整頓幣圈亂象,中國區塊鏈公眾號無預警遭封鎖
整頓幣圈亂象,中國區塊鏈公眾號無預警遭封鎖

沒有任何徵兆,8月21日晚間,中國大量跟區塊鏈、密碼貨幣相關的公眾號,一夕之間遭到封鎖,距離中國禁止境內首次代幣發行(ICO)活動已經將近一年的時間,各種如雨後春筍般的區塊鏈媒體,在過去一年內大規模冒出頭,然而這公眾號經常發布炒幣的相關資訊,推測這次官方大規模封鎖公眾號,是對幣圈這類亂象的一種警告,而這樣的強勢監管可能只是剛開始而已。

強力監管登場,多個區塊鏈公眾號遭封鎖

在無預警的情況下大規模的封鎖區塊鏈公眾號,不必多想,這就是中國想要整頓幣圈亂象的起手式,首次代幣發行(ICO)活動在過去一年越來越瘋狂,而項目方跟投資方都仰賴提供新聞資訊的「自媒體」,也就是微信中一個又一個的公眾號提供情報。

根據中國媒體《藍鯨財經》消息,包括火幣資訊、大砲評級金色財經、幣世界快訊服務、每日幣讀、深鏈財經、吳解區塊鏈、TokenClub等,具有一定規模的區塊鏈公眾號,都在昨晚(8/21)遭到封鎖,進入後只會看到「由用戶投訴並經平台審核,違反《即時通信工具公眾信息服務發展管理暫行規定》已被責令屏蔽所有內容,帳號已被停止使用。」

不過值得一提的是,有不少公眾號都有另外經營網站、小程序,根據《數位時代》記者實測,雖然公眾號被封鎖,但這些其他的平台仍可以正常使用。這波監管都優先鎖定大規模、具影響力的公眾號開刀,並非所有公眾號都遭封鎖,且64家主要區塊鏈媒體中,只被封了八個,且多數都是綜合性區塊鏈媒體,或是ICO資訊為主的帳號。

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有不少公眾號都有另外經營網站、小程序,根據《數位時代》記者實測,雖然公眾號被封鎖,但這些其他的平台仍可以正常使用。
圖/ shutterstock

雖然我們難以了解中國官方內心真正的想法,但推測這波強勢監管跟中國國家互聯網信息辦公室,在今年8月7日新頒布的《即時通信工具公眾信息服務發展管理暫行規定》有關,其中的第八條規定寫到:

即時通信工具服務使用者從事公眾信息服務活動,應當遵守相關法律法規。 對違反協議約定的即時通信工具服務使用者,即時通信工具服務提供者應當視情節採取警示、限制發布、暫停更新直至關閉帳號等措施,並保存有關記錄,履行向有關主管部門報告義務。

微信母公司騰訊的回應相當官腔,表示:「部分公眾號涉嫌發布ICO和虛擬貨幣交易炒作信息,違反《即時通訊工具公眾信息服務發展管理暫行規定》,已被責令屏蔽所有內容,帳號被永久封停。」

公眾號背後不單純,三方勢力齊「割韭菜」

比特幣(Bitcoin)價格在2017年底一路高漲,各國的密碼貨幣交易、ICO活動熱到到不行,中國官方在去年九月就清楚講明,ICO是非法的公開融資行為,並禁止了中國境內的ICO以及密碼貨幣交易活動,在ICO禁令將滿一年之際,這次大規模公眾號遭封鎖,讓幣圈的神經緊繃了起來。

去年9月4日,中國央行關閉存有違法疑慮的代幣融資交易平台,網站、App通通下架處理,然而上有政策下有對策,很多人跑到海外註冊交易平台,註冊地、伺服器通通搬到境外,但依然做中國的交易活動,好處是交易操作沒有差別,又不必受中國法律規範。

正因如此,今年開始大量區塊鏈媒體蓬勃出現,這些公眾號背後不只是一個單純的媒體平台這麼簡單,這些平台主要靠項目方廣告、付費培訓、舉辦線上線下活動賺錢,不僅文章品質參差不及,經常發布炒幣消息外,很多的區塊鏈自媒體背後都有項目發行方、交易所、區塊鏈資本的資金支持。

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中國官方在去年九月就清楚說明,ICO是非法公開融資行為,並禁止中國境內的ICO、密碼貨幣交易活動,在ICO禁令將滿一年之際,這次大規模公眾號遭封鎖,也讓幣圈的神經緊繃了起來。
圖/ shutterstock

因此,一些有影響力的幣圈人士,會替ICO、密碼貨幣項目寫文章,以此壯大聲勢提高估值, 把一個又一個的投資人吸引進來後,交易所、自媒體、項目方就來一起「割韭菜」分成 。據中國媒體報導,一些規模比較大的區塊鏈自媒體一個月能賺進2000萬到3000萬人民幣,一則頭條新聞可以賣到20萬人民幣、專訪一篇15個以太幣、一般快訊2個以太幣的價格;而一般等級公眾號雖然價格沒有這麼誇張,但單則新聞也能賣到800元人民幣左右,每個月平均也能進帳十幾萬人民幣。

中國官方媒體《人民日報》,就在今年三月公開批評中國的區塊鏈以及密碼貨幣媒體,痛批這些媒體是操弄密碼貨幣市場的幫兇,所以今天看到幾個規模較大的公眾號被封鎖,僅是中國官方強力監管的序曲,下半年可能還會看到更多的公眾號被大量關閉。

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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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