幣圈日報｜Base 鏈「總鎖定價值」激增近一倍！超越 Solana 成明星項目|數位時代 BusinessNext

幣圈日報｜Base 鏈「總鎖定價值」激增近一倍！超越 Solana 成明星項目

交易所Coinbase所推出的以太坊Layer2項目Base，鎖定價值TVL飆升至3.97億美元，超越公鏈 Solana，成為現在最炙熱的明星項目。

「幣圈日報」是由一站式學習平台《鏈習生》所推出的主題報導，每日精選數則重要幣圈新聞、大佬觀點，替讀者畫重點，不漏接產業動態。

Base 鏈 TVL 激增近一倍！超越 Solana 成明星項目

自 8 月份推出以來，由全美最大加密貨幣交易所 Coinbase 所推出的以太坊 Layer2 項目 Base，當前總鎖定價值 TVL 飆升至 3.97 億美元，已超越另一知名公鏈 Solana 的 3.58 億美元 TVL。

根據鏈上數據平台 DefiLlama 顯示，過去 30天 Base 鏈的 TVL增長了 97.21%，而 Solana 在同期下降了9.64%。

值得注意的是，Base 鏈主要受益於備受爭議的社交媒體應用 Friend.tech，以及去中心化交易所Aerodrome Finance 的蓬勃發展。在 Coinbase 背後的支持下，可以持續關注 Base 鏈的發展。

🛎️延伸閱讀： 區塊鏈Base發幣態度轉變？Coinbase法律長：未來監管明確時，不排除發「Base代幣」

OpenSea 潛在漏洞，建議盡速更換 API

全球最大 NFT 平台 OpenSea，當前因第三方安全漏洞導致 API（資訊接口）用戶面臨潛在的風險，目前已警告相關用戶更換 API。OpenSea 郵件中表示，其 API 供應商遭遇了安全事故，可能導致用戶相關信息洩漏。

最新消息顯示，當前尚未有相關受害者出現，OpenSea 的即時反應或避免了一場信用危機。

Gucci 米蘭時裝週首秀，登陸元宇宙開放用戶體驗

名牌巨頭 Gucci 於上週五於米蘭時裝週進行首秀，其創意總監 Sabato de Sarno 表示，當前已在多個平台上推出了此活動的元宇宙版本，讓所有用戶都能夠以多元的方式體驗時尚。

Gucci 於元宇宙遊戲 Roblox 上，從 2022 年 5 月上線了 Gucci Ancora 元宇宙體驗館，讓用戶可以不受距離限制的與品牌互動，現今已開放用戶參與 Gucci 米蘭時裝週的相關任務及闖關活動。

🛎️延伸閱讀： Gucci米蘭時裝周搬進元宇宙！Roblox千萬用戶都能看秀，還能前往「秘密通道」

「多數的專家都錯估了比特幣的底部！」

by Web3 研究員 Crypto Nova

Crypto Nova 在推特上表示，若論及市場預測，不論你有多專業，預測往往可能出錯。她曾觀察到，在上一個牛熊周期有個交易者社群，其中的交易員皆是以此為生的專家，有些甚至曾為大型對沖基金工作過，這些交易專家卻頻頻預測失誤。

她說當時曾看過各種基於數據的預測，且各自的論點都有其道理，但到頭來幾乎沒有一個預測是正確的。更諷刺的是，當比特幣沒有跌至他們預期的區域（1000～1200 美元）時，他們甚至沒有買入任何比特幣。

Crypto Nova 總結道，我們如今依然可以看到許多的預測，各式各樣的論點層出不窮，但完美的入場點終究不會存在，唯有確實的採取行動（平均買入加密貨幣）才能有所收穫。

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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