用「動態NFT」替遊戲寫歷史!主網上線才一週的區塊鏈Sui,為何吸引遊戲商搶開發?
用「動態NFT」替遊戲寫歷史!主網上線才一週的區塊鏈Sui,為何吸引遊戲商搶開發?
2023.05.08 | 區塊鏈
超過40個遊戲項目,於Sui區塊鏈上開發

被封為「Meta系」的新區塊鏈Sui主網,於台灣時間5月3日晚上20:00上線,而其原生代幣「$SUI」更是在開賣後,躋身市值前100大加密貨幣之列,一度從開盤價0.1美元飆漲2000%至2美元。直到寫稿當下,根據幣安交易所數據顯示,$SUI市值約為1.16美元。

不僅是原生代幣飆漲,該條Layer 1區塊鏈Sui,僅上線不到一周,便受到許多遊戲開發者看好。

根據打造Sui幕後團隊Mysten Labs表示,已經有超過40個遊戲項目,正在這條全新的區塊鏈Sui上進行開發。

💡Layer 1: 又被稱為鏈上擴容、擴容方案,可以處理並完成交易,目前多數的公鏈如比特幣、以太坊,都是屬於 Layer 1的範疇,跟智慧型手機類比的話,有如ios、Android系統。

Sui為何被遊戲開發者看好?

Sui會吸引如此多的遊戲開發者,與其令人看好的速度和交易吞吐量有關,技術上,Sui鏈專注於使用程式語言「Sui Move」,其團隊表示,Move是一種更直觀的智慧合約編寫方式,也希望能藉此成為加密產業中,首屈一指的NFT和遊戲平台。

Move和其他程式語言不同的一點在於,像Solana區塊鏈使用的Rust,就比較專注在「帳戶」,而Sui則是以「物件」為中心。 代表交易將根據所互動的物件進行分組,只要沒有依賴關係,便可並行處理這些交易。

這樣的差異,可以避免傳統區塊鏈常見的交易處理通道問題。因為每個資產物件,本身就是獨立的去中心化帳本,當兩個帳本之間沒有互相關係,假設現在有兩台機器,一台處理A組、一台處理B組,就可以平行處理這些交易。若突然交易量大增,也不會受到太大的影響。

以上幾點技術革新,也讓越來越多遊戲或去中心化應用程式上線的同時,使交易費用保持在一定的水平。Mysten Labs表示,基於物件的程式模型,可能對遊戲開發者來說極具吸引力。

🛎️延伸閱讀: 區塊鏈Sui主網上線!原生代幣「SUI」價格暴漲2000%,這條「Meta系公鏈」厲害在哪?

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速度外,動態NFT技術也將提升遊戲體驗!

Mysten Labs遊戲合作夥伴關係負責人安東尼·帕爾馬(Anthony Palma),在接受外媒採訪時表示,儘管主網才上線不到一周,已有許多款遊戲在Sui區塊鏈上進行開發。他表明:

「我們的使命並非吸引『區塊鏈或者加密遊戲』,而是想利用Web3來增強玩家遊戲體驗,提供更多參與度與機制的優秀遊戲開發商。」

提及Sui的技術優勢時,帕爾馬針對「基於物件」的程式模型說明,從廣義上來說,代表該網路可針對遊戲速度等方面進行相當程度的優化,畢竟需多遊戲,便是由Unreal Engine 5或者Unity等引擎,所打造的成千上萬個物件所組成的。

什麼是「動態變化NFT」?

不僅如此, 特定道具NFT(非同質化代幣)的成就(如殺敵數),也能自動添加到物件描述資料(Metadata)當中 ,讓玩家在遊戲當中使用道具時,一起寫下專屬於該NFT的歷史資料與故事。

帕爾馬解釋:「如果一把寶劍擁有1萬次殺敵戰績,比起100次殺敵戰機的寶劍,其將具有更高的價值。」

如果遊戲開發商有一套分級系統,例如,將寶劍分成「黃金」、「傳奇」、「神話」等級,其也能夠過更改道具的物件描述資料進行升級。

像這樣的動態變化NFT,在Sui鏈上是可以達成的 ,想像若玩家能見證遊戲中的寶劍NFT升級,遊戲體驗將更吸引人。

反之,在其他區塊鏈上的遊戲,開發者可能需要進行銷毀(Burn),或者為了反映新數據而重新鑄造NFT。這樣做的缺點在於,若NFT被銷毀並重新鑄造時,其歷史紀錄將會遺失,除非開發人員特別將以前的數據手動添加到新的NFT當中。

「Sui的動態程式模型,可以讓你保留所有的資訊進行升級,如此一來,無論是對玩家還是整個生態來說,這些物品的價值將能隨著時間累積。」帕爾馬說道。
在遊戲市場中,Sui持續提升競爭力

根據Mysten Labs表示,在接下來的一個月,許多遊戲將會在Sui上發佈,包含Orange Comet開發的《陰屍路系列》以及《Final Stardust》,Arrivant的《Project Eluune》、Talofa Games發行的《Run Legends》,以及元宇宙遊戲《Worlds Beyond》等。

即便與Polygon、Immutable、Avalanche、以及Solana等其他已開發出鏈遊(區塊鏈遊戲)生態系的區塊鏈相比,Sui的起步較晚,然而Mysten Labs相信, 該公司仍處於鏈遊發展的早期階段,且目前尚未有人明顯佔據絕對優勢。 帕爾馬表示,這塊鏈遊市場仍在持續增長,而Sui仍處於第一局。

「一切尚未結束。這只是我們擴大遊戲冒險的起點而已。」帕爾馬在外媒受訪中說道。

資料來源:The News CryptoDecryptGamesBeat

核稿編輯:高敬原

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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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