加密喵星人遊戲開發者Dapper Labs獲3億元募資，連AppWorks也是投資人|數位時代 BusinessNext

加密喵星人遊戲開發者Dapper Labs獲3億元募資，連AppWorks也是投資人

養貓遊戲CryptoKitties（迷戀貓）開發團隊Dapper Labs，本月宣布完成最新一輪1,100 萬美元募資，同時宣布推出公鏈Flow。

推出娛樂、遊戲用途公鏈Flow，滿足十億用戶的規模與速度

第一款採用區塊鏈的遊戲「CryptoKitties（迷戀貓）」，在2017年加密貨幣市場正火熱時，曾經一度占據以太坊30%的網路交易量。

背後的開發團隊，是來自加拿大的新創Dapper Labs，本月官方宣布完成1,100萬美元新一輪的募資。這輪由 Andreessen Horowitz 的加密貨幣基金領投，新加入的投資機構，包括華納音樂集團（Warner Music Group）、Accomplice、Autonomous Partners以及來自台灣的AppWorks。

除了新一輪募資的消息，Dapper Labs也宣布推出能應用在娛樂、遊戲用途的區塊鏈公鏈Flow。Dapper Labs 執行長 Roham Gharegozlou 認為，如果區塊鏈已經在金融領域，證明了開放與透明的價值，那麼在娛樂產業同樣可以。

他認為，要讓普羅大眾接受加密貨幣，關鍵在於拋開加密貨幣是新科技的想法，而是成為大眾每天都能使用的產品。經過兩年的研究，推出了區塊鏈公鏈Flow，可用於支持整個應用程式和遊戲的生態系，但不會影響去中心化的價值。（用區塊鏈革命音樂產業，5566小刀號召買版權挺心愛偶像）

設計Flow的Dapper Labs 技術長 Dieter Shirley解釋，Flow 可依據驗證的不同步驟與功能，分別在四種不同類型的節點分工驗證，而不像典型區塊鏈的驗證，需要所有節點或「礦工」驗證所有步驟。可確保Flow網絡的分散化、可信賴外，同時滿足服務數十億用戶所需的規模與速度。

Flow可以解決區塊鏈擴容性的問題，也不會減少整個網絡的去中心化或共識機制。藉由四種不同類型的節點分工驗證，Flow可以在娛樂產業發揮什麼好處？官方以體育產業為例，當推出限量版的數位紀念品時，可以在公鏈Flow做即時交易，以及供蒐藏的體育迷驗證數位資產，但具體細節的應用，官方資料並沒有詳加描述。（反骨的理工男，回聲主唱吳柏蒼用區塊鏈找回失落的數位音樂）

找上AppWorks，看準亞洲龐大娛樂市場

來自台灣的AppWorks，也參與這次Dapper Labs新一輪的投資。之所以會找上AppWorks，Dapper Labs 執行長 Roham Gharegozlou解釋， Flow的設計是針對DApp大幅度擴容所需而設計的全球網絡，「亞洲擁有許多全球一流的消費性科技與遊戲開發者，」龐大的市場潛力自然不能忽視，「選擇與 AppWorks 合作，是因為 AppWorks Accelerator 是亞洲最大的創業加速器，不僅符合我們的長期願景，並能協助我們參與其中連結 AppWorks 龐大的創業社群。」

主導這次投資案的AppWorks 合夥人劉侊縈表示，若以過去網際網路（ Internet）發展的歷史觀察，娛樂需求是非常重要且蓬勃發展的應用之一，對照區塊鏈技術的發展也應當如此。過去Dapper Labs在開發區塊鏈遊戲「CryptoKitties（迷戀貓）」時，已經證明區塊鏈技術能替娛樂產業注入活水，透過這次的合作案，能為亞洲以及 AppWorks 的新創生態系，串連起 Dapper Labs 的經驗、Flow 的技術以及全球遊戲及娛樂應用的開發社群。

責任編輯：陳映璇

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。」

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。