迷因幣狂潮來襲!佩佩蛙幣PEPE一週爆賺3000萬,背後有哪些風險?
迷因幣狂潮來襲!佩佩蛙幣PEPE一週爆賺3000萬,背後有哪些風險?
2023.04.27 | 區塊鏈

5月11日直播:「迷因幣」狂潮來襲!佩佩蛙幣PEPE紅什麼?

交易所交易量跟高峰相比,成長了66%以上,原因跟「迷因幣狂潮」有關。近期迷因幣「佩佩蛙幣PEPE」大暴漲,一位幸運買家,在短短四天內,資產暴漲3000萬元。佩佩蛙幣在紅什麼?背後存在什麼風險?一起聽聽幕後故事!

【時間】2023/5/11 (四) 20:00~20:30

💡什麼是「迷因幣」?
💡佩佩蛙幣(PEPE幣)為什麼會暴漲?
💡Pepe幣的那隻青蛙是什麼?有什麼故事?
💡迷因幣有價值嗎?背後風險在哪裡?

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交易所交易量暴增!全因「迷因幣狂潮」

加密貨幣市場近期逐漸回溫,雖然目前比特幣價落回3萬美元以下,和上週相比下跌10%,不過不少迷因幣的幣價卻大幅成長。

去中心化交易所Uniswap研究員奧斯丁亞當(Austin Adams)表示, 交易所的交易量比過去的最高峰成長了66%以上。 而研究人員將交易所的交易行動激增,歸因於「迷因幣狂潮」。

迷因幣是一種「以迷因圖為基礎」的加密貨幣 ,大部分交易者和追隨者都是喜歡迷因圖的人,其中最有名的,大概就是受到特斯拉創辦人馬克思愛戴的「狗狗幣」。不過,雖然迷因幣很有趣,但它們也是一種高風險投資,因為這些迷因幣沒有實質的價值。

其中一款為了「和狗狗幣打對台」的迷因幣PEPE(佩佩蛙幣)在推出後,幣價已飆升了21,000%。目前市值約為1.5億美元,在短短幾週便已成為全球第六大的迷因幣。

PEPE幣於2023年4月16日推出,沒有預售、也沒有正式的發行團隊,背後的發行者也維持匿名不公開身分。而迷因幣的特色就是「受社群網路迷因而啟發的加密貨幣」,因此代幣的IP本身就有一大票社交媒體用戶和迷因愛好者在背後支持。也因為迷因幣和社群關聯性很強,因此這些代幣非常「瘋狂」,價格可能會突然間就瘋狂上漲或下跌,背後不一定有具體原因。

加密數據平台CoinGecko顯示,PEPE幣推出後,成長飆升的幅度讓人跌破眼鏡,不少有跟上這波的投資者更是賺翻了。根據外媒《Decrypt》報導指出,一位超幸運的買家,在短短四天內,資產從250美元(約新台幣7600元)暴增成102萬美元(約新台幣3000萬元),成長了407,900% 。

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迷因幣的問題與風險有哪些?

《The Block》數據總監西蒙·庫薩特(Simon Cousaert)表示,迷因幣價的大暴漲,讓PEPE、wojak和chad等迷因幣大受歡迎,最近的日交易量也都在1000萬到1億美元之間。

不過,區塊鏈數據庫Messari分析師警告,雖然投資者或許可以透過迷因幣獲得超高的報酬,但這些迷因幣其實很難轉換成其他加密貨幣,就更不用說要兌換成美元了。

另外,也因為許多投資者認為迷因幣「有利可圖」,因此透過MEV(礦工可提取價值)交易機器人頻繁交易,導致以太坊的礦工費用居高不下。每單位礦工費(Gas Fee)要支付多少以太幣給礦工,會以Gwei(1 Gwei = 0.000000001 ETH)表示。

延伸閱讀: 手續費比NFT還貴!以太坊礦工費飆漲,為何跟「機器人」入侵有關?

根據分析平台Etherscan數據指出,前陣子的Gwei大概都在50以上,在交易高峰期甚至會達到100 Gwei。用戶若想要轉帳,就必須要支付超過6美元(約新台幣180元)的礦工費,超高的「手續費」讓想進行交易的用戶相當困擾。

高報酬投資勢必詐騙問題也會特別多,知名的區塊鏈偵探ZachXBT近日在Twitter上表示,已經出現有心人在短時間內,大量製造迷因幣,以騙取大量資金。這名惡意人士在一個半月內,創了114個詐騙幣,並且在收到以太幣後,立刻匯到加密貨幣交易所Coinbase變現。

資料來源:The BlockforbesDecrypt

核稿編輯:高敬原

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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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