美股也能 24 小時交易?拆解代幣化背後的 4 種模式與關鍵差異
美股也能 24 小時交易?拆解代幣化背後的 4 種模式與關鍵差異
2025.09.10 | 區塊鏈
拆解美股代幣化的四種實施機制

把美股代幣化,可以理解成一種「RWA(Real World Assets,現實世界資產)」上鏈的具體案例。

這和 STO(Security Token Offering,證券型代幣發行)同樣都屬於資本市場的數位化,但角度不同:STO 更像是融資工具,而美股代幣化比較像是「把既有的證券,透過區塊鏈重新包裝與交易」。這背後的共同點是,都在用鏈上的基礎設施改善金融市場的效率。

對投資人來說,第一個問題往往是:這東西跟真股票有什麼差別?是不是我買了一顆代幣,就等於擁有蘋果或特斯拉的股票?答案是不一樣的。要看你選的是哪種模式。

現在市場主要有四條路徑:第三方發行、券商自建鏈、差價合約(CFD)、以及包裹型代幣。

每種方式對「是否真的持有股票」、「流動性如何」、「能否 7x24 小時交易」都有不同的解答。

一、第三方發行:xStocks 的方式

xStocks 的路徑是「先買實股、再鑄代幣」,與當初的 FTX 兩者都屬「第三方發行 + 1:1 資產支撐 + 平台掛牌」,使用者主要取得價格曝險,而非名冊股東地位,差別在於 xStocks 在公鏈發行,鏈上可見、可組合,做市商可在鏈上 / 鏈下對沖。

發行方 Backed Finance 透過受監管券商在美股市場買入並託管真實股票(瑞士 / 德國保管體系),按 1:1 在 Solana 鏈上鑄造對應代幣(如 TSLAx、SPYx),再接到交易平台與 DEX。價格以標的股票為錨,靠做市、申贖與套利把偏差拉回。

投資人實際持有的是「價格曝險代幣」,不是公司股東名冊上的股份,因此沒有投票權與股息(屬於總回報的「價格追蹤」而非股東權利)。但你獲得兩個傳統券商沒有的特性: 7×24 交易與鏈上可組合性(可進 DEX 做 LP、與借貸協定疊加等)。

為何能 7×24?因為鏈上撮合與結算不受傳統交易所時段限制。美股休市時,xStocks 仍可在支援的平台 / DEX 交易,價格先反應消息與預期;等到開盤,套利者在鏈上 / 鏈下兩邊對沖,把價差抹平。

風險在邊界條件:停牌、黑天鵝或單邊流動性缺口時,鏈上參考價會暫時失真;若發行方暫停申贖、託管出現異常,貼近度會變差。產品能否長期穩定,取決於申贖的可執行性(SLA 與法律結構)與多路做市是否到位。

二、券商自建鏈:Robinhood 的方式

Robinhood 在歐洲推出的股票通證走的是「最合規」的路。他們自己是持牌券商,直接負責發行、託管、結算。股票代幣發在 Arbitrum 上,甚至計劃推出自家 Layer 2。這意味著你買到的代幣,對應的是 Robinhood 真正持有的股票,還能享有股息。

這解決了「是不是真的持有」的問題:是的,你持有的是有完整股東權益的代幣。不過它的限制在於技術與合規成本很高,所以目前僅限於少數大型券商能做。但一旦成形,它讓 T+2 的舊結算規則,直接變成「一秒交割」,大幅降低市場摩擦。這是區塊鏈基礎設施能帶來的核心價值:即時清算,資金效率提升。

三、差價合約(CFD):Bybit 的方式

CFD 不是代幣化股票的嚴格意義,而是用鏈上方式重現傳統的差價合約。你不需要持有股票,平台只是給你股票價格的漲跌敞口。你可以用保證金去做多或做空,放大槓桿,適合短期交易者。

這回答了「流動性」與「是不是持有」的問題:流動性沒問題,因為這是純合約;但你完全沒有股東權,也沒有股息。這模式本質上是衍生品,而不是證券上鏈。對長期投資人來說,這不是「買股票」,只是賭價格方向。

四、包裹型代幣:Ondo 的方式

Ondo 的 Global Markets 採取的是「包裹型」設計。當投資人買代幣化股票時,Ondo 會在傳統交易所即時買入股票,並由受監管券商託管,再在鏈上鑄造代幣(如 AAPLon)。每天都有第三方驗證儲備,並設計破產隔離。這樣的代幣除了價格外,還能完整追蹤股息回報。

這回答了「7x24 小時交易」的疑慮:鑄造與贖回要跟隨傳統市場時間,但一旦代幣發行,你就可以 7x24 在鏈上交易。由於每一顆代幣都有實體股票支持,做市商願意進場,價格貼近度最高。對投資人來說,這最接近「真實持有」。

代幣化股票的疑慮:透明度、流動性與持有權

如何避免上一輪的失敗案例?
上一輪的失敗案例(如 FTX、Mirror)就是因為申贖不透明或抵押不足,導致代幣價格脫鉤、流動性消失。這一輪的新產品普遍強調每日儲備驗證、鏈上透明度與法律框架,目的是讓做市商敢進場,散戶敢持有。

流動性會不會很差?
這是最大疑慮之一。代幣化股票的流動性取決於三件事:
1. 有沒有足夠的做市商願意提供深度?
2. 申贖機制是否暢通(可以把代幣換回真股或等值資產)?
3. 跨鏈與跨平台的流動性能否整合(DEX、CEX、借貸協定)?

是否真正持有股票?
對應四種不同的機制有不同的答案:
1. 第三方發行:持有價格映射代幣,有資產支持,但沒有股東權。
2. 券商自建鏈:持有完整股東權益的代幣。
3. CFD:完全沒有持有,只是合約。
4. 包裹型代幣:持有代幣,有資產支持,並能追蹤股息。

關鍵差異在於:代幣是不是代表公司股東名冊上的一份權利。如果答案是「不是」,那麼你只是買價格曝險,而不是股東。

結語:區塊鏈賦予美股代幣的獨特性

本質上,區塊鏈提供的是一套更高效、更透明的金融基礎設施。
- 結算速度:從 T+2 變成秒級交割,釋放資金效率
- 交易時間:從有限時段變成全天候,市場效率提高
- 可組合性:股票代幣可以與 DeFi 借貸、流動性池結合,形成新型投資工具
- 透明度:鏈上儲備、申贖、價格機制都能公開驗證

這些特性讓股票代幣不只是「另一種股票投資方式」,而是金融市場基礎設施的再設計。未來的證券市場可能會用這些技術取代舊有的清算與結算系統。

代幣化不是一個口號,而是一個逐步落地的工程。對投資美股的人來說,最需要理解的不是區塊鏈原理,而是不同模式下「是否真正持有」、「流動性是否可靠」、「7x24 交易如何成立」。

這些疑慮的答案,正好揭示了區塊鏈的價值:即時結算、全天候市場、透明儲備與可驗證的資產支持。這就是為什麼代幣化不是投機,而可能是下一代金融市場的基礎設施。

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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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