「富比士美國400大富豪榜」登錄7名加密富翁,最年輕億萬富豪僅29歲!
「富比士美國400大富豪榜」登錄7名加密富翁,最年輕億萬富豪僅29歲!

指標性商業雜誌《富比士》公布了美國400大富豪榜。拜加密貨幣突飛猛進之賜,共有七名加密億萬富翁登上400大富豪榜單,包括FTX創辦人暨執行長Sam Bankman-Fried、Coinbase創辦人阿姆斯壯(Brian Armstrong),其中SBF更是成為繼Facebook創辦人祖克柏後,資產最多的30歲以下的億萬富翁。

對加密貨幣產業來說,今年是豐收的一年。拜新冠疫情所賜,高波動行情讓加密貨幣成為千禧世代的投資新寵兒,成就了許多加密新創。美國指標性商業雜誌《富比士》(Forbes)日前公布了美國400大富豪榜,其中就有七名加密企業家。

七名加密企業家的入榜也象徵了加密貨幣正在走入主流,同時「機構入局」也為加密產業注入了許多資金。今年入榜的加密億萬富翁的總身家超過550億美元,其中FTX創辦人SBF的資產約為225億美元,其次為Coinbase創辦人Brian Armstrong的115億美元。

值得注意的是,SBF除了首度入選美國400大富豪外,同時也是400富豪中最年輕的入選者,僅29歲,同時也是繼Facebook創辦人Mark Zuckerberg之後最有錢的30歲以下富豪。

以下是新晉加密富豪名單(按資產多寡排名):

1. Sam Bankman-Fried / 淨資產:225億美元

Sam Bankman-Fried於2019創立FTX交易所,而他的多數資產都是FTX交易所的代幣FTT。FTX最近完成B輪融資共9億美元,交易所估值180億,SBF的FTT資產也翻了一倍。

此外,SBF還創立了Alameda Research量化基金,約管理25億美元的資產。SBF是利他主義者,其目標是盡可能的賺錢,而後回饋社會。

2.Brian Armstrong / 淨資產:115億美元

Brian Armstrong是Coinbase交易所的共同創辦人,而Coinbase也於今年四月公開上市,成為「首家公開上市」的加密交易所,公司估值為860億美元。Brian Armstrong約有Coinbase的19%股份,淨資產約為115億美元。

3. Chris Larsen / 淨資產:60億美元

Chris Larsen是瑞波(Ripple)的共同創辦人暨董事長,也是去年富比士富豪榜上唯一的加密億萬富翁。此外,Chris Larsen也是創業家和天使投資人,過去曾在矽谷共同創立數間公司,包括P2P借貸公司和線上抵押貸款放貸機構E-Loan。

4&5. Cameron and Tyler Winklevoss / 淨資產:45億美元

Winklevoss雙胞胎兄弟曾參與Facebook創立,在2015年創立了Gemini交易所(雙子星)。據CMC數據,雙子星交易所24小時交易量為2.1億美元。和其他加密富豪不同,Winklevoss雙胞胎兄弟的資產不全然來自於自己的新創事業。

兩人在2013年控告臉書創辦人Mark Zuckerberg瓢竊創意後,購買了1,100萬美元的比特幣,當時價格約為120美元/1BTC,讓其成為加密巨鯨,不過兩人不願對持有資產多做評論。

Winklevoss
Winklevoss兄弟。
圖/ shutterstock

6. Fred Ehrsam / 淨資產:35億美元

Fred Ehrsam同樣是Coinbase的共同創辦人,但於2017年離開Coinbase,隨後創立加密投資公司Paradigm,並投資了眾多知名加密新創。投資新創包括去中心化央行MakerDAO,借貸協議Compound、去中心化交易所Uniswap、競爭公鏈Cosmos等。其淨資產估值約為35億美元。

7. Jed McCaleb / 淨資產:30 億美元

Jed McCaleb為瑞波公司的共同創辦人暨前技術長,在2013年離開瑞波,並創立競爭公鏈Stellar。他離開瑞波時,還持有90億枚瑞波幣(XRP)。

雙方在2016年2月談成和解,允許麥卡列布在四年後(2020年2月)可以在一週內每天出售XRP平均日交易量的1.5%,這也成為麥卡列布現在不斷大量賣出XRP的依據。不過整個九月份,Jed McCaleb都沒有出售任何一枚XRP。

本文經授權轉載自:動區動趨

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責任編輯:吳佩臻、蕭閔云

關鍵字: #加密貨幣
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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