萊特幣價格表現優於比特幣！雪崩鏈月活躍用戶突破百萬|數位時代 BusinessNext

萊特幣價格表現優於比特幣！雪崩鏈月活躍用戶突破百萬

萊特幣（LTC）價格在過去 24 小時上漲 4.2%，知名公鏈 Avalanche 雪崩鏈近期月活躍用戶首度突破 100 萬大關，為什麼？

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萊特幣價格表現優於比特幣！雪崩鏈月活躍用戶突破百萬

今天比特幣價格在市場情緒疲軟下跌破 27,000 大關，截稿前比特幣價格報 26,730 美元，過去 24 小時下跌 1.2%。

與此同時，今天有兩大公鏈幣種傳出利好消息，首先是老牌加密貨幣：萊特幣（LTC），受惠於 LTC-20 新代幣標準，使萊特幣區塊鏈能夠部署 NFT，總錢包地址單月增長 7%，創歷史上最快速的單月成長幅度。截稿前萊特幣價格報 94.39 美元，過去 24 小時上漲 4.2%，過去 7 天上漲 8.7%。

除此之外，知名公鏈 Avalanche 雪崩鏈近期月活躍用戶首度突破 100 萬大關，根據開發商 Ava Labs 表示，近期推出的 AvaCloud 是讓用戶急速增長的主要原因。AvaCloud 是一個無代碼平台，允許用戶、項目方在無須撰寫代碼的前提下，就能輕鬆在雪崩鏈上啟動高度自定義的區塊鏈，其稱 Avalanche 雪崩鏈的子網（subnets），因而帶來許多 Web3 遊戲、GameFi 大廠入駐雪崩鏈，隨之而來的是月活躍用戶的提升。

MakerDAO 設立託管金庫，再繼續投資美國國債

以發行市值最大的去中心化穩定幣 DAI 聞名的 MakerDAO，近期通過了設立投資美國國債金庫的提案，該金庫將由 BlockTower Capital 管理，最多將投資 12.8 億美元的美國短期國債，為 MakerDAO 帶來現金流收入。

根據報導，本次投資依然使用 DAI 穩定幣作為支付單位，並透過投資美國國債，分散 MakerDAO 資產風險，如同此前在加密貨幣交易所 Coinbase 儲存 5 億美元 USDC 賺取利息收入。

加拿大交易所出走風波後，最後生還者受益

自從加拿大政府監管在 2 月祭出新加密貨幣法規監管後，全球最大加密貨幣交易所幣安、知名國際交易所 OKX、Bybit 等交易所巨頭紛紛出走加拿大。然而依舊能留在加拿大的交易所巨頭 Kraken 表示，近期他們在幣安出走後，加拿大 Kraken 用戶增長了 25%，且在 OKX 宣布出走後，Kraken 旗下手機 APP 下載量更是直接暴漲 5 倍。

早前同樣也能留在加拿大的加密貨幣交易所 Coinbase 也表示，樂見加拿大政府祭出明確的監管法案，未來將繼續為加拿大用戶提供具保障的加密貨幣服務。

「避免被項目方捲款跑路的妙招！」

By 加密貨幣研究者 0xUnicorn

0xUnicorn 在推特上表示，過去兩個月項目方捲款跑路（rug）讓加密貨幣產業用戶蒙受了 5400 萬美元的損失，但其實我們可以透過 De.Fi 內的 Scanner 功能，快速掃描有疑慮的項目。

我們可以在 De.Fi 輸入一段智能合約地址或加密貨幣名稱，就能看到該項目的相關風險，比如該合約具有能將錢包列入黑名單的功能，抑或是智能合約部署歷史過短等，希望能藉此減少被 rug 被害者。

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本文授權轉載自：鏈習生

核稿編輯：高敬原

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。」

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。