SEC主席被製成「迷因幣」！瘋狂起訴幣安、Coinbase被罵慘，幣價還暴漲6倍|數位時代 BusinessNext

SEC主席被製成「迷因幣」！瘋狂起訴幣安、Coinbase被罵慘，幣價還暴漲6倍

美國證券交易委員會（SEC）如同一把鐮刀，瘋狂起訴交易所，主席加里·根斯勒（Gary Gensler）照片被製成「主席迷因幣」，價格狂飆。

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SEC狂告交易所，主席加里·根斯勒照片被做成迷因幣！

近幾日，相信也是幣圈人最團結的一週，在兩間知名加密貨幣交易所：幣安（Binance）以及 Coinbase，遭到美國證券交易委員會（SEC）以證券法起訴過後，一時之間整個社群都憤憤不平，鋪天蓋地的支持聲浪前所未見，舉凡推特上的加密名人、加密公司的高管、各大交易所的執行長等都發文聲援，讓整個幣圈罕見的團結起來。

而這之中被罵得最慘的，自然當數堅持加密貨幣是證券的 SEC 主席加里·根斯勒（Gary Gensler）了，自去年底 FTX 交易所倒閉後，SEC 突然間變成一把瘋狂的鐮刀，不間斷的對加密貨幣交易所、相關公司（如年初的穩定幣發行商 Paxos）開刀，引發幣圈的反彈聲浪。

而不免俗的，加里·根斯勒的照片自然被拿去做成各種迷因，甚至有痛罵 SEC 主席的迷因代幣，乘著時事的熱潮暴漲。

🛎️前情提要： 幣安、Coinbase接連被SEC起訴！市場單日蒸發527億美元，趙長鵬：錯在找架吵的那個人

##### 靠痛罵 SEC 主席暴漲的迷因幣有哪些？

其中，有兩個迷因幣在本次的起訴風波中脫穎而出，第一個名為 Good Gensler （$GENSLR），該代幣在今年 4 月底推出，曾在 4 月底時由 $PEPE 帶起的的迷因幣熱潮中暴漲近 5 倍，隨後就有如大多數迷因幣一樣，跌回發行價格，變成一灘死水。

然而在監管機構 6 月 6 日起訴 Coinbase 後的幾個小時內，該代幣從破發邊緣反彈了 3倍以上，價格從 0.000000003 美元上漲至 0.00000001 美元。

另一個上漲的迷因幣則是痛罵主席的 Fuck Gary Gensler ($FKGARY) ，其發行時間、價格走勢和 $GENSLR 基本相同，都是在開盤的漲幅後跌至谷底。不過在過去 2 天的起訴案洗禮下，價格硬是從破發邊緣的 0.0000000005 美元上漲至最高 0.000000003 美元，漲幅近 6 倍。

然而，價值的上漲是短暫的，兩項代幣在撰寫本文時，皆已從高點暴跌 61% 以上。

##### 注意！迷因幣風險高

加密貨幣市場一直有「幣圈一天，人間一年」的說法，日新月異的速度，讓大眾對於單一幣種的熱情一般無法長久，而迷因幣本身恰恰沒有技術、產品，全靠社群的共識和熱情支撐，這導致大多數的迷因幣並不長壽，很容易在短暫的 FOMO 情緒過後跌落谷底。

今年 5 月，在一場由 $PEPE 帶動的迷因熱潮中，因渴望一夜致富，而無視高風險的投資人大有人在。不幸的是，在熱潮過後，大多數的迷因幣都在短時間內歸零，儘管確實有少數人賺到錢，但更多人則淪為在高點接盤的苦主，資產縮水不說，甚至有人因此全賠身家。

而根據 CoinGecko數據，兩大迷因熱潮的主力——以青蛙為主題的 $PEPE 和人工智能創造的代幣 Turbo (TURBO) ，截至撰稿時已經分別從歷史高點下跌了 73% 和 95%，投資迷因幣的風險有多高，自然無需再多說。

最後也要提醒讀者們，無論投資任何代幣，都需要保持謹慎，做好風險管理，以免血本無歸。

🛎️延伸閱讀： 佩佩蛙、柴犬都爆紅！什麼是迷因幣？揭開市值佔比達1.5％，還攻進「百大加密貨幣」的秘密

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本文授權轉載自：加密城市

核稿編輯：高敬原

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。