Solana鏈上「樹懶幣」爆紅!創辦人手滑毀掉1,000萬美元代幣,究竟錯在哪一步?
Solana鏈上「樹懶幣」爆紅!創辦人手滑毀掉1,000萬美元代幣,究竟錯在哪一步?
2024.03.19 | 區塊鏈
Solana鏈上樹懶幣爆紅!創辦人手滑毀掉1,000萬美元代幣

先是帶著帽子的柴犬——狗帽幣$WIF(Dogwifhat,簡稱WIF)在社群募資成功,登上美國拉斯維加斯Sphere 的外牆,成為市值第四大的迷因幣外;在上週末,Pepe蛙迷因藝術家 Darkfarm 在Solana上發行的BOOK OF MEME(BOME),在上線三小時飆漲20倍,三天創造了15億美元的市值,更創造了不少暴富神話,市值也一舉衝上前十大迷因幣排行榜。

$BOME的熱度尚未消退,就在昨(18)日,又有新的迷因幣擠下了$BOME,成為目前Solana生態系上第三大的迷因幣 —— 樹懶幣 $SLERF。

與其他迷因幣爆紅的原因有點不一樣,樹懶幣 $SLERF 之所以會爆紅,全因創辦人不小心手滑,不僅燒毀了存在流動性池(LP)中的代幣$SLERF,也連帶燒毀了原本預留作為空投的$SLERF,及總價值約1,000萬美元、作為預售代幣的$SOL。

最不幸的是,創辦人在燒毀代幣前也已將鑄幣權限註銷,因此無法透過增加發行 $SLERF 來彌補原本參加預售的投資人損失,造成許多投資人血本無歸。

創辦人在意識到自己犯下的嚴重錯誤後,在X上向廣大投資人懺悔:「對不起我搞砸了,我把流動性代幣和為空投留下來的代幣燒掉了。鑄造權限也已經被撤銷,所以我無法鑄造更多$SLERF。我無法做任何事情來修復這個錯誤,我真的非常抱歉。」
拆解發迷因幣三步驟!SLER創辦人做錯哪一步?

迷因幣的發起通常有三個步驟。

第一步,創立了X 帳戶、發布無數梗圖,並向大眾公布錢包地址,募集發幣資金。

第二步,在迷因幣上線前,開發者通常會從預售資金、以及欲發行的迷因幣總供應中拿出一部份,共同存入流動性池。

第三步,通常迷因幣開發者會在代幣上線時,燒毀流動性池中的迷因幣。這個舉動能向參與預售的投資人,展示開發者將無法從流動性池中提取流動性,同時也會註銷開發者的鑄造權,藉此保證開發者將無法再掌控代幣流通量,因此這個步驟常被視為代幣看漲的重要資訊。

SLERF 也遵循了這套標準流程,並在X首頁上宣稱,將不會預留任何份額給團隊,募集到的資金將 100% 注入流動性池、及在市面上流通。這樣的宣言,讓SLERF 成功在預售階段,募集了535,000個SOL代幣(約1,040萬美元)。

至於第二步,SLERF 在項目網站上公布的代幣經濟「slerfnomics」表示尚未確定總供應量,但確定其中50%的 $SLERF 代幣將會被發流動性池(LP)、50%將空投給參與代幣預售的投資人。此外,在項目正式上線時,流動性池中的代幣將被燒毀,並將撤銷鑄造權。

就在項目上線前,SLERF 官方也宣布成功燒毀價值1,080萬美元的 $SLERF 時,一切似乎都仍處於常見的發幣流程。

關鍵錯誤:手滑清掉預留空投的$SLERF

但錯誤跟矛盾卻藏在其中。

創辦人後來表示,在第一次試圖燒毀承諾的流動性池中的代幣時,LP的代幣並沒有出現在頁面內,於此同時,創辦人決定先清理被發送到募集資金錢包裡面的其他「垃圾幣」時,不小心清掉了同樣在錢包裡、預留拿來空投的代幣$SLERF,以及預售所募集的535,000個SOL代幣。

一連串的荒謬失誤,讓不少網友表示:「你發的不是迷因幣,你的行為本身就是一個迷因!」

意外造成通貨緊縮,$SOL跟$SLERF價格上漲

創辦人的無心之舉,反讓 $SOL 跟 $SLERF 意外的通貨緊縮,推動價格上漲。

據Coingecko數據,從 $SLERF 上線至截稿前,總交易量已逼近27億美元,市值也來到6.47億美元,並已在Bybit、Gate.io、LBank、Bitget 等交易所上市,目前也超越 $BOME,成為Solana 生態系內,市值第三大的迷因幣。

SLERF的狂熱程度,讓市場也出現不少質疑創辦人行為的聲音,認為一連串的失誤只是「行銷操作」。

不過,參與預售的投資人損失的金額仍未有著落。對此,SLERF 創辦人向社群發起募資,希望能籌集1,000萬美元的資金,對投資人進行彌補。

資料來源:CoindeskDecryptTradingViewSlerf

核稿編輯:高敬原

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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