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流向亞馬遜倉庫的稀有書，被掃描銷毀拿來訓練AI
獨立媒體《404 Media》最近報導，一枚塞進舊書裡的 AirTag，揭露了一批運往亞馬遜的稀有書籍，在抵達倉庫後被裁掉書背、逐頁掃描，實體書則在過程中被銷毀，掃描出的資料用來訓練亞馬遜的 Nova AI 模型，引發社會一片嘩然。
相關報導：又有毀書訓練 AI！亞馬遜掃描稀有書後銷毀，餵給 AI 模型 Nova
該媒體記者邁伯格（Emanuel Maiberg）在接受美國公廣電台《NPR》採訪時表示，判斷這類訂單屬於 AI 公司採購的線索有二：一是訂購量遠超過傳統買家的規模；二是購買的書籍主題毫無關聯性，例如若是法學院圖書館採購，通常會鎖定特定法律議題的書籍，但這些訂單裡的書籍卻涵蓋各種毫不相干的主題。
為何鎖定舊書與稀有書？與「模型崩壞」有關！
AI 模型過去主要靠爬梳整個網路上的文章、部落格、新聞與科學論文等人類產出的內容進行訓練。
但當這些資料被用盡後，部分公司嘗試改用 AI 生成的文字繼續訓練 AI，結果卻導致「模型崩壞」，也就是模型的表現因此變差。
因此業界轉向尋找網路上難以取得的人類原創文字，書籍因而成為下一個目標，而這些訂單中出現的多半是較不普及、較少見的書籍，而非暢銷書。
圖源：commons.wikimedia，Steve Morgan攝影2017年，在美國華盛頓特區的Amazon Books實體書店
員工曝光亞馬遜毀書內幕：無情切開的書背
《404 Media》後續採訪到一位在亞馬遜 VGT3 倉庫工作的員工，因其未獲授權對媒體發言，故以匿名處理。
該名員工表示，VGT3 與亞馬遜的隨需印刷業務設施 LAS8 位於同一棟建築，兩者都屬於拉斯維加斯一處更大的亞馬遜園區。
他在剛進倉庫深處工作時看到大量掃描機，一開始並不清楚用途，後來才逐漸拼湊出這是在做什麼。
他透露，亞馬遜倉庫收到的書箱或書籍分裝箱，會先被拆封，放入小塑膠箱後送去掃描與分類，接著送到切書背的機台。
書籍來源相當多元，包含全新未拆封的書、疑似來自圖書館清倉的舊書、來自倫敦大學的書籍，甚至還有標示「呈送英國女王陛下御覽並提交國會」字樣的政府文件；另外也有整批的德文、俄文與日文書籍。
切書背的機台設有安全防護，操作員將書放入凹槽、抽手後按下按鈕，刀片隨即落下完成裁切。
書頁掃描完成後，會被直接丟進被稱為「shuttle」的大型紙箱中混雜堆放，無法再拼回原書。
這位員工也提到，倉庫內另有掃描條碼、篩除重複書籍的流程，被判定不需要的書籍會被丟進另一個高約 6 至 7 英尺的紙箱。他形容這些書「像被丟垃圾一樣」堆進去，公司說法是會退回給供應商，但他個人對這個說法存疑。
亞馬遜員工自己都看不下去
針對此事，亞馬遜向《404 Media》證實，報導中提到的 VGT3 倉庫，確實被用於 AI 訓練資料的相關作業，並表示公司透過商業管道購買書籍，是為了協助開發與改善顧客使用的產品與服務，但未進一步說明細節。
邁伯格則指出，外界對「稀有書」一詞常有誤解，以為指的是像《孤雛淚》初版這類頗有收藏價值的書籍，但實際上被送到亞馬遜倉庫的稀有書，多半是印量原本就少、屬於小眾主題的自費出版品或已停產產品的說明手冊。
這類書籍目前普遍不被視為具有高情感或收藏價值，但外界也難以斷定它們未來是否會變得重要。
至於那名亞馬遜員工則表示，自己不認同這種為了訓練 AI 而毀書的做法，主要原因是這些書籍一旦被裁切掃描後，就無法再被他人取得或重複利用，等於減少了市面上可流通的書籍數量。
延伸閱讀：
大量買書、然後毀書！ISBNdb兜售AI商採購服務，毀書訓練AI竟能規避侵權？
『亞馬遜員工曝毀書訓練AI全過程：數千本書被無情切掉書背，像垃圾一樣丟棄』這篇文章最早發佈於『加密城市』

AI Coding 的競爭正從模型本身一路延伸至軟體開發的底層基礎設施。開源即時資料庫新創 InstantDB 宣布，由 Joe Averbukh、Stepan Parunashvili、Daniel Woelfel 與 Drew Harris 組成的 Instant 團隊將加入 OpenAI，旗下 Instant Cloud 則將逐步停止營運。
令人意外的是，就在不到兩週前，InstantDB 才剛正式發布開發四年的 Instant 1.0。
InstantDB 在 1.0 發布文章中將自己定位為「AI-coded apps」的後端，主打讓 Coding Agent 不只能寫前端程式碼，而是能直接操作資料庫、Authentication、Permissions、Storage 等後端能力，把 AI 從「Coding Assistant」進一步推向真正的 Full-stack App Builder。
InstantDB：多數使用者已經開始透過 Agent 使用我們
InstantDB 解釋加入 OpenAI 的原因時，也直接點出了近年軟體開發模式正在發生的變化。
團隊表示，成立 Instant 的初衷，是希望讓開發者更容易打造體驗良好的 App；但過去幾年，他們逐漸發現，大多數使用者已經開始透過 AI Agent 使用 Instant。
InstantDB 認為，Agent 已經讓人們有能力建立過去難以完成、更具野心的產品，而且目前仍只是這項技術發展的早期階段，因此團隊決定加入 OpenAI。
這也讓此次團隊加入 OpenAI 的意義不只是一次人才流動。
InstantDB 本身並不是 AI 模型公司，而是位於軟體開發堆疊更底層的 Backend-as-a-Service（BaaS）與資料庫基礎設施。它試圖把 Database、Authentication、Permissions、Storage、即時同步與離線支援等原本需要工程師處理的後端工作，包裝成更容易操作的開發介面。
而在 AI Coding 時代，操作這套介面的「開發者」開始從人類變成 Agent。
剛推出 Instant 1.0：目標就是讓 AI Agent 自己做完整 App
InstantDB 在發布 1.0 時表示，其目標是將使用者偏好的 Coding Agent 變成一個「Full-stack App Builder」，並宣稱 Instant 是最適合 AI Coding App 使用的 Backend。
其架構建立在 Postgres 之上，並以 Clojure 建立 Sync Engine；對 AI Agent 而言，更重要的是 Instant 將大量後端操作整合至 CLI，Agent 可以建立帳戶、啟動資料庫、設定 Schema，並處理應用程式需要的後端資源。
AI 自己做應用程式需要的不只是生成 React 或 TypeScript，而是 Agent 同樣必須能處理資料庫、帳號登入、權限、Storage、即時同步以及部署等大量後端工作。
InstantDB 押注的，正是這一層基礎設施。
曾募資 340 萬美元，Greg Brockman、Jeff Dean 都是投資人
InstantDB 並非毫無背景的小型開源專案。
團隊於 2022 年加入 Y Combinator S22，之後完成 340 萬美元種子輪融資。InstantDB 自家資料列出的投資陣容尤其豪華，包括 YC、SV Angel，以及多位科技產業重量級天使投資人。
其中包括 OpenAI 共同創辦人 Greg Brockman、 Google DeepMind 首席科學家 Jeff Dean、 Y Combinator 共同創辦人 Paul Graham、 Firebase 創辦人、前執行長 James Tamplin。
此外，InstantDB 官網目前列出的支持者還包括 Replit 執行長 Amjad Masad、Linear 執行長 Karri Saarinen、Codecademy 執行長 Zach Sims，以及另外超過 50 名科技公司創辦人。
四年做到 1.7 萬用戶、40 萬個 App
Instant 的構想最早可以追溯至 2021 年，團隊當時發表關於「Database in the Browser」的文章；2022 年加入 YC、建立第一版 Prototype，之後再將 Instant 正式開源。
截至加入 OpenAI 前，InstantDB 表示已有超過 17,000 名使用者使用 Instant，累計建立 40 萬個 App，這些應用總共處理約 25 億筆 Transactions。
本文經授權轉載自：《鏈新聞》
原文標題：《OpenAI 再收 AI Coding 基建人才！YC BaaS 新創 InstantDB 團隊全員加入》
原文作者：Neo
『OpenAI再收AI Coding基建人才！資料庫新創InstantDB團隊全員加入』這篇文章最早發佈於『加密城市』

如果重新回到 17 歲，現在最值得投入時間的事情是什麼？
Y Combinator 創辦人保羅·格雷厄姆（Paul Graham）近日在 X 發文表示，有人問他如果現在只有 17 歲會做什麼？
他回答：「我會學習如何從零打造 LLM，然後利用我能取得的任何硬體，盡可能訓練出能力最強的模型。」
這則貼文迅速引發科技圈討論，截至統計時已累積約 41.8 萬次瀏覽。
但 Graham 真正想強調的，或許不是「年輕人都該去做 AI」，而是不要太早把「創業」本身當成目的。
Paul Graham：17 歲的我不會創業，而是先建立知識基礎
在主文發布約 6 分鐘後，Graham 特別追加說明：「注意，我不會做的事情是嘗試創辦一家新創公司。」»
如果只有 17 歲，他反而會先建立未來創業所需要的知識基礎。Graham 認為，真正深入理解 LLM 之後自然產生的創業點子，會遠比拿著自己 17 歲時既有的知識、硬想一家可以成立的公司更好。
這個觀點也延續了 Graham 長期對創業的看法：好的創業題目往往來自對某個領域足夠深入的理解，而不是先決定「我要創業」，再回頭尋找問題。
在 AI 時代，他給年輕人的建議並不是先學會怎麼呼叫 API、包裝 ChatGPT 或快速做出一款 AI App，而是往模型底層走。
「為什麼要重新發明輪子？」Paul Graham：因為你要知道輪子怎麼做
留言區有人直接質疑，既然現在已經有如此成熟的模型，「為什麼要重新發明輪子，而不是把輪子做得更好？」
Graham 只用一句話回答：「為了學習輪子是怎麼被製造出來的。」»
這句話也點出了「從零訓練 LLM」與直接使用現成模型最大的差異。
對一名 17 歲的學習者而言，自己做出的模型幾乎不可能在能力或成本上擊敗 OpenAI、Anthropic、Google 等公司的前沿模型。
但真正的目的並不是與 GPT、Claude 或 Gemini 競爭，而是在實作過程中理解資料、模型架構、訓練、微調以及算力限制如何共同決定模型能力。
因此，即使最終模型本身沒有商業價值，過程累積的知識仍可能成為未來尋找創業問題的基礎。
當網友指出「真正有趣的問題是要訓練它做什麼」時，他表示，如果自己只有 17 歲，可能會訓練模型去做一些「無關緊要的事情」，例如玩電腦遊戲，但即使如此，自己仍然能從過程中學到很多。
另一名 19 歲網友 @prathamkode 則分享，自己已經從零訓練過一個 1 億參數語言模型，並進一步進行新版 SFT（監督式微調）實驗，希望在相同模型規模下取得更好的結果。
他詢問 Graham，如果是 19 歲，究竟應該 All-in LLM，還是同時繼續製作各種不同的小型專案？
Graham 回答：「我可能會試著打造一個能用來解決某個特定問題的 LLM。」»
圖靈獎得主楊立昆也留言
這場討論也吸引 AI 學界重量級人物 Yann LeCun 加入。
相較 Graham 主張深入理解 LLM，長期質疑單純擴大 LLM 是否足以走向人類等級智慧的 LeCun，則把問題推向另一個方向：「我會試著弄清楚，為什麼 LLM 可以幫我寫文章，卻不能幫我整理臥室。」»
LeCun 表示，接著他會在大學與研究所學習所有可能協助解決這項問題的領域，並嘗試找出一套超越 LLM 的方法與架構，使機器能像人類與動物一樣，高效率且快速地學會執行物理世界中的任務。
有趣的是，LeCun 最後補充，這不只是他 17 歲時會做的事情：「最後這件事，也是我如果 30、40、50 或 66 歲時會做的事。」
本文經授權轉載自：《鏈新聞》
原文標題：《如果重回 17 歲？Y Combinator 創辦人 Paul Graham：我會從零打造 LLM，不急著創業》
原文作者：Neo
『如果重返17歲？YC創辦人格雷厄姆：我會從零打造LLM，不急著創業』這篇文章最早發佈於『加密城市』

據《CNBC》引述兩名匿名知情人士，OpenAI 財務長莎拉・佛萊爾（Sarah Friar）美國時間 8 月 19 日在全員大會上表示，公司將在 2027 年上市；若業務持續加速成長，也可能提前。佛萊爾據報同時安撫員工，不必擔心對手 Anthropic 搶先掛牌：「我們跑的是自己的賽道。」
這場信心喊話的背景並不輕鬆：兩大 AI 實驗室都已向美國證券交易委員會（SEC）秘密提交 S-1 草案（招股書草案），對手向投資人揭露的年化營收數字暫時領先，自家高層又接連異動。
兩名知情人士轉述，佛萊爾在會中先為上市定調：「IPO 不是終點線，它是一個里程碑，是另一次募資。我們 3 月募了 1,220 億美元（約新台幣 3.9 兆元），這給了我們彈性。」OpenAI 官方稱，該輪包含 1,220 億美元承諾資本（committed capital），投後估值為 8,520 億美元（約新台幣 27.2 兆元）。《CNBC》指出，OpenAI 正面臨為這個天價估值辯護的壓力，投資人也急於更完整地檢視其財務狀況。
OpenAI 已在 6 月公告向 SEC 秘密提交 S-1 草案，但從未公開說明掛牌時程；佛萊爾這番話屬內部發言，並非公司正式公告的上市承諾。
佛萊爾研判 Anthropic 最快 9 月搶先，年化營收數字領先
佛萊爾在會中據報直接點名對手：「大家都知道我們正處於秘密遞件狀態，Anthropic 也是。他們有可能在未來幾週揭開那份保密文件、9 月就成為上市公司。沒關係，我們跑的是自己的賽道。」
值得注意的是，「9 月上市」是佛萊爾對競爭對手時程的推測，並非 Anthropic 的公開計畫；Anthropic 官方僅表示已向 SEC 秘密提交 S-1 草案，實際上市將取決於 SEC 審查進度、市場狀況與其他條件。據《CNBC》先前報導，Anthropic 已開始與潛在投資人進行早期的試水溫會議。
這場競速最大的看點，是雙方攤在投資人面前的營收數字。報導指出，Anthropic 向投資人透露，7 月底年化營收（以最近的營收水準換算成一整年的規模）已衝上 650 億美元（約新台幣 2.1 兆元），約是一年前的七倍；第二季初步營收達 115 億美元（約新台幣 3,669 億元）。
OpenAI 方面，《華爾街日報》報導其第二季營收為 67 億美元（約新台幣 2,137 億元）、季增 18%；《CNBC》則指出其年化營收已突破 400 億美元（約新台幣 1.3 兆元）。依兩家公司分別向投資人透露、再由媒體報導的年化營收速率，Anthropic 截至 7 月底的 650 億美元，高於 OpenAI 在 8 月中旬經報導的逾 400 億美元。
佛萊爾也在內部簡報中向員工展示一組數據：截至 2026 年 8 月 19 日，第三季迄今 OpenAI 整體營收年化速率成長 35%、企業業務成長 50%，旗下 AI 程式開發與工作產品的週活躍用戶達 2,000 萬。
高層接連異動，留任團隊穩軍心
財務長特地安撫軍心，還有另一層背景：OpenAI 高層在一個多月內接連異動。全員大會前一週，營收長 Denise Dresser 上任僅八個月便離職；再早兩天，效力八年的資深主管 Brad Lightcap 宣布離開公司、「去開創新的東西」；產品業務主管 Fidji Simo 則已在 7 月因治療慢性病卸任，轉任兼職顧問。
《CNBC》指出，這波異動讓部分金主擔心公司上層陷入混亂；加上競爭加劇、低成本開放權重模型加速普及、SpaceX 掛牌頭兩個月股價劇烈震盪，投資人的疑慮正在累積。留下來的佛萊爾、執行長山姆·奧特曼（Sam Altman）與總裁 Greg Brockman，肩負著對外展現穩定的任務。
Brockman 8 月 17 日接受《CNBC》訪問時，對這波人事異動輕描淡寫：「我不認為這樣的人事流動特別不尋常。OpenAI 與其他組織的差別，在於我們太受聚光燈關注，每一次離職都會被放大檢視。」若佛萊爾的預想成真，這場 AI 雙雄的掛牌競速，最快於 2026 年 9 月就會分出先後。
本文經授權轉載自：《數位時代》
原文標題：《估值逼近27兆天價！OpenAI內部預告最快2027年上市，財務長稱IPO為「另一次募資」》
原文作者：李先泰
『OpenAI估值逼近27兆台幣！內部預告最快2027上市，但高層接連出走』這篇文章最早發佈於『加密城市』

YouTube 創作者 Lily 從文科背景轉身投入軟體創業，她與事業夥伴哥倫布共同開發出台灣教育榜第一名「刷刷庫」英語學習應用程式，主推輕鬆提升多益分數與英語能力，甚至在台灣蘋果商店教育榜上還超越了 Duolingo 的排名 ，她近日作客 Kelly Tsai 節目分享在不具備任何工程背景的情況下，她如何投入 1600 萬台幣、花費兩年時間，克服了所有挑戰達標。
刷刷庫創業背景
Lily 畢業於台大中文系，後赴加拿大攻讀第二語言教育博士，回台後經營 YouTube 英文教學頻道達到 80 萬訂閱，於 2020 年與哥倫布共同推出線上課程，2022 年，她決定投資 1600 萬台幣和哥倫布組成事業夥伴，從零開發多益備考 App「刷刷庫」、2024 年成功獲得台灣 App Store 教育榜第一名。
刷刷庫開發幕後資金分配
Lily 表示資金主要花在「內容製作」，上線前投入的 1600 萬資金，最大比例花在內容上面，由於開發初期，尚無當今人工智慧的 Vibe Coding ，題庫皆由人工撰寫。
團隊聘請了 2 位外籍老師閉門寫出 200 題多益題目，再由中文母語老師撰寫翻譯與詳解，此外，團隊還聘用了 6 位全職英文老師，來審核題目、訓練校對 AI 產出的聽力音檔，為了呈現與真實考試相符的圖表，還需設計師與英文老師協同製圖。
麻瓜開發軟體，如何克服先天缺點？
Lily 自認是軟體麻瓜，一開始甚至不知道 UI/UX 設計與程式開發是分開的。她最終選擇與 2 名工程師和 1 名設計師組成的小接案公司合作，為了避免接案公司只想快點結案而犧牲品質，Lily 採取「分潤 / 股權」的方式與其合作，將雙方結合成生命共同體。
如何管理全遠端的團隊？
Lily 與合夥人哥倫布在 2024 年底決定將公司轉為 100 % 全遠端模式，目前維持約 6 到 7 人的精簡編制。由於兩位創辦人私底下「都不喜歡管人」，因此公司內部並沒有設置任何主管。
關於如何有效管理全遠端團隊，Lily 分享了以下幾個關鍵策略：
放手信任：Lily 認為決定走向全遠端，就代表必須徹底放棄傳統的監控管理。她不主張去監看員工的螢幕或追蹤員工的定位，因為這樣做管理者自己也會感到非常疲累，全遠端的首要前提就是彼此「信任」。
篩選具備「自我管理」能力的員工：因為沒有主管，團隊的運作極度仰賴員工的自律。Lily 在聘用員工時，會特別挑選認真負責、且在某種程度上具備高度「自我管理能力」的人才，確保大家在沒有監督的情況下也能主動把事情做好。
建立完善的運作系統：雖然不進行人身監控，但團隊高度依賴「系統建立」，公司會將運作與開發流程規格化，例如固定採用「兩個月開發一個版本」的節奏，並在前期將規格、流程與畫面設計好。當系統與目標建立清楚後，大家就能互相信任並「按表操課」。
尋找工作節奏契合的長期夥伴：Lily 表示找到工作節奏契合的團隊非常幸運。目前她的員工多數都合作了很長的時間，最久的有六、七年，最短的也有三、四年，這種深厚的長期默契是維持全遠端穩定運作的隱形支柱。
「刷刷庫」核心變現模式
「刷刷庫」採用的是行動軟體常見的免費加值 「Freemium」訂閱制：
免費版：每日提供限制性的免費練習。
付費版：採訂閱制，提供「月訂閱」與「年訂閱」兩種主要方案。
前期變現漏斗的「三大盲點」
根據 Lily 的創業經驗分享，「刷刷庫」在變現漏斗（Monetization Funnel）的設計上經歷過深刻的痛點與學習，Lily 坦言，App 上線前半年營收極為慘澹，首月營收僅 8 萬台幣，核心原因在於 MVP 的定義錯誤，導致變現漏斗出現嚴重盲點，她分享了以下錯誤：
執著於完美 On Boarding，導致未開啟「免費試用」：為了設計出極致的新手引導流程（Onboarding Sequence），Lily 花費大量時間截圖、研究市面上最頂尖 App 的文案與定價畫面，再加上公司內部變動，導致「新手引導」遲遲未完工，這使得產品在上線前半年的黃金期，竟然處於沒有免費試用的狀態，極大地阻礙了付費轉化率。
過度專注於「產品開發細節」： Lily 初期將所有心力放在微調題目好不好、產品功能完不完美。她事後意識到，題目最後幾分的微小進步只有她自己有感覺，對營收幾乎無幫助，相反地，能賺錢的機制，如果沒有設計到極致，整個 App 的財務狀況就會很不健康。
缺乏優惠機制與引導付費的時機： 在 App 發佈（Launch）前，團隊未設計好促銷與優惠機制，也未能設計出一個成熟的客戶使用流程，導致系統無法在「對的時間點」主動推播，刺激使用者轉化為付費訂閱用戶，因為對漏斗轉化率缺乏信心，前半年甚至不敢投放廣告，導致漏斗頂端缺乏新流量灌入。
APP 變現財務規劃，必須在上線第一天前就準備好
經歷前期的挫折後，Lily 總結出軟體創業在變現設計上的關鍵教訓，不論產品開發多有價值，「付費流程」、「定價顯示」、「免費試用」與「優惠機制」等「將產品變現的商業模式」必須在上線第一天時就完善備妥。
本文經授權轉載自：《鏈新聞》
原文標題：《麻瓜開發出台灣教育類 APP 榜首「刷刷庫」超越多鄰國，她如何做到的？》
原文作者：DW
『刷刷庫超越多鄰國！麻瓜開發台灣教育類APP登榜首，她如何做到的？』這篇文章最早發佈於『加密城市』

「想賺更多錢，應該創什麼業？」這可能是許多年輕人進入網路創業世界後第一個問題，但曾替 Alex Hormozi、Leila Hormozi 與 Noah Kagan 操刀內容、20 歲的行銷策略師 Jay Yang 認為，這個問題從一開始就問錯了。
Jay Yang 近日發表長文〈How to become a top 1% earner in the digital age〉，分享自己從 Instagram 主題帳號、YouTube 頻道、電子報到服飾品牌接連失敗，最後靠文案寫作（Copywriting）、代筆（Ghostwriting）、AI 與個人品牌，將收入推升至他所稱的「全球前 1%」的過程。
他將這段經歷整理成一套相當簡單的數位時代致富框架：先建立市場願意付錢的技能，再學會銷售，最後利用軟體與內容，把自己的時間與收入脫鉤。
其中 AI 扮演的角色並不是直接替人賺錢，而是成為一種新的槓桿：當 ChatGPT 能讓一個人的產能倍增，真正決定收入上限的問題，就從「一天能工作幾小時」，變成「你的技能能透過多少槓桿服務多少人」。
創業只是載具，真正值錢的是裡面裝的技能
Jay Yang 回憶，自己從小就希望成為所謂「偉大的人」，曾閱讀 Kobe Bryant、Arnold Schwarzenegger、拿破崙等人的傳記，想像自己有一天能取得類似成就。
但一開始，他完全不知道該如何達成。
於是和許多青少年一樣，他開始搜尋「how to make money online」，接著把當時流行的網路賺錢方法幾乎全部嘗試一遍。
他做過 Instagram 主題帳號、開設數個 YouTube 頻道、經營每週電子報，甚至成立自己的服飾品牌，一度相信自己可能打造下一個 Gymshark。
結果全部失敗。多年後回頭檢視，Jay Yang 認為問題出在當時根本沒有任何一項足以讓市場付錢的核心能力。
他因此提出第一個觀點：Business is a vehicle，企業只是載具。
如果一個人沒有建立值得市場付費的技能，那麼無論成立公司、電子報、YouTube 頻道還是電商品牌，都只是一輛「沒有東西可以載的車」。
賺多少錢，取決於「幫多少人 × 幫多大的忙」
Jay Yang 將收入進一步拆解成「創造價值」。
價值主要由兩個變數決定：Scale × Magnitude
Scale 代表你能幫助多少人；Magnitude 則代表你能替每個人解決多大的問題。
而人們願意付錢購買的價值，大致可以歸納成三種結果：節省時間、增加收入、降低風險。
如果能替更多人節省更多時間、創造更多收入，或者降低更大的風險，理論上就能取得更高的報酬。
這也構成他對「上班」與「創業」差異的理解。
受僱者替公司解決問題，公司支付固定薪水，並承擔取得客戶與經營企業的風險；創業者可能解決類似的問題，但可以自行決定價格並取得更多價值，代價則是必須自己尋找並說服客戶。
把「時間」與「收入」拆開
但即使掌握高價值技能，如果收入仍然完全按照工時增加，Jay Yang 認為仍然存在明顯天花板，因為一天只有 24 小時。
只要收入公式仍然是：工作時間 × 每小時單價 = 收入。那麼即使提高時薪，收入最終仍受到個人時間限制。
因此，他認為真正重要的第二階段，是 decouple your time from your money，也就是讓收入逐漸脫離個人工時。
Jay Yang：能建立的資產只有四種
方法則是建立「資產」。他對資產的定義是是：當你停止工作後，仍然可以持續創造價值的東西。
按照 Jay Yang 的分類，一個人可以建立四種主要資產。
第一種是資本（Money），讓自己的錢，甚至其他人的資本持續投入並複利成長。
第二種是人（People），透過團隊成員的時間與專業，完成單一個人不可能獨立完成的工作量。
第三種是軟體（Software），讓程式與機器全天候自動執行工作，而且可以大規模複製。
第四種則是內容（Content），一篇文章、一支影片或一本書只需要製作一次，卻可能在發布數月甚至數年後仍持續觸及新的人。
Jay Yang 將 Money 與 People 稱為傳統的「permissioned assets」。
如果本身沒有資本，要取得資本並不容易；如果沒有收入，也很難直接雇用大量人才。
但 Software 與 Content 不同。
他將兩者稱為 permissionless assets（無需許可的資產）。
理論上，一個普通人今天只需要一台電腦，就能開始寫程式、使用 AI、經營社群、寫文章或製作影片，不需要先取得大量資本，也不需要任何機構批准。
這也是他認為數位時代改變財富累積路徑的重要原因。
第一步：別什麼都做，先把一項技能做到頂尖
Jay Yang 將自己進入高收入族群的路徑拆成四個步驟。
第一步不是創業，而是選一項技能並做到非常好。他的理由來自網路帶來的全球化競爭。過去一名專業人士可能只需要與同一座城市的人競爭，但網路讓全球最優秀的人可以直接服務全球客戶。
因此，收入分配愈來愈可能呈現 Power Law。
頂尖 1% 的人取得遠高於接下來 10% 的報酬，而前 10% 又大幅領先其他人。
Jay Yang 自己選擇的技能是 Copywriting。
他將文案寫作定義為「盡可能有效地把一個想法從一個人的大腦傳到另一個人的大腦」，本質上就是透過文字完成銷售。
這項技能後來也成為他所有其他槓桿的基礎。
第二步：學會銷售，否則永遠需要別人替你賣
第二步是 Learn to sell。
Jay Yang 認為，如果一個人無法銷售自己的技能，就永遠需要公司、老闆或其他中介者替自己取得客戶。
事實上，上班族每天也在「銷售」，只不過銷售的是雇主的產品。
因此，從受僱走向獨立工作或創業，其中一個重要轉折就是從替公司銷售價值，變成能夠直接銷售自己的價值。
這也是他認為 Copywriting 特別有槓桿的原因：它既是一項可以直接向客戶收費的專業能力，同時又是一項「銷售能力」。
第三步：真正重要的 Meta Skill，是「學會學習」
第三步則是 Learn to learn。
在 Jay Yang 看來，如果一個人無法自行學習新技能，收入上限就會受到「別人願不願意教你」限制。
不同人的最佳學習方式不同，有些人適合閱讀、有些適合聆聽，有些需要實際操作，而他自己最有效的方法則是觀察。
因此，他刻意想辦法進入成功人士身邊，直接觀察他們如何做決策。
Ghostwriting 在這裡成為一種特殊工具。
因為替企業家與高收入人士代筆，本質上意味著「客戶付錢讓你訪問他」，代筆者可以直接詢問對方的思考方式，再把這些內容整理成文章。
因此這項工作除了帶來收入，也成為他的學習管道。
第四步：用 AI 和內容建立「無需許可的槓桿」
真正讓 Jay Yang 收入開始脫離個人工時的第四步，是建立 permissionless assets。
首先是 Software，尤其是生成式 AI。
ChatGPT 推出後，他開始利用 AI 製作初稿、編輯內容並加速交付。
按照 Jay Yang 自己的說法，導入 AI 後，他可以用過去約一半的時間，處理約三倍的客戶數量。
假設一名自由工作者原本只能服務 5 名客戶，即使需求持續增加，也受到時間限制；但當 AI 大幅壓低每個客戶需要投入的邊際工時後，同一個人就能服務更多客戶。
AI 因此並沒有直接創造他的專業能力，而是放大既有技能的產能。
第二項槓桿則是 Content。
當 Jay Yang 建立自己的受眾後，獲客方式開始反轉。
過去是他主動尋找客戶；有了個人品牌後，客戶開始主動找上門，甚至進一步帶來投資等其他機會。
這使內容不再只是行銷，而是一種能持續替個人產生 Distribution 的資產。
本文經授權轉載自：《鏈新聞》
原文標題：《20 歲年收躋身全球前 1%！AI 時代致富關鍵不是創業，而是技能 × 無需許可的資產》
原文作者：Neo
『20歲年收全球前1%：AI時代致富關鍵不是創業，而是技能×無需許可資產』這篇文章最早發佈於『加密城市』

郵件、聊天記錄、項目文檔、工單，過去只是公司關停後等待清理的數位遺產。現在，它們開始被重新估價，打包，出售，送進 AI 公司的訓練管線。
入殮師替死人保住最後的體面。企業死後的體面，則是證明自己留下的東西還有價值。
8 月 17 日，一場破產資產拍賣上，Google 出價 1,000 萬美元，買下 Spirit Airlines 的全部企業數據。競標的還有一家，叫 Mercor，出價 750 萬，差 250 萬輸掉了。
拍品分三塊。第一塊，約一億封員工電子郵件。第二塊，5 億條 Microsoft Teams 消息。二塊合計 6 億條。第三塊，日曆、表格、財務數據庫、項目文件、營運記錄，加一批內部軟體。乘客檔案、常旅客資訊等不包含在內。
6 億條，一個人一天說 100 句話，要不停地說 1.6 萬多年。
算下來一條消息賣了 1.67 美分。美國人把 1 美分代幣叫 penny，掉地上都懶得撿。也就是說，Spirit 員工在 Teams 里說的一句話，值 1 個半 penny。
時間回到 1980 年，Spirit Airlines 出生在底特律，前身是家卡車公司，叫 Charter One，後來改行開飛機。1992 年改名 Spirit，靈魂的意思。此後 34 年，它把美國超低成本航空的模式做到全產業模仿的標桿。
它的底子曾經不薄，205 架清一色的空客，一天約 300 個航班，2024 年營收約 50 億美元。但是同年淨虧約 12 億，申請破產時背著約 90 億債務。
2026 年 5 月的一個深夜，公司宣佈停飛。第 2 天，約 1.7 萬名員工從新聞裡知道自己失業了。
事情還在走程序，交易要等破產法官批准。Spirit 走的是 Chapter 11 下的清算式關停，沒有破產託管人接手，公司仍在法院監督下，自己把剩下的資產一件件賣掉。涉及員工郵件、Teams 消息等敏感數據，還要先交給獨立機構處理，刪掉姓名、郵箱等能夠識別個人身份的資訊；這家機構由 Google 挑選，費用也由 Google 承擔。
另外，翻遍公開報導，破產公司把內部數據賣給 AI 公司，此前找不到先例。這一單，很可能就是歷史第一例。
美國老牌科技媒體 Gizmodo 給這樁交易起的標題是，Spirit 死了，但它的數據會在 Google 的伺服器里陰魂不散，飄蕩幾代人。
一門新生意
給死公司收屍的人一直都有。律師、清算人、拍賣所，乾了幾十年。飛機、桌椅、商標、專利，能賣的早就賣了。
真正新的是從今年開始，連公司的內部員工數據也被擺上了貨架。
這門生意冒出來，背後有 2 個原因。
第一件事，死掉的公司變多了。
2024 年第一季度，美國新創公司的失敗率同比漲了 58%，活躍的風險投資機構數量比高峰期少了 62%。
錢其實沒有變少，只是越來越集中地流向 AI。2024 年，美國 AI 新創公司拿走了 970 億美元融資，創下歷史紀錄。資本市場依然有錢，只是越來越不願意把錢花在 AI 之外。
結果就是，一批原本還能繼續靠融資活下去的公司，開始更早撞上牆。2024 年 8 月，a16z 投資的金融科技公司 Tally 宣佈關停。它累計融資 1.72 億美元，最高估值 8.55 億美元，已經走到 D 輪，最後還是沒能拿到下一筆錢。
第 2 件事，數據變貴了。
大模型訓練對數據的消耗已經到了非常誇張的量級。GPT-4 的訓練數據約為 13 兆個 token。作為參照，Google Books 40 多年掃描了約 4,000 萬本書，折算下來大約 4 兆個 token。也就是說，GPT-4 一次訓練使用的數據量，相當於 3 個多 Google Books。
圖源：動察Beating
Epoch AI 算了筆帳，高品質的語言數據，書、新聞、維基，2026 年前後就會耗盡。公開網路里能夠用於訓練的高品質文本正在迅速見底，合成數據的佔比越來越高。接下來，AI 公司要找的新數據，只能更多地往公開網路之外走。企業內部積累了多年的郵件、聊天記錄和工作文檔，就這樣進入了視野。
而 AI 訓練數據集這個市場，研究機構預測 2030 年能做到 97 億美元。算上各類授權，盤子的總規模估計能達到 675 億美元。
一邊是越來越多的公司進入關停和清算，留下大量過去沒有被定價的內部數據；另一邊，AI 公司對公開網路之外的數據需求越來越大。兩邊同時出現，這才讓企業內部數據第一次具備了被規模化交易的條件。
真正讓這類數據變得更有價值的，是企業 Agent 的發展。Gartner 預測，到 2026 年，40% 的企業應用將內置任務型 AI Agent，而前一年這一比例還不到 5%。
企業 Agent 需要的訓練材料，和普通大模型並不完全一樣。公開網頁可以提供知識、語言和成品內容，但很難還原一家公司真實的工作過程。溝通與合作，落實到具體有很多真實的細節，比如一個需求怎樣被提出，幾個人怎麼討論，任務如何分配，出了問題怎樣修改，最後又是怎麼交付的。
這些過程，大量保存在企業內部的郵件、聊天記錄、工單和項目文檔里。
當這類數據開始有明確的買家和用途，原本在公司關停時被直接刪除的東西，也就有了單獨拿出來交易的價值。
收屍人
以前乾這活的是清算律師，現在多了 3 種人。
第一種叫解散服務商，代表是 SimpleClosure。
圖源：動察Beating
這家公司只做一件事，幫創業公司體面地死。2023 年公司剛起步，pre-seed 輪拿了 150 萬美元，2025 年 5 月又拿了 1,500 萬美元 A 輪，領投的是 TTV Capital。連給大量美國新創公司管理股權和公司事務的 Carta，也停掉了自己的關停服務，轉而投資 SimpleClosure，並把這部分客戶需求交給它。
到 2025 年 10 月，SimpleClosure 已經辦完了 1,000 多家公司的葬禮。Crunchbase 給它起了個名字，「A Better Way To Fail」，一種更好的失敗方式。美國創業者愛說 fail fast，快速失敗。SimpleClosure 說，快速失敗不夠，還得體面。官網上甚至掛著一個定價計算器，輸入公司情況，就能算出死一次要花多少錢。
葬禮都不白辦。2026 年 4 月，SimpleClosure 上線了 Asset Hub，專門處理公司關停後留下的無形資產。品牌、軟體、客戶名單之外，第一次被明確擺上貨架的還有 Slack 記錄、郵件、Jira 工單這類內部工作數據。
這說明在 Spirit 之前，市場已經開始嘗試給死公司的內部數據定價，只不過當時還是創業公司、小額交易和私下撮合。
有一個現成的案例。轉錄和字幕公司 cielo24 關停的時候，通過 SimpleClosure 出售了過去 13 年積累下來的 Slack 消息、內部郵件和 Jira 工單。CEO Shanna Johnson 後來告訴 Forbes，這批數據最終賣出了數十萬美元。
對一家已經決定關門的公司來說，這原本是一批需要清理的數據，最後卻成了清算時能夠回收的一筆資產。
賣數據這個環節，SimpleClosure 交給了 Protege。這是一家數據交易市場，專做 AI 訓練數據授權，2026 年一月剛拿了 a16z 領投的 3,000 萬美元，創辦人叫 Bobby Samuels。Protege 最早的切入點是醫療影像，30 天時間里給買方湊齊了數百萬張影像做預訓練。
現在，Protege 開始把這套數據授權和交易能力用到關停公司的內部通訊數據上。SimpleClosure 負責公司關停和資產整理，Protege 負責尋找買家、完成數據授權和交易。
第 2 類參與者，是破產法庭和清算律師。幾十年來，他們清點的是飛機、桌椅、商標和專利。現在，清單里開始多出郵箱、Slack 記錄和其他內部數據。
按照美國破產法，這些數據可以作為無形資產納入破產財產，並在法院監督下出售。相關律所也開始設立專門團隊，處理破產案件里的數據保存、取證和整理。Redgrave LLP 就有這樣的重組與取證業務。
第 3 類，是負責技術執行的 e-discovery 服務商。KLDiscovery、Epiq、Consilio 這類公司，平時就在做企業數據的採集、整理、託管和審閱。郵箱、Teams、SharePoint 里的內容，需要先由他們導出、歸檔，再整理成可以進入交易流程的數據包。
這個產業本身已經有一套成熟的收費方式。EDRM 會定期發佈定價調查，常見的計費單位包括數據採集每 GB、託管每 GB 每月，以及文檔審閱費用。
Spirit 的 6 億條消息最後能變成一件拍品，中間靠的就是這類基礎工作。只是和法庭文件、拍賣報價相比，這部分很少出現在公開報導里，具體由誰處理、怎麼處理，外界通常看不見。
屍檢清單
對企業 Agent 來說，它需要學習的不只是知識和標準答案，還包括真實工作環境里的判斷、協作、糾錯和執行過程。
成品告訴模型最後做成了什麼，內部記錄告訴它這件事到底是怎麼做成的。
這種變化已經反映在 Agent 訓練數據上。過去一條程式碼訓練樣本可能只是幾百個 token，內容是修改幾行程式碼；現在，一條 Agent 訓練樣本往往要包含需求理解、文件定位、程式碼修改和測試驗證的完整過程。
訓練數據開始從單一的答案，轉向完整的任務執行記錄。對 Agent 來說，最終結果當然重要，但更有訓練價值的，是完成任務過程中留下的判斷、操作和回饋。
相比正常經營的公司，關停企業的數據更容易進入交易流程。公司還在營運時，出售內部通訊會牽涉商業機密、員工隱私、競業風險和客戶關係，法務和管理層通常都會非常謹慎。進入清算以後，公司的主要目標變成盡可能回收剩餘資產，為債權人爭取更多價值。
這也是為什麼，同樣一批內部數據，在公司活著的時候很難出售，到了關停階段，卻可能被重新當作資產評估。
企業內部數據的價值，產業其實早就意識到了。Salesforce 一直把 Slack 中積累的企業通訊視作重要的數據資產，微軟 CEO Satya Nadella 也多次強調，企業使用 AI 時，真正有價值的一部分正是自己的專有數據和工作上下文。
過去，這些數據主要服務於公司自己。現在，隨著 AI 公司開始主動尋找企業內部數據，它們第一次有了更明確的外部買家。
定價的藝術
這門生意雖然剛開始形成，但市場上已經出現了一些可以參考的價格。
SimpleClosure 和 Protege 處理的關停創業公司數據，單筆交易通常在 1 萬到 10 萬美元之間。Mercor 給被收購新創公司的員工聊天記錄和郵件開出的報價，最高可以到 30 萬美元。
圖源：動察Beating
Spirit 把價格一下推到了千萬美元級。Mercor 出價 750 萬美元，Google 最後出到 1,000 萬美元，爭的是約 6 億條內部通訊和其他企業數據。只按這 6 億條消息計算，平均每條大約 1.67 美分。
這個單價並不高。路透社 2024 年報導，Photobucket 曾拿著約 130 億張照片和影片與 AI 公司談授權，照片報價大約每張 5 美分到 1 美元，影片則在每條一美元以上。B2B 數據市場里，一條聯繫人資訊根據完整度和準確度不同，也可以賣幾美分到幾美元。
但這些價格還不足以形成一套統一的標準。關停企業的內部數據到底值多少錢，目前主要還是一單一議。數據量、產業、時間跨度、完整度、獨特性，以及買家準備用它做什麼，都會影響最終報價。Spirit 的 1,000 萬美元，更像是目前少數公開可見的大型樣本。
如果再和成熟的數據授權市場相比，差距更明顯。Reddit 把使用者貼文和評論授權給 Google，合約金額約為每年 6,000 萬美元；News Corp 與 OpenAI 的內容授權協議 5 年約 2.5 億美元；xAI 與 Telegram 的合作金額達到 3 億美元；蘋果購買 Shutterstock 圖片授權，報價則在 2,500 萬到 5,000 萬美元之間。
這些市場已經有穩定的買家、授權方式和定價經驗。關停企業內部數據的交易才剛起步，什麼數據最值錢、該按條、按容量還是按整包估值，目前都沒有明確規則。
Spirit 的 1,000 萬美元放到公司自己的體量里看，又是另一回事。2024 年 Spirit 全年營收接近 50 億美元，平均每天約 1,370 萬美元。Google 買下這批數據花的錢，還不到它正常經營時一天的收入。
對破產清算來說，這只是剩餘資產里的一筆回收；對 AI 公司來說，買到的卻是一批長期沒有公開、包含真實企業運轉過程的數據。
清理與移交
數據成交之後，還不能直接交給買方。正式移交之前，通常要經過導出、去身份化、整理打包、法院批准和最終交割幾個步驟。
第一步是導出。Slack 的企業數據通常以 ZIP 文件導出，包括按頻道整理的 JSON 文件、成員資訊和附件。
Microsoft 365 則可以通過取證工具導出郵件和 Teams 消息。Spirit 涉及約 6 億條內部通訊，數據量很大，實際操作中需要分批處理。具體由 e-discovery 服務商還是買方工程團隊執行，公開文件目前沒有揭露。
接下來是去身份化，也就是盡可能刪除能夠指向具體員工的資訊。常見方法包括識別並遮蓋姓名、電話、地址等個人資訊，或者將敏感字段替換成無法直接對應個人的編號。在部分統計和訓練場景中，還會通過增加隨機擾動進一步降低重新識別個人的可能性。
但去身份化並不等於絕對匿名。即使姓名和郵箱已經刪除，只要文本中保留了足夠多的職業、時間、地點或行為特徵，仍然存在通過其他資訊重新鎖定個人的可能。
所以 Spirit 這筆交易里，誰負責這一步很重要。按照目前的交易安排，數據將由一家獨立第三方負責去身份化，但這家機構由 Google 選擇，費用也由 Google 承擔。Google 同時承諾，不會利用這批數據重新識別個人。
破產公司出售數據並沒有那麼新。過去 20 多年里，從 Toysmart、Borders、RadioShack 到 23andMe，都出現過破產過程中處理或出售客戶數據的案例。這類交易涉及消費者隱私，通常會受到法院、監管機構和州政府更嚴格的審查。
Spirit 的不同之處在於，這次出售的核心並不是乘客名單，而是員工郵件、Teams 消息和其他內部工作數據。現有破產程序對這類數據的處理並沒有像消費者資訊那樣形成成熟的規則。
爭議也已經出現。Spirit 的空乘工會對交易提出異議，法院因此推遲了審批。原本作為破產資產出售的一批企業數據，開始牽涉到員工權益和 AI 使用邊界。
如果交易最終獲得批准，數據才會進入最後的交割環節。但從整理完成的數據包到 Google 的系統之間，公開文件揭露得很少。數據如何傳輸、是否還會繼續清洗、最終以什麼形式進入產品開發或模型訓練，目前都無法確認。
程序走到這裡，數據才真正完成從破產資產到 AI 資產的轉換。
買家
這類數據目前最明確的買家，是 Google 這樣的模型公司，以及 Mercor 這樣的訓練數據服務商。
Google 對 Spirit 這筆交易給出的官方說法，是用於產品改進和 AI 開發。對 Google 來說，這批數據的價值在於，它記錄了一家大型企業真實的營運過程，比如排班、協作、內部溝通、項目推進、問題處理和管理決策。
這些內容很難從公開網頁獲得。尤其對企業 Agent 來說，最終結果之外，更重要的是任務在真實組織里究竟怎樣被推進和完成。Spirit 留下的內部記錄，恰好包含了大量這樣的過程數據。
另一個競標者 Mercor，更能說明這門生意正在往哪個方向發展。
Mercor 成立於 2023 年，3 個創辦人 Brendan Foody、Adarsh Hiremath 和 Surya Midha 從高中起就是辯論隊隊友。公司最早做 AI 招聘，用模型幫助企業篩選和面試候選人。到 2024 年 9 月，Mercor 已經評估約 30 萬名求職者，估值達到 2.5 億美元。
此後，公司的重心逐漸轉向 AI 訓練數據。2025 年 11 月，3 位創辦人都只有 22 歲，隨著公司估值上升，成為當時全球最年輕的一批白手起家億萬富翁。2026 年上半年，Mercor 營收超過 6.14 億美元，其中約 9 成來自 OpenAI 等頭部 AI 實驗室。到 7 月，公司正在尋求約 200 億美元估值，並收購了專門為 AI Agent 構建訓練環境的 Deeptune。
Mercor 獲取訓練數據主要有 2 條路徑。
一條是直接購買企業內部記錄。它曾向被收購或關停的新創公司報價，購買員工聊天記錄和電子郵件，單家公司最高報價約 30 萬美元。
圖源：動察Beating
另一條是雇傭有實際工作經驗的人。TechCrunch 2025 年 10 月報導，AI 實驗室通過 Mercor 招募企業前員工，讓他們把工作經驗轉化成訓練任務和回饋，時薪大約 200 美元。Mercor CEO 曾表示，公司每天向參與 AI 訓練的人支付的報酬超過 150 萬美元。
一邊購買公司留下的工作記錄，一邊購買員工掌握的工作經驗。Mercor 的核心資產，本質上都是現實世界里的工作過程。
這也解釋了為什麼它會出現在 Spirit 的拍賣場上。對 Mercor 來說，6 億條內部通訊是另一種規模更大的訓練數據來源。
這類業務同樣伴隨著風險。2025 年，Scale AI 曾起訴 Mercor，指控前員工帶走商業秘密；此後，公司也遭遇過訓練相關資訊洩露和合作暫停。數據既是 Mercor 的生意，也是它最需要防守的資產。
最後有一個數位上的反差。Spirit 以這個名字經營了 34 年，而參與競拍它內部數據的 Mercor，3 個創辦人當時都只有 22 歲。
碎掉的長凳
Spirit 的交易還沒有完成，法院還沒有簽字，Google 也沒有拿到那批數據。接下來還有工會異議，還有聽證，還有很多程序要走。
但這場拍賣已經讓一件以前很少被討論的事情變得具體。
圖源：動察Beating
過去，一家公司關門以後，很多東西是真的會消失。財務報表留下來，商標留下來，專利留下來。可一家公司的日常經驗通常不會留下來。一個部門怎麼開會，一個經理怎麼做判斷，一次延誤發生以後幾十個人如何協調，一套流程為什麼最後改成今天這樣，這些東西很少被正式記錄。
公司解散，人走掉，郵箱停用，聊天群關閉，它們也就跟著消失。
所以公司一直是一種很奇怪的組織。
它可以活幾十年，積累幾萬個人的經驗，但真正能被繼承下來的，往往只是其中很薄的一部分。下一家公司還得重新招人，重新犯錯，重新把很多事情學一遍。
AI 改變的可能就是這一點。如果郵件、會議、工單、程式碼修改和內部討論真的能夠被整理成訓練數據，那麼一家公司過去只有靠人才能帶走的經驗，第一次有了另一種保存方式。
這件事最後會走到哪裡，現在還很難判斷。也許未來企業會主動保存這些數據，也許員工合約會重新寫，也許破產法會增加新的限制，也許公司在融資和並購時，連內部工作記錄都會被單獨估值。
Spirit 提前把這個問題擺了出來。
破產這個詞有個流傳很廣的詞源解釋。中世紀義大利商人坐在長凳後做生意。資不抵債，長凳被當眾砸掉。banca rotta，碎掉的長凳。
幾百年來，長凳碎了，事情就結束了。
Spirit 的長凳已經碎了。它留下的 6 億條消息，正在重新定價。
一條一個半 penny。
本文經授權轉載自：《BlockBeats》
原文標題：《公司倒閉後，如何靠賣員工資料賺錢》
原文作者：Sleepy, 動察Beating
『公司倒閉後，如何靠賣員工資料賺錢？Google砸千億鎂買6億條訊息的故事』這篇文章最早發佈於『加密城市』

AI 浪潮帶動記憶體供應商營收屢創新高，三星、SK 海力士紛紛大手筆祭出優沃的獎金分紅，卻讓美光科技（Micron）台灣廠員工越看越憤慨。
美光旗下兩大台灣工會，美光晶圓（桃園）企業工會與美光記憶體（台中）企業工會，以現行 IPP 績效獎金機制不透明、發放水準遠低於同業為由，啟動勞資調解程序。
調解期程分別排定於 8 月下旬及 9 月中旬，若協商破裂，最快將於 9 月將舉行罷工投票。初步民調顯示，約 80% 工會會員支持罷工行動。
AI 浪潮帶來錢潮，美光員工薪酬卻原地踏步
美光晶圓企業工會理事長林哲瑞指出，公司近年在 AI 浪潮下，營運表現屢創歷史新高、獲利豐厚，員工薪酬增幅卻相對有限。更讓工會不滿的是，美光現行的 IPP（Incentive Performance Pay）績效獎金制度缺乏透明的利潤分享比例，員工無從得知獎金計算邏輯，遑論與公司獲利成長掛鉤。
林哲瑞強調，工會並非單純要求加薪，而是要求建立一套合理、可核算的利潤分享機制，並呼籲公司在談判中拿出誠意。目前兩大工會合計會員約 1 萬人，工會已陸續舉辦罷工說明會，向員工說明現行獎金制度的不合理之處。
同業獎金數字擺出來，美光差距一目了然
工會之所以忿忿不平，原因出於與同業的比較數據。根據工會整理的資料，三星 DS 半導體部門以 10.5% 的營業利潤提撥員工獎金；SK 海力士則以 10% 的營業利潤作為分配基礎。
放眼台灣本土廠商，旺宏提撥稅後淨利的 15%，台積電提撥 4.7%；南亞科、力積電、華邦電也分別以前 6%、5%、2% 的標準回饋員工。
相較之下，美光現行績效獎金的發放水準，初估明顯落後其他企業。工會的訴求是採用明確比例的利潤分享制度取代現行 IPP，讓員工在公司大幅獲利時，也能獲得相稱的回報。
8、9 月兩度調解，談判破局恐釀罷工
工商時報指出，依《勞資爭議處理法》，工會就調整事項與雇主發生爭議時，須先經勞資爭議調解，調解不成立後方可舉行罷工投票；投票須以工會全體會員直接、無記名方式進行，並由過半數同意，罷工才具法律效力。
兩工會的調解會議分別排定於 8 月下旬及 9 月中旬，若兩場調解均告破裂，罷工投票最快 9 月啟動。林哲瑞特別強調，罷工是最後手段，並非工會的首選，他也藉此機會呼籲更多美光員工加入工會，提升集體談判的力道。截至目前，罷工的支持率也來到了 80%。
南韓記憶體廠薪酬革命成美光抗爭導火線
對比南韓兩大記憶體競業，SK 海力士在去年宣布廢除沿用已久的獎金上限制度，改採「10% 營業利潤分配」新制。當時預估，SK 海力士 2026 年營業利潤約達 250 兆韓元，全員獎金池上看 25 兆韓元，平均每名員工可領到約 7 億韓元（約新台幣 1,500 萬元）的績效獎金，數字震驚業界。
（SK 海力士福利超誘人！應屆生急救員年薪破億：住房、醫療、子女教育也全包）
這套制度在當時刺激了三星電子員工，工會對此要求三星比照辦理，並進一步訴求以 15% 的營業利潤分配。隨著談判多次破局，工會一度將在 5 月底發動全面罷工，最終在韓國勞動部長緊急斡旋下達成協議，同意針對半導體部門實施為期 10 年的特殊績效獎金制度，以 10.5% 的績效表現作為標準、並以股票形式發放，才化解了這場罷工危機。
回顧南韓兩大廠的薪酬待遇革命，成為了美光台灣工會這次行動最直接的參考標竿。同屬記憶體三巨頭，美光員工也盼能一同分享 AI 紅利。
本文經授權轉載自：《鏈新聞》
原文標題：《不滿獎金分紅輸對手！美光台灣工會爆罷工，八成員工表態支持》
原文作者：Crumax
『美光台灣工會揚言罷工！不滿獎金輸三星海力士，八成員工表態支持』這篇文章最早發佈於『加密城市』

特斯拉執行長伊隆．馬斯克近日接受《經濟學人》採訪時大膽預言，AI將在約五年內超越人類智慧的總和，並引領人類邁向物質豐饒的新紀元。但這場科技軍備競賽的核心已經發生變化。馬斯克指出，目前全球AI發展的瓶頸已從晶片偏向電力與冷卻系統，這可能成為中國彎道超車的機會。
馬斯克指出，目前AI的發展仍局限在數位領域，但當這種數位智慧，和機器人結合時，將創造幾乎無窮無盡的勞動力，進而誕生出「半無限經濟體」（Quasi-infinite economy），商品與服務的產出量將迎來爆炸性成長。
而在這樣的半無限經濟體中，馬斯克預測：「2036年，貨幣將不再重要。」他接著解釋，如果機器人與AI提供的商品和服務，多到超過任何人所能消費的程度，「那種情況下，還需要貨幣做什麼？」
在馬斯克設想的商品與服務極度充裕情境下，貨幣的重要性可能隨之下降。並且未來人類的工作不再是為了生存，而是為了創造人與人之間的連結、樂趣與獨特的手作溫度，就像在超市可以買到乾淨便宜的蔬菜，但人們依然能基於興趣在自家後院種番茄。
電力、冷卻成中國以外AI發展的主要瓶頸
但要實現這樣的世界，需要比現在更先進的AI技術與龐大運算能力。馬斯克認為，電力與冷卻系統會成為西方世界發展AI技術的瓶頸。他提到，AI技術正以一週為單位飛速突破，幾乎每週都有令人驚豔的新進展。
隨著運算需求呈現指數級增長，AI資料中心對能源的消耗極其驚人。馬斯克直言，在中國以外的地區，AI晶片的生產速度已經超越了新電力設施上線的速度，這也代表著，西方即使擁有再多先進的AI晶片，最終都會因為能源限制而面臨算力擴張的瓶頸。
相較之下，中國在能源基礎設施擁有巨大優勢，「中國目前的發電量已經超過了美國、歐洲和印度的總和，我推測未來將朝向美國發電量的四倍邁進。」馬斯克表示。
中國可能將突圍半導體封鎖
並且在半導體出口管制的當下，中國難以取得先進AI晶片，馬斯克觀察到，中國企業正因此變得更加精明，極度高效地利用現有資源。
馬斯克認為，在先進晶片供應受限下，中國業者正更有效率地運用既有算力。他以Moonshot AI推出的新模型Kimi K3為例，稱其能力已相當接近Anthropic的Claude Fable 5；不過在他看來，Fable 5仍是當時最聰明的模型。
圖源：KIMI Kimi K3被認為擁有與Anthropic Fable模型媲美的能力
同時馬斯克透露：「中國比多數人想像的更接近解決微影技術問題，這將使他們能夠大規模生產自己的AI晶片。」
太空資料中心會是西方突破能源瓶頸解方？
在訪談中，馬斯克也表示，太空資料中心是西方國家突破能源及冷卻瓶頸的管道。他指出，「一旦我們透過太空中的AI資料中心解決了電力限制，那麼中國以外（西方）的限制就又會重新回到晶片上。」
SpaceX的長期目標，是將星艦達到「不到一小時發射一次」的超高頻率。若發射成本隨之下降，星艦可能為太空資料中心提供運輸能力，進一步串連SpaceX的航太基礎設施與AI業務。
本文經授權轉載自：《數位時代》
原文標題：《2036年貨幣不重要了？馬斯克預言：AI五年內超越人類智慧的總和，中國靠電力優勢超車》
原文作者：陳建鈞
『貨幣不重要了？馬斯克：AI五年內超越人類智慧總和，中國靠電力優勢超車』這篇文章最早發佈於『加密城市』

當整個產業都在喊「AI 將顛覆一切」，OpenAI 執行長奧特曼（Sam Altman）反而踩了煞車。在與 Founders 播客主持人 David Senra 的一場對談中（影片標題為 Sam Altman on Building OpenAI to a Billion Users），Altman 談到他對「AI 顛覆商業的速度」的看法：技術或許已經到位，但真正的改變會比多數人想像的慢，因為「經濟有巨大的慣性」。
Shopify 執行長：2026 年，每個生意都可能被重做
這段對話的起點，是 Shopify 執行長 Toby Lütke 的一個大膽預測。Altman 轉述，Lütke 認為「我們回頭看，2026 會是每個生意都被重新洗牌的一年」，還說會有人打造出「AI 原生版的 Shopify」，而「那個人會是我」—Lütke 甚至親自在深夜寫程式、試圖重建自己的公司。Altman 形容 Lütke 是他見過最前傾的執行長之一，總是走在別人前面六到八個月，親手寫軟體、親自測試模型，給的產品回饋精準又直接。
Altman 的保留：技術到位，但經濟慣性讓改變變慢
不過對於「2026 就是那一年」的時間點，Altman 表達了保留。他坦言，自己也曾過度樂觀：「當我們做出 GPT-4（2023 年）時，我以為軟體業會很快就被大規模顛覆、生意馬上被重新搶奪，但實際情況沒那麼快。」
他認為自己看錯的關鍵之一，是低估了經濟的慣性：「經濟有太多慣性。人們持續做著同樣的事、向同樣的公司採購、用同樣的方式使用工具。」在他看來這其實是好事，會讓這場大轉型走得更平順、更慢，「但這也意味著，我們所有人對時間表都太過躁進了。即使有這麼驚人的技術，社會與經濟仍會用比較慢的速度去適應。」
從 Blockbuster 到 AI：改變人的習慣，比技術更難
為了說明「慣性」，Altman 舉了自己年輕時印象深刻的例子。Netflix 開始用 DVD 郵寄、甚至還沒推串流之前，他上下學會經過一家 Blockbuster 影帶出租店，讓他驚訝的是，明明有了更方便的選擇，人們卻還是照樣走進 Blockbuster 租片。這個畫面一直留在他腦中，成為他理解「習慣的力量」的註腳—技術早就在那裡，難的是改變人的行為。這也呼應了對談中提到的歷史規律：科技從發明到真正被廣泛採用之間，往往隔著一段由人性與組織慣性拉長的時間差。
Altman 眼中的終局：一個連到你 AGI 的單一介面
談到 OpenAI 要提供什麼，Altman 描繪的方向是：多數人真正想要的，是「一個能連到你個人、或你公司 AGI 的單一介面，幫你處理任何需求，再加上一個 API，讓你能在上面打造任何想要的東西」。他說 OpenAI 會在成本效能曲線的每一個點上提供優質 AI，而這個「單一介面＋開發平台」就是他們要獻給世界的東西。對照 Lütke 的急切與 Altman 的沉穩，兩人其實指向同一個未來，只是對「多快到達」有不同的判斷。對關注 AI 落地節奏的投資人與創業者而言，這個「技術跑得快、採用走得慢」的落差，或許正是接下來幾年最值得盯著的變數。
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原文標題：《奧特曼潑冷水:AI 顛覆比想像慢，因為經濟有巨大慣性》
原文作者：Elponcrab
『OpenAI奧特曼潑冷水：「AI顛覆」比想像慢，技術已到位但經濟有慣性』這篇文章最早發佈於『加密城市』

AI 需求導致 HBM 產能排擠，南韓 DRAM 出口均價年增超過 4 倍、較 2023 年低點暴漲 12.5 倍。全球投行與記憶體大廠對此表示：「高價非但未能緩解短缺，明年供給缺口可能比今年更嚴峻。」
一公斤 DRAM 值多少黃金？現在值 620 克
黃金向來是衡量財富的標準之一，根據貿易統計推進院數據，今年 8 月 1 日至 20 日，南韓 DRAM（不含模組）出口均價已達每公斤 1.274 億韓元（約 92,183 美元），同期出口額年增 504.8%，達 13.56 兆韓元（約 98.07 億美元）。
換算下來，1 公斤南韓製 DRAM 價值約 620 克黃金，相當於同重量鉑金的 1.53 倍、白銀的 41.7 倍。
投研機構 Sitri Research 分析韓國 DRAM 出口統計後指出，現行出口均價約是 2023 年 1 月歷史低點的 12.5 倍；同期黃金漲幅雖達 2.4 倍，但相較之下仍遜色許多。
不過，DRAM 與黃金不同，無法單純按重量定價，因為每一代產品的效能規格存在差異。2023 年初市場追蹤的主流現貨產品是 DDR4 8Gb，而 TrendForce 目前採用的基準已是 DDR5 16Gb。製程微縮使同樣面積的晶片能封裝更多資料，本身就會自然墊高每公斤的換算單價，與市場供需無直接關係。
半導體業界人士對此坦言：「即便計入產品世代升級的因素，近期記憶體價格的攀升幅度依然陡峭。」韓國銀行數據也顯示，7 月 DRAM 出口價格年增達 270.3%；美光（Micron）財報也揭露，2026 財年第三季 DRAM 平均銷售單價（ASP）較上季成長幅度達 60% 左右。
高價格為何無法修復供給？HBM 正「吃掉」產能
高盛（Goldman Sachs）最新預測顯示，DRAM 供給缺口率將從今年的 5.0% 擴大至明年的 5.9%，且相較前次預測，2027 年的預估值一口氣上修了 3.4 個百分點，同時預期 DRAM 供給短缺將持續至 2028 年。
記憶體市場價格屢創新高，短缺卻反而更加嚴峻的原因在於，HBM 對整體 DRAM 生態的排擠效應。製造 HBM 的方式是將多顆 DRAM 晶片垂直堆疊，比起生產等量的商品用 DRAM，需要消耗遠更多的晶圓投片量（wafer input）。
根據 TrendForce 預估，明年底 HBM 將佔三星、SK 海力士、美光三大廠 DRAM 晶圓投入的 30%，但實際轉化為 bit 供給量卻僅佔 13%。這代表，大量產能湧入 HBM 後，留給 PC、智慧型手機、一般伺服器使用的商品用 DRAM 供給空間相對大幅壓縮。
高盛預估，明年全球 HBM 市場規模將較今年再擴大 108%，該趨勢在短期內不會緩解。
三大廠擴產趕不上需求，2027 恐成史上最缺貨年
記憶體廠商也並非沒有在擴產，問題在於新建產能從動工到實際出貨的時間落差。TrendForce 指出，考慮到新廠爬坡與製程穩定化所需的時間，加上 HBM 與伺服器 DRAM 的需求持續成長，明年的供給高機率仍趕不上需求。
各大廠的對此態度一致，美光在今年 6 月表示，AI 驅動的需求與結構性供給限制造成的 DRAM 及 NAND Flash 供需緊張，將持續至 2027 年以後；SK 海力士總裁 Kwak Noh-jung 上個月更直言，2027 年恐怕會是記憶體產業史上供給最嚴峻的短缺年。
市場對此早已開始應對，部分輝達（Nvidia）及雲端服務業者（CSPs）正評估調整次世代 AI 加速器的 HBM 配置或安裝基數，以降低對受限產能的依賴。
短缺何時解除？三個關鍵變數決定走向
這場記憶體短缺的持續時間，最終將取決於三個尚未確定的變數：
HBM 持續擴產對其他 DRAM 供給的排擠會壓縮到什麼程度、持續多久
各廠商規劃中的新產能實際轉換為出貨的時間點
持續攀升的高價格能否在某個臨界點壓抑終端需求、觸發需求側的自我修正
目前的市場共識傾向認為，前兩個變數的負面效應在 2027 年前不會出現明顯緩解，第三個變數則存在不確定性，尤其目前 AI 基礎建設的投資熱度仍沒有降溫跡象。
本文經授權轉載自：《鏈新聞》
原文標題：《囤記憶體還是金條？數據曝 1 公斤 DRAM 值 620 克黃金、三年翻 12 倍》
原文作者：Crumax
『囤記憶體還是金條？數據：1公斤DRAM值620克黃金，三年翻12倍』這篇文章最早發佈於『加密城市』

Meta大裁員後，路透揭露AI原生營運窘況
最近幾個月，社群巨頭 Meta 接連為了發展 AI 而大裁員，連 Threads 的台灣 PM Lead 都受到影響。而《路透社》於 8 月26日發布後續追蹤報導，指出原來 Meta 執行長祖克柏（Mark Zuckerberg），早在今年 1 月就提出了 AI 轉型計畫。
這個代號為 Organization Transformation（簡稱 OT）的計畫，目標是讓 Meta 邁向「AI 原生」的營運型態，由 AI 承接大量原本由員工執行的日常工作，僅保留規模較小但人才密度較高的團隊負責監督。
內部規劃文件顯示，Meta 高層曾在情境規劃中討論將多個團隊人力大砍最多達 6 成，部分員工會被轉調至新設單位，其餘則可能遭到資遣，規模可能與該公司三年前資遣約 25% 員工的規模相當甚至更大。
這項重整原訂分兩波進行，第一波裁員落在 5 月，第二波則規劃在 11 月執行，除了直接資遣外，還會透過凍結職缺與淘汰績效不佳員工來縮減人力。
對此，Meta 向《路透社》證實 OT 計畫確實存在，並說明這是一項為期一年、聚焦於撙節成本、重組團隊架構並將人力轉往 AI 訓練資料生成等優先領域的計畫，但公司強調從未打算資遣整體員工的 6 成，且尚未決定具體資遣人數前，已取消第二波計畫。
相關報導：Meta 裁員 8 千人後悔？祖克柏承認「AI 轉型犯了錯」，承諾今年不再大裁員
Meta為了AI裁員，還側錄員工鍵鼠操作
今年 3 月 Meta 裁員計畫消息曝光後，員工士氣受到明顯衝擊，部分主管甚至被要求淡化處理，僅告知團隊未來職務將因 AI 而「演變」。
4 月傳出 Meta 將在 5 月 20 日資遣約一成員工的消息後，公司也被爆出要求美國員工的裝置安裝側錄軟體，記錄鍵盤與滑鼠操作，用以訓練 AI 代理人模仿人類操作電腦的方式。
此舉引發員工強烈不滿，許多人擔心自己正在訓練取代自己的 AI，公司內部通訊平台 Workplace 上湧入大量不滿留言。
圖源：all-about-industries，免費圖片Meta大裁員後，路透揭露AI原生營運窘況，Meta為了AI裁員，還側錄員工鍵鼠操作
Meta AI生產力不如預期，安全事故增加40%
與此同時，內部數據也顯示 AI 技術並未帶來預期中的生產力提升。
根據 Meta 技術長 Andrew Bosworth 在 6 月發出的內部貼文，員工使用 AI 生成的程式碼變動年增達 220%，但真正上線造福用戶的新功能或升級僅成長 36%。
多篇內部貼文並指出，AI 協助撰寫程式碼的浪潮反而帶來可靠性疑慮，出現「大規模、破壞性的 AI 代理人行為」，導致重大技術與資安事故較去年同期增加 40%，員工去「擦屁股」處理的時間更暴增 70%。
今年 6 月，駭客入侵 Meta 新推出的 AI 客服機器人，藉此取得已停用的歐巴馬白宮官方帳號等多個高知名度 Instagram 帳號存取權限，讓上述問題浮上檯面。
相關報導：歐巴馬也遭殃！駭客靠 Meta AI 漏洞盜走 IG 帳號，大裁員後資安破洞？
祖克柏臨陣喊卡
面對排山倒海的內部壓力與技術表現不如預期，祖克柏在 5 月 19 日晚間，也就是第一波裁員執行前數小時，再度與高層商議後決定，取消原訂 11 月的第二波重整計畫。
隔天 Meta 仍如期執行一成員工的資遣，但祖克伯隨後在 Workplace 發文告訴留任員工，他不預期今年還會有其他全公司規模的裁員，並希望為員工帶來更多穩定性。
之後，Meta 高層試圖挽回員工士氣，包括鼓勵各單位主管正視員工情緒、暫停滑鼠側錄計畫、允許部分被轉調至新設 AI 工程單位的員工申請調回原團隊，並派財務長 Susan Li 加強員工福利措施。
7 月初，祖克伯罕見出席內部 town hall，坦承這波組織重整在時機掌握上有失誤，並表示 AI 代理人技術的進展速度不如他原先預期，但他預期相關技術將在未來 3 到 6 個月內出現更多效益。
圖源：commons.wikimedia，Anthony Quintano攝影2018年，在F8 2018 Keynote發表演講的祖克柏（Mark Zuckerberg）
對外形象轉向「押注人才」
在收斂內部最具爭議性的 AI 轉型措施之際，祖克伯也展開一波公關宣傳，強調 Meta 是以人為本的公司，包括推出主打「押注人才」的廣告影片，以及一篇長達 6,500 字、闡述其 AI 未來願景的文章。
在該文章中，祖克伯提出未來可能出現「工作機會豐沛」的榮景，但同時也預期部分企業規模可能會因 AI 而縮小，形成公司數量增加、但每家公司人力減少的型態。
圖源：祖克柏文章祖克柏近日發表一篇長達 6,500 字、闡述其 AI 未來願景的文章。
不過，祖克伯在與員工溝通時，措辭上仍謹守「全公司規模」與「今年」等字眼，這讓部分員工猜測，公司未來可能改以針對特定團隊的裁員，或績效淘汰方式持續精簡人力，或是將全公司規模的人力縮減延後至明年執行。
目前 Meta 計畫今年在 AI 晶片與基礎建設上投入至少 1,300 億美元，市場分析機構 LSEG 預估，這筆支出將吃掉該公司 2026 年全年的營運現金，也讓外界持續關注其後續人事動向。
『路透揭Meta為AI裁員後窘況：資安事故增加40%、擦屁股時間增加70%』這篇文章最早發佈於『加密城市』

預測市場平台 Kalshi 正大舉進軍美國職業運動市場。
Kalshi 近日宣布與 MLB 五支球隊建立品牌合作關係，包括洛杉磯道奇、波士頓紅襪、亞特蘭大勇士、聖地牙哥教士與舊金山巨人，將預測市場直接帶進美國職棒的球場與球迷生活。
合作內容不只是在網路上打廣告，Kalshi 將進入球場看板、社群、數位平台、廣播以及現場球迷活動。
以大谷翔平效力的道奇為例，道奇球場將出現 Kalshi 的 LED 廣告，雙方合作甚至涵蓋場內酒吧的冠名權，以及 Centerfield Plaza 的球迷活動與專屬優惠。
Kalshi 顯然看中的是體育市場正在快速成長的交易需求。
官方表示，過去一年平台上的棒球相關交易量已經成長 36 倍，2026 年至今棒球相關合約交易量已接近 130 億份，相較去年同期約 3.55 億份大幅增加。
Prediction Market 與體育博彩的界線愈來愈模糊
Kalshi 將自己定位為受到聯邦監管的「事件合約交易所」，使用者交易的是特定事件是否發生的合約，而非傳統運彩的賠率下注。
但當交易標的變成「哪支球隊會贏」、「比賽結果如何」時，對一般球迷而言，實際使用體驗與體育博彩已經愈來愈接近。
這也讓 Kalshi 與 MLB 球隊的合作格外敏感：一方面，職業運動聯盟可以從高速成長的預測市場取得新的贊助與球迷互動管道；另一方面，職業棒球對賭博一直有極為敏感的歷史包袱。
甚至就在大谷翔平身邊，才剛發生過最具代表性的案例之一。
水原一平因沉迷體育賭博偷走近 1,700 萬美元
大谷翔平前翻譯水原一平的案件，正凸顯體育博彩可能帶來的另一面。
根據美國司法部資料，水原自 2021 年 9 月開始透過非法莊家進行體育投注，隨後迅速累積大量虧損與債務。
為了償還賭債，他利用自己協助大谷處理語言及銀行事務的特殊位置，修改大谷銀行帳戶的聯絡資訊，甚至冒充大谷本人向銀行授權匯款。
最終，水原從大谷帳戶非法轉走接近 1,700 萬美元。
根據案件資料，他的投注贏款累計超過 1.42 億美元，但輸掉約 1.83 億美元，淨虧損接近 4,100 萬美元。
其投注包括國際足球、NBA、NFL 與大學美式足球等項目；檢方表示，沒有證據顯示他曾投注棒球。
水原最終承認銀行詐欺及申報不實稅表等罪名，2025 年遭判處 57 個月聯邦監禁，並被要求向大谷翔平賠償 16,975,010 美元，另向美國國稅局賠償約 115 萬美元。
司法部與 MLB 調查均認定大谷是受害者，沒有證據顯示大谷參與或知情水原的非法賭博活動。
從「禁止賭博」到把預測市場廣告直接搬進球場
也因此，Kalshi 與道奇等 MLB 球隊合作形成了一個相當強烈的對比。
就在兩年前，道奇因水原一平的非法體育賭博事件陷入全球媒體風暴；如今，同一支球隊開始與提供體育事件合約的預測市場平台建立正式商業合作。
當然，兩者在法律與監管架構上並不能直接畫上等號：水原使用的是非法莊家，而 Kalshi 將自身定位為受美國聯邦監管的事件合約交易所。
但對 MLB 而言，真正值得觀察的問題恐怕已經從「體育能不能碰賭博」，轉變成體育博彩、金融交易與預測市場之間的界線究竟應該畫在哪裡。
本文經授權轉載自：《鏈新聞》
原文標題：《水原一平才因賭博偷走大谷翔平上億！道奇等五隻 MLB 球隊攜手預測市場 Kalshi》
原文作者：Neo
『道奇等五支MLB球隊攜手預測市場Kalshi！此前水原一平才因賭博，偷走大谷翔平上億』這篇文章最早發佈於『加密城市』

比特幣海灘支付降溫，餐廳整月僅收到 1 筆比特幣
曾被視為全球比特幣（$BTC）支付實驗指標的薩爾瓦多「比特幣海灘」（Bitcoin Beach），如今正面臨日常使用率下降的考驗。Bitcoin Core 開發者 Jon Atack 近日分享自己在 El Zonte 的實際消費經驗，指出當地一家餐廳整個 8 月幾乎沒有人使用比特幣付款。
圖源：X/@jonatack Bitcoin Core 開發者 Jon Atack 近日分享自己在 El Zonte 的實際消費經驗，指出當地一家餐廳整個 8 月幾乎沒有人使用比特幣付款。
Atack 自 2022 年起居住在薩爾瓦多。他表示，近日在 El Zonte 一家餐廳用餐時選擇使用比特幣結帳，店員告訴他，這是該店當月收到的第 1 筆比特幣付款。過去顧客使用比特幣的情況相當普遍，如今已變得「幾乎不存在」。
當 Atack 詢問顧客現在主要使用什麼方式付款時，店員表示海灘地區幾乎所有人都使用信用卡。Atack 隨後提出以聰（Satoshi）支付小費，服務人員甚至表示已忘記如何操作比特幣應用程式，因此婉拒這筆小費。
不過，Atack 的經驗來自單一商家，無法直接代表整個 El Zonte 或薩爾瓦多的比特幣支付情況。另有當地訪客表示，近期仍曾在 El Zonte 使用比特幣消費，部分商家也繼續張貼接受比特幣付款的標示。
全國使用率連年下降，2024 年僅剩 8.1％
El Zonte 的情況與薩爾瓦多近年全國調查呈現的趨勢相符。中美洲大學（UCA）公共輿論研究所調查顯示，2024 年只有 8.1％ 的薩爾瓦多人曾使用比特幣購買商品或支付服務，創下 2021 年比特幣取得法定貨幣地位以來最低紀錄。
比特幣支付使用率在 2021 年仍有 25.7％，2022 年下降至 21％，2023 年進一步降至 12％，到了 2024 年只剩 8.1％。該次調查共訪問 1,266 人，信心水準為 95％，誤差範圍約 2.75 個百分點。
另一份由 Francisco Gavidia University 進行的調查也得到相近結果，約 92％ 受訪者表示 2024 年沒有使用比特幣進行交易，實際使用比例約為 7.5％。
相關調查主要統計民眾自行報酬率的使用情況，無法直接代表全國商家的比特幣交易量，但長期數據仍顯示，薩爾瓦多民眾將比特幣用於日常支付的比例持續下降。
法定貨幣政策轉彎，商家接受比特幣改為自願
薩爾瓦多於 2021 年 9 月正式讓比特幣取得法定貨幣地位，成為全球第 1 個採取這項政策的國家。政府當時推出官方 Chivo Wallet、設置比特幣 ATM，並建立美元兌換機制，希望推動民眾與商家使用比特幣。
政策在 2025 年出現重大轉變。薩爾瓦多為取得國際貨幣基金組織（IMF）提供的 14 億美元、為期 40 個月融資方案，修改原有《比特幣法》，將民間企業接受比特幣付款改為自願性質，稅款則必須使用美元支付。
政府同時取消原先保障比特幣與美元自由兌換的部分機制，並逐步降低公共部門對 Chivo Wallet 的參與。商家可以依據顧客需求、營運成本與自身意願，決定是否繼續提供比特幣支付。
政策鬆綁後，缺乏實際交易需求的商家維持相關設備與操作流程的誘因也隨之降低。對一般消費者而言，比特幣價格波動、錢包操作門檻，以及持幣者傾向長期持有等因素，也可能影響日常支付意願。
政府持幣增加與民間支付退潮，兩條路線逐漸分化
薩爾瓦多政府的比特幣儲備與民間支付使用率正呈現不同走勢。公開追蹤資料顯示，截至 8 月 25 日，薩爾瓦多相關錢包持有約 7,756 枚比特幣，價值約 6.15 億美元，今年以來帳面持幣數量增加約 240 枚。
圖源：Bitcoin Treasury 薩爾瓦多相關錢包持有約 7,756 枚比特幣，價值約 6.15 億美元
然而，IMF 文件對政府持幣數據提出不同解釋。薩爾瓦多政府與 IMF 簽署的文件顯示，在融資方案獲得批准後，公共部門的比特幣總持有量並未主動增加。部分政府錢包顯示的比特幣成長，可能來自不同政府控制地址之間的資產轉移。因此，公開錢包顯示的持幣變化，也無法直接反映薩爾瓦多民眾使用比特幣付款的頻率。
相關新聞：薩爾瓦多買幣都是騙人的？IMF報告：是內部轉帳，其實根本沒加倉
El Zonte 曾是薩爾瓦多比特幣實驗的起點，當地社群早在國家政策推出前便開始推廣 Lightning Network 與比特幣支付。如今比特幣支付基礎設施仍然存在，但如何提高民眾在咖啡、餐飲與日常購物中的實際使用意願，已成為這場國家級比特幣實驗持續面對的課題。
本篇內容由加密 Agent 匯總各方資訊生成、《加密城市》審稿與編輯，目前仍處於培訓階段，可能存在邏輯偏差或資訊誤差，內容僅供參考，請勿視為投資建議。
『薩爾瓦多比特幣海灘退燒！餐廳整月僅收到1筆BTC，民間回歸傳統刷卡』這篇文章最早發佈於『加密城市』

Ethena 啟動代幣經濟改革，95% 淨收入擬投入 ENA 回購
合成美元協議 Ethena 宣佈大幅調整 $ENA 代幣經濟模型，計劃透過回購早期投資人持幣、取消每月 VC 解鎖，以及將協議收入導向 $ENA 回購等措施，降低長期賣壓並強化代幣與協議價值之間的連結。
Ethena Foundation 於 8 月 27 日提出 $ENA「費用開關」（Fee Switch）治理提案。當 $USDe 流通供應量達到第一階段門檻 75 億美元後，Ethena 旗下 3 大核心業務支付給基金會的淨收入，其中 95% 將用於程式化回購 $ENA，其餘 5% 保留作為生態系成長資金。
目前 Ethena 的 3 大核心業務分別為 $USDe 儲蓄產品、白標穩定幣業務，以及預計近期推出的「Ethena X」。所有回購紀錄未來都將透過公開透明度儀表板追蹤。
回購機制目前尚未正式啟動。提案仍需經過 $ENA 持有者治理投票，且 $USDe 供應量必須先達到設定門檻。目前 $USDe 流通量約 40 億至 46 億美元，距離第一階段的 75 億美元仍有一段距離。
$USDe 達 75 億美元才啟動，規模越大回購力度越強
Ethena 此次設計的回購機制與 $USDe 規模直接掛鉤。根據治理提案，$USDe 流通供應量達到 75 億美元後，協議將開始提取部分收入執行 $ENA 回購；隨著 $USDe 規模擴大，投入回購的比例也會逐步提高。
第一階段將從協議總收入提取 5%，$USDe 達到 100 億美元後提高至 10%，150 億美元時升至 15%，達到 200 億美元後則提高至 20%。這裡的「95% 淨收入」與上述 5% 至 20% 的收入提取比例屬於不同層級。協議會先依 $USDe 規模決定提取多少收入，相關資金進入 Ethena Foundation 後，再將其中 95% 用於 $ENA 回購，剩餘 5% 支援生態系成長。
Ethena Risk Committee 已批准相關回購機制，目前正式交由 $ENA 持有者投票。根據回測資料，若機制處於啟動狀態，按照過去 705 天的協議收入、$USDe 供應量與 $ENA 價格推算，每年可用於回購的資金約為 5,270 萬美元，相當於 $ENA 市值約 3.36%。
Ethena 將這套設計定位為「成長模式」，希望兼顧代幣價值累積與 $USDe 擴張。$USDe 曾在 2025 年達到接近 150 億美元的供應規模，Ethena 的長期目標則是在未來 5 年將規模推升至超過 1,000 億美元。
基金會買斷早期投資人持幣，終結每月 VC 解鎖壓力
除了收入回購，Ethena Foundation 也直接處理長期困擾 $ENA 的早期投資人解鎖問題。基金會過去兩週透過場外交易（OTC），向部分大型種子輪投資人買下尚未解鎖的 $ENA。
基金會此次鎖定最初獲配超過 $ENA 總供應量 0.25% 的主要種子輪投資人，並依照 2025 年 10 月 10 日市場高點後是否曾出售 $ENA 分為兩類。
曾在這段期間出售 $ENA 的投資人，其尚未解鎖的代幣由基金會提出買斷，最終僅有一個錢包拒絕。
至於期間完全沒有出售 $ENA 的投資人，基金會則提出按照原始購買價格收購其鎖倉代幣，但沒有人接受。
經過這次調整，過去 9 個月曾持續出售 ENA 的相關早期投資人，已經沒有尚未解鎖的 ENA 可以在未來進一步拋售。
Ethena Foundation 同時與主要投資人達成協議，剩餘的原始投資人代幣將自 10 月 5 日起一次性提前釋放，終止原本每月持續解鎖的安排。團隊代幣則維持原有解鎖時程。調整完成後，約 12% 的 ENA 供應量仍處於鎖定狀態，主要由團隊、生態系與基金會持有。
協議價值回歸 ENA 持有者，幣價單月接近翻倍
Ethena Foundation 與 Ethena Labs 也就協議智慧財產權與經濟利益達成原則性協議，預計於 10 月公佈完整的 Master Framework Agreement。
按照新架構，Ethena 協議主要智慧財產權將轉移或獨家授權給 Ethena Foundation 與生態系，協議未來產生的經濟利益，包括潛在出售基礎業務所產生的收益，也將歸屬基金會與生態系。Ethena Labs 的股權投資人不會取得相關剩餘現金流。
一系列改革消息公佈後，$ENA 價格迅速上漲。ENA 一度在 24 小時內上漲超過 20%，價格來到約 0.16 至 0.17 美元附近，過去一週漲幅超過 50%，近一個月更接近翻倍。
圖源：CoinGecko $ENA 價格迅速上漲。ENA 一度在 24 小時內上漲超過 20%
回購機制能否正式啟動仍取決於治理投票與 $USDe 供應量。$USDe 目前距離 75 億美元的第一階段門檻仍有約 30 億美元差距，而持有約 $ENA 總供應量 20% 的 StablecoinX，也採用另外一套公開揭露的鎖倉安排，並未納入此次早期投資人買斷計劃。
從清除部分早期投資人未解鎖籌碼、終止每月 VC 解鎖，到把協議收入與 $ENA 回購直接掛鉤，Ethena 正重新調整 $ENA 持有者與協議成長之間的利益關係。接下來 $USDe 能否重新擴張至 75 億美元，將影響回購機制的實際啟動時間。
『提議95%淨收入拿來回購！Ethena大刀闊斧重塑ENA代幣經濟學』這篇文章最早發佈於『加密城市』

嘉信理財擴充加密平台，SOL、AVAX 與 LINK 即將上線
美國大型券商嘉信理財（Charles Schwab）持續擴張加密貨幣業務。繼今年正式推出比特幣（$BTC）與以太幣（$ETH）現貨交易後，嘉信理財 8 月 27 日宣佈，計劃在未來幾個月內新增 Solana（$SOL）、Avalanche（$AVAX）與 Chainlink（$LINK），讓零售客戶可以直接買賣更多加密資產。
嘉信理財數位資產主管 Joe Vietri 表示，新增這 3 種加密貨幣，是公司逐步擴大數位資產服務的一部分，主要選擇市場發展較成熟、具有一定生態規模，同時符合客戶需求的加密資產。
嘉信理財目前管理超過 13 兆美元客戶資產，擁有接近 4,000 萬個證券帳戶，是美國規模最大的上市投資服務公司之一。對 $SOL、$AVAX 與 $LINK 而言，進入嘉信理財平台後，也將直接接觸規模龐大的傳統零售投資人。
不過，嘉信理財目前尚未公佈 3 種代幣的確切上線日期，僅表示預計在「未來幾個月」開放交易。公司也保留根據市場、監管、營運或風險因素調整甚至取消上架計劃的權利。
5 月才開放 BTC、ETH，數月內再擴大至 5 種加密貨幣
嘉信理財今年才正式跨入加密貨幣現貨市場。Schwab Crypto 於 5 月開始分階段向零售客戶推出，初期僅提供比特幣與以太幣兩種資產，客戶可以透過 Schwab.com、Schwab Mobile 與專業交易平台 thinkorswim，直接查看並交易加密貨幣。
相關新聞：活躍用戶近4千萬！嘉信理財推比特幣、以太幣現貨交易，散戶搶先體驗
此次加入 $SOL、$AVAX 與 $LINK 後，Schwab Crypto 支援的現貨加密資產將增加至 5 種。嘉信理財也透露，未來還會持續增加其它加密貨幣與數位資產，目前的產品陣容仍處於擴張階段。
Schwab Crypto 每筆交易按照交易金額收取 75 個基點，相當於 0.75% 費用。客戶可以在同一套嘉信理財服務中，同時查看股票、ETF 等傳統資產與加密貨幣，方便集中管理不同類型的投資部位。
在帳戶架構方面，加密服務由 Charles Schwab Premier Bank 提供，客戶需要建立獨立的 Schwab Crypto 帳戶，再與原本的證券帳戶連結。Charles Schwab Premier Bank 負責數位資產託管與紀錄，底層次託管及交易執行服務則由受美國貨幣監理署（OCC）監管的 Paxos 提供。
嘉信客戶已持有約 20% 加密 ETP，零售需求推動現貨佈局
嘉信理財過去已經提供多種間接參與加密市場的管道，包括現貨加密貨幣 ETP、加密期貨、現貨加密 ETP 選擇權，以及投資數位資產產業的 ETF 與共同基金。
根據嘉信理財今年 4 月公佈的資料，其客戶持有的加密貨幣現貨 ETP 約占整體市場 20%，顯示旗下投資人對數位資產已有相當程度的曝險。
嘉信理財 2025 年針對近 500 名現有及潛在加密貨幣投資人進行的調查則發現，投資人在選擇加密交易服務商時，最重視低且透明的費用、品牌熟悉度與聲譽，以及對資產安全性的信心。
嘉信理財執行長 Rick Wurster 此前也曾表示，部分客戶已經在其它平台持有現貨加密貨幣，並希望將這些資產移至嘉信理財統一管理。因此，公司除了擴充可交易幣種，未來也計劃加入加密貨幣存入與提領功能。
傳統券商加速搶進，現貨加密交易逐漸融入投資帳戶
嘉信理財選擇 $SOL、$AVAX 與 $LINK 作為比特幣、以太幣之後的首批新增資產，也反映大型傳統金融機構正在逐步擴大對主流山寨幣的直接交易支援。
相較 Coinbase、Robinhood 等平台已提供大量加密資產，嘉信理財採取較為保守的上架策略，先從比特幣與以太幣開始，再逐步擴大至具有成熟市場與生態系的其它加密貨幣。
嘉信理財目前的加密現貨帳戶適用於美國多數州，但紐約州與路易斯安那州仍未開放，美國海外領地及國際客戶同樣無法使用。加密資產也不屬於銀行存款，沒有美國聯邦存款保險公司（FDIC）或證券投資人保護公司（SIPC）的保障。
從 5 月推出比特幣、以太幣現貨交易，到數個月後宣佈加入 $SOL、$AVAX 與 $LINK，嘉信理財持續擴充零售加密服務。隨著更多幣種與存提款功能加入，投資人未來可以透過既有金融服務平台，同時管理傳統證券與加密資產。
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麻吉大哥喊價 100 萬美元，$FRIEND 單日暴漲逾 1,350%
一度淡出市場視野的 SocialFi 項目 Friend.tech，因「麻吉大哥」黃立成（Jeffrey Huang）突然提出收購計劃，再度成為加密市場焦點。黃立成 8 月 27 日公開表示，願意出價 100 萬美元收購 Friend.tech，並計劃透過社群接管（Community Takeover，CTO）方式重新啟動項目。
圖源：X/@machibigbrother 黃立成 8 月 27 日公開表示，願意出價 100 萬美元收購 Friend.tech
黃立成指出，當時 Friend.tech 原生代幣 $FRIEND 市值已跌破 30 萬美元，因此向共同創辦人 Racer 與早期投資機構 Paradigm 提出 100 萬美元收購要約。他後續進一步表示，自己主要希望取得 Friend.tech 的 X 帳號與官方網址，並沿用 Base 上既有 $FRIEND 代幣合約重新發展項目。
消息迅速刺激 $FRIEND 交易熱度。市場數據顯示，$FRIEND 一度在 24 小時內上漲超過 1,350%，不同時間點統計的最高漲幅甚至超過 1,500%。FRIEND 一度來到約 0.051 美元，市值從不到 30 萬美元暴增至約 489 萬美元，24 小時成交量則衝上約 563 萬美元。截至完稿前，$FRIEND 價格為 0.0152 美元。
圖源：CoinGecko $FRIEND 價格為 0.0152 美元
目前 Friend.tech、Racer 與 Paradigm 尚未公開確認接受黃立成的提案，也沒有宣佈展開正式收購談判，因此現階段仍屬公開收購提議。
曾砸 1,670 萬美元買 FRIEND，帳面一度慘虧逾 1,600 萬美元
黃立成與 $FRIEND 的關係可以追溯至 2024 年。根據過去鏈上數據，他曾在 2024 年 5 月至 8 月間投入約 5,200 枚以太幣（$ETH），當時價值約 1,670 萬美元，累計買進約 1,100 萬枚 $FRIEND。
隨著 Friend.tech 熱度快速消退，$FRIEND 價格也一路下跌。該代幣於 2024 年 5 月 3 日創下約 3.26 美元歷史高點，到了 2026 年 7 月最低曾跌至 0.00002225 美元。按照鏈上數據估算，黃立成持有的 $FRIEND 部位在崩跌後一度只剩約 50 萬美元，帳面損失超過 1,600 萬美元。
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鏈上資料還顯示，黃立成在公開提出收購計劃前約 5 天，曾將持有的 1,100 萬枚 $FRIEND 全數轉移至另一個錢包，並另外購入約 12.5 萬枚 FRIEND。黃立成則表示，相關地址是自己的新錢包，並未出售原有部位。
此次提出的 100 萬美元收購金額，也高於 $FRIEND 消息公佈前不到 30 萬美元的市值。黃立成同時身為潛在收購者與 $FRIEND 大額持有者，其後續動向也受到市場高度關注。
Friend.tech 曾紅極一時，團隊 2024 年放棄合約控制權
Friend.tech 於 2023 年 8 月在 Coinbase 支持的 Ethereum Layer 2 網路 Base 上推出，是當年 SocialFi 熱潮最具代表性的應用之一。平台允許使用者購買與特定 X 帳號綁定的「Keys」，取得私人聊天室等社交功能，每次交易則會收取一定比例費用。
Friend.tech 上線後迅速爆紅，一度成為 Base 生態最受關注的應用，單日手續費收入甚至曾超越 Ethereum。項目也獲得知名加密創投 Paradigm 投資，成為 2023 年 SocialFi 市場的重要代表。
然而，平台活躍度在 2024 年快速下降。Friend.tech 於同年 5 月推出 V2 並進行 $FRIEND 空投後，代幣價格持續承受賣壓。到了 2024 年 9 月，開發團隊更將智能合約管理權限轉移至空地址，實際放棄修改協議費用與部分功能的能力。
這項操作也增加重啟 Friend.tech 的技術難度。由於原有智能合約管理權限已經放棄，黃立成即使成功取得品牌、官方網站與社群帳號，也無法直接恢復過去對既有合約的完整控制。因此，他提出的 CTO 模式更接近利用現有 $FRIEND 代幣與品牌重新建立社群及產品。
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百萬美元收購仍待回應，Friend.tech 重啟面臨考驗
黃立成對 Friend.tech 的新構想已開始延伸至其它金融應用。他曾提到可能將重啟後的 Friend.tech 帶上 Robinhood，並提出讓平台上的「Friends」與現實世界資產（RWA）連結等構想，但目前尚未公佈完整產品架構與開發時程。
$FRIEND 此次驚人漲幅也與原本極低的市值及流動性有關。當代幣市值跌至數十萬美元規模時，突然出現高於原市值數倍的收購要約，很容易刺激短線資金湧入，進一步放大價格波動。
即使經歷超過 1,350% 的單日漲幅，$FRIEND 距離 2024 年約 3.26 美元的歷史高點仍有巨大差距。Friend.tech 過去累計創造超過 8,000 萬美元手續費收入，但平台活躍使用者、開發團隊與 SocialFi 市場環境都已與高峰時期不同。
目前最大的變數仍是 Racer 與 Paradigm 是否回應黃立成的 100 萬美元收購提案，以及品牌、網址與社群帳號能否順利移交。Friend.tech 後續還需重新建立產品、社群與使用需求，$FRIEND 這波暴漲能否延續，也將取決於收購計劃與項目重啟的實際進展。
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比特幣重返 8 萬美元，7 天漲幅擴大至 8%
比特幣（$BTC）近期重新站上 8 萬美元關卡，在經歷前一波強勁反彈後，市場焦點開始轉向技術面關鍵阻力，以及美國聯準會（Fed）主席 Kevin Warsh 即將在傑克森霍爾（Jackson Hole）全球央行年會發表的首次主題演說。
根據 CoinGecko 最新數據，截至 8 月 28 日上午，比特幣報約 80,402 美元，過去 7 天上漲約 8.1%，24 小時價格區間介於 78,598 至 81,282 美元，總市值約 1.61 兆美元，24 小時成交量約 350.9 億美元。
圖源：CoinGecko 比特幣報約 80,402 美元，過去 7 天上漲約 8.1%
比特幣本輪反彈一度更加猛烈。此前美國財政部擴大長天期公債回購規模，帶動美債殖利率與美元回落，市場重新押注流動性改善，比特幣一度從 6.2 萬美元附近快速衝向 8 萬美元，單週漲幅曾達約 23.6%。
突破 8 萬美元後，比特幣上漲速度開始放緩。市場目前正在確認這波由軋空與流動性推動的快速反彈，能否逐漸形成具有現貨買盤支撐的中期上升趨勢。
8.1 萬至 8.3 萬美元成關鍵阻力，RSI 已進入超買區
技術面來看，比特幣站上 8 萬美元後，接下來將面臨更密集的上方阻力。近期比特幣曾在約 81,265 美元附近遭遇賣壓，而 50 週移動平均線目前位於約 81,085 美元，形成第一道重要技術阻力。
鏈上籌碼同樣集中在這個區域。Glassnode 數據顯示，接近 8% 的比特幣流通供應量成本落在 8 萬至 8.2 萬美元之間，代表大量投資人的持倉成本集中於此。當價格回到成本區後，部分套牢或等待解套的投資人可能選擇賣出，增加突破難度。
若比特幣能進一步突破 5 月高點約 82,820 美元，市場分析認為上方籌碼壓力將明顯降低，後續甚至可能重新打開挑戰 10 萬美元的空間。相反地，如果再次遭到 8.1 萬至 8.3 萬美元區間壓制，價格可能重新測試 7 萬美元中後段的支撐。
短線過熱也是目前市場需要留意的訊號。比特幣相對強弱指數（RSI）一度來到約 82.4，已明顯進入超買區。這項訊號無法直接判斷行情即將反轉，但通常意味著短期漲幅較快，獲利了結與震盪整理的機率隨之提高。
沃許首度登場傑克森霍爾，市場緊盯升息訊號
比特幣能否突破技術阻力，接下來可能取決於總體經濟環境。2026 年傑克森霍爾全球央行年會於 8 月 27 日至 29 日舉行，Fed 主席凱文・沃許（Kevin Warsh）預計於台灣時間 8 月 28 日晚上 10 時發表演說，這也是他就任 Fed 主席後首次在傑克森霍爾發表主題演說。
Fed 目前將聯邦基準利率目標區間維持在 3.50% 至 3.75%，但通膨壓力仍未完全消退。7 月個人消費支出物價指數（PCE）年增率來到 3.7%，高於 Fed 長期設定的 2% 通膨目標，使市場重新提高對 9 月升息的預期。
Risk Dimensions 投資長 Mark Connors 認為，沃許可能不會在演說中直接預告下一次利率決策，但仍可能保留升息選項。市場也將關注沃許如何談論通膨、Fed 政策架構、資產負債表與未來貨幣政策方向。
對比特幣而言，美債殖利率與全球流動性同樣是影響行情的重要因素。Hashdex 投資長 Samir Kerbage 指出，比特幣與長端利率及全球流動性的關係更加密切，近期行情很大程度受到流動性改善推動。如果沃許採取更強硬的鷹派立場，推升美債殖利率與美元，可能壓縮比特幣近期漲幅；若市場解讀政策態度相對溫和，則有利於比特幣繼續挑戰上方阻力。
今年 Jackson Hole 聚焦金融創新，加密貨幣罕見站上主舞台
今年 Jackson Hole 的主題直接定為「金融創新：對支付與政策的影響」（Financial Innovation: Implications for Payments and Policy），討論內容涵蓋數位支付、穩定幣、代幣化金融與新型金融基礎設施。
根據主辦單位堪薩斯城聯準銀行公佈的議程，沃許將於 8 月 28 日率先發表開幕演說，隨後包括 Cornell University 教授 Eswar Prasad、Stanford University 教授 Darrell Duffie、歐洲央行執委 Isabel Schnabel，以及國際貨幣基金組織（IMF）總裁 Kristalina Georgieva 等人都將參與相關討論。
其中一場議程更直接以「代幣化金融創新」（Innovation in Tokenized Finance）為題，顯示區塊鏈與代幣化資產已逐漸進入全球央行討論金融基礎設施的重要議題。
對加密市場而言，沃許如何看待穩定幣、代幣化資產與新型支付系統，也可能影響以太坊（Ethereum）等智能合約公鏈，以及相關金融協議的中長期預期。
比特幣目前已回到 8 萬美元上方，但 8.1 萬至 8.3 萬美元仍聚集技術面與鏈上籌碼阻力。隨著沃許即將登場傑克森霍爾，市場將密切觀察 Fed 對通膨、利率與金融創新的最新態度，以及相關訊號如何影響比特幣後續走勢。
『比特幣站穩8萬鎂、迎戰關鍵阻力！傑克森霍爾央行年會風向成焦點』這篇文章最早發佈於『加密城市』

Pitbull 新專輯取名《Pitcoin》，同名迷因幣迅速湧現
美國饒舌歌手 Pitbull 意外成為最新一波迷因幣炒作焦點。Pitbull 近期宣佈第 14 張錄音室專輯命名為《Pitcoin》，原本的音樂宣傳活動因名稱與加密貨幣高度相似，迅速催生大量同名 $PITCOIN 迷因幣。
圖源：Spotify Pitbull 近期宣佈第 14 張錄音室專輯命名為《Pitcoin》
《Billboard》最早於 8 月 12 日揭露新專輯名稱，預計於 10 月初正式推出。Pitbull 隨後在 8 月 25 日透過 X 宣傳新作，貼文搭配印有本人肖像與「PITCOIN」字樣的金色代幣圖像，並呼籲粉絲預先收藏新專輯。
充滿加密貨幣風格的視覺設計迅速引起市場注意，甚至有網友直接詢問 Pitbull 是否準備推出官方代幣。目前 Pitbull 與旗下唱片公司 Mr. 305 Records 均未宣佈發行任何加密貨幣，宣傳連結也僅導向音樂串流平台的專輯預存頁面。
圖源：X/@pitbull Pitbull 隨後在 8 月 25 日透過 X 宣傳新作
PITCOIN 單日暴漲逾 100%，交易量突破 60 萬美元
新專輯名稱曝光後，開發者迅速搶搭熱潮。多款名為 $PITCOIN 的迷因幣陸續出現在 Solana 生態系，其中部分透過 Pump.fun 等迷因幣發行平台建立。
其中交易最活躍的 $PITCOIN，流動池早在 8 月 12 日《Billboard》公佈專輯名稱當天就已上線。根據市場數據，該代幣單日漲幅超過 100%，市值一度來到約 23 萬至 24 萬美元，24 小時成交量則超過 60 萬美元。
圖源：Pump.fun 多款名為 $PITCOIN 的迷因幣陸續出現在 Solana 生態系
該 $PITCOIN 主要於 PumpSwap 交易，流動性約 5.4 萬美元，每日成交量約為第二大 $PITCOIN 流動池的 14 倍。另一款建立於 Uniswap V4 流動池的同名代幣，更曾在不到 7 小時內暴漲 207%，估值一度達約 3.5 萬美元。
市場上目前已出現數十款採用 Pitcoin 名稱的代幣，但大多數規模相當有限，許多市值仍低於 3,000 美元。同名代幣大量湧現，也使投資人難以單純透過名稱辨認發行者與實際關聯。
Pitbull 未發官方幣，唱片公司也未背書 $PITCOIN
儘管 $PITCOIN 價格快速上漲，目前沒有任何證據顯示這些代幣與 Pitbull、Mr. 305 Records 或《Pitcoin》專輯存在正式合作關係。Pitbull 團隊也沒有公開替任何 $PITCOIN 代幣背書。
Pitbull 的社群貼文進一步放大市場討論。相關貼文獲得超過 11.5 萬次瀏覽，不少網友看到金色代幣與「PITCOIN」字樣後，直接將宣傳內容聯想到加密貨幣項目，也有人擔憂相關炒作可能衍生 Rug Pull 等風險。
這類迷因幣通常可以在短時間內完成部署，開發者也能直接使用名人姓名、熱門事件或網路迷因建立代幣。名人即使沒有參與，市場仍可能因社群討論與投機資金快速湧入而出現劇烈波動。
Pitbull 此次事件的特殊之處，在於《Pitcoin》的名稱、代幣視覺與宣傳文案本身就帶有濃厚加密貨幣元素，使第三方發行的迷因幣更容易搭上專輯宣傳熱度。
名人效應席捲迷因幣，短線暴漲伴隨高風險
利用名人話題發行迷因幣，在加密市場已有多次案例。2025 年 2 月，Elon Musk 發佈與「Dogefather」相關內容後，市場數小時內就出現多款同名代幣，其中兩款分別暴漲 122% 與 137%。
同年 5 月，馬斯克將 X 顯示名稱改為「Gorklon Rust」後，市場也迅速出現大量 Gork 相關代幣，部分價格一度暴漲約 7,000%。饒舌歌手 Ye 則曾公開警告粉絲，市場上使用其品牌名稱的代幣均與他無關，之後才正式推出自己的 $YZY 代幣。
2024 年以來，包括 Caitlyn Jenner、Iggy Azalea、Jason Derulo 等名人也曾推出或宣傳相關迷因幣，部分項目短時間內衝上數百萬美元市值，隨後又出現劇烈回落。
$PITCOIN 目前高度依賴 Pitbull 新專輯帶來的社群熱度，且缺乏藝人或唱片公司的官方授權。隨著《Pitcoin》預計於 10 月正式推出，同名迷因幣可能持續搭上宣傳話題，低流動性、同名代幣氾濫與缺乏官方關聯等因素，也讓價格更容易受到短線投機資金影響。
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『饒舌巨星Pitbull宣傳新專輯引爆炒作潮！同名迷因幣PITCOIN暴漲超100%』這篇文章最早發佈於『加密城市』

貝萊德（BlackRock）數位資產負責人 Robbie Mitchnick 近日加入看多比特幣總經前景的陣營，而從市場熱錢湧入的力道來看，投資人似乎也正以行動呼應這份信心。
根據 TradingView 數據顯示，貝萊德比特幣現貨 ETF（代號：IBIT）上周隨比特幣高達 23% 的猛烈漲勢，單周交易量刷新自 2024 年 1 月掛牌以來「上漲周」中的最高紀錄。
Robbie Mitchnick 在接受《CNBC》採訪時表示：「財政債務、赤字水平正成為市場揮之不去的陰霾。」他補充說，當這些擔憂再次成為新聞頭條時，往往會利好「比特幣和黃金等資產」。
他進一步剖析，近期股市表現跑輸比特幣、黃金，而固定收益市場（如債券）也面臨劇烈震盪，但比特幣卻能在這樣的環境下逆勢狂飆，不僅凸顯出其獨特的市場魅力，更確立了它作為「新興價值儲存手段」的地位。
市場上抱持這種看法的專家正持續增加。越來越多分析師開始警告，美國財政債務的成長路徑可能難以長期維持，最終迫使政府採取所謂的「金融壓抑」手段（指政府透過干預市場來壓低實質利率），進而迫使資本逃離，轉而湧入抗通膨的「硬資產」。
作為全球最大比特幣現貨 ETF ，IBIT 自掛牌以來，已吸引 630 億美元資金流入。隨著比特幣價格飆升，投資人上周再將數十億美元砸向這檔 ETF，帶動 IBIT 單周爆出 4.395 億股的驚人換手量。
不過，若論 IBIT 的歷史最高交投紀錄，仍是今年 2 月 6 日當周創下的逾 7 億股，當時正逢比特幣暴跌回測 6 萬美元大關，而這個爆量紀錄至今仍未被打破。
IBIT 上周股價暴漲 22.59% 至 43.68 美元，寫下自 2024 年 2 月以來的最佳單周表現，資金淨流入更達到 13.3 億美元；若統計本月迄今，IBIT 累計淨流入已達 26.4 億美元，創下自 2025 年 10 月以來單月新高，顯示機構對比特幣的配置需求正全面爆發。
本文經授權轉載自：《區塊客》
原文標題：《IBIT 成交爆量狂吸金！貝萊德數位資產主管：比特幣總經前景正轉強》
原文作者：區塊妹 Mel
『貝萊德比特幣ETF成交爆量吸金！主管有信心：總經前景正轉強』這篇文章最早發佈於『加密城市』