AzukiDAO提告、追2萬枚以太坊退款！團隊召開線上會議提四大重點，能挽救社群的信心嗎？|數位時代 BusinessNext

2023年7月3日更新：AzukiDAO向Azuki創辦人提告，追討2萬枚以太坊退款

AzukiDAO在7月2日，宣布他們計劃對Azuki進行訴訟，並且讓Azuki社群持有者投票，目前投票正在進行中， 支持率為81.5％，反對率為18.4% ，將於7月3日下午1點38分結束。

AzukiDAO是一個由一群早期Azuki持有者組成的團體（並非Azuki官方的組織），他們聲稱自己從Azuki發行以來一直給予支持，在建立子社群和推廣品牌方面都無私貢獻。

但是由於不滿Azuki團隊上週發行新項目和OG Azuki頭像非常相似，也沒有提供更多的東西給OG 持有者，因此認定Azuki團隊是在詐欺。

以下為AzukiDAO日前發布的提案：

第一：AzukiDAO會聘請律師，對Azuki創辦人之一Zagabond提起訴訟，因其詐騙多個項目
第二：AzukiDAO從Azuki團隊那裡獲取2萬枚以太坊（約為11億台幣）的退款，並將其分配給DAO，以促進整個Azuki社群的發展，並為藝術家、內容創作者和建築師提供獎勵和激勵
第三：AzukiDAO會使用這20000枚以太坊作為財務支援，組織研究團隊，為本訴訟提供協助

AzukiDAO的訴訟提案，引起了社群中的廣泛討論和回應。

有網友對此提案提出了質疑，認為這樣的訴訟過程既昂貴又耗時，並且可能會以失敗告終。除此之外，也表示Azuki團隊丟失了社群的信任，但仍然是最適合管理項目的人。

他們認為AzukiDAO缺乏清晰的行動計劃和可信度，並對DAO的運營能力表示質疑。同時，他們也指出，Azuki團隊需要更好地改進溝通和反饋機制，以重新贏得社群的信任。

另外，也有一名網友發現，為Azuki團隊成員之一的Skylark，以7.5枚以太坊（約為42萬台幣）賣掉了他自己的Azuki NFT。該網友也諷刺地表示，團隊成員都賣掉的自家的NFT，而社群成員依然鑽石手（表示持有很久的意思）。

以下為2023年6月30日原文報導

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##### Azuki社群會議四大重點一次看

知名NFT項目Azuki團隊，在本週發布的新系列「Elementals」NFT作品，引發了強烈社群質疑。該系列在美術設計上，與Azuki初代系列極為相似，甚至出現了多個重複的「雙胞胎」，導致Azuki全系列NFT價格暴跌，對Azuki團隊的信譽也帶來了嚴重打擊。

🛎️延伸閱讀： Azuki價格暴跌、「精緻」形象大翻車！NFT鬧雙胞、無法轉賣，盤點致命三大錯誤

即使Azuki團隊已經公開道歉，但是社群的不滿情緒仍然高漲。為了回應這次的災難，Azuki核心團隊在今早九點，舉辦了一場AMA（Ask Me Anything）會議，與會者包括三位共同創辦人 Zagabond、Steamboy、location tba以及其他社群成員。

這場為期90分鐘的會議，可以歸納出以下四個要點：

第一：關於新系列Elemental的說明

Azuki團隊表示，他們在新系列的美術呈現上下了很多功夫，設計了許多細節。

例如，Elemental分成四種元素（土、水、火、閃電），目的是讓Azuki社群可以組成「子社群」，簡單來說就是讓持有者區分組別，每個組別都各有特色。再次強調會選擇發行新項目，是為了豐富且完整Azuki宇宙。

第二：Elemental將調整背景圖以示區別

為了解決Elemental系列視覺上與OG Azuki過於相似的問題，Azuki團隊表示，將會更改Elementals的背景圖片，以便讓人們可以一眼看出與Azuki OG之間的區別，目前已經有4、5種設計提案，將會透過社群投票來決定下一步的操作。

第三：強調OG Azuki的地位

在這場AMA中，官方多次強調重視OG Azuki，例如優先空投的一個Elementals新系列給OG持有者，又賦予OG持有者優先購買權。

此外，也再次重複先前發布的公告，表示OG Azuki會是生態系的核心，作為最高的身份象徵，隨著未來新產品、新進度的持續推出，OG Azuki將獲得到更多的權益。他們還表示，將推出一種新的獎勵系統「收藏家身份」，用來獎勵忠誠的Azuki支持者。

第四：關於綠豆（Green Beans）的說明

官方也提到了前幾天空投給OG Azuki持有者的「綠豆」，並明確指出綠豆沒有修改Azuki的圖片功能，而是跟未來Azuki即將發行的動畫有關聯，因此目前將其鎖定，不能進行交易。

🛎️延伸閱讀： Azuki發新NFT大出包！團隊認錯空投「綠豆」彌補，持有者買單嗎？

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##### 社群成員怎麼看這場AMA？

一名參與會議的網友Sora.eth指出，每當創辦人Zagabond和Steamboy即興演說時，OG Azuki的地板價（該NFT系列的最底價）就會隨之下跌。然而，當亞洲大使Feb.tea按照預設的腳本說話時，OG Azuki的價格又會回升。

另一位名為Grail.eth的參與者表示，他在聽完問答會後，立即購買了三個OG Azuki。

他深信Azuki團隊能順利應對目前的挑戰，並再度嶄露頭角。他也認為，Elementals系列將增強人們與Azuki宇宙的聯結，並提供更多想參與Azuki宇宙的人有身份認同，而OG Azuki則強調個人的獨特身份，並能在未來Azuki的計畫中享有最大的回饋。

然而，網友maverick也表示，他不認為新系列改變背景圖片將會提升OG Azuki的價格。相反地，他認為這可能導致價格進一步下跌。他建議，項目方應該為OG Azuki的持有者提供更多有價值的差異性。

同時，也有憤怒的網友Evan表示，去年已經原諒創辦人Zagabond的欺詐事件，不會再對今年Azuki新系列風波寬容以對。

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資料參考：Twitter

核稿編輯：高敬原

當資料不能離開企業，運算就得靠近：AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化，不只是運算能力提高，而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊，QNAP 身為資料安全的守護者，長期發展的是地端網路儲存設備（NAS），並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線，提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技（QNAP）總經理劉文義解釋，當資料因合規要求或敏感度不能上雲，就必須留在靠近使用者與應用的地方；運算需求一旦增加，承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資，金融與保險業受到合規與法規限制，部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言，問題並不是雲端好不好用，而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

真正讓更多企業回頭計算的，則是長期成本。劉文義指出，資料上傳雲端可能免費，下載卻會按流量收費；當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推，可能會發現，購買一台同等容量的 NAS，還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁，總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載；地端則較適合高頻存取、對延遲敏感，或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的，是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察，客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB，或備份速度有多快；現在更常問的是，機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起，把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合，試圖讓 NAS 從資料保存的位置，進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大，搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例，當照片累積到 10 萬、20 萬張，要找出其中幾張特定畫面，已不可能只靠人工翻找。此時，能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具，會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論：AI NAS 如何進入企業工作流？

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」，而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察，目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群，仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關，卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本，並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成（RAG）知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型，而是在模型回答前，先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容，再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用，協助企業建立私有知識庫；而走在最前面的少數企業，則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權，QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型，可由企業依需求決定，不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定（MCP）相關能力，讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定，並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過，劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言，目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用，可能需要約 300 到 800 TOPS，甚至 1,000 TOPS，因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力；一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元，一張算不完，就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍，並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體，使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源，這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中，一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台，以一百多 TOPS 的範圍，可順暢使用 AI 應用程式；另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡，處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發，目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用，讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場：能源公司如何導入私有 LLM？

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣？劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫，但很快遇到兩個瓶頸：一是員工查詢時明顯出現卡頓；二是專利、技術與合約都高度敏感，高層不願上傳至公有雲，擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來，該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX，搭配顯示卡與全快閃 SSD，在地端部署私有大型語言模型，把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用，進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間，核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明，若任務範圍明確，有些應用不必動用雲端大型模型，地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同，導入前仍需要概念驗證（POC）與技術人員評估。

而且，資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值，是讓資料邊界與控制權回到企業手上；相對地，安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做，哪些再等？先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI，不只由產業標籤決定，也要看工作是否重複，以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察，第一批走進來的，除了受法規限制的醫療、金融與保險業，也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業，以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業，因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有　10　台、20　台機器，每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同，需要相對應的儲存裝置；生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料，AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多，或重複性動作越多的產業，越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說，較傳統、人力密集，或仍高度依賴人工判斷的製造業，短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料，企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷：資料是否被頻繁調用？規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯？內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密？三個條件愈集中，地端部署愈值得評估；三者都不成立時，使用雲端 API 往往更簡單，也可能更划算。

可以先等的企業，大致也有三種。第一，資料仍分散、版本混亂、權限不清，急著上 AI 只會把混亂放大，先完成集中與治理，效率就可能先提升。第二，找不到一個具體且反覆發生的業務痛點，只因為「別人都在做」而採購，設備很可能變成昂貴的展示品。第三，使用量仍小、需求偶發，現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此，POC 不應只驗證「模型答不答得出來」，還要回答三個問題：資料由誰負責，誰可以存取？導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業？正式上線後，誰負責資料、模型與資安維運？只有當效益與責任都能被量化，才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房，動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太，其中歐洲占比將近一半，而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證，並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求；累積至今，已售出約數百萬台裝置，協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點，劉文義提出一個明確的價格與效能交會點：地端應用若要順暢運作，運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS，甚至 800 TOPS，同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

「AI NAS 不是多了 AI 功能，而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言，地端算力成本高昂，QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構，助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。

圖／數位時代

「預測約兩、三年後，應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點，就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前，企業真正能先做的，不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡，而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色：原油再多，沒有整理、提煉與配送的過程，也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力，而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換，但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備，而是在資料必須留在企業內時，讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日（五）舉行，現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控，並安排 Live Demo，適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點：新板希爾頓酒店｜如意 AB 廳

活動時間：09:20–16:00

地址：新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名：https://bnex.tw/9f7my4

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