Stripe的野心：從比特幣到穩定幣，現在加上Privy，要讓加密支付像刷卡一樣簡單？|數位時代 BusinessNext

Stripe的野心：從比特幣到穩定幣，現在加上Privy，要讓加密支付像刷卡一樣簡單？

美國支付巨頭Stripe近期宣布收購加密錢包基礎設施公司Privy，此舉標誌著Stripe在加密領域的布局再添重要一筆。

Stripe的野心是什麼？

6 月 12 日，美國支付處理商 Stripe 宣布收購加密錢包基礎設施公司 Privy，後者將被納入 Stripe 旗下，但其仍將作為獨立產品繼續運營。此次收購預計將在未來幾週內完成，具體交易條款尚未披露。

Privy 有何不同之處？

Privy 的嵌入式錢包允許開發者構建更簡單的入門體驗，例如讓用戶無需記憶或記錄助記詞即可創建加密錢包。此外，Privy 允許用戶直接在支持的加密應用中持有資產或執行操作，而無需連接 MetaMask 等第三方錢包進行交易。

例如，OpenSea 使用 Privy，讓客戶能夠直接從其平台購買 NFT。Privy 在後台為消費者創建一個錢包，方便他們購買。在合作之前，OpenSea 的客戶需要通過 MetaMask 或 Coinbase Wallet 等提供商創建一個外部錢包，並將其關聯到自己的帳戶。

Privy 聯合創始人兼執行長 Henri Stern 在一份聲明中表示：「在我們剛起步的時候，錢包功能強大，但除了技術精湛的人才之外，其他人都無法使用。開發者不得不將用戶引導到平台外才能開始使用，這破壞了用戶流程，並阻礙了用戶轉化。這種阻力從根本上限制了加密領域未來的發展。」

總部位於紐約的 Privy 由 Stern 和 Asta Li 共同創立，Asta Li 在創立 Privy 之前曾是 Aurora 的創始工程師。Stern 曾在 Web3 公司 Protocol Labs 擔任研究員。這家新創公司成立於 2021 年，最近在由 Ribbit Capital 領投的一輪融資中籌集了 1500 萬美元，使總融資額超過 4000 萬美元。其他投資者包括紅杉資本、Paradigm、BlueYard 和 Coinbase Ventures。據 Pitchbook 數據，Privy 在今年 3 月的最新估值為 2.3 億美元。

Privy 聲稱在三年內，其技術已在整個行業得到廣泛應用，支持超過 7500 萬個帳戶和 1000 個開發團隊，其中包括 Pump.fun、Hyperliquid、OpenSea 等主流加密應用，以及餐廳忠誠度計劃新創公司 Blackbird 和全球招募公司 Toku 等。

對於收購 Privy，Stripe 聯合創始人兼執行長 Patrick Collison 在聲明中表示：「通過統一的平台，將 Privy 的錢包與 Stripe 和 Bridge 的資金流動功能連接起來，我們非常高興能夠實現新一代全球網路原生金融服務。」

Stripe 的加密之旅

Stripe 的加密布局始於 2014 年。Stipe 是 2014 年首批接受比特幣的支付公司之一，但在 2018 年因可擴展性問題和高昂的交易費用而停止了這項業務。儘管如此，該公司當時堅稱其「對加密貨幣整體前景非常樂觀」。

穩定幣是 Stripe 的下一個嘗試。2024 年 4 月，該公司宣布將於今年夏天支持穩定幣 USDC 支付。隨後在 10 月份，Stripe 推出「Pay with Crypto」公測功能，允許美國企業接受穩定幣支付，並將其自動轉換為法幣存入 Stripe 帳戶。支持的穩定幣包括 USDC 和 USDP，覆蓋 Ethereum、Solana 和 Polygon 鏈。在推出穩定幣支付的第一週，Stripe 的穩定幣交易量就超過了其提供比特幣交易的整個歷史。

但 Stripe 仍缺少一個關鍵組件，其需要一種無縫處理跨境交易的方法。2024 年 11 月，Stripe 確認以 11 億美元收購穩定幣支付平台 Bridge ，這筆交易最終在 2025 年 2 月份完成。這是 Stripe 迄今最大的一筆收購交易，標誌著其在穩定幣領域的重大布局。此次收購 Bridge 使其能夠最佳化跨境支付解決方案，並擴展穩定幣支付基礎設施。

2025 年 5 月，Stripe 在 100 多個國家/地區推出穩定幣帳戶，旨在幫助商家持有資金，並使用 Circle Internet Group Inc. 的 USDC 和 Bridge 自己發行的 USDB 穩定幣向海外供應商付款。

Stripe 的一系列動作表明，該公司有意成為那些希望增加對加密產品支持或推出自有加密產品的客戶的首選供應商，而目前，從大型科技公司到傳統銀行，各家公司都對探索加密技術表現出濃厚興趣。

本文合作轉載自：PANews

「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。

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