【盤點幣圈Top 10】趙長鵬入獄、TON創辦人被補,共通點是「要出點事」?
【盤點幣圈Top 10】趙長鵬入獄、TON創辦人被補,共通點是「要出點事」?
2024.08.26 | 區塊鏈
「團隊出點事」才能上十大市值排行榜?

近日,通訊軟體Telegram的創辦人帕維爾・杜洛夫(Pavel Durov)在巴黎被逮捕,不僅造成原生代幣TON價格驟跌17%,引起社群的廣泛討論,更有不少網友戲稱「被關過才能進十大市值」。

之所以會有這樣的說法,是因為杜洛夫並非唯一一個「出事者」。在加密貨幣領域,市值前十加密貨幣背後的創辦人們,大多都曾捲入過各種法律風波。

以下整理了目前市值前十的代幣,以及背後創辦團隊的風波討論與事件糾葛。

盤點那些「出事了」的幣

Bitcoin(BTC):創辦人中本聰(Satoshi Nakamoto),還不知道是誰

由於中本聰的身分仍然是個謎,因此沒有具體的被捕事件,但關於他的謠言層出不窮。

中本聰一直以來,幾乎不太透露自己的真實資訊,也無法證實到底是誰。

唯一可能的消息是:他居住在日本、是37歲男性,但在網路上幾乎找不到他使用日語的紀錄,反而是英文書寫彷彿就像是母語使用者。

同時,中本聰也有刻意切換使用英式和美式英語,並在一天不同的時間段中,隨機上線發言。代表他可能有意隱瞞自己的國籍和時區,或是帳號背後其實有多人在操縱。

Ethereum(ETH):共同創辦人維塔利克・布特林(Vitalik Buterin)沉迷交友(?)

被網友暱稱「V神」的維塔利克・布特林,並沒有直接被捕的記錄,但由於以太坊平台上出現大量ICO詐騙活動,讓他成為監管機構關注的焦點。V神本人更多次呼籲社群應加強自律,避免陷入法律風險。

話雖如此,沒有犯罪紀錄的V神還是被捲入鄉民的八卦話題之中。

部分網友指出,V神似乎將心力從區塊鏈轉向「把妹泡妞」上,且為了支付個人日常花費,時不時大量拋售手中的以太幣,進而影響幣價,讓不少用戶相當不滿。

Binance Coin(BNB):幣安創辦人趙長鵬(Changpeng Zhao,CZ)入獄

作為全球最大加密貨幣交易所之一,趙長鵬過去就曾因監管問題被多國政府警告。不過,在2023年底終於承認洗錢罪後,被判處4個月監禁,並已正式入獄服刑。

自從趙長鵬宣布認罪後,幣安平台幣BNB隨著各種消息的釋出不斷上下波動。由於趙長鵬屬於低風險囚犯,且距離預計的出獄時間9月29日剩下一個月左右,近期有消息傳出,他似乎已經從監獄轉移到「中途之家」,重新準備回到社會。

而在消息出現後的一個小時內,BNB微幅上漲3.4%,更有網友看好趙長鵬出獄後帶來的利好預期,表示如果近期市場出現回調行情,他將抄底BNB。

Solana(SOL):受重要支柱FTX連累

Solana平台創辦人安納托利・雅科文科(Anatoly Yakovenko)並沒有被捕的紀錄。不過,過去和Solana生態系密切相關的FTX交易所事件,卻可以說是轟轟烈烈。

FTX事件還未發生前,關係最密切的公鏈就是「Solana」,FTX創辦人SBF更多次公開讚賞Solana區塊鏈,認為Solana遲早會超越以太坊,成為「下一個比特幣」。

然而,就是因為SBF如此「看好」,以及與FTX之間的關係匪淺,因此在FTX事件之後,Solana幣價與生態系也受到重大打擊,差點一蹶不振。

Ripple(XRP):法院攻防拉鋸戰膠著中

支付公司Ripple Labs與美國證券交易委員會(SEC)之間的關係,可以說是糾纏不清。

SEC在2020年12月起訴Ripple,指控公司自2013年,就開始透過未註冊「證券」(瑞波幣XRP)募資,金額高達13億美元。

2023年7月,法官裁定Ripple直接向機構客戶出售XRP違反了聯邦證券法,但透過交易所向散戶程式化出售XRP的行為,並沒有違反任何證券法。

在案件審理期間,SEC曾試圖對該部分裁決提出上訴,但未能成功。對Ripple來說,這樣的結果可以說是連續四次的「勝訴」,XRP的價格也隨之大幅飆升,消息釋出後的24小時漲幅達19.2%。

除此之外,被社群封為「狗狗幣(Dogecoin)教父」的特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)以及他旗下的特斯拉公司(Tesla)和太空探索科技公司(SpaceX)曾遭狗狗幣投資者提告,控訴狗狗幣因馬斯克的推廣而被「炒高價格、市值和交易量」,吸引散戶入場後,再大量倒貨讓狗狗幣暴跌,讓投資人血本無歸。

至於波場幣(TRON)創辦人孫宇晨在加密領域中,也是討論度相當大的人物。過去曾被爆出有過內線交易,在市場大跌時更被社群戲稱為「孫割」。

不過,針對內線交易一案,近期紐約法官駁回了美國證券交易委員會( SEC )要求強制召開審前會議的請求,可以說是TRON的一大勝利。另外,近幾年波場stUSDT的成功、波場全鏈USDT發行量超過618億美元, SunPump掀起的迷因幣熱點,似乎逐漸翻轉了孫宇晨「玩啥啥就崩」的刻板印象。

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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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