現代社會中，人工智慧（AI）助理逐漸成為許多人生活和工作的得力助手。這些智慧型工具不僅能夠提升我們的效率，還能帶來更加便捷和智慧化的生活體驗。

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人工智慧是什麼？

簡單來說，人工智慧就是使電腦可以透過學習人類的智慧來完成任務，透過情境的參與，學習處理不同的狀況，進而發展出應對的方式，且可以分析不同的情況自行進行調整及優化，人工智慧是可以感知、學習、推理、協助決策的工具。

人工智慧實例

近年來人工智慧除了企業愛用，也逐漸進入我們的生活中，常見的例子有：

• 智慧型手機
• 串流影音/瀏覽器的演算法
• 智慧型家電

AI人工智慧發展

自從 1950 年代電腦出現以後，科學家就不斷思考，如何使電腦更像人類，例如能夠自行思考、判斷對錯、以致能夠幫助人類處理所有工作，然而發展過程並不順利，中間歷經幾次失敗。若以技術發展為分界，可以大致分為三個階段：

1. AI 人工智慧：符號邏輯
   1950 年代，電腦剛問世，科學家們試圖想把人類的知識及思考模式放入電腦，但最終因人類都沒辦法完全了解自己的思考過程，根本無法將人類的思考脈絡、語言結構、決策能力具體的寫成電腦方程式，最後以失敗告終。
   
2. AI 人工智慧：專家系統
   1980 年代，人類退而求其次，不再將思考模式寫入電腦，而是試圖將人類定義好的規則寫入電腦中，但最後還是失敗了，原因是規則永遠不會停止改變，比如說天氣狀況的走向、地震預測、火災警報，永遠都充滿變數，就算將所有狀況寫成方程式，也難保不會有未曾見過的情況，治標不治本，這是人類在人工智慧發展上遇到的第二次失敗。
3. AI 人工智慧：機器學習
   第三階段的發展約始於 2010 年，科學家們認為，既然無法將思考模式寫入程式，也無法將所有狀況告訴電腦，那不如將「學習」的能力交給電腦，真正實現智慧的展現。於是科學家僅教會電腦「識字」，再將大量的狀況丟給電腦，讓機器自行判斷，於是神奇的事情發生了，電腦找到了學習的邏輯，能夠自行進行優化更正，使人工智慧的發展有了極大的進展，且還在不斷的進步。
   

機器學習依照問題界定的方式，可以分為四種類型：

• 監督式學習：告訴人工智慧正確的答案，讓機器只從成對的答案中尋找規律，並做出決策，此方法對人類來說最辛苦，對機器來說較為簡單。
• 非監督式學習：與監督式相反，不告訴人工智慧答案，使機器自行分類辨識，此方法對於機器來說難度較高，較容易有誤差。
• 半監督式學習：只對於少部分答案進行標註，讓機器自行判斷剩餘答案，透過類似於練習的模式，使機器自行熟悉邏輯。
• 增強式學習：對人工智慧施以環境學習，並以互動方式「反饋」機器給予的答案，人工智慧便會以反饋的好壞來當成自行優化的依據，若想達成非監督是學習，增強式學習便是十分重要的敲門磚。

▲AI 學習四象限
圖片來源：股感知識庫

AI人工智慧有自我意識嗎？

人工智慧的發展史上，一直充斥著一個議題，那就是若人工智慧有了自我意識，那會對人類有什麼影響？可以先思考一個問題，在未來，人工智慧產生意識，極具人性的照顧型機器人在照顧病患時，幫病患換衣服，病患是否會感到害羞？機器人是否也會有些尷尬之情？若再延伸下去，擁有自我意識的機器人，是否和人類一樣擁有當兵、守法的義務？亦或是結婚的權利？如果自動駕駛的車輛出了車禍，那車輛是否要負責任？

人工智慧若產生自我意識，可能會產生群眾的恐慌，或者存在淺在的倫理問題，亦或者是對於開發的公司產生一些法律責任，在 2021 年 google 人工智慧部門的工程師向外爆料，他所負責測試的自然語言模型 LaMDA 產生了自我意識，不過這項消息馬上被 google 否定，而爆料的工程師也被公司以違反保密協議為原因，暫停了他的職務，這也不經使人思考爆料內容的真實性。

延伸閱讀＞＞＞什麼是 AI 人工智慧？LaMDA 是什麽？LaMDA 真的有自我意識嗎？

AI 概念股

AI 概念股是指與 AI 領域活動有關的公司股票。我們以 2024 年 AI 終端應用市佔率超過 80% 的資料中心來區分產業鍊的上中下游。

上游：IC 設計、代工、封測 ; 中游：伺服器零組件、ODM（組裝伺服器和晶片）; 下游：CSP、AI 應用公司

先來看看 IC 產業鍊吧！

▲IC 產業鏈概念股

上游：IC設計、晶圓代工、封測

IC 設計是什麼？是依客戶需求或自行開發產品的規格與功能，設計晶片上的功能、程式碼等，所產出電路設計圖。而 IC 製造是將 IC 設計圖製造成半導體晶片，晶圓製造主要步驟包括：光刻、蝕刻、沉積、摻雜等。最後封測是將經過測試的晶片進行物理保護和電氣連接，使其能夠在終端產品中使用。​​

關於完整 IC 產業鍊的詳細介紹可以參考之前的文章！>>>IC 設計是什麼？半導體產業鏈有哪些？IC 設計、IC 製造、IC 封測全解析！

而晶片主要可以分成四種，包含 GPU、CPU、ASIC 和記憶體：

• GPU（圖形處理器）是執行 AI 算法的核心硬體，高效能運算程式。
• CPU（中央處理器）適合處理的工作類型相當廣泛，包括一般計算、資料庫運作等。                      
  

  關於GPU和CPU的區別可以參考下列文章！延伸閱讀>>>GPU 是什麼？GPU 概念股有哪些？黃仁勳為什麼大推 GPU？

• ASIC（特定應用積體電路）
  

  延伸閱讀>>>ASIC 是什麼？ASIC 概念股有哪些？ASIC 將會是未來趨勢？

• 記憶體（Memory）：用於暫時存儲運算過程中的數據和模型參數。記憶體的速度和容量直接影響 AI 系統的性能。
  

  延伸閱讀>>>DRAM 是什麼？DRAM 概念股有哪些？DRAM 產業完整介紹！

▲AI 產業鍊上游主要玩家 

中游：伺服器零組件、品牌廠＆ODM

伺服器零組件

首先介紹 AI 伺服器所需的關鍵零組件及概念股，趕快看下去吧！

有了關鍵零組件後，接下來會進入組裝製造伺服器的環節。

ODM

ODM 指提供伺服器產品設計、開發和生產的公司，並且根據客戶需求進行客制化製造的代工廠。台灣主要有四家ODM大廠：鴻海（2317-TW）、廣達（2382-TW）、緯創（3231-TW）、英業達（ 2356-TW）。

品牌廠

主要的品牌廠有：戴爾（NYSE: DELL）、惠普(NYSE: HPQ)、慧與（NYSE: HPE）

▲AI 產業鍊中游主要玩家

下游：CSP、AI 應用公司

CSP

CSP 指「雲端服務提供商」（Cloud Service Provider,CSP），即提供雲端計算服務的公司，主要有美國四大大型雲端服務供應商：

▲AI 產業鍊下游主要玩家

人工智慧應用

AI 應用：自動駕駛

開車時最難掌控的就是路況，若遇到突發狀況，例如塞車，那駕駛往往需要花費更多的心力以及時間來完成駕駛，在長長的車陣中，有些駕駛便會開啟自動駕駛功能，可以省去許多「盯著前車車尾燈」的時間，在塞車結束後再接手繼續開，但現今的自動駕駛功能，離完全自駕還有一大段路要走，根據國際自動機工程師學會（ SAE International ）與美國國家公路交通安全管理局（ NHTSA ）依據不同的駕駛輔助至完全自動化駕駛，以「誰在做，做什麼」分類，可以將自動駕駛分為五級：

• 第一級：大部分需要駕駛人操控。
• 第二級：系統有多項駕駛輔助功能，不過還是需要駕駛人主控車輛。
• 第三級：系統有辨識環境的能力，駕駛可以適當地進行干涉。
• 第四級：條件允許下，可以使車輛完全自駕。
• 第五級：任何情況下，皆可由自動駕駛完全操控。

目前大部分的車輛都在等級二，例如大家熟悉的 Tesla；等級四就是能夠完全自駕的車輛，可自行轉彎、加速、變換車道，不必由駕駛介入，特殊條件如天候不佳，則需要駕駛介入；等級五就是擁有「人類智慧」的車輛，能夠自行應對所有情況。

▲已達到第四級自動駕駛的 Waymo 汽車
圖片來源：Waymo

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AI 應用：語音助理

「嘿 siri，今天的天氣如何？」相信現在許多人會詢問語音助理一些簡單的問題，它也能在資料庫範圍內給予回答，這項技術雖還沒有辦法像漫威電影鋼鐵人裡的高階人工智慧賈維斯一樣有求必應，但已經可以處理像是行程規劃，瀏覽器搜尋等需求，而常見的語音助理有：

▲AI 智能助理-小美犀
圖片來源：Aiello

AI 應用：智能理財

投資理財往往有著一定的邏輯在，不論是 K 線走勢、指數數據還是貨幣政策的調整，只要判斷得當且操作正確，就較不容易虧損，這項特點就十分適合配合人工智慧進行預測，將過往數據當作參考，判斷未來可能走勢，這也是各大金融科技公司正在著手的一項工具。

▲Growin 機器人理財
圖片來源： Trading Valley 

雖然智能理財避免了人在交易時的感性層面，並完全靠數據、走勢、量能等來產出分析，但是跟人為分析相比，真的那麼好嗎？

人工智慧拿來理財，是否也會有些許缺點呢？這邊幫大家簡單列出智能理財的優缺點讓讀者參考！

AI 應用：AI 繪圖

人工智慧可以透過資料庫以及圖庫的學習，簡單輸入一些關鍵字便可以生成一張美麗的圖片，這大大省去了繪圖的時間，且畫風風格多變，操作簡易，是懶人福音！

▲AI 繪圖
圖片來源：AI 圖片生成器 Disco Diffusion

AI 應用：聊天機器人 

由位於舊金山的科技公司 Open AI 所研發的聊天機器人 ChatGPT 是一款高度智能有問必答的機器人，目前只要透過註冊即可免費使用。其用處包羅萬象，從回答人生哲理到解決日常瑣事都能夠使用，有網友就曾請它幫忙寫情書、寫程式甚至是回答醫學問題，使用範圍極廣。

知名的AI模型介紹

機器學習 (Machine Learning))

機器學習是能夠通過經驗進行自我改善的AI系統，這些系統不需要直接的編程。機器學習是一門開發演算法和統計模型的科學，這些算法和模型可以讓電腦系統根據模式和推理來執行任務，而不需要由人類輸入精確的指令。簡單來說，機器學習系統通過分析數據來優化自己的行為，而不需要明確的規則或人工指導。

深度學習 (Deep Learning)

深度學習是機器學習的一種，涉及多層神經網絡。這項技術用於從大量數據中進行學習，是許多現代技術的核心，如消費者設備中的語音控制、圖像識別以及其他許多應用。深度學習能夠處理複雜的模式識別，並且在許多領域已經超越了傳統的機器學習方法。
自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP)
自然語言處理技術使機器能夠理解、解釋、生成和回應人類語言。這項技術在各種應用中得到了廣泛的應用，如聊天機器人、翻譯服務等。NLP幫助機器與人類進行自然語言的交流，是語音助手等產品的重要組成部分。

機器人學 (Robotics)

機器人學是一個設計、建造、操作機器人以及使用計算機系統來控制它們、感知反饋並處理信息的領域。這項技術的應用範圍從製造業的自動化生產線到醫療手術機器人的操作，極大地提升了各行各業的效率和精確度。

計算機視覺 (Computer Vision)

計算機視覺技術使機器能夠“看到”並解釋世界，通過影像處理來理解視覺信息。它被廣泛應用於醫療影像分析、監控系統、製造過程中的缺陷檢測等領域。這項技術使機器能夠分析視覺資料並作出相應的判斷和反應。

專家系統 (Expert Systems)

專家系統是一種使用基於規則的系統來回答問題和解決特定領域問題的AI系統。這些系統模仿人類專家的決策過程，通常應用於醫療診斷、金融分析、法律諮詢等專業領域。專家系統可以根據特定規則和知識庫來提供專業建議或解決方案。

AI 人工智慧未來展望

人工智慧已經悄悄進入人們日常的生活，隨著網路的發達，各式各樣的服務都開始朝自動化發展，而自動化便和人工智慧脫不了關聯，除了文中所提到的應用，還有千千萬萬種人工智慧的產品存在或是等待開發，有招一日便會像科幻電影裡的情節一樣，處處都充滿科技，或許現在還無法想像這樣的生活，但就像一百多年前的人也不相信會有能飛的機器一樣，科技永遠讓人大開眼界，而人工智慧，便是未來。

【資料來源】
人工智慧在台灣

【延伸閱讀】

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在觀看訪談之前，先帶讀者前情提要一下！
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SBF ( Sam-Bankman-Fried ） 是誰？

SBF 是誰：SBF 早期發展

SBF 是曾經世界前三大加密貨幣交易所 FTX 的創辦人，是在祖克柏之後另一位在 30 歲前達到 200 億美金身價的年輕創業者。雖犯下了許多可憎的罪行，但他的故事可以說是傳奇中的傳奇。在 22 歲拿到麻省理工物理學學位之後，投入華爾街，進入知名量化交易公司簡恩資本（Jane Street）工作。

SBF 是誰：SBF 如何投入加密貨幣產業

在 2017 年，比特幣在六個月內暴漲 8 倍，來到 20,000 美金，這時 SBF 嗅到了商機，辭去華爾街的工作，投入加密貨幣事業，靠著當時還不盛行加密貨幣預言機所造成的「各國交易所價差滑點大」，來進行套利，同時，他也挖角曾經的同事，Caroline Ellison，也就是 Alameda Research 的 CEO 一同開創這項事業， 據說，當時他與工作夥伴一天的獲利能夠高達 2,500 萬美金，相當驚人。接著他便先後創立 Alameda Research 以及 FTX ，一舉成為富比士世界前 400 大富豪，不到 30 歲就擁有超過 200 億美金的身價。

延伸閱讀＞＞＞什麼是區塊鏈預言機？

FTX 交易所介紹

FTX 曾經是世界前三大的加密貨幣交易所，除了散戶投資人以外，金融業許多龍頭機構都有參與 FTX 的投資，例如資產規模巨大的貝萊德投信、紅杉資本甚至是加拿大第三大養老基金 Teachers 都參與其中。FTX 的 業務包括現貨交易、合約交易、股票衍伸品交易，也因為 FTX 的使用介面簡單，功能齊全，又擁有高回報的理財收益。台灣也有許多 FTX 的用戶，這次的黑天鵝事件不但影響到許多散戶，更對於機構造成嚴重的破壞，事發過後已經過了快一個月，連鎖效應依然瀰漫在幣圈以及各大對衝基金。

FTX 交易所介紹：破產說來就來

FTX 的破產可以說來的又快又狠，在 2022 年中才剛完成第七輪融資，企業估值上看 230 億美元，究竟為什麼這樣的獨角獸企業能夠在短短兩天時間內灰飛煙滅？是什麼樣的運作模式導致的？我相信在接下來的日子裡這些資訊都會逐漸公諸於世，不論 SBF 在論壇上說什麼，都只能當作參考。接下來就讓我們進入主題，SBF 在 Dealbook 高峰會上的訪談內容。

最新消息：SBF 即將在12/13（二）出席美國國會，為 FTX 交易所破產事件以及後續破產重組事項做說明討論，這將是 FTX 倒台後， SBF 第一次與美國官員公開對談。

FTX 創辦人訪談：是錯誤還是詐騙？

在訪問一開始，主持人 Andrew 表示，近期收到許多用戶的信件，這些用戶在 FTX 上損失許多金錢，有些人失去了所有的積蓄、有些人把退休金都放在裡面，這些憤怒的用戶希望主持人能夠當面詢問 SBF，這件事究竟是「一個年輕有為的 CEO ，不小心犯下許多嚴重的錯誤」還是「一場嚴重的詐騙案」？

對此，SBF表示：「我作為一個 CEO，犯下了許多嚴重的錯誤，這是不應該的，我願意付出一切只為了重新來過，且我從來沒有想要對任何用戶進行詐騙或是犯罪。一個月前，我對 FTX 的前景感到興奮，我認為這是一個欣欣向榮、不斷發展的企業。我對這個月發生的事情感到震驚。而且有些事情我希望當時能做得更好。」

FTX 創辦人訪談：Alameda Reaserh 挪用客戶資金

在這部分，主持人 Andrew 引用了 FTX 的用戶條例：「用戶的資金存放在 FTX，但並不屬於 FTX 」。且還有許多條例都是不允許 FTX 擅自挪用客戶資產的，結果卻是用戶的資產被拿去上槓桿交易，且最後被清算。另外 Alameda 的 CEO Caroline  曾說：「 Alameda 有拿 FTX 的資金來確保他們的交易不被清算，這點 SBF 是知情的」。

SBF 這時回答：「我並不知情 Alameda 有挪用客戶資金，並且說明這些誤判保證金的原因來自於會計作帳錯誤以及 FTX 內部的顯示介面展示了錯誤的資訊，導致 FTX 對於 Alameda 整體的曝險過高。」

Andrew 這時提到：「SBF 曾經發過一則推文，說明 FTX 與 Alameda 是兩家獨立運作的公司，現在看來似乎並不是這麼一回事」。

SBF 補充：「在 2019 年時，Alameda 佔了 FTX 整體交易量的 40%，但到了 2022 年，他們只占據了 FTX 不到 2% 的交易量」。 表明 SBF 並不認為 Alameda 會影響到 FTX。

Alameda Reaserch 與 FTX 都是由 SBF 所創立， Alameda 是一間加密貨幣對衝基金，因為兩間公司都是由 SBF 所創立，加上對衝基金與加密貨幣交易所兩者背後高管的關係密切，難免會引來旁人懷疑的聲音，SBF 曾就此事件多次澄清「兩間公司是不同體系的經營狀況，兩者並沒有相互曝險」。

FTX 創辦人訪談：FTX 如何走向破產？

關於這點，SBF 說明了當時的情況：「當 Alameda 的資產負債表被 Coindesk 公布之後，他不認為這會對於 FTX 有影響，但會讓 Alameda 的流動資金變得十分緊縮，並且預估 Alameda 用來貸款的抵押品，也就是 FTT，最多大概只會跌去 30%」而事實則是 FTT 跌去了 99.5%，使 Alameda 與 FTX 遇上極大的流動性風險。

在 11/6 SBF 開始時分擔心 FTX 會無法讓所有用戶提款，並且在20小時之內，FTX 就禁止用戶提款。

Coindesk 是一家極具影響力的加密貨幣媒體，它在 11/2 曾發布一則推特，揭露 Alameda 的資產負債表風險過高，接連引發社群一陣討論，隨後引發恐慌，最終發生一連串 FTX 破產以及後續的事件。

FTX 創辦人訪談：FTX 駭客事件

在 FTX 宣布破產重組後沒多久，便傳出 FTX 遭到駭客攻擊，損失上億美元，各界對於這件事眾說紛紜，有人說駭客就是 SBF、有人說是 FTX 的前員工、也有人說這筆轉帳不是駭客攻擊，而是巴哈馬政府在進行資產保護。

對此，SBF 表示：「當駭客事件發生時，我已經失去了 FTX 的系統控制權力（交由破產重組團隊接手），在當時巴哈馬政府已經控制住一部分資金，而這位駭客到底是誰，SBF 表示他也不清楚」。

FTX 創辦人訪談：政治獻金

SBF 在美國期中選舉期間，捐贈了非常多政治獻金給民主黨，總額將近 4,000 萬美元，是僅次於金融巨鱷「索羅斯」的歷史上第五大的政治獻金捐贈者。

SBF 說明：「對於民主黨以及共和黨我都捐贈了差不多數目的錢，但共和黨的部分沒有公開，捐款的主要目的是希望能夠對於重視疫情防控的政治人物能夠得到更好的金援，以幫助疫情的管控，且這些捐贈的錢幾乎都是來自於營運的利潤」。

SBF 為美國民主黨歷史第五大政治獻金捐贈者,資料來源：華盛頓郵報

FTX 創辦人訪談：SBF 的未來

在訪問的尾聲，主持人 Andrew 問到：「你認為你的未來，實際上會是什麼樣子」？

SBF 說：「我不知道我的未來會怎麼樣，但就短期以及中期來說，我希望能夠盡力幫助加密貨幣監管者後續的事項、幫助用戶們能夠拿回資產，並表示申請破產重組可能並不是最好的方法」。

SBF 在這邊說，用戶可能在最後能夠 100% 的拿回自己的資產，並且引用了 2016 年另一間加密貨幣交易所 Bitfinex 遭駭客盜取11 萬顆比特幣，當時價值 7,200 萬美金，經過長時間的努力，最終用戶都能夠拿回資產，且還在正常營運中。

延伸閱讀＞＞＞Bitfinex「12 萬枚比特幣竊案」破獲！夫妻遭美司法部凍結 36 億鎂 BTC、成史上最大加密扣押

資料來源：Intern notes from SBF’s interview dealbook summit

【延伸閱讀】

• 流動性是什麼？流動性不足會怎樣？為什麼 FTX 會發生流動性危機？
• 冷錢包是什麼？為什麼要用冷錢包？冷錢包品牌比較！

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編按：老牌加密貨幣交易所 kraken 創辦人曾說：交易所根本無法保護用戶資產，包括我的交易所，用戶若無頻繁交易就全部轉到冷錢包吧！

加密貨幣錢包是什麼？

在介紹冷熱錢包之前，要先讓讀者了解加密貨幣錢包的概念。

加密貨幣錢包（ Cryptocurrency Wallet ）是用來儲存、發送、接收加密貨幣的數位錢包，如果沒有錢包就不能接收加密貨幣，這個概念有點像是銀行帳戶與貨幣之間的關係。而加密貨幣錢包，又以「是否離線儲存」分成冷錢包以及熱錢包。

加密貨錢包如何使用？

擁有一個加密貨幣錢包，和擁有實體錢包的感覺是非常不同的，一般來說隨身攜帶的錢包裡面只會存放方便使用的現金，其餘會存放在「銀行、郵局、金融機構」，但對於加密貨幣投資者或是信仰者來說，一個加密貨幣錢包內可能存放大量的資產，這些資產沒有專業的人員幫你保管，所有存放、轉帳、買賣都得由自己手動操作，所以十分考驗使用者的細心以及知識。

換句話說，使用加密貨幣錢包相當於「成為自己的銀行行員」必須像是專業的銀行從業人員一樣，處理每一筆交易、轉帳，都要十分小心，以下整理幾點加密貨幣錢包使用上必須注意的重點：

• 不懂如何操作，就別亂操作：
  小心駛得萬年船，與其操作錯誤造成財產損失，不如先詢問懂的人。
• 不得告訴別人錢包私鑰：
  幣圈有一句話「not your key,not your coins」所以私鑰必須妥善地保存！
• 不得選錯「鏈」：
  可以把不同的區塊鏈想成各國的銀行系統，假設你想藉由「以太鏈」發送以太幣，那就必須複製接收方「以太鏈」上的地址，這筆交易才會完成；設想看看你使用國內銀行的轉帳功能，卻輸入國外銀行的帳號，就是行不通的，這方面的概念是一樣的，只不過在區塊鏈上選錯鏈，這筆加密資產是可能會遺失的喔！

冷錢包是什麼？

冷錢包又可以稱作硬體錢包，是一種儲存裝置，且擁有實體，通常為硬碟或是 USB，平時保持離線狀態，需要存入或是提取加密貨幣時才需將其連上電腦。冷錢包的安全係數較高，在使用時間之外，都保持離線的狀態。

冷錢包擁有許多安全機制，例如需要連結藍牙才能做提領、需要輸入私鑰（ private key ）才可以在別的裝置上登入你的冷錢包等等，且方便攜帶及放置，若弄丟實體，也可以透過私鑰來復原錢包，也可以說私鑰才是錢包的本體，所以自己的私鑰一定要保管好！切記不要存取在電子設備上，要記在紙上，將其存放在保險箱之類的地方，不然就失去了使用冷錢包的意義囉！

看到這邊可能會有點疑惑！為何錢包不見還能夠復原呢？可以把加密貨幣錢包想像成用戶與區塊鏈的媒介，透過錢包，用戶能夠將加密資產存放到「區塊鏈」上，而區塊鏈上的資產是無法竄改的，只能透過相應的媒介，來使用上面的資產，這也是為什麼使用冷錢包來儲存加密資產，是現階段最安全的決定！

加密貨幣小教室：
不論是冷錢包還是熱錢包都有一組獨一無二的私鑰，功用是不論你身在何地，都能以這組私鑰復原你的錢包，而冷錢包的私鑰除非自己輸入進電腦，否則都是線下儲存，對使用者來說安全程度大大提升。

熱錢包是什麼？

熱錢包是一種連線錢包，且隨時保持連線狀態，只要有提領需求，通過簡單的審核就能順利出金，但常駐連上網，也增加了被駭客入侵的風險。常見的熱錢包有交易所錢包、小狐狸錢包（ Meta Mask ）等，特別需要注意的是，交易所的熱錢包，其控制權並不在你或是獨立一人的手上，存放在交易所，等於把加密資產託管在機構手上，雖然相較於冷錢包，使用方法較簡單且方便性十足，但當交易所出現問題，你的資產也將陷入較大的風險之中。

延伸閱讀＞＞＞FTX  破產重組！為什麼 FTT 暴跌？FTX 暴雷啟示？FTX 暫停出金怎麼辦？

冷錢包、熱錢包比較

冷錢包與熱錢包的使用者都很多，看完以上的介紹如果還是對於冷錢包熱錢包的差別有所疑惑得話，股感這邊直接幫你整理了一個表格！

冷錢包品牌介紹（ Coolwallet、Trezor、Ledger )

資料來源：各家冷錢包官方網站，筆者彙整

延伸閱讀＞＞＞電子紙是什麼？電子紙應用、概念股解析（元太最新消息）

冷錢包如何正確使用？

冷錢包是保護機密資產最好的方法，從購買、拆封再到真正使用都有許多執得注意的地方，綜合以上段落提到的注意事項，正確的使用才可以將自己的安全最大化，筆者在這邊列舉了幾項一定要做到的事情：

冷錢包如何正確使用：原廠購買

冷錢包必須從官方網站下訂單，切記不要從第三方交易平台購買，冷錢包沒有所謂的二手市場，以免主機遭有心人士安裝駭客軟體、或者是買到副廠製造的假貨。

冷錢包如何正確使用：確認包裝完好

和第一點的原因類似，即使是從原廠購買的冷錢包，到貨時也必須確認包裝是否完好，不論是看起來像貨運造成的包裝受損，或是可疑的破損，都不能掉以輕心，必須跟官方反應並要求重新寄送一份給你，千萬不要因為承擔那一點點的風險，而造成莫大的損失。

冷錢包如何正確使用：安全存放助記詞（ Recovery Seed Phrase ）

前述文章中不止一次提到「私鑰」，而私鑰也可以叫做助記詞，依照不同的品牌隨機以英文單字或是數字組組成，常見的有 18 組、24 組等等。購買上述任何一個品牌的冷錢包，他都會附上一到兩張 Recovery Seed Card，可以將助記詞抄寫在上面，保存在安全的地方，當冷錢包遺失時，還可以透過助記詞找回遺失的資產，由於這個環節絕對不能出錯，抄寫完畢後一定要再三比對，或是使用復原錢包的功能來真實復原一次！

為什麼要使用冷錢包？

加密貨幣投資者大致分成兩種派別，有守幣派（ Hodler ）以及交易者（ Trader ），兩種交易模式天差地遠，對於需要交易的資金需求也不一樣，而不論你是哪種投資者，筆者都建議將不常操作的加密資產放進冷錢包，由於想要領取也十分方便，不如就只留需要頻繁做交易的錢在中心化的交易所吧！

在經過 2022 年加密貨幣交易所的連環爆雷事件後，加密貨幣投資者不得不重新審視自己保存加密資產的方式，以往習慣存放在交易所領利息的「羊毛黨」以及時常做交易的交易者，都開始將資產轉移至冷錢包，因應開頭所說過的「not your key,not your coins」將資產放在自己擁有的冷錢包中，才能夠擁有加密資產百分之百的自主權，這也是2008年比特幣被創造出來後，所提倡的「去中心化」所帶來的益處。

延伸閱讀＞＞＞區塊鏈是什麼？如何投資區塊鏈？一文讀懂區塊鏈！

為什麼要使用冷錢包：遠離風險

加密貨幣投資者大多都知道，使用冷錢包是保護加密資產最好的方式，但大多數人都對於中心化交易所給予的利息或是方便性都趨之若鶩，雖然挑選加密貨幣交易所有很多的方向，也有許多指標可以判斷交易所的好壞，但就像第一段所說的，加密貨幣行業的監管尚未落地，難保不會有像 FTX 破產這樣的黑天鵝事件。

因此保護好自己的資產才是投資加密貨幣的當務之急，也許在未來，金融監管與加密貨幣交易所更加緊密，投資加密貨幣不再被貼上高風險的標籤，筆者認為使用冷錢包也還是最安全的方法，因為規避風險最好的方法，就是避免暴露在風險之中。

2022 年對加密貨幣投資者來說，是充滿鬼故事的一年，從年初的市場崩跌，到五六月的各大機構爆雷，再到十一月前三大的交易所 FTX 宣布破產，種種事件讓加密貨幣投資者意識到，中心化的交易所在加密貨幣行業的監管尚未落地之前，是無法有效保障自己的資產的，雖然中心化交易所能夠給你高年化報酬率的利息，但一但出現系統性危機，套一句行業的老話「你要他的利，他要你的本」，所以擁有一個冷錢包，是非常重要的事。

【延伸閱讀】

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