繪師血多的幣圈血淚史:從翻倍到腰斬,為何他還沒放棄加密貨幣?
繪師血多的幣圈血淚史:從翻倍到腰斬,為何他還沒放棄加密貨幣?
2025.07.04 | 區塊鏈
動畫導演血多

幣圈經歷:7年

  • 一支火影像工作室負責人兼動畫導演
  • 15年前是台灣YouTube界最火紅最知名的動畫師
  • 現在擔任臉書專任以太幣咒罵圖文畫師
  • 因為槓桿代幣賠掉過幾百萬元的男人
「我是賣火柴的小女孩這樣。」「我是你爸,去賣火柴。」

說到「血多」,許多人第一個想到的,或許是那些充滿獨特風格的圖文與動畫。但你可能不知道,這位以創作見長的圖文作家,在神秘的加密貨幣世界裡,也有一段長達7年的跌宕起伏。

當初怎麼入圈的?

血多與加密貨幣的緣分,始於2018年。那年,比特幣剛經歷一波大跌,市場正處於「熊市」(指行情持續下跌,市場瀰漫悲觀氣氛)。對許多人來說,這或許是避之不及的時機,但卻開啟了血多與加密貨幣世界的連結。

「我當時認識了很多動畫、設計產業的朋友。」血多回憶道。其中一位朋友,是位成功且熱衷研究的動畫公司老闆,他對投資有自己獨到的見解。2018年,這位朋友在臉書上發文,詳細闡述了為什麼現在是買比特幣的好時機。

「他寫了一大篇,分析得頭頭是道,而且他不是為了名氣或賺錢,完全是真心分享。」血多坦言,當時的他對比特幣一無所知,只聽過「比特幣能買披薩」這種趣聞。但他選擇相信這位朋友的眼光,憑著一股「對人的信心」,投入了新台幣10萬元購買加幣貨幣。

當時比特幣一顆約在6,500美元,對比現在動輒數萬美元的價格,可說是相當「便宜」。然而,進場後沒多久,比特幣就一路跌到3,500美元。

不過,血多非但沒有恐慌賣出,反而心想:「跌了一半不是更便宜嗎?」於是,反而又再加碼買入。這種「跌了就買」的策略,成為他早期投資的寫照。

印象最深刻的一段幣圈經歷?

2019年,市場開始緩慢回暖,血多手中的比特幣也逐漸增值。他開始接觸更多幣圈的KOL,學習各種分析理論。其中,比特幣減半帶來的「週期論」讓他深信不疑: 加密貨幣市場有一定的循環,熊市之後必有牛市,而且幣價會突破前高。

💡比特幣減半:比特幣的創始人中本聰在設計比特幣時,設定了總發行量為2100萬枚,並透過一種機制來控制新比特幣的產生速度。這個機制就是「減半」(Halving)。比特幣的區塊獎勵每隔大約四年會減少一半,而歷史數據顯示,在每次減半事件之後,比特幣的價格往往會經歷一段顯著的上漲,進而形成一個約四年的市場週期。

到了2021年,新一輪牛市如期而至,比特幣一路衝上5萬美元,血多手上的加密貨幣資產也達到了個人巔峰,投入的加密貨幣更是已經翻了好幾倍。

嘗到幣圈的甜頭後,甚至讓他開始賣掉部分台股,將資金慢慢投入幣圈。

然而,牛市的後期,一個致命的錯誤悄然降臨。一位朋友建議血多,牛市尾聲不該只抱著比特幣,而是應該分散投資,尤其看好以太幣和其他潛力小幣。血多聽從建議,將部分比特幣轉換成以太幣。

沒想到,隨後市場卻急轉直下。

2021年年中,加密貨幣市場迎來一波大跌。比特幣跌了20%,但以太幣更是直接崩了一半,從3,000多美元跌到1,700美元。

更讓血多懊悔的是,他在牛市末期誤判情勢,投入了「槓桿代幣」——一種能將盈虧放大數倍的金融工具。當時的他以為這種代幣即便大跌也不會歸零,無論如何只要放四年總會回本的心態,將近一半的資金都投入其中。

「當時我以為,就算幣價跌,只要時間拉長,它總會漲回來。」血多苦笑著說,「但我錯了。」槓桿代幣的損耗遠超預期,加上熊市的漫長,他手中將近一半的槓桿代幣資產,從原本翻了3、4倍,最後只剩下本金的十分之一。

💡槓桿代幣的設計初衷,是為了短期、趨勢性行情的交易,而非長期投資工具。它們在上漲或下跌的市場中表現出色,但在震盪或長期橫盤的市場中,會因為每日重新平衡的損耗、複利效應的負面影響等而持續貶值。

假設比特幣從100元漲到110元(+10%),一個3倍看漲代幣會從100元漲到130元(+30%)。第二天,比特幣從110元跌回100元(-9.09%),這個3倍看漲代幣會從130元下跌27.27%(9.09% x 3),變成約94.8元。

所以儘管比特幣回到了原點,但槓桿代幣卻虧損了5.2元。這種情況在市場來回震盪時會不斷發生,累積起來的損耗非常可觀。

2022年,市場正式全面進入熊市,血多的資產持續縮水。

「基本上等於白忙一場,不僅賺的沒了,後面加碼投進去的,也全沒了。」這次的慘痛教訓,讓血多意識到「過度貪婪」的危險,以及對市場週期的誤判。

「我這一輪最大的教訓就是,我不相信週期、不相信牛市已經結束了。」

他坦言,當時即便有KOL跳出來預警熊市,他仍認為「還早」,直到2022年下半年,比特幣從6、7萬美元一路跌到3萬多美元,他才在3萬出頭的價位「割肉」出場(指虧損賣出)。

血多也無奈的表示:「這輪熊市,我的以太幣完全沒賺到。」隨後他也將自己投資以太幣的大起大落,繪製在網路圖文中,並時常戲稱以太幣為 「區塊鏈上的渣男」

在幣圈打滾常用哪些APP?
  • 錢包:Trust Wallet、Tonkeeper、Bitget Wallet、CoolWallet、Crypto.com
  • 交易所:派網、Bitget、幣安、OKX、Bybit、幣託
  • 其他:TradingView、Pi
目前的投資配置心法?

根據血多的自述,他幾乎已將所有流動資產投入幣圈,且現在手中幾乎已經沒有比特幣了。

在2022年底從熊市低點抄底回來後,因為覺得比特幣5到10倍的漲幅無法彌補之前的巨大虧損,所以將大部分資金都轉投向以太幣和山寨幣,以追求10倍以上的更高報酬。

而他的投資策略已從早期只買比特幣的保守做法,轉變為 目前以太幣約佔5成,其餘5成則為其他山寨幣的配置。

5成以太幣的配置,算是他對以太幣仍抱持著的最後希望。直到現在,他仍在等待以太幣的價格能夠如他所預期的,在牛市尾聲衝高,讓他能「下車」小賺出場。

而剩餘的5成則分散在各種「山寨幣」中,其中有四分之一壓在Solana,其他則包括Cardano、狗狗幣等知名小幣上。值得一提的是,他還自行組成了一籃子AI賽道的小幣組合,每個幣種平均分配10%的比例。

重新佈局與永不放棄的「週期信仰」

儘管經歷了巨大的虧損,血多並沒有放棄加密貨幣。

他深信加密貨幣市場存在固定的週期,即便經歷熊市,最終也會再度衝高並破前高。他認為,過去的慘痛經驗不在於「加密貨幣就是騙」,而是自己「不願相信週期已經結束」。

此外,他也堅信以太幣表現不如預期,並非其本身「真的就是爛」,而是背後有主力在操盤,故意壓低幣價以收集籌碼,等待時機再拉高出貨。

當問及他目前對以太幣還有沒有信心時,他笑著說: 「不得不有信心吧,我現在對以太幣的感情真的很複雜,當然也要怪自己操作錯誤。」 無論如何,他對以太幣還是抱有最後的期望,認為2025年將是以太幣真正發力的舞台。

這種既愛又恨、充滿矛盾的情感,或許正是許多在加密貨幣市場中掙扎過的人們,最真實的寫照。

血多最後也表示,「最初就是因為相信週期進場,而我犯下的最大錯誤也是不相信週期,所以我決定,最後再相信週期一次。」
關鍵字: #投資
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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