買幣前必看這三點!幣圈玩家Cookie解密迷因幣到底該怎麼買?
買幣前必看這三點!幣圈玩家Cookie解密迷因幣到底該怎麼買?
2024.08.23 | 區塊鏈
HOYA BIT行銷經理Cookie

幣圈經歷:6年
- HOYA BIT行銷經理
- KrypotoGO資深行銷經理
- M17 Paktor台灣區行銷總監
- 2018進圈,幾乎跟了所有麻吉大哥的項目、購買秘銀幣

當初怎麼入圈的?

目前在台灣交易所HOYABIT擔任行銷經理的Cookie,她的加密旅程始於2018年。當時Cookie在台灣最大影音串流社群M17集團擔任行銷主管。她表示,「當時的老闆就是幣圈知名的『麻吉大哥』,他接觸了很多創新的投資項目,其中包括加密貨幣。」

在老闆的引領下,Cookie開始瞭解並進入加密貨幣世界。也因此,她的第一筆投資並不是大家熟知的比特幣(BTC),而是由「麻吉大哥」黃立成創辦的秘銀幣($MITH)。

儘管這些幣如今已不再活躍,幣安交易所更在2022年底宣布下架秘銀幣,但這段經歷成為了她踏入加密世界的重要起點。

第一輪牛熊中的教訓

Cookie在2020年的COVID-19大流行期間,再次投入加密貨幣投資。雖然投入的每筆投資可能就是幾千、幾萬元等不算太大的金額,但是牛市的衝勁再加上合約、槓桿的效應,也讓她一度賺取了可觀的收益。

然而,市場的波動性迅速顯現,她也很快就經歷了由賺到賠的過程。

「一開始會覺得賺到錢了,比如100USDT變成1000USDT的時候,就覺得『好爽喔,原來只要買對,就可以一下賺到10倍』,但其實來得快去得快,這些錢也很快就賠掉了。」

Cookie回憶起當時,表示自己在狗狗幣(DOGE)價落在0.1美元左右時進場。之後隨著牛市發揮作用,再加上馬斯克對狗狗幣的熱愛,讓狗狗幣一路狂漲,甚至突破0.6美元。

「我當時和朋友決定,把1美元設成停利點,幣價一摸到就全出,」Cookie無奈的笑著說,「結果當然是沒再漲上去,從以為會賺到百倍,到最後直接被打回原形。」

這次經歷讓Cookie認識到,除非全職投入操盤炒幣,否則想要掌握市場的波動性,對一般投資者來說其實非常困難。

因此,她逐漸轉向更加穩健的投資策略,現在更專注於定期定額(DCA)購買比特幣、以太幣,「不過偶爾還是會手癢,想要開點合約、買些迷因幣啦。」

在幣圈打滾常用哪些APP?
  • 安全驗證:Authenticator
  • 交易所+錢包:HOYA BIT、幣安(Binance)、OKX、KryptoGo、Trust、phantom、Bankee+(出入金銀行)、Tonkeeper、Yoroi
  • 追新資訊、幣圈社交App:Galxe、Telegram、Discord、 Warpcast、X、Followin
  • 挖礦:Nicehash
迷因幣的投資哲學

在加密貨幣投資領域,迷因幣以其巨大的波動性和不可預測性吸引了眾多投資者。Cookie笑著說,這是一個「賺10倍、賠10倍」的遊戲,但在出手投資前,提高勝率的方法還是有跡可循,其中數據追蹤平台DEX Screener就是玩家不可不知的一大利器。

Cookie指出,迷因幣最重要的因素就是「共識」 ,而迷因幣的價值,主要來自於社群的活躍程度和共識的強弱。

「迷因幣是一個由社群驅動的市場,社群的活躍度越高,迷因幣的潛力就越大,」因此她建議,投資迷因幣前,首先要觀察其社群的參與度 ,如社交軟體Telegram或Twitter上的活躍度、追蹤者的數量,以及相關討論的熱度。

Cookie舉例,像狗狗幣(Dogecoin)和柴犬幣(Shiba Inu)等知名迷因幣之所以能夠成功,正是因為背後有強大的社群支持。

謹慎選擇:流動性與市場價值

除了社群共識,Cookie也強調了流動性和市場價值的重要性。

投資者在選擇迷因幣時,應該關注該幣的流動性以及市場價值(Market Cap)是否夠大。 這些指標能夠幫助投資者判斷,該幣是否有足夠的交易深度,避免陷入流動性不足的困境。

另外,Cookie 在投資迷因幣時,還會留意大戶的交易動向 。她建議投資者可以使用一些專業工具來追蹤大戶的交易行為,這些大戶通常是市場上的早期投資者或具有內部消息的人士。觀察他們的買賣動作,可以幫助投資者更好地判斷市場趨勢,抓住時機。

「有時候你可以透過追蹤這些大戶的操作來推測他們是否知道一些即將發生的市場變化,這對於短線操作尤其重要。」
以承受範圍內的資金進行投資

迷因幣投資充滿了高風險與高回報,對於願意承擔風險的投資者來說,這是一個充滿機遇的市場。Cookie強調,迷因幣投資的風險極高,因此投資者在進行這類投資時,一定要做好風險管理。

她建議,應該只用自己能夠承受損失的資金進行投資,並且要有心理準備可能會全額虧損,「迷因幣的波動性很大,幾乎就像是賭博一樣。如果你選擇參與這個市場,一定要有足夠的心態去應對虧損。」

Cookie分享了一些自身的迷因幣投資經驗的例子,並表示自己曾經投資過一些冷門的迷因幣,雖然其中一些幣的價格在短時間內翻了數倍,但也有不少幣迅速歸零。

她認為,對於沒有時間深入研究市場的投資者來說,迷因幣不應該成為主要投資項目。如果真的想買,她建議,投資者應該專注於那些經過市場驗證、流動性強的迷因幣,如狗狗幣、柴犬幣等。

不過,對於加密貨幣的未來,Cookie相信將是下一代金融的重要組成部分。因此不論是誰,都可以盡早學習投資、了解市場波動的本質,並通過實踐來積累經驗。即使一開始賠錢,這些經驗也都將是非常有價值的學費。

所有資訊內容僅供作為參考用途,本文不構成投資建議

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

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。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

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。

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