CZ 與 SBF 的「幣男生死鬥」如何影響交易所的未來?
CZ 與 SBF 的「幣男生死鬥」如何影響交易所的未來?
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「幣男生死鬥」最終有贏家嗎?在紀錄 FTX 興衰故事的新書《無限風暴:FTX 帝國興衰交響曲》中,有一段關於 FTX 與幣安(Binance)兩家交易所,在「監管合規」態度上的形容,作者 Michael Louis 寫下:「幣安就像是班上的惡霸,FTX 獨特的想法,就像是班上的怪咖。」

時間回到 2021 年,《無限風暴》書中寫道,當時 SBF 相信取得執照跟符合監管後,就能消滅不符合規範的競爭對手;幣安創辦人趙長鵬 CZ ,則是對新法規視而不見。XREX 共同創辦人暨營收長蕭滙宗 Winston 在本集節目中談到,其實兩人在監管態度上並非完全對立,在商場上的攻守之間,怪咖可能真的是怪咖,但是誰是惡霸,仍有待定論。

蕭滙宗認為:「法律的本質,是要限制人類行為,而科技則是改變人類行為。」,監管風險是新創產業必須承擔的挑戰。

隨著虛擬通貨公會的成立,台灣在 2024 年正式進入監管時代,身為公會副理事長的蕭滙宗觀察,台灣監管機構其實對產業的理解程度很高,「他們(監管機關)吸收新知識速度很快,但又不會過度相信業者。」

整體發展如同小品詩歌,速度雖然慢了點,卻可以穩健悠長地發展。

在監管時代下,中心化交易所都將逐漸步入監管的懷抱,率先符合遊戲規則,完成合規與取得執照的業者,可以在商業競爭上築起「護城河」。另一方面,監管也會激起「去中心化」市場的快速發展。

在書中被形容為「惡霸」與「怪咖」的這場對決,或許沒有真正的輸家或贏家,而這種競合關係,也會不斷上演。

蕭滙宗分析,最終交易所的發展,會看到去中心化會與中心化的並存,各有特點與優勢,進入全民比特幣時代,當一切都有了秩序、有清晰的規則可以依循,中心化交易所就會離開蠻荒時代,正規軍和大型機構也會陸續進駐,往更加體制化的方向前進。

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由 XREX 交易所兩位共同創辦人黃耀文 Wayne 與蕭滙宗 Winston,以及 XREX 集團企業溝通資深總監尤芷薇 Yoyo 輪流主持,帶你了解去中心化的概念,從各面向看懂 Web3 世界。

本集摘要

  • 在合規上議題上,CZ 和 SBF 的想法在2021 年走向分岔路,背後有哪些劃時代的意義和影響?
  • 誰是「惡霸」?誰是「怪咖」?一切都很難說
  • 法律限制人類行為、科技改變人類行為,業者和政府關係如何拉鋸?
  • 「落地各市場」能築起競爭護城河嗎?
  • 什麼是「監管風險」?交易所經營者該如何管控?
  • 中心化與去中心化大對決!未來交易所會長什麼樣貌?

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關鍵字: #交易所
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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