Solana有機會超越以太坊嗎?一文看懂生態系真實狀況
Solana有機會超越以太坊嗎?一文看懂生態系真實狀況
2024.08.12 | 區塊鏈
機器人橫行佔7成交易,迷因數據下滑嚴重

隨著Solana鏈上數據正全面趕超以太坊,關於Solana將超過以太坊的話題逐漸升溫,與此同時,關於Solana真實繁榮度的討論在社交媒體上也引發諸多關注。

近期有不少KOL發文論證,Solana的數據繁榮並不真實。匯總來看,關於社交媒體對Solana的爭議集中在以下幾點。

  1. 機器人泛濫。
  2. 交易量數據虛高。
  3. MEV問題。
  4. 財務虧損問題。
  5. SOL代幣的增發問題。

基於長期對Solana生態的關注,PANews針對Solana的真假繁榮也做了一些數據調查。

機器人泛濫,近7成交易來自機器人

關於Solana鏈上機器人泛濫的問題。近期,已有多個KOL在社交媒體表示,Solana的鏈上交易充斥著機器人,研究員Dan Smith7月29日公布數據顯示,Solana的周交易費和MEV收入首次超過了以太坊。

如果經常交易MEME幣則會發現這種情況在pump.fun上非常嚴重。隨機打開pump.fun的一個代幣交易頁面,會發現如下圖所示(列表最後有嘆號的為機器人交易),機器人的交易已經占據了大多數交易。

但識別機器人交易和數據並不容易,官方也缺少此類數據的公布。

Flip Research認為這一比例高達93%,“考慮到異常高的交易與用戶比率,以及鏈上的洗幣交易/洗幣數量,似乎絕大多數交易都是非自然的。在主要的以太坊 L2 上,最高的日交易用戶比是 Blast 上的 15.0 倍(該平台的手續費同樣很低,而且用戶都在使用 Blast S2)。作為一個粗略的比較,如果我們假設真實的 SOL 交易和用戶比率與 Blast 相似,這將意味著 Solana 上超過 93% 的交易及推而廣之到費用都是非自然的。”

但這一數據可能未必正確,PANews隨機從Pump.fun上尋找了10個相對活躍的代幣,並對這些代幣最近1000筆的交易情況進行了分析。設置的算法以兩個方面進行機器判定,短時間內(小於10秒)進行買賣或者在交易當中出現的相同地址相同金額的重複交易。在分析後的結果發現,在這10個代幣的共計8268筆交易當中,有80.85%的交易來自機器人交易,真實用戶的交易量不足兩成。機器人占比最高的代幣占比達到99.5%,平均每個機器人這個區間內交易了159次,而真實用戶的平均值為1.99。

但這並不說明Solana上所有的交易對都是這種情況,隨後PANews對市值較高的10個代幣的最近10000筆交易進行了分析,這些代幣如$WIF、JUP、POPCAT、BOME、MEW等,在這些已經成熟的代幣當中,我們發現機器人的比例大幅降低,占比50.73%,比例較高的為$WIF(81.6%)、POPCAT(87.5%)、MEW(88%),均為MEME幣,而JUP(Jupiter治理代幣)的機器人交易比例則為51%,KAMA的機器人比例僅為27.3%。

未完成流動性曲線的代幣仍在Pump.fun交易,而完成流動性曲線的代幣則會上線Raydium,因此,上述兩種對比方法還可看做新上線Pump.fun的代幣和已完成流動性曲線上線Raydium等DEX代幣對比的一個縮影。從目前的代幣交易量分配比例來看,pump.fun的交易筆數占Solana DEX比例的約為53%(8月8日數據),按這個比例計算,Solana每日交易量的66%約為機器人交易。由此看來,真實用戶目前更偏好市值較高,價格穩定的代幣,而非打新。

PANews隨後將Pump.fun上市值前三的代幣在最初創建時的交易數據進行分析發現,2個月以前,Pump.fun的機器人比例僅為35%左右,並且真實的用戶交易數量和交易筆數都遠高於現階段。

真實用戶日均交易數量約為16筆,與以太坊L2差距不大

Solana鏈上的用戶到底日均交易量如何?Flip Research撰文指出,Solana每個用戶的日交易量高達217次。遠高於其他公鏈。

事實上,Solana的交易分為投票交易和非投票交易。Flip Research所取的數據來源tokenterminal採用的是投票交易和非投票交易總和,而正常的用戶交易主要集中在非投票交易當中,兩者的數據量級通常相差約10倍左右。

8月6日數據,非投票交易3480萬筆,活躍用戶98.7萬,平均每個用戶交易35次。

此外根據PANews估算數據,當前活躍地址數中的13%約為機器人地址,86%為真實用戶。

按照8月8日的交易量3426萬筆,DAU 82.2萬個地址,真實的用戶交易筆數約為1130.58萬,真實用戶數量約為70.69萬,平均真實用戶的交易筆數約為16筆。這一數據比以太坊約3.37筆和Base約為6.18筆高出不少,但與Arbitrum約 12.39筆相近,低於Blas的30.8筆(數據為8月6日)。從這個角度看來,剔除機器人交易之外,Solana的用戶真實活躍度與其他的以太坊L2的差距並不明顯。

MEME數據下滑嚴重

另一個數據也側面說明了Solana上的表面繁榮,從每日發行的代幣數量來看,Solana的新SPL代幣發行數量並未迎來大幅下滑,仍維持在每日2萬個代幣發行左右。

但從數據的細節來看,7月初,pump.fun上共發行7.1萬個代幣,當週有5187個代幣上線Raydium(pump.fun滿足流動性後會自動上線Raydium),到8月5日這一週,pump.fun共發行5.5萬個代幣,而Raydium同期僅有1850個新代幣上線。

這一數據說明,Pump.fun上發行代幣的數量並未下滑太多,但能夠成功上線Raydium的比例越來越低,目前已最高不超過3%,而在7月初這個數據約為7.3%。8 月 12 日,據 Dune 面板數據,Pump.fun 過去 24 小時發行 11796 種 Meme 代幣,僅僅 157 種最終上線 Raydium,僅占 1.33%。

此外,Solana鏈上的New Token Accounts(新創建代幣帳戶)數據在近期也迎來大幅下滑,7月20日該數據為1224萬個,8月8日則下降至667萬個,下降幅度近一半。這個數據可以理解為當日所有新創建的代幣持幣地址的總數。Solana每日創建的新代幣數量並未減少,但持幣的總地址數卻在降低,說明平均每個新代幣的持幣人數有大幅下滑。隨著機器人的搶占交易池,真實用戶正在離開新的MEME幣。

驗證者成虛假交易受益者

而與此同時,Solana驗證者們正因為機器人交易賺的盆滿缽滿,Dan Smith透露,7月29日,產生的費用總額為 550 萬美元,是過去三個月中的最高數額。58% 的價值來自 MEV 小費,37% 來自優先交易費。

認為:「MEV 只有在有利可圖時才會進行,也就是說,只要零售商繼續追逐MEME,MEV 就會進行。一旦MEME開始降溫,MEV 費用收入也將隨之崩潰。」

在專門統計三明治攻擊的網站上,PANews進行了粗略統計,一分鐘內的被識別的三明治攻擊約為16~20次。換算為每天則至少達到23000次三明治攻擊。此前報導,最為惡名昭彰的地址在2個月內攫取超過3000萬美元,而如今三明治攻擊者似乎比之前更多了。

為了應對這種情況,目前82%的交易都會添加優先費用(可規避三明治攻擊),但這增加了普通用戶的交易成本。

財務虧損並無實據

此外,財務虧損問題和通脹率問題由KOL小熊餅乾.eth提出,他表示:Solana一直在虧損,財務數據顯示每個季度從2023年第二季度的1.43億美元增加至2024年第二季度的9.56億美元。關於這個問題,另一個KOL日月小楚進行了進一步解讀,“這並不是虧損在增加。但是這只是用美元計價後帶來的數據錯覺。

「23年Q2的SOL平均價格在25美元左右,Q4價格因為拉盤所以幅度比較大,按照平均價格50美元來計算,今年Q2基本在160美元計算。粗略計算下sol每季度增發600萬枚 。所以簡單乘一下,23年Q2是1.5億刀,在Q4是3億刀,而到了今年Q2就是9.6億美金。」

此外,PANews在調查中發現,Solana基金會事實上並未公開過目前的持倉和財務數據,關於這部分的財務數據網路上的唯一來源是Coin98 Analytics,不過該公司也未公布這一數據的來源。

關於SOL代幣的增發問題,日月小楚的解釋認為,小熊餅乾.eth引用的Messari的數據意指新增流動,這部分流動有可能是基金會解鎖的代幣,通常不會流向市場。

關於SOL的通脹,據solanacompass的數據顯示,目前SOL的通脹率為5.1%,並不存在15%的通脹率。

關於Solana的討論可能仍將繼續,總體來看,Solana生態的狀態既不像一些觀點認為那麼嚴峻,據The Funding報導,一些加密基金經理正在大舉加倉Solana,Syncracy Capital,聯合創辦人Ryan Watkins認為:「現在,Solana 在大多數有意義的指標上都能與以太坊相媲美,但其估值只有以太坊的 1/5。」

不過從細微之處來看,Solana還是存在著危機,尤其是曾將Solana一舉推上神壇的MEME幣生態正在遭遇嚴重下滑,除此之外,整個行業還在尋找新的爆發熱點。而Solana生態內正上演著一出圍繞普通散戶的黑暗森林式狩獵表演,只是受益者開始竭澤而漁時,不知是否已是繁華盡頭?

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

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。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

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。

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