迷因幣模仿潮爆發！佩佩蛙幣2.0爆漲71%，創造數十萬美元流動性|數位時代 BusinessNext

迷因幣模仿潮爆發！佩佩蛙幣2.0爆漲71%，創造數十萬美元流動性

之前風靡一時的迷因幣佩佩蛙PEPE幣，近期掀起一股模仿熱潮，Pepe.2.0、floki 2.0等迷因幣引起人們的注意，創造了極大流動性。

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英國加密貨幣法案通過後，監管機構開始發力！

近期英國議會試圖透過修改現有法案，以允許司法在追討犯罪用（含恐怖主義）加密貨幣上更有彈性，目前已經在立法院通過三讀，在皇室批准後將成為正式修法。

英國早前在 6 月 29 日正式通過《金融服務和市場法案（FSMB）》，將加密貨幣納入監管範疇內，外媒表示，這意味著英國支持加密貨幣的發展。

不過 FCA 也表示，所有在英國營運的加密貨幣機構在 8 月 4 號之後，在宣傳相關業務將必須通過批准或由已註冊 FCA 的企業處理，將針對非法推廣的機構採取「強而有力」的行動，包含要求刪除網站、社群帳戶、應用程式等執法行動。

🛎️延伸閱讀： 英國加密貨幣、穩定幣監管法案生效！要成為「全球加密技術中心」，還有哪些動作？

PEPE 幣模仿熱潮，Pepe 2.0 過去 24 小時上漲 71%

2023 年中旬曾風靡一時的迷因幣佩佩蛙 PEPE 幣，近期則掀起一股模仿熱潮，諸如 Pepe.2.0、floki 2.0、bobo 2.0 等迷因幣試圖引起人們的注意，而這些迷因幣也成功地吸引了數十萬美元的流動性。

其中最受歡迎的迷因幣項目是 Pepe.2.0，過去 24 小時上漲了 71.1%，外媒表示這樣的熱度絕大多數不會持續超過數週，且鏈上數據顯示這些代幣呈現高度中心化，早期買家慢慢「倒貨」給後期進場的散戶，這種流動性集中的現象很可能會讓代幣短暫大幅上漲。

「只有 27% 加密貨幣投資者能賺錢的原因！」

By Web3 交易員 EvanLuthra.eth

EvanLuthra 表示，在加密貨幣市場每天都有超過 1120 億美元的交易額，但其中只有 27% 的人們在賺錢，其原因在於人們缺乏相對應的原則／知識：

每天教育自己： 加密貨幣是個不斷變化的產業，如果不時常更新自己的認知，就會被拋在後頭。
以正確的方式彌補損失：當我們虧損時，先冷靜下來好好重新審視這筆投資，並從中學習。不要以快速獲利的百倍交易為目標，加密貨幣市場是一場關乎於耐心的遊戲，而匆忙的人經常會落敗。
閱讀比特幣白皮書：許多人會在價格下跌時，選擇恐慌出售，這是因為他們只關心錢，並不了解這些價格背後所代表的技術為何。先了解技術，就不會再擔心市場拋售會影響你！

以太坊 ERC 7265 新標準，允許 DeFi 設置「斷路器」保命

以太坊社群成員提出了名為 ERC 7265 的新標準，允許項目團隊能透過「斷路器（circuit breaker）」來保護協議。比方在 DeFi 協議中設定限制，讓駭客攻擊發生時，讓他們無法在數秒之內將協議流動性耗盡，這讓 DeFi 團隊有時間可以即時反應和處理，使大部份資金得以保留。

目前此協議仍處於討論階段，未來將有望在社群投票下通過。

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本文授權轉載自：鏈習生

核稿編輯：高敬原

1973 年，良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家，半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過，伴隨規模擴張帶來的不只是成長，還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆，加上跨部門協作頻繁，行政耗損與知識傳承的缺口，成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧，從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營，作為 3C 零售業者，良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能，就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化，從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴，而賴志達評估合作夥伴的標準很明確：技術能力是基本，產業知識（Domain Know-how）的深度是關鍵，回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上，良興選擇攜手 Data-DI，看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的，良興與 Data-DI 合作的第一個專案，就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節：會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果，對企業很傷！」賴志達說，他每天參加許多會議，但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理，常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤，讓會議效果大打折扣。

為了解決會議記錄的痛點，Data-DI 業務副總包威棣指出，在導入工具以前，團隊須先釐清三件事：場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入，以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問，都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後，良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統，透過模糊比對技術校正語音辨識誤差，並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫，不僅將行政人員從重複性作業中釋放，也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享，現在他去外部開會也會用這個工具，運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報，很快就能完成，更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子！也提醒想做 AI 的老闆們，與其急著搞大架構，不如先從小工具讓公司嘗試 AI，建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後，良興接著切入更深層的營運核心：知識傳承。過去，頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上，新人培訓耗時三個月，員工離職即帶走知識資本。與此同時，網路資訊發達，消費者進店前早已掌握基本規格，3C 通路門市人員要如何發揮更多價值？「我要門市的人不是死背規格，而是面對客人時，能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此，Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡，串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報，主管僅需在核心節點審核；員工透過手機語音對練，系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示，目標是將新人培訓期縮短至一個月，讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而，要讓這套系統真正運作，得先解決兩個根本問題：資料從哪裡來？以及訓練如何更準確？

「以前大數據時代，講的是資料要大、全、細、實；現在 AI 要做到的是準（準確）、合（合乎場景）。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊，Data-DI 除了整合內部資料，也補充加入外部市場評測內容以填補空缺，再透過人員審核機制過濾雜訊，搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定，確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

賴志達則看得更遠：「這些教育訓練的內容，也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問，帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中，雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步，賴志達表示，公司各部門很早就建置 Power BI 報表，但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤，如果沒有梳理，就沒有用了。」因此，他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流，以精實的人力持續驅動成長。

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察：AI 導入需要高層認同、由上而下推進，像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者，就是不可或缺的推手；而單點工具的價值，終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構，人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革，這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後，對於仍在觀望AI應用的企業，他則建議：「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大，人會變成超級工作者，企業會變成超級企業。開始做就對了，先做一個三個月的小任務，降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑，讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任，這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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