《天才法案》闖關失敗!國會跑票讓幣價跳水,加密法案還有戲唱嗎?
《天才法案》闖關失敗!國會跑票讓幣價跳水,加密法案還有戲唱嗎?
2025.07.16 | 區塊鏈
##### 發生什麼事?
  • 美國眾議院本週審議包括《天才法案》(GENIUS Act)在內的加密貨幣監管法案,卻在關鍵的程序性決議投票中受阻,以196票對223票被否決。
  • 這次程序性投票的失敗,不僅暴露出眾議院共和黨內部對如何處理加密貨幣立法的分歧,也顯示出議員們對於法案內容和議程安排存在異議。
  • 儘管議長表示將重新投票,且川普總統親自介入,但這次的挫敗已顯現出立法的複雜性和不確定性。除了《天才法案》之外,《CLARITY法案》以及阻止CBDC的法案也一同受阻。這場立法拉鋸戰將持續考驗川普對黨內的影響力,以及兩黨能否在日益重要的加密貨幣監管上找到共識。
##### 美國國會「加密貨幣週」:監管法案進展與爭議

美國現正經歷一場關鍵的「加密貨幣週」。加密貨幣產業滿懷期待,盼望美國眾議院能通過兩項長期推動的數位資產監管法案。然而,儘管總統川普積極施壓,關鍵的程序性投票卻遭遇阻礙,讓這些法案的未來走向增添了不確定性。

原被視為有望成為美國首個單獨生效加密貨幣相關法律的《天才法案》(GENIUS Act),卻在眾議院面臨意想不到的阻礙。

《天才法案》是一個規範穩定幣的法案,上個月已在參議院獲得兩黨的支持(包括18位民主黨參議員)並順利通過。

然而,週二(15日)眾議院在進行程序性決議時,卻未能獲得多數議員的支持,以贊成票196票,反對票223票,阻止了立法,其中甚至有至少13名共和黨人投下反對票。

《天才法案》原本被大眾預期應該會順利通過,不過顯然投票的失敗,是眾議院共和黨人罕見地、拒絕聽從川普指示的例子。

《天才法案》未能通過的消息,讓比特幣價格與數加密貨幣相關股票也應聲下跌。

根據CoinMarketCap的數據,截至文章發稿前,比特幣價格落在117,496美元,和前幾日高點120,481美元相比有所回落。

而穩定幣公司Circle的股價也因此下跌超過7%,Coinbase則下跌超過4%。數位資產公司MARA Holdings的股價也下跌超過2%。

##### 陷入僵局的三項關鍵加密貨幣法案

這次失敗的投票後陷入僵局的三項法案包括:

  • 《GENIUS法案》: 這項法案已於上個月在參議院獲得部分民主黨人的支持並通過,主要在規範穩定幣。
  • 《CLARITY法案》: 這項法案將為數位資產是作為證券由美國證券交易委員會(SEC)監管,還是作為商品由商品期貨交易委員會(CFTC)監管,制定明確的規則。
  • 《CBDC反監控國家法案》: 這項提案將阻止聯準會發行央行數位貨幣(CBDC)。

共和黨籍眾議員瑪喬麗.泰勒.格林(Marjorie Taylor Greene)是反對該議事規則的共和黨議員之一。她在X平台上發文寫道:「我剛才對《GENIUS法案》的『議事規則』投了反對票,因為它沒有包括禁止中央銀行數位貨幣的條款,而且議長不允許我們提交對《GENIUS法案》的修正案。」

格林指出:「川普總統在他1月23日的行政命令中包含了禁止CBDC的內容,國會也必須在《GENIUS法案》中包含這項禁令。」

總統川普本人也透過社交平台Truth Social明確表態,足見他對此法案的重視程度。

雖然法案本身還沒被否決,但程序性決議的失敗,顯示出在共和黨內部,對於如何推進這些加密貨幣法案存在分歧,或者對議程安排有異議。

也就是說,即使法案內容可能得到多數支持,但要讓它順利走完立法程序,將會遇到比預期更多的阻力。這種「程序性」的卡關,會拖延時間,增加不確定性,甚至可能導致法案最終無法通過。

儘管眾議院議長麥克.約翰遜隨後表示將在當天稍晚重新進行投票,川普也表示在與國會議員「討論」後,他們都已同意投票支持議事規則。

但首次投票的失利,顯示出可能需要更多的協商、妥協,甚至可能導致法案內容被修改,才能最終獲得足夠的支持,讓該法案的通過前景變得更加複雜。

《天才法案》未能通過的消息,也讓比特幣價格快速下跌。根據CoinMarketCap的數據,截至文章發稿前,比特幣價格落在117,496美元,和前幾日高點120,481美元相比有所回落。

參考資料:[cnbc][1]、[cointelegraph][2]
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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