鏈遊StepN開放Apple Pay支付！蘋果會是啟動下一輪牛市的關鍵嗎？|數位時代 BusinessNext

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「蘋果將可能是下一個 Web3 牛市的關鍵！」

By GameFi 研究員 FomoCatchers

FomoCatchers 認為，科技巨頭蘋果 Apple 將可能是開啟下一個 Web3 牛市的關鍵，因為他們正不斷地用自己的方式接受 Web3 產品。

比方說，近期讓 Axie Infinity 成為 App Store 第一款 Web3 遊戲，並在一週後讓 STEPN 與 Apple Pay 進行整合，這意味著蘋果其實已經默默地涉足 Web3。

目前遊戲產業是在所有 APP 應用程式中，佔據了 2／3 的營業額，代表當蘋果上架越來越多 Web3 遊戲時，NFT、DeFi 等區塊鏈生態將可能會因此受益。

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比特幣跌破 26,500 美元，FOMC 會議使不確定性上升

根據外媒報導，比特幣在美國加密貨幣監管疑慮、美債上限、英國通膨高於預期等影響下，在持續兩週平穩的行情後跌破 26,500 美元。美聯儲公開市場委員會（FOMC）公佈的最新會議紀錄顯示，美國央行官員對於是否繼續加息的意見相左，這更為市場添增了一份不確定性。

另一則報導則指出，當前加密貨幣市場交易量較低，需注意價格波動性。截稿前比特幣價格報 26,255 美元，過去 24 小時下跌 3.3%，過去 7 天比特幣價格下跌 4.0%。

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Coinbase 以太坊 Layer2 最新路線圖！尚無發幣計畫

全美最大加密貨幣交易所 Coinbase，日前發佈了以太坊 Layer2 擴容方案 Base 的開發路線圖，並列出了主網上線的五大條件，而目前前兩個條件已經達成。

Base 擴容方案是使用 Optimism Rollup 技術，嘗試降低以太坊交易手續費並提高其可擴展性。目前 Base 的開發路線圖，並沒有列舉出實際的開發日期，而官方也宣稱尚無發行原生代幣的計畫。

Multichain 跨鏈協議升級延遲，MULTI 幣暴跌 30%

跨鏈協議 Multichain 昨日疑似因協議升級延遲，因而造成部份用戶交易受到影響，加上近期傳出 Fantom 基金會提領近 45 萬枚 Multichain 原生代幣 MULTI 幣引發社群恐慌，讓 MULTI 幣在 24 小時內暴跌 30%。

Multichain 協議成立於 2020 年 7 月，總部位於新加坡，旨在滿足區塊鏈之間的交互需求。截稿前 MULTI 幣報 5.08 美元，過去 24 小時下跌 27.6%，過去 7 天 MULTI 幣價格下跌 36.1%。

本文授權轉載自：鏈習生

核稿編輯：高敬原

1973 年，良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家，半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過，伴隨規模擴張帶來的不只是成長，還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆，加上跨部門協作頻繁，行政耗損與知識傳承的缺口，成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧，從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營，作為 3C 零售業者，良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能，就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化，從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴，而賴志達評估合作夥伴的標準很明確：技術能力是基本，產業知識（Domain Know-how）的深度是關鍵，回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上，良興選擇攜手 Data-DI，看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的，良興與 Data-DI 合作的第一個專案，就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節：會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果，對企業很傷！」賴志達說，他每天參加許多會議，但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理，常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤，讓會議效果大打折扣。

為了解決會議記錄的痛點，Data-DI 業務副總包威棣指出，在導入工具以前，團隊須先釐清三件事：場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入，以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問，都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後，良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統，透過模糊比對技術校正語音辨識誤差，並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫，不僅將行政人員從重複性作業中釋放，也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享，現在他去外部開會也會用這個工具，運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報，很快就能完成，更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子！也提醒想做 AI 的老闆們，與其急著搞大架構，不如先從小工具讓公司嘗試 AI，建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後，良興接著切入更深層的營運核心：知識傳承。過去，頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上，新人培訓耗時三個月，員工離職即帶走知識資本。與此同時，網路資訊發達，消費者進店前早已掌握基本規格，3C 通路門市人員要如何發揮更多價值？「我要門市的人不是死背規格，而是面對客人時，能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此，Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡，串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報，主管僅需在核心節點審核；員工透過手機語音對練，系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示，目標是將新人培訓期縮短至一個月，讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而，要讓這套系統真正運作，得先解決兩個根本問題：資料從哪裡來？以及訓練如何更準確？

「以前大數據時代，講的是資料要大、全、細、實；現在 AI 要做到的是準（準確）、合（合乎場景）。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊，Data-DI 除了整合內部資料，也補充加入外部市場評測內容以填補空缺，再透過人員審核機制過濾雜訊，搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定，確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

賴志達則看得更遠：「這些教育訓練的內容，也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問，帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中，雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步，賴志達表示，公司各部門很早就建置 Power BI 報表，但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤，如果沒有梳理，就沒有用了。」因此，他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流，以精實的人力持續驅動成長。

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察：AI 導入需要高層認同、由上而下推進，像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者，就是不可或缺的推手；而單點工具的價值，終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構，人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革，這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後，對於仍在觀望AI應用的企業，他則建議：「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大，人會變成超級工作者，企業會變成超級企業。開始做就對了，先做一個三個月的小任務，降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑，讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任，這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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