無厘頭創立的「狗狗幣」,市值飆近20億美元,連創辦人都嚇一跳
無厘頭創立的「狗狗幣」,市值飆近20億美元,連創辦人都嚇一跳

過去一個月比特幣市值下滑,其他虛擬貨幣紛紛冒出頭,現在市值居第二的瑞波幣(Ripple)去年價格成長35000%、同樣受歡迎的以太幣(Ether)上週價格首次突破1000美元。

除了這些耳熟能詳的虛擬貨幣,最近有一款以日本柴犬當作貨幣標誌的「狗狗幣(Dogecoin)」也竄出頭,在看似萌到不行的外觀下,如今市值竟然飆漲接近20億美元,而狗狗幣的誕生竟然跟網路上的無俚頭表情包,以及一句玩笑話推文有關。

軟體兩年沒更新,如今市值逼近20億美元

「Dogecoin」的正式名稱叫做多吉幣,但坊間又稱狗狗幣,台灣則常稱為旺旺幣,最容易辨別的特徵,是貨幣標誌圖上的一隻日本柴犬(Shiba Inu),第一次看到這款虛擬貨幣,許多人可能下意識會認為這是網路惡搞,但狗狗幣的確是一款真真實實的虛擬貨幣沒錯。

根據CoinMarketCap數據,目前狗狗幣市值約19億美元,一個狗狗幣的價格為0.017443美元,在全球虛擬貨幣排名第30,過去一個月狗狗幣價格漲幅達400%,價格曾在去年12月短暫突破0.0107美元,聖誕節期間市值首次飆破10億美元,如今市值已經飆漲接近20億美元。

Dogecoin
過去一個月狗狗幣價格漲幅達400%,目前在全球虛擬貨幣市值排名第30。

狗狗幣是一款替代幣(Altcoin),意思是比特幣以外的虛擬貨幣,過去24小時交易量超過1.01億美元。在2015年離開團隊的狗狗幣創始人傑克遜·帕爾默(Jackson Palmer)最近受訪時表示:「我對狗狗幣核心團隊很有信心,可以讓軟體維持安全與穩定,但狗狗幣已經有兩年的時間沒有發布軟體更新了。」

即使軟體已經超過兩年沒有更新,狗狗幣價格照樣飆漲,也讓當初的創辦成員相當驚奇。

靈感來自表情包,為草根而生的虛擬貨幣

2013下半年,網路世界一張張「柴犬表情包(Doge Meme)」在社群平台上瘋狂被轉貼,簡單來說就是一張可愛的柴犬照片,用各種彩色字體標上「wow、many sunshine」這類無俚頭的字串,萌萌呆呆的感覺在當時戳中許多美國網友的笑點。

doge meme
網路世界一張張「柴犬表情包(Doge Meme)」,成為狗狗幣誕生的來源。

創辦人傑克遜·帕爾默當時任職於Adobe,因為當時比特幣爆紅,他花了許多時間研究虛擬貨幣,加上當時柴犬表情包在社群上很紅,「工作結束後的某天晚上,我坐在椅子上喝著啤酒。」接著傑克遜·帕爾默在Twitter上發布一條推文寫到:「如果能開發出狗狗幣(Dogecoin),一定可以大賺一筆。」

一罐啤酒下肚的玩笑話,沒想到得到了許多網友的正面回覆,傑克遜·帕爾默回憶:「我當時也沒什麼事,就買下了Dogecoin.com的域名。」當時,在IBM擔任軟體工程師的共同創辦人馬克斯(Billy Markus),希望可以做出一款讓人們廣泛使用,而非用於投機的加密貨幣,偶然看到傑克遜·帕爾默的想法後,馬克斯立刻聯繫了他,在重新排列萊特幣的原始代碼後,接著不到一周的時間狗狗幣就誕生了。

後來Dogecoin.com的域名很快的被論壇網站Reddit收錄,當時市值達到800萬美元,狗狗幣一度成為全球第七大虛擬貨幣,因此說狗狗幣是源於草根文化或許也不為過。

dogecoin
過去狗狗幣一度成為全球第七大虛擬貨幣。

非投資,狗幣用於給小費、打賞迅速竄紅

創立於2013年的狗狗幣,算是比特幣(Bitcoin)的衍生幣,一樣是由民間發起、不受國家或個人所控制,創造者將這款貨幣定位成網路貨幣,可以透過網路平台交易、自行挖礦、網友之間贈送、交換的方式購得。

創辦人傑克遜·帕爾默曾提過,狗狗幣跟比特幣最大的不同,在於目的並非用於投資理財的投機而生,而是在網路世界「給小費」,表達分享和感謝的網路貨幣。

狗狗幣主要有兩大特點:

  1. 狗狗幣最多只能生產1000億個,跟比特幣的2100萬個相比多出很多,人們持有狗狗幣大多不是為了投資,而是拿來給小費表達感謝。流通性高、具娛樂性、價格低廉,在小費文化盛行的美國,因此成為許多人喜愛的虛擬貨幣。

  2. 現在在網路平台,包括Facebook以及中國微博的部分應用程式,都支援使用狗狗幣來打賞直播主,狗狗幣基金過去還曾資助肯亞3萬美金解決水荒問題,打賞、慈善目的也成為狗狗幣與其他虛擬貨幣的不同。

根據CoinMarketCap數據,全球虛擬貨幣的價值約為7500億美元,其中比特幣就支配了將近40%,「這些替代幣價格飆升,主要是因為這些幣很便宜。」加密貨幣交易公司Octagon Strategy執行董事查普曼(Dave Chapman)說:「比特幣、以太幣這兩款最知名的虛擬貨幣太貴了,儘管可以只買一小部分,但對許多人來說仍舊存在著無法完整擁有的心理障礙,但投資者普遍喜歡擁有完整的東西。」

價格便宜、可以完整擁有,也成為了狗狗幣狂飆的兩大原因。

DogeCoin
狗狗幣跟比特幣最大的不同,在於目的並非用於投資理財的投機而生,而是在網路世界「給小費」,表達分享和感謝的網路貨幣。
圖/ shutterstock

創辦人擔心ICO泡沫化

狗狗幣的創辦人傑克遜·帕爾默在2015年離開團隊,有趣的是,隨著近來狗狗幣價格飆漲,傑克遜·帕爾默也表達了他的擔憂。他談到,狗狗幣在過去兩年軟體都沒有更新,價格還能如此劇烈的暴漲,讓他很擔心虛擬貨幣的未來。

去年十月受訪時,傑克遜·帕爾默認為首次代幣發行(ICO)的泡沫化,將在未來一年內爆發。現在每個星期大約新增100個新的ICO,傑克遜·帕爾默認為除了當中存在部分心態惡意的參與者,另外許多發行團隊沒有足夠的經驗掌控業務,甚至有一半是無意構建產品的。

因此他預測,大約有99.9%的ICO都會失敗,但另一方面傑克遜·帕爾默也相信加密技術、分散式帳本技術會成為你我日常生活的一部分,替社會創造更好的未來。

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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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