牛市何時到來?從一封公開信,看幣安執行長趙長鵬眼中的三大趨勢
牛市何時到來?從一封公開信,看幣安執行長趙長鵬眼中的三大趨勢
2022.12.30 | 區塊鏈
發生什麼事?

對加密貨幣產業來說,2022是跌宕起伏的一年,自區塊鏈第一個應用比特幣(Bitcoin)問世以來,經歷多輪牛熊市,場景如同2000年代的網際網路泡沫化,總要歷經多次追捧與泡沫,新時代的樣貌才會逐漸成形。

身為全球最大加密貨幣交易所幣安 (Binance)的負責人,人稱CZ的執行長趙長鵬在官方部落格上,發表了一封信,他定義2022是「韌性為王」的一年,未來一年產業將會如何發展?從趙長鵬的信,可以讀出些許線索。

回顧2022,CZ:比過去任何一年更讓我們樂觀

趙長鵬表示,在歷經借貸平臺Celsius、加密資產經濟商Voyager、交易所FTX等項目接連破產後,「我們更應該學會反思。」

從表面上看,雖然大平台一個接一個倒下,用戶和監管機構對產業失去信心,發展面臨很大阻力,「作為一個新興行業,定義我們的不是這些挑戰,而是我們如何克服這些挑戰。」,趙長鵬反倒認為,「2022年應該比過去任何一年更讓我們樂觀,因為幣安和整個行業(產業)都表現出了驚人的韌性和毅力。」

過去一段時間,許多人對加密貨幣發展前景不樂觀,趙長鵬分析,加密資產剛問世的時候,也出現了一批以詆毀比特幣為生的人,「這群人宣稱『比特幣一定會歸0』......並請所謂的『大咖』到處宣講,也賺了不少錢。」

交易所FTX倒閉時,也有人形容是加密資產的「雷曼兄弟時刻」,並將比特幣的價格回縮,與網路泡沫化相提並論,「而他們刻意不提的是,兩者都是對行業(產業)的一種清洗。據我所知,互聯網(網路)和銀行業目前都好好的。」

趨勢一:對加密資產需求、興趣依然強烈

如何定義加密資產產業成功?最簡單的方式就是看普及率,趙長鵬說,雖然2022年困難重重,但全球的個人和機構投資者不斷湧入這個領域。

舉例來說,KPMG、摩根大通、樂天、CVSHealth、騰訊、富達資本、百度、特斯拉(Tesla)、Cloudfare、PayPal、美國運通、埃森哲、佳士得、貝萊德、納斯達克、麥當勞、谷歌(Google)云、萬事達卡(Mastercard)、索尼(Sony)、耐克(Nike)等企業,都因為導入區塊鏈解決方案而受益。

趙長鵬觀察,雖然今年的各種危機侵蝕了對加密資產行業的信任,對主流普及造成了阻礙,「不過,我們現在看到的是,對加密資產的需求和興趣依然強烈。」

趨勢二:即便困難,也會繼續推動「監管合規」

2022也不全然是悲觀的一年,趙長鵬分析,「監管合規」在過去一年取得許多進展,這項進展對加密資產的普及,和用戶安全都有著至關重要的作用。

趙長鵬以幣安為例,截至今2022年底,已在五大洲的14個國家或地區,獲得運營執照與註冊許可;此外,還推出了包括公開錢包地址、透過默克爾樹等機制驗證用戶資產等手段的「透明度行動計劃」。

未來一年,趙長鵬說幣安將繼續加強和全球監管機構、執法部門的緊密合作,推動區塊鏈普及與教育。但他也點出,「可以預期的是,未來監管機構對行業會持懷疑態度,重新獲得公眾信任也很困難。」,不過他認為,這些都只是短期挑戰,長期來看,只會對區塊鏈領域的發展帶來好處。

重新獲得市場信任後,最終目標,是要打造一個金融自由的世界,「明年(2023)我們將繼續推進合規和透明度工作。」

趨勢三:非託管、多鏈錢包將會崛起

展望2023年,趙長鵬認為整體產業現在最重要的是「保護用戶」,同時進行創新和建設,讓加密資產和Web3進入更多人的生活,「我認為基礎設施和數據工具會繼續發展,Web3資產所有權也會演變,非託管和多鏈錢包將會崛起。」

他也觀察,雖然沒有水晶球可以預測時間點,但牛市(bull market)可能在明年(2023)或後年(2024)到來。

趙長鵬說,幣安有遠大的目標,堅持著一系列最根本的價值觀,「這讓我們能夠專注於建設,而不被可能出現的恐懼、不確定性和疑慮影響。」,他透露,未來一年會專注於打造實用的工具、繼續擴大團隊,並為富有前景的項目提供支持。

趙長鵬認為,FTX事件造成的影響,還需要產業用很長一段時間去消化和處理,其中需要付出大量努力的,是讓大家認識到,區塊鏈領域的成功或失敗,不是由少數幾個負面案例決定的,「每一次熊市都比上一次熊市狀況更好,我也認為行業(產業)會快速恢復。」

責任編輯:高敬原

關鍵字: #交易所
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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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