【觀點】兩次失眠逃過FTX風暴！交易商、交易所是什麼關係？不作弊才能當贏家|數位時代 BusinessNext

【觀點】兩次失眠逃過FTX風暴！交易商、交易所是什麼關係？不作弊才能當贏家

交易所如果自己做造市商，那就是球員兼裁判！這也是FTX交易所倒閉的關鍵原因，互利共生的生態系，才能讓所有人都是贏家。

觀點文章呈現多元意見，不代表《WEB3+》的立場

FTX作弊！那一晚我又失眠了

FTX倒閉至今已經滿一年了，我身為一個使用者，又是高頻交易員，感受是非常強烈且複雜的。

早在2021年的十月，我經歷了這輩子最難過的一次生日，因為我從天堂跌入了地獄。當時我們將高頻交易系統架構起來，訓練出有預測力的AI模型，並且質押了FTT取得了FTX交易所最高等級的VIP，萬事具備後成功的開始了高頻交易，這是一個重要的里程碑。

如同我們的預期，交易策略開始賺錢了，我興奮到躺在床上睡不著，想著這些日子的努力終於有回報了。

但沒過兩天，事情就變了，原本直線上升的淨值，在某個時間點開始翻轉直線下降，我們重新調整參數再次上架又開始賺錢了，這次沒有過幾個小時就又從直線上升轉為直線下降，這是非常奇怪的現象，於是我們開始懷疑事情不單純。

我們開始做實驗，用不同的帳號跑相同的策略、在同一時間同時下單買與賣，並記錄成交率與延遲、將AI模型預測的方向取負號去故意反向操作... 結果發現只要是會賠錢的單，通通都會瞬間成交，會賺錢的單都會被延遲或拿不到貨。

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交易商與交易所是什麼關係？從FTX事件看懂

一個多月後我們決定壯士斷腕，賣掉所有的FTT下架所有的策略，然後又花了半年多的時間才重新在幣安開始交易，但這已經讓我們錯過了上一波牛市最好的時機。

後來發生的事情大家就知道了，2022年11月FTX宣告破產，創辦人SBF與許多高層人士被抓，調查後確認FTX不當挪用客戶資產，早在兩年前就已經資金短缺了，而那就是我們發現被搞的時候。

也因為我們早早就發現問題，也早就將資產都轉走了，所以不像許多機構在這個事件中受重傷甚至接連著爆發破產潮，這是不幸中的大幸。

FTX當時身為世界第二大交易所，每天光是天文數字的交易量，他們應該可以躺著賺錢，每個人都去巴哈馬買豪宅的，為什麼會淪落到這個地步呢？ 其實根本的原因，就是SBF他自己就是靠交易起家的，而FTX的造市商也就是SBF自己的Alameda Research，負責人還是他的女友。

交易所如果自己做造市商，那就是球員兼裁判，因為他知道所有客戶的資訊，知道每個人手上的部位，也就是每個人會爆倉的價格，也可以在客戶下單的時候進行逆向選擇，也就是你想吃屎我就通通給你，想吃肉我就看心情給，這樣一來所有的交易機構，都會無利可圖而離開，最後就只剩下交易所他們家自己做。這樣的結果就是所有的風險也都是交易所要自己扛。

舉例來說，當比特幣一直漲的時候，使用者會一直跟交易所買，但交易所手上哪來那麼多比特幣可以賣呢？他就需要去別的地方調貨，但他買到的價格並不一定是划算的，因為市場的價格是同步上漲的，但他如果不賣他也沒生意可做啊！

交易所不該自己交易！互利共生才能長久

反觀幣安之所以可以成為世界最大的加密貨幣交易所，就是因為他們提供了一個規則公開透明的交易平台，讓各家交易商都可以在上面公平競爭，大家比的是實力。

對交易所而言，交易商其實是他的重要合作夥伴，交易所自己不會去交易，而是讓交易商去承擔交易賺賠的風險， 交易商提供流通性讓用戶可以來買賣並繳交手續費，而交易所收了手續費也會分給交易商，所以這是一個互利共生的生態系。

過去因為加密貨幣的市場還不夠成熟，所以才會發生這麼多事情造成許多人的損失，所以讓加密貨幣可以合法合規是最重要的事。唯有建構一個健康且健全的市場，才有長期發展的可能，只要市場規模能持續擴大，最終所有人都可以是贏家。

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核稿編輯：高敬原

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。