席捲華爾街加密浪潮的「她」是誰?為何被譽為加密貨幣圈新造物主?
席捲華爾街加密浪潮的「她」是誰?為何被譽為加密貨幣圈新造物主?

元宇宙、NFT(非同質化代幣)、Web3概念興起,無論紐約證交所、摩根大通、PwC等傳統金融業無不積極進軍區塊鏈,連美國總統拜登(Joe Biden)都下令研究數位美元的可能性。被《財星》譽為「加密貨幣圈新造物主」的凱蒂.霍恩(Katie Haun),便是加密風潮席捲華爾街的最佳代言人, 去年12月離開著名科技創投a16z後獨自創業,在創投生態中蓬勃發展的加密投資領域乘風破浪。

凱蒂.霍恩(Katie Haun)
被《財星》譽為「加密貨幣圈新造物主」的凱蒂.霍恩(Katie Haun)
圖/ 《Fortune 》

霍恩起初並非加密狂熱者,2013年剛踏入這個領域時,她是聯邦檢察官,負責調查不法分子如何利用這項新技術從事犯罪。在暗網線上黑市「絲路」案件中,2名臥底的政府探員貪污價值數十萬美元的比特幣,霍恩正是主力檢察官。

a16z相中霍恩罕見的專業知識:能駕馭與加密貨幣產業一同起步的複雜監管環境,便邀請她加入。在接受a16z邀請後,霍恩成為該公司首位女性普通合夥人(GP,比起有限合伙人LP負有更大的管理權和責任),並與另一合夥人迪克森(Chris Dixon)共同創辦並領導由約50人組成的加密貨幣投資團隊(Crypto Fund),她離開前最近一支基金總額高達22億美元。

事實上,領導創投基金的女性並不多,美國女性創投家僅占全部普通合夥人的15.4%。霍恩帶著豐富的人脈、亮眼的投資業績,離開了履職4年之久的a16z,但她同時也放棄這家傳奇創投的強悍團隊,進入一個資本快速流動、交易價格大起大落的加密世界。

市調機構PitchBook調查,2021年美國創投融資金額創歷來最高紀錄、達1,283億美元,其中流向加密貨幣基金的熱錢也快速增長,從2017年不到0.5%,來到2021年近7%。為了從資本競逐中脫穎而出,霍恩計畫新基金將專注於「垂直領域」,並為每個領域導入專家顧問。

Bitcoin
圖/ shutterstock

此外為了保持靈活,她維持團隊在「短小精悍」的規模;與a16z不同,後者以向投資對象提供行銷、法律等全套服務著稱,但霍恩採用更精準的服務模式,明言能為新創做哪些事情,目標也比a16z更全球化,尋找遠離矽谷等典型創業基地的新創。

人們難以衡量一個創投家成功與否,畢竟新創通常需要近10年時間才有機會「出場」,也就是上市或被收購,在此之前,估值是最常被引用的衡量指標。在過去4年裡,霍恩和a16z團隊進行60多筆投資,其中加密貨幣交易所Coinbase去年直接上市、估值近1,000億美元;而OpenSea 已成為 NFT 主流交易平台,去年7月進行B輪募資時估值僅1.5億美元,如今該平台估值已逾130億美元,證明霍恩支持的公司估值出現驚人增長。找對創辦人並獲得投資許可,是霍恩擁有迄今成就的重要因素,也是她擔任聯邦檢察官十多年間持續在做的,「我交易、談判,與一個我必須迅速看透的人相對而坐。」

今年1月,加密市場崩盤、市值蒸發1.4兆美元,有人稱為「大屠殺」,也有人稱作「價格修正」,對此霍恩並不擔心,認為「經營加密基金的本質就是承擔風險。」與現金換股的傳統創投交易不同,許多加密投資人願意接受代幣作為部分持股,這些代幣本質上是儲存在區塊鏈上的數位證券,面臨著與加密貨幣市場相同的劇烈波動。不過,對霍恩來說,重要的是把加密貨幣與生俱來的風險,和投資上的不確定性區分開來,因為後者在她的字典裡並不存在。

責任編輯:傅珮晴、蘇柔瑋

關鍵字: #加密貨幣
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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