「同事、長官都以為我去做詐騙。」從警界到加密世界,交易所ATRIX想做什麼?
「同事、長官都以為我去做詐騙。」從警界到加密世界,交易所ATRIX想做什麼?
2024.09.03 | 區塊鏈
從警察到執行長:一場跨界轉型的故事

今年隨著台灣政府加強對加密貨幣產業的監管力度,市場環境變得更加嚴峻。然而,在這樣的關鍵時刻,一家全新的加密貨幣交易所卻毅然選擇正式上線,為行業注入了新鮮血液,引發了廣泛關注。

ATRIX交易所執行長蘇建穎過去曾在台灣警界任職,主要負責網路犯罪、詐騙及毒品販賣案件的偵查,他笑說,「在決定投資交易所、進入加密貨幣領域之前,可以說是完全的新手小白。」

蘇建穎表示,在職期間,目睹了越來越多犯罪分子,已經從傳統金融轉向虛擬貨幣進行資金運作,「詐騙永遠都走的最快,但通常這些灰色產業走去哪裡,那裡就是未來趨勢。」

過去工作的經歷讓他意識到加密貨幣在未來金融體系中的潛力,因此儘管在警界的事業蒸蒸日上,甚至即將升職,但他卻毅然決然地選擇離職,投入虛擬貨幣的世界。甚至賣掉了房子,投入所有積蓄接手跨鏈科技、創立了ATRIX交易所,開始了全新的事業旅程。

跨界優勢:從打詐到防詐的角色轉換

從警察到創業的這條路,其實並不好走,「很多同事或長官都不敢和我連絡,覺得我跑來做詐騙,」蘇建穎無奈的笑說,「我都開玩笑回他們,真的跑去做詐騙,現在就不會這麼窮了。」

不過,作為一名前警察,蘇建穎深知詐騙手法及其背後的灰色產業鏈,而這讓他在管理交易所時,佔據了得天獨厚的優勢。

他強調,詐騙集團早已從傳統金融轉向虛擬貨幣,而這正是他想要改變的現狀。因此他利用自己對犯罪行為與手法的深入了解,嚴格把控交易所的KYC(了解您的客戶)流程,甚至要求用戶必須像「到銀行開戶」一般,親自到ATRIX實體門市完成加密貨幣帳戶的開戶流程。

蘇建穎表示,「正是因為我知道怎麼識別潛在的風險客戶,並防止洗錢或非法資金進入交易所系統,我們的嚴格審查可以說是業界最嚴謹的交易所之一,」他笑著補充,「甚至連我自己的親戚都沒辦法輕易通過審核。」

困難與挑戰:資金壓力與監管不確定性

從警察到創業,又完全沒有加密貨幣相關背景知識的蘇建穎,在決定要從「零」開始從頭創業後,有大量的知識缺口必須盡快補齊。

因此蘇建穎每日除了大量學習區塊鏈、加密貨幣基礎知識外,也到處走訪同業,詢問各個前輩們經營交易所的建議和心法,讓他因此少走許多冤枉路。

除了創業之路上的挑戰之外,作為一家新興的加密貨幣交易所,ATRIX對市場定位相當謹慎,他們選擇了保守穩健的發展策略,強調合規經營與嚴格的KYC流程,希望能確保交易所的安全性和可靠性。

然而,這樣的策略也讓他們面臨了資金燃燒、會員增長緩慢等挑戰。

由於新興交易所在市場中的競爭力較弱,且台灣產業監管尚未明確,交易所要吸引資金、增加用戶數就變得困難重重。

蘇建穎表示,以目前經營交易所來說,包括法律合規、工程師開發、租金等固定支出,每個月需要至少新台幣百萬元的運營成本,這對於一家新創交易所來說是巨大的壓力。

此外,台灣目前的監管政策仍處於草案階段,政策的頻繁變動,讓交易所難以做出長遠規劃。

蘇建穎強調,目前團隊只能期待年底能有更加明確的監管指導,才能讓他們在合規的前提下,探索更多金融產品和服務,提升市場競爭力。

市場挑戰與未來願景:穩中求進

ATRIX雖然在今年3月就已舉辦門市的開幕茶會,但APP一直到8月底才正式上線。除此之外,在市場上的知名度相對較低,也找不太到相關的介紹與新聞。

不過,這並非偶然。蘇建穎表示,目前交易所選擇了保守穩健的「佛系經營」策略,因此也刻意避免過度依賴廣告行銷和市場推廣,而是專注於內部管理和法規合規。

他坦言,當前的市場環境和法規框架使得新興交易所面臨諸多挑戰,尤其是在資本有限的情況下,持續運營難度極大。

儘管如此,他對未來仍然充滿信心,目前也正在積極探索跨境支付的解決方案,期望能在台灣的法規逐漸明確後,為台灣企業提供更多的金融服務支持。

關鍵字: #交易所
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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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