# Danny Lim > Danny Lim是Pundi AI的联合创始人兼产品负责人，Pundi AI是一家人工智能驱动的去中心化交易公司。他还创立了MarginX交易协议，并且是一位作家... - Canonical URL: https://iq.wiki/zh/wiki/danny-lim - Categories: People in crypto - Tags: AI Token, Developer, Founder - Created: 2026-01-22T16:56:54.879Z - Last updated: 2026-01-22T17:04:39.324Z - Source: IQ.wiki — the world's largest blockchain and crypto encyclopedia (https://iq.wiki) --- **魏祥 "Danny" Lim** 是 Pundi AI 的联合创始人，也是 [Pundi X](https://iq.wiki/wiki/pundi-x) 生态系统中的关键高管。[\[1\]](#cite-id-zjT2mBBRwjZhhJBx) [\[2\]](#cite-id-Mvzsk5TLRicewilR)。在他的任期内，他曾担任多个领导职务，包括总裁、首席财务官 (CFO) 和产品负责人，这反映了他对项目财务战略、业务发展和产品创新的广泛参与。[\[3\]](#cite-id-wLnzISYngYKD7RDB) [\[4\]](#cite-id-X4oEzlzlz49h1spA)。Lim 也是一位公认的 [加密货币](https://iq.wiki/wiki/cryptocurrency) 交易机制的作家和分析师，并且在 Pundi AI 对 2025 年重大安全漏洞的回应中扮演了重要的公众人物角色。[\[5\]](#cite-id-Hx8RWATTDlr6wNiI)。 ## 教育 林先生是清华大学的法学博士。他还持有专业的会计资格，包括ACMA和CGMA证书。 ## 职业生涯 # ## Pundi 生态系统（Pundi X、Function X、Pundi AI） 林是 Pundi AI 的联合创始人，也是其前身 [Pundi X](https://iq.wiki/wiki/pundi-x) 和 [Function X](https://iq.wiki/wiki/function-x) 的关键人物。 [\[2\]](#cite-id-Mvzsk5TLRicewilR) [\[5\]](#cite-id-Hx8RWATTDlr6wNiI) [\[1\]](#cite-id-zjT2mBBRwjZhhJBx) [\[7\]](#cite-id-y4vHf39NzaaeYmlL)。他的角色随着时间的推移而演变，涵盖金融、运营、业务发展和产品领导等领域。 他在 Pundi 生态系统不同阶段担任的各种职务反映了他广泛的职责： * **Pundi X 联合创始人兼首席财务官 (CFO)：** 从 2017 年 11 月开始，该职位专注于公司的财务架构和管理。 [\[3\]](#cite-id-wLnzISYngYKD7RDB) [\[5\]](#cite-id-Hx8RWATTDlr6wNiI)。 * **Pundi X / Function X 联合创始人兼总裁：** 作为总裁，林的职责扩展到领导 [Pundi X](https://iq.wiki/wiki/pundi-x) 及其附属生态系统项目 [Function X](https://iq.wiki/wiki/function-x) 基金会的业务发展、全球合作伙伴关系和整体战略。他的使命是让 [加密货币](https://iq.wiki/wiki/cryptocurrency) 为主流用户所接受。 [\[6\]](#cite-id-aNw4hpYBPsl13Zht) [\[1\]](#cite-id-zjT2mBBRwjZhhJBx)。 * **Pundi X 业务发展主管：** 从 2018 年 1 月到 2021 年 1 月，林直接参与了 Pundi X 的 XPOS 销售点设备的全球扩张，帮助在此期间在 25 个国家/地区部署了 200 多台设备。 [\[4\]](#cite-id-X4oEzlzlz49h1spA)。 * **Pundi AI 联合创始人兼产品主管：** 在项目更名并转向人工智能之后，林于 2023 年 5 月担任产品主管，与 Zac Cheah 和 Pitt Huang 共同创立了新实体，专注于人工智能驱动的去中心化交易基础设施。 [\[4\]](#cite-id-X4oEzlzlz49h1spA)。 ## ## Pundi AI 的 “数据泵” 产品 作为 Pundi AI 的领导者，林推广了其旗舰产品“数据泵”，该产品于 2025 年 7 月推出。他将该产品描述为“AI 数据集的启动平台”。该平台旨在促进数据的[代币化](https://iq.wiki/wiki/tokenization)，这一概念被称为 DataFi。该过程允许用户将数据集（如推文、音频文件或法律文件）打包成 NFT。然后，这些 NFT 可以被质押，以生成相应的可替代代币，用于在[去中心化交易所](https://iq.wiki/wiki/decentralized-exchange) (DEX) 上进行交易。林强调，Pundi AI 专注于高质量、专业化的数据，利用专业的注释员来创建有价值的数据集。该项目声称拥有 [Web3](https://iq.wiki/wiki/web3) 中最大的链上数据存储之一，拥有超过 1PB 的数据。 [\[5\]](#cite-id-Hx8RWATTDlr6wNiI)。 # ## Pundi AI 黑客事件（2025年7月） 2025年7月，Pundi AI 遭受了一次重大的安全漏洞攻击，林成为了该公司应对措施的公众代表。该事件考验了项目的危机管理能力，并在韩国市场造成了重大影响。 [\[5\]](#cite-id-Hx8RWATTDlr6wNiI) [\[1\]](#cite-id-zjT2mBBRwjZhhJBx). ## ## 攻击与应对 事件经过数周展开： * **漏洞利用：** 据Lim称，在2025年3月2日项目从[Function X](https://iq.wiki/wiki/function-x)更名为Pundi AI期间，代币的智能合约中引入了一个漏洞。7月12日，攻击者利用ERC1967Proxy合约中的这个缺陷，获得了管理员权限，并非法铸造了约100万个PUNDI代币，当时价值超过600万美元。[\[5\]](#cite-id-Hx8RWATTDlr6wNiI)。 * **战略困境：** Pundi AI的内部系统在20分钟内检测到异常铸造。此时，Lim和团队面临着一个关键选择。他们决定优先保护用户资产，秘密追踪并冻结被盗资金，而不惊动黑客。这意味着推迟全面公开披露。他们通知交易所暂停存款和取款，并向社区宣布“合约漏洞”。在一次采访中，Lim阐述了这一困境：“在与黑客的智慧和勇气较量中，应该优先考虑用户资金安全而不惊动黑客吗？还是优先考虑透明度并立即披露信息……？”[\[5\]](#cite-id-Hx8RWATTDlr6wNiI)。 * **资产追回与赔偿：** 事实证明，该策略在追回资产方面是有效的。该团队成功拦截并冻结了不同链上87%至95%的被盗代币。截至7月31日，Pundi AI宣布已完成对所有受影响用户的全额赔偿，并预先支付了超过100万美元的自有资金来弥补损失。[\[5\]](#cite-id-Hx8RWATTDlr6wNiI) [\[1\]](#cite-id-zjT2mBBRwjZhhJBx)。 ## ## 下架及后续 尽管资产追回率很高，但延迟披露造成了严重的影响。2025年7月28日，韩国数字资产交易所联盟（DAXA）宣布，自2025年8月28日起，将 PUNDI 代币从其成员交易所下架。官方给出的理由是“信息披露不及时”。林承认这一结果是“惨痛的教训”，并表示“在韩国市场，及时信息和透明度至关重要”。他指出，主要的损害是公司的声誉，而不是交易量。下架后，林宣布计划通过增加对[DEXs](https://iq.wiki/wiki/decentralized-exchange)的投资、推出新的人工智能数据产品，以及启动代币回购和空投计划来奖励社区支持者，从而“揭开盖子”。[\[5\]](#cite-id-Hx8RWATTDlr6wNiI)。 ## 写作与分析 Lim是[加密货币](https://iq.wiki/wiki/cryptocurrency)社区中一位著名的作家和分析师，以其解释去中心化和中心化金融中复杂金融机制的能力而闻名。他为[PANews](https://iq.wiki/wiki/panews)和TechFlow等出版物撰稿，并在他的X（前身为Twitter）帐户上分享他的分析。 [\[4\]](#cite-id-X4oEzlzlz49h1spA)。 他是备受推崇的中文文章系列**“合约算法镰刀”**的作者。该系列深入研究了主要交易所永续期货交易背后的技术运作。他的写作通常涵盖： * **永续合约：** 详细分析资金费率、标记价格、指数价格及其对交易者盈亏 (PnL) 和清算的影响。 * **交易所算法：** 比较分析[币安](https://iq.wiki/wiki/binance)和[OKX](https://iq.wiki/wiki/okx)等平台上的交易和清算引擎。 * **做市：** 解释算法做市背后的逻辑，包括做市商如何使用项目团队提供的代币。 * **Web3 支付：** 对[Web3](https://iq.wiki/wiki/web3)中支付和流通模式的哲学探索，将它们与现实世界中的非正式金融网络（如潮汕人使用的网络）进行比较。 归因于他的著名文章包括： * *合约算法镰刀：币安与OKX之间的永续合约金融哲学之战（旧算法）* * *做市算法揭秘：“保护价格”还是“倾销”？做市商如何使用从项目方借来的代币？* * *向潮汕人学习：Web3支付之道不在于结算，而在于地下银行的流通* * *合约算法镰刀（四）：0.01%的均衡——合约资金费率的机制以及你莫名其妙的清算遗憾* 有关Lim写作的信息基于从他的公开活动中汇编的摘要。 [\[4\]](#cite-id-X4oEzlzlz49h1spA)。 ## 公开形象与认可 林通过演讲、社交媒体和行业认可保持着活跃的公众形象。 # ## 公开演讲 林经常在 [加密货币](https://iq.wiki/wiki/cryptocurrency) 行业活动中发表演讲。他是 2025 年 [Consensus](https://iq.wiki/wiki/consensus-by-coindesk) 香港会议的特邀演讲嘉宾。 [\[4\]](#cite-id-X4oEzlzlz49h1spA)。他还计划于 2026 年 2 月 11 日在 [Consensus Hong Kong 2026](https://iq.wiki/wiki/consensus-hong-kong-2026) 上发表演讲，他的会议主题是“可验证的人工智能：建立对自主系统的信任”。 [\[2\]](#cite-id-Mvzsk5TLRicewilR)。他还参加了在线活动，例如为 Gate.io 交易所举办的“问我任何问题”（AMA）环节，主题是“让加密货币更容易！” [\[1\]](#cite-id-zjT2mBBRwjZhhJBx)。 # ## 奖项与荣誉 2018年，林因其在 [Pundi X](https://iq.wiki/wiki/pundi-x) 的工作而入选福布斯亚洲30位30岁以下精英榜金融与风险投资类别。 [\[1\]](#cite-id-zjT2mBBRwjZhhJBx)。 ## 面试 ## ## 推动去中心化AI数据经济 #01 在2025年11月4日[台北区块链周](https://iq.wiki/wiki/taipei-blockchain-week)上发表的主题演讲中，Pundi AI联合创始人Danny Lim概述了他对AI数据经济结构性问题的看法以及[Web3](https://iq.wiki/wiki/web3)在解决这些问题中的作用，该演讲已发布在活动的官方YouTube频道上。 [YOUTUBE@VID](https://youtube.com/watch?v=9ewCAnS6zxY) Lim认为，人工智能的发展更多地受到高质量、合规数据访问的限制，而不是模型设计。他描述了他在受监管的金融环境中获得的早期经验，强调了[KYC](https://iq.wiki/wiki/know-your-customer-kyc)和[AML](https://iq.wiki/wiki/anti-money-laundering-aml)合规如何在限制访问AI训练所需的敏感交易数据的同时，带来巨大的运营成本。他认为，传统数据提供商对这些数据集的定价过高，实际上排除了大多数开发者，并限制了合法的重复使用。 Lim介绍了Pundi AI，试图通过引入基于[区块链](https://iq.wiki/wiki/blockchain)的数据层来解决这种不平衡，该数据层将数据集代币化并使其具有流动性。他解释说，在这种模式下，数据集可以被分割并通过链上代币访问，允许开发者获得部分使用权，同时使数据提供商能够保持控制并获得激励。正如Lim所描述的，这种[代币化](https://iq.wiki/wiki/tokenization)框架旨在将数据从一种缺乏流动性的垄断资源转变为可交易的[数字资产](https://iq.wiki/wiki/digital-assets)。 他进一步强调了在单个生态系统中协调数据贡献者、开发者和资本提供者之间激励的重要性。他认为，诸如数据集创建的众筹和贡献者的利润分享等机制对于维持长期参与和数据质量是必要的。Lim引用了平台指标，包括数据集和贡献者的数量，作为这种方法可以在大规模上运行的证据。 总的来说，Lim将去中心化数据市场描述为实现AI开发民主化的基础步骤。他认为，减少数据访问的财务和结构性障碍对于更广泛的创新至关重要，并且基于[区块链](https://iq.wiki/wiki/blockchain)的[代币化](https://iq.wiki/wiki/tokenization)为实现更透明和包容的AI数据经济提供了一条切实可行的道路，正如他所看到的那样。 [\[8\]](#cite-id-kxKeOnGkhrwe9KnA)