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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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