USDT、USDC後再有強力玩家,Paxos繳掉15億元天價罰款、再拼全國執照
USDT、USDC後再有強力玩家,Paxos繳掉15億元天價罰款、再拼全國執照
2025.08.12 | 區塊鏈
發生什麼事?
  • 發行PayPal穩定幣的Paxos公司正再次向美國聯邦政府申請全國性信託銀行執照,希望將其營運範圍從紐約州擴展至全美國,以吸引更多重視合規與安全的大型機構客戶。

  • 這並不是Paxos首次申請,其先前的聯邦執照申請曾於2023年失效。近期,公司更因過去與幣安合作時的反洗錢疏失,支付了近5,000萬美元與紐約州監管機構達成和解。在解決歷史包袱後,Paxos才重啟全國佈局。

  • Paxos此舉正值美國《天才法案》為穩定幣建立聯邦監管框架的有利時機。同時,穩定幣發行商Circle、Ripple等同業也紛紛申請聯邦執照,反映出大型加密業者正積極尋求納入全國性監管體系,以獲得更廣泛的市場認可與發展。

PayPal穩定幣推手想當「美國國家隊」?

發行PayPal美元穩定幣(PYUSD)的幕後推手Paxos公司,現在正計畫將其地方性的紐約州執照,升級為全國性的銀行執照。為此,他們已再次向美國貨幣監理署(OCC)提出申請,希望能將業務拓展至全美國。

這張全國性執照,就像一張「聯邦級」的通行證。一旦到手,Paxos不僅能在全美國合法地幫客戶保管資產和處理轉帳,整個營運也會受到聯邦政府的直接監督。對於講求安全和合規的大型投資機構來說,這點極具吸引力。但必須注意的是, Paxos並不會變成像花旗或富邦一樣的銀行,他們的業務範圍不包含民眾存款和放款。

Paxos共同創辦人兼執行長查爾斯.卡斯卡里拉在一份聲明中表示:「美國貨幣監理署的監督將有助於鞏固我們長期以來維持最高安全與透明度標準的承諾。我們相信區塊鏈作為推動金融自由的力量具有變革性潛力,而申請全國信託銀行執照,將使我們能持續為企業合作夥伴與消費者提供最安全、最值得信賴的基礎設施。」

甩開幣安合作案陰影,Paxos捲土重來!

這並非Paxos首次嘗試申請聯邦執照。公司最早於2020年12月提出申請,並在2021年4月獲得了美國貨幣監理署的初步有條件批准。然而,根據規定,有條件批准若未在18個月內完成開業要求,就會失效。 而Paxos的首次批准已於2023年3月31日過期。

雖然Paxos並未明確解釋首次申請失效的原因,但當時公司正面臨日益增加的監管壓力。2023年2月,紐約州金融服務部(NYDFS)以合規問題為由,命令Paxos停止發行與幣安(Binance)合作的穩定幣BUSD,使公司受到嚴格審查。

這些監管審查的結果,是Paxos最近與紐約州金融監管機構達成了和解。

由於在和幣安(Binance)的合作案中,未能確實執行反洗錢(AML)的規定,Paxos同意支付總額高達4,850萬美元(約15.5億新台幣)的和解金。這筆錢包含2,650萬美元的罰款,以及另外提撥2,200萬美元用於強化公司內部的合規系統。

Paxos官方則回應,這些問題都發生在多年前,且早已完成改善。

不只Ripple、Circle!穩定幣巨頭為何搶辦「類銀行」執照?

Paxos此次重啟申請,正值美國對穩定幣監管環境迎來關鍵變化的時刻。

數週前,《天才法案》(GENIUS Act)的簽署為穩定幣發行商建立了首個聯邦層級的監管框架。同時,美國貨幣監理署也在今年5月宣布,允許全國性銀行為其客戶管理、購買和銷售託管中的加密資產。

在這些有利的監管發展下,Paxos並非唯一尋求聯邦執照的加密公司。 穩定幣發行商Circle和專注於XRP解決方案的Ripple近期也提出了類似的銀行執照申請。

而這些大型業者之所以紛紛提出申請,主要是為了以下2大目標:

攻佔機構市場,成為頂規服務商

目標: 吸引對安全、合規要求極高的大型機構客戶(如投資基金、大型企業)。 簡單來說,這是為了讓生意做得更大、更穩、更賺錢。

順應監管趨勢,卡位市場先機

目標: 在法規明確化的關鍵時刻,搶佔有利位置,避免落後於競爭對手。 此時提出申請,就是為了確保自己搭上第一班「合規列車」,在新的監管時代中,與對手站在同一個、甚至更有利的起跑線上。

總結來說,這兩大盤算一個「對內」,一個「對外」:

  • 對內是業務升級: 讓自己服務更頂級的客戶。
  • 對外是戰略卡位: 在新的法規環境下,不能輸給競爭者。

參考資料:cointelegraphthe blockdecrypt

關鍵字: #銀行
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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