利，讓全世界的人都能輕鬆投資台灣早期新創？這不僅是技術問題，更是關於未來的想像。

RWA 的潛力：從加密到現實

以 Bitfinex Securities 為例，這個平台在哈薩克斯坦和薩爾瓦多受監管，提供了代幣化股票、債券甚至基金的交易。像 USTBL 這樣的產品，將美國短期國債透過 ETF 形式代幣化，讓你可以用 USDT 直接投資，起價僅 1 美元。這意味著，加密貨幣不再只是炒作，而是能直接觸及傳統金融資產。另一個例子是 Alternative 系列代幣，針對義大利、羅馬尼亞等新興市場的中小企業融資，11 個月到期、9%-12.5% 的年化收益，最低投資門檻 125,000 USDT。這種模式把資本市場的參與權交給了全球用戶，打破地域與財富門檻。

RWA 的啟發性在於，它讓加密貨幣有了「錨」——真實世界的價值支撐。比特幣可能是自由主義的夢想，但代幣化證券是務實的進化。它讓人思考：如果台灣的新創也能這樣代幣化，全球散戶是否都能成為早期投資者？這不僅擴大了資金池，也可能加速創新。

傳統框架的升級：全球化的股份有限公司

我們不必完全拋棄既有法律框架。股份有限公司的概念已經成熟，問題在於參與權的限制——只有少數人能成為天使投資人或 VC，多數散戶被排除在外。區塊鏈技術提供了一個解方：透過代幣化股票，讓台灣新創在設立之初就面向全球發行股份。想像一下，某個 AI 醫療新創在台北成立，透過類似 Bitfinex Securities 的平台發行代幣，全世界的人都能以 10 美元起投。這不僅是資金的民主化，也是創意的全球化。

Bitfinex Securities 的優勢——全天候交易、即時結算、低成本發行——正是這種模式的基石。它們宣稱要「擺脫全球金融束縛」，這話有點誇張，但方向沒錯。傳統 IPO 成本高、流程慢，對早期新創來說是負擔；代幣化則精簡了一切，還能吸引加密社群的熱情參與。當然，挑戰也顯而易見：監管合規性（KYC/AML）、流動性不足，以及投資者教育的缺口。

兩者的碰撞：可能性與反思

RWA 讓加密貨幣有了更多可能性，但反過來，傳統框架的升級也能讓 RWA 更接地氣。台灣若能結合兩者——用公司法規範新創的代幣化發行，同時借助區塊鏈的透明性與全球流動性——或許能開創全新的資本市場模式。

Bitfinex Securities 這樣的平台，雖然還在試驗階段，已經展示了潛力。它們的模式讓中小企業能以低成本集資，讓投資者能以加密貨幣參與傳統資產，這正是未來的雛形。

美國 SEC 的最新動向

根據近期網路資訊，美國證券交易委員會（SEC）新任主席 Paul S. Atkins 提出了一個重磅計畫：允許註冊機構在同一平台同時託管和交易證券（美股、債券、ETF）與非證券資產（BTC、ETH、USDC、NFT）。

這意味著，未來你可能在一個 App 上用 USDC 買特斯拉股票，同時持有比特幣，資金無需搬移。這不只是技術升級，而是金融範式的轉變，可能打造出美版的「超級 App」。

更重要的是，RWA 的流動性將因此大開，例如鏈上國庫券、房貸債權等資產可無縫雙向交易。預計 2025 年第三季將公開徵詢意見，2026 年底通過最終規則，2028 年主流券商可能全面上線「幣股同台」。

這對台灣的啟示是什麼？美國的監管框架可能成為全球標準，台灣若想在 RWA 賽道領先，必須加速制定類似規則，讓新創能合法發行代幣化股權，吸引全球資金。但挑戰不少：SEC 與 CFTC 的管轄衝突、加密託管技術標準、破產隔離設計，都是繞不過去的坎。

「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。

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%。

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。

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。

>>掌握AI 應用的新契機，立即聯繫博弘雲端專業顧問