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。

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本文授權轉載自：加密城市

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。