哈瑪斯靠加密貨幣吸4100萬,鏈上數據揭真相:誇大了!現金更好用?
哈瑪斯靠加密貨幣吸4100萬,鏈上數據揭真相:誇大了!現金更好用?
2023.10.25 | 區塊鏈

哈瑪斯靠加密貨幣募到4100萬美元,數字被誇大了嗎?

以巴衝突持續,上週《華爾街日報》(The Wall Street Journal)報導,巴勒斯坦激進組織哈瑪斯靠加密貨幣,募集到4100萬美元。區塊鏈數據分析公司Chainalysis跳出來表示,報導中的數字言過其實。

Chainalysis表示,阻止透過加密貨幣資助恐怖主義的行動至關重要,他們也積極協助各方組織中斷、凍結和扣押可能用於資助恐怖主義的數位資產,但該數據公司認為,了解加密貨幣被運用的真實場景也同樣重要,避免錯誤訊息,讓大眾對加密貨幣的用途產生負面偏見。

「我們看到報導引用被跨大後的數據、分析也存在缺陷,我們認為有必要澄清一些誤會。」

上週,《華爾街日報》報導巴勒斯坦伊斯蘭(Palestinian Islamic Jihad)激進組織在2021至2023年間收到約9,300萬美元的加密貨幣;哈瑪斯則是收到約4,100萬美元的資金。報導中的數據,有部分來自於 Chainalysis 競爭對手公司 Elliptic 的數據。

為什麼數字算錯?

Chainalysis 表示《華爾街日報》的標題,暗示加密貨幣直接資助哈瑪斯行動,但從鏈上數據來看,並不能看出這些款項是否全部流向激進分子。

數字被誇大的原因,來自於將當地加密貨幣服務商,所提供的日常交易服務也計入統計內。

在Chainalysis 的這篇部落格文章中舉例,他們發現一個被標記為恐怖主義融資相關的錢包,與20幾個可疑的資金服務商有資金往來。這些服務商有大有小,從用戶方收取到的總金額由 840 萬美元到11億美元不等。

而其中一個可疑的資金服務商地址顯示,在過去7.5個月內有大量活動,有1,300多筆存款、及1,200多筆提款。但在該地址收到的8,200萬美元資金中,僅有45萬美元的資金,被轉入被標記為恐怖主義融資錢包地址。

且從鏈上活動看來,控制 8,200萬資金錢包的團體、跟控制恐怖主義錢包的團體似乎不是同一批人,不能斷定該服務商是在有意、或無意的情況下,幫助了激進組織蒐集資金。

其他被標記為可疑資金服務商的地址也存在著類似現象,表示服務商的資金很大部分可能跟資助恐怖主義無關,僅為日常營運。

縱使區塊鏈技術的透明性,讓加密貨幣流向能被追蹤。但服務商(中心化交易所、場外交易提供商)內部的帳戶交易資訊只有服務商能取得,因此一旦資金存入服務商,會讓繼續追蹤資金動向變得更複雜。

不過 Chainalysis 表示,從數據上來說,只能斷定這些服務商可能在有意或無意的情況下,幫助了激進組織蒐集部分資金,但《華爾街日報》報導的「服務商的資金全流向激進組織」推論則太過武斷、且沒有依據。

追蹤加密貨幣其實更容易!現金才是激進組織好朋友

Chainalysis 在文章中也同意,包含哈瑪斯、黎巴嫩真主黨、以及巴勒斯坦伊斯蘭聖戰組織,的確使用加密貨幣募集、儲存及轉移資金,但僅佔總體加密貨幣交易量的極小部分,在加密貨幣的非法活動中,也是相對小的部分。

事實上,區塊鏈技術的透明性,可能對習慣在暗處行動的激進組織而言並不是個有效解決方案。

哈瑪斯曾在 2021年4月宣布暫停用加密貨幣募集資金,因為加密貨幣的可追蹤性,可能將協力的服務商、資金提供者面臨被捕或是更嚴重的風險。

「可能沒有人比哈瑪斯更了解使用加密貨幣募資的挑戰。」Chainalysis 在文章補充道。

美國最大加密貨幣交易所 Coinbase 也同意 Chainalysis 的觀點,表示大多數恐怖分子的資金仍然依賴傳統現金,而不是加密貨幣。

在《華爾街日報》的報導後,該交易所對外發表聲明,回應擔心加密貨幣多被用於非法行為的大眾,表示區塊鏈技術的透明度,讓追蹤加密貨幣仍比追蹤傳統現金容易。

儘管有必要制止加密貨幣用於恐怖主義的行為,但與特定國家的資助(尤其是來自伊朗)相比,目前激進組織仍主要透過哈瓦拉、空殼公司作為主要資金來源。

💡哈瓦拉(Hawala) 名稱從阿拉伯文而來,意思為轉移,是一種非正式的價值傳遞體系,源自於絲路交易,透過經紀人在龐大的非傳統銀行、金融交易網絡中傳遞金錢。目前主要分布在中亞、北美、非洲、印度。

延伸閱讀:輝達工程師被綁架,黃仁勳稱:活生生的噩夢!以巴無情戰火,怎麼燒到半導體界?

資料來源:CoindeskCryptoSlateChainalysis

本文授權轉載自:WEB3+

核稿編輯:高敬原、蘇祐萱

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

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深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

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以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

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「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

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總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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