馬斯克一句話,掀狗狗幣漲跌千層浪!幣圈還興起哪些「動物幣」風潮?
馬斯克一句話,掀狗狗幣漲跌千層浪!幣圈還興起哪些「動物幣」風潮?

近期,密碼貨幣狗狗幣(Dogecoin)因為特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk),而成為熱門新聞話題。事實上,過去半年來,狗狗幣飆漲近25000%,市值已達860億美元(約台幣2.5兆元)。

其他虛擬貨幣,如比特幣和以太幣今年也不斷創新高,投資人看準這波趨勢,除了紛紛投入加密貨幣世界,同時也積極尋找下一個能飆高的潛力股。

狗狗幣的漲跌,全靠馬斯克一句話

日前,特斯拉執行長馬斯克在客串主持 「Saturday Night Live」時,大談自己最愛的狗狗幣。馬斯克表示,這種源自網路迷因玩笑的加密幣「是貨幣的未來,將會一種統治世界、勢不可當的金融工具」。不過,當他在節目中提到,自己患有亞斯伯格症,以及狗狗幣價格目前「衝太快」等相關話題,竟然使這款加密貨幣行情在24小時內大跌逾35%。

Elon Musk
作為忠實鐵粉的馬斯克自封是「狗狗幣教父」,其言行數度影響狗狗幣的漲跌。
圖/ Reuters Connect

根據CoinMarketCap報價顯示,狗狗幣在8日一度漲破0.73美元(約台幣21.9元),卻在節目結束後跌至0.45美元(約台幣13.5元)。

身為「狗狗幣教父」,馬斯克看著自己的狗狗幣下跌再度出招。11日親上推特發文詢問粉絲:「你是否希望特斯拉接受狗狗幣支付呢?」推文一出,狗狗幣價格在短短7分鐘內飆漲了17%。

隨後,馬斯克又在推特上發文表示,狗狗幣即將登入月球。

加拿大物流公司「幾何能源」(GEC)宣布,預計2022年第一季,要用馬斯克經營的航太公司SpaceX旗下獵鷹9號火箭,將DOGE-1衛星發射到月球上。此外,這筆交易的款項將「完全」以狗狗幣支付,同時也是商業登月歷史上的第一次,初步估計,大約需要支付4億狗狗幣。

對此,SpaceX商業銷售副總Tom Ochinero表示這項任務將證明加密貨幣「在地球軌道之外的應用」,並為星際貿易奠定基礎。

源自迷因柴犬,狗狗幣創辦人初衷為諷刺加密貨幣熱潮

狗狗幣幾乎與馬斯克捆綁在一起,隨著其言行上漲、下跌,不過你肯定沒想到,狗狗幣的誕生是來自一張迷因柴犬圖。

這隻柴犬名為醋橙(Kabosu),在迷因界被稱作 Doge。2013 年開始在迷因界走紅,在台灣以一張「關於感情的問題我一律建議分手」闖出名聲。

狗狗幣由兩名軟體工程師Billy Markus與Jackson Palmer於2013年12月推出,當初他們只是為了要諷刺市場對加密貨幣的狂熱,便將Doge梗圖和虛擬貨幣結合,製作出一張有Doge頭像的虛擬貨幣圖,並將其定位在「有趣」及「友善」的加密貨幣。

dogecoin
創辦狗狗幣的軟體工程師 Billy Markus 與 Jackson Palmer 當初只是為了要諷刺市場對加密貨幣的狂熱。

Reddit與馬斯克加持,將狗狗幣推上巔峰

狗狗幣剛發行時,每個狗狗幣的價格約為0.00026美元(約新台幣0.0078元),不過,上架72小時後就爆漲了300%,達到0.00095美元(約台幣0.0285元)。

今年以來,受到Reddit社群影響,以及馬斯克大力推動曝光下,狗狗幣在1月成長了800%,達到 0.07 美元(約台幣2.1元),2月升溫至0.08美元(約台幣2.4元),4月達到0.45美元(約台幣13.5元),5月則是超過0.5美元(約台幣15元),半年來漲幅逾20,000%。

目前,狗狗幣已可使用於眾多商店及網站支付,如肯德基、NBA小牛隊、MLB運動家隊及知名成人網站等。在被廣泛使用情況下,預計狗狗幣所累積的價值將會愈來愈高。

動物幣興起,幣圈成動物園

狗狗幣的成功,也帶動更多動物貨幣在市場上萌芽。像是柴犬幣(SHIB)跟秋田犬幣(AKITA),兩款動物幣同樣在今年二月初首次發行,並隨著狗狗幣在市場上呈現直線飆漲,開啟「動物幣」新紀元;此外,還讓以太坊出現了交易堵塞的狀況,手續費更達到歷史新高。

除了當紅的狗狗幣之外,其他動物幣也在市場上掀起一股熱潮,像是豬豬幣(PIG)熊貓幣(XMB)、猩猩幣(FEG)、和獅子幣(LION)、狐狸幣(FOX)、烏龜幣(TRTL)等,宛如幣圈市場中的動物園。而令人意想不到的是,連太空狗(SOGE)和皮卡丘(PIKA)也同為動物幣之一。

太空狗(SOGE)。
圖/ Twitter/@SOGE_tech

根據中國加密貨幣交易所Gate.io的資料顯示,這份「動物幣名單」當中有四種動物貨幣單日漲幅高達數百倍,顯示動物幣正是時下流行的熱潮。

無論這次的「動物幣」狂熱是否只是一場經濟泡沫,不可否認的是,這波風潮為虛擬貨幣市場帶來豐富的多樣性和參與率,甚至有些動物幣極可能與狗狗幣一樣成為未來支付工具。

本文授權轉載自:未來商務

責任編輯:蕭閔云

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關鍵字: #密碼貨幣
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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