交易所失竊是幣圈日常?
交易所失竊是幣圈日常?

對關心「加密貨幣與區塊鏈」領域的朋友來說,2019年5月可說是熱鬧滾滾。從Facebook宣布發行穩定幣開始,比特幣價以2017年後未曾見的漲勢、自月初5,000多美金到月底一度突破9,000美金,帶動了各種大小幣別大漲,相關的新聞也不再悲情、比特幣價格再創新高的報導再度成為媒體版面。

相對於幣價的漲勢,國內外交易所接連爆發失竊、倒閉的消息,恐怕更讓投資人心驚;先是島內營運最久的交易所「幣託」被攻擊損失了約莫200萬台幣,之後全球的加密貨幣交易所龍頭「幣安」也爆發成立以來最嚴重的失竊事件,遭竊了7,000顆比特幣、產生了帳面價值4,000多萬美元的損失;在這兩起事件中,交易所都展現了勇於承擔的態度宣布全額賠償,然而到了5月下旬、台灣知名的區塊鏈新創,「Cobinhood」(柯賓漢數位金融有限公司)與其近期上線的主鏈DEXON爆發嚴重的董事會經營權之爭,從鬧上媒體版面到宣布公司停業為止,也就約莫兩個禮拜的時間而已,還發生了疑似倒閉時,經營階層大量出貨賣幣的事件,投資人只能擁著價格暴跌的Token欲哭無淚。

「暴漲暴跌」、「巨額資金遭竊」、「操弄金融市場」如此混亂失序的領域,也無怪乎公部門總對如何管制感到頭痛了;

加密貨幣難以管制,然而「金融自由」的訴求是種一體兩面的關係,既然要求更多的自由,使用者該承擔的,應該是比傳統金融更多的責任。

控制權意味著「責任」

完全掌有資產的控制權,而「成為自己的銀行」(Be Your Own Bank)是加密貨幣的出發點;其安全性基於資產擁有者對「私鑰」(Private Key)的保護,

在加密貨幣系統的角度,掌握「私鑰」即為「擁有者」,為了擁有資產的掌控權,學習「如何生成並記憶起私鑰,卻不被其他人得知」的方法,就成了擁有者該有的責任。

諸多如冷錢包、助憶口令(Mnemonic Phrase)等工具都是為了這個目的而出現,對加密貨幣的愛好者來說屬於基礎的這些概念,初接觸的一般民眾往往不具有足夠的耐心來理解。金融交易一般是使用者的主要需求,因此毫不意外,以「易用性」為先的做法成為主流,把資產放在「交易所」中是大部分人的使用方式。

加密貨幣交易所中幣的操作與傳統金融商品基本一致,一樣需要付出掌控權作為代價;電子化的加密貨幣轉移如此容易,卻沒有了傳統金融資安、內控、層層保護的法規桎梏,無怪乎每一兩個月都會聽到世界某地交易所出包的消息,說「交易所遭竊」就是幣圈日常也毫不為過;加密貨幣的問題、也重演了以往股票、期貨等金融商品現世時的各種亂象。

時至今日,隨著智能合約的用途被不斷發掘,不只是去中心化的交易所,穩定幣、借貸平台、期貨、選擇權,都有去中心化的版本被開發出來,這些被稱為DeFi(Decentralized Finance) 的應用之所以現世,是希望提出兼顧「保有掌控權」與「交易需求」的技術方案,然而其學習使用的門檻更加高昂,在現階段往往淪為開發者才能掌控的技術,交易用量慘不忍睹。

「易用性」的難題大山

從電子郵件到社群網路,近幾十年網路的發展,大抵是個不斷放棄對隱私的掌控、而增加易用性的過程。 區塊鏈被期望能導正網際網路發展,重新定義數位世界的隱私與安全,即使如此,「易用性」的問題仍像座大山一樣豎立在我們面前。

「加密貨幣與區塊鏈」意欲實現一個更具隱私與安全的自由新世界,當「技術可用性」已經開始實現時,「使用者責任」的部分卻往往被忽略,也因此、能在保有多少去中心化的角度下兼顧易用性,是前進時避不開的課題。

加密貨幣如何進入一般人的生活?交易所與DeFi是否真是未來方向?即使重重疑惑,但我們已然在路上,這一切才剛開始,這一切也已經開始。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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