「收購銀行」能解決監管難題嗎?為何老被媒體攻擊?趙長鵬親上火線回應三大提問
「收購銀行」能解決監管難題嗎?為何老被媒體攻擊?趙長鵬親上火線回應三大提問
2023.05.31 | 區塊鏈

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幣安為何老被媒體攻擊?趙長鵬:可能與我背景有關

全球最大加密貨幣交易所幣安(Binance)持續在全球拓展業務,動作包括與泰國能源開發公司成立數位資產交易所「Gulf Binance」、在日本金融廳(JFSA)監管下推出新交易平台「幣安日本」(Binance Japan)、獲韓國警方邀請加入凍結非法帳戶的「虛擬資產交易所確認系統」等。

然而,在加拿大與美國,由於政府監管加密資產的力道不減, 幣安除了跟美國主管機關槓上,並宣布主動退出加拿大市場 ,還被主流媒體緊咬各種爭議。

繼今年上半年《金融時報》《富比士》《彭博社》相繼報導幣安負面消息後,《路透社》5月23日長篇爆料,該交易所涉嫌將客戶的資金與公司收入混合一起管理,讓客戶資產面臨風險。

執行長趙長鵬(CZ)29日接受DeFi(去中心化金融)媒體《Bankless》採訪,針對加密市場與區塊鏈產業的現況發表看法,同時正面回應環繞他公司的爭議。

趙長鵬認為,這些主流媒體傾向用負面報導針對加密貨幣產業,幣安又因本身龐大的量體而特別吸引FUD,這三個大寫字母,分別代表恐懼(fear)不確定性(uncertainty)與懷疑(doubt)。

幣安執行長趙長鵬
「如果你寫一篇關於小型交易所的負面文章,沒人會在乎......但如果你把幣安的名字放在標題中,且帶一些負面消息的期待感,(吸引)更多讀者會去點擊。」

這並非趙長鵬首度抨擊主流媒體對加密產業特別嗜血,4月底他登上《彭博》「新世代金融富豪榜」時也以FUD回敬,還外加「假新聞和攻擊」(fake news and attacks)。

🛎️延伸閱讀: 趙長鵬排名《彭博》新金融富豪榜第三!為何用「4」回敬報導,還批「數字全錯了」?

在與《Bankless》對談過程,趙長鵬還猜測他的出身與種族,是使幣安成為主流媒體眾矢之的原因之一。

趙長鵬雖然在中國出生,卻是加拿大公民;而幣安是在中國成立的,卻受到北京封禁加密貨幣政策影響,業務幾乎撤離大陸市場退守香港,並宣稱已安置中國員工。

儘管被FUD包圍,幣安仍不放棄做到金融交易「盡可能透明」的目標 ,現階段提供了由內部稽查與第三方機構驗證的「儲備證明」(PoR)報告,以確保託管人持有客戶完整資金。

趙長鵬承認,幣安生態系的透明度有限,但他表示,如果公開幣安所屬的全部錢包地址,就會暴露供應商和合作夥伴的資訊,從而危害隱私和安全,並影響市場競爭。

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幣安自己買一間銀行,能解決監管問題嗎?

趙長鵬其實不反對各國監管政策,甚至表態會積極參與其中,然而他覺得幣安規模太大,導致監管機構大部分會將他們「放在顯微鏡之下」,加密產業越來越配合監管,競爭力卻隨之變薄弱。

在這位幣安掌門人眼中,目前中東和歐洲正實施的加密法規很有前途,此前他也曾透露幣安在中東和北非地區(MENA)的業務蓬勃發展。

本次登《Bankless》的Podcast節目,趙長鵬也有接受推特網友的提問,譬如加密社群網紅DegenSpartan,他幽默地問趙長鵬:「你能買下一家銀行並使其對加密產業示好嗎?」

2023年還沒過一半,幾家美國銀行的倒閉引發人們對「加密友好銀行」數量正在萎縮的擔憂,包括Silvergate、矽谷銀行和 Signature Bank都投降了。

禍不單行的,趙長鵬先前才宣布退出加拿大市場,澳洲幣安近日又被斷提款與銀行轉帳功能,澳洲西太平洋銀行以「減緩詐騙損失」為由,禁止客戶與幣安進行交易,在幣安找到新的銀行合作夥伴前,客戶都無法進行澳元配對交易(Pair)。

加密友好的銀行難尋,也不難理解該網友提出的假設。趙長鵬坦承確實想過這個方法,接著他解釋這種思路的侷限性。

「現實比概念複雜多了。假設你買了一間銀行,只在單一國家運作,還得跟該國的銀行監管機構打交道......買銀行並不代表可以做任何想做的事。」

他補充:「如果銀行監管機構說:『看好了,你不能使用加密技術』,若你不管他照自己意思去做,當局就能吊銷你的執照。因此,收購一家銀行並不能阻止監管機構告訴你『不行,你不能碰加密貨幣。』」

趙長鵬接著深入探討所有可能,倘若幣安真買了銀行,也需遵守當地法規,全世界營運範圍都需要相應的銀行,且多數對應銀行都位於美國,裙帶關係下「買銀行」顯得沒有意義。「然後對應的銀行會告訴你(買下)的銀行,如果業務觸及加密資產,我們不會為你提供更方便的國際交易。」

再者,傳統銀行維運的成本與風險都很高,所需資本也是,但業務收入和利潤往往沒那麼多,「許多銀行沒有非常完善的商業模式,他們是非常冒險的企業:拿了客戶的錢、借出去,並想辦法賺錢,若要不回來就宣告破產。不少國家的政府會拯救這些銀行,可是我不喜歡經營這類企業。」

趙長鵬最後表示,幣安可能會針對銀行進行小額的「少數股權投資」,這樣才有希望「影響它們對加密貨幣更加友好。」

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推動加密貨幣市場「爆發式成長」的關鍵是什麼?

對於加密貨幣市場的現狀,趙長鵬也發表一番見解,他認為加密貨幣市場正從2022年的熊市(市場向下)中復甦,這給投資人帶來了「憂喜參半」的情緒,因為尚不清楚有什麼辦法,能推動未來的「爆發式成長」(explosive growth)。

「什麼因素能推動下一個(成長週期)?目前每個人都還在尋找,但沒人能確定,而這可能是為何大量群眾湧入迷因幣的原因。不過至少這種狀況表明了市場有資金,只是在等待部署。」

趙長鵬也特別補充,自己對加密貨幣的樂觀可能是錯的,牛市(市場向上)中的投資人,應該只押注自己能承受的損失,而非尋求過度炒作的投資標的,這是他身為過來人分享的經驗,過去第一次投資股票和加密貨幣時,趙長鵬「以慘痛的方式記取了這一教訓。」

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參考資料:BanklessCryptoslateCointelegraphBinance

核稿編輯:高敬原

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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。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

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。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

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。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「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。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

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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