鏈上日交易量寫下數據神話，人氣爆棚的鏈上遊戲Tapos到底誰在玩？|數位時代 BusinessNext

獎勵代幣流動池僅52美元，將Aptos日交易量推上3億筆

8月18日，Aptos發布了新的一週數據，數據顯示上週的日交易量最高達到3.26億筆，TPS峰值達12492。這一數據已經遠超以太坊、Solana等熱門公鏈，也超過了此前由Sui創造的單日7000萬筆的日交易量記錄。

梅開二度的數據神話

Aptos表示，這個數據的里程碑主要得益於Tapos的第二款小遊戲。

據Tapos官方顯示，Tapos第二輪小遊戲開放的三天內，共製造了5.3億筆交易，總用戶數超過2萬個。平均每小時TPS達到5000。

今年5月，Tapos已經為Aptos帶來過一次數據激增的變化。5月23日，Tapos推出了第一輪小遊戲，採用點擊螢幕為小貓抓癢獲得積分的玩法，用戶也可以選擇自動點擊。據Tapos官方表示，該輪遊戲結束後總交易量超過3.23億筆，總用戶超過6.3萬名。

從數據上來看，Tapos是一款人氣爆棚的鏈上小遊戲。但從社交媒體的討論話題和其他的一些數據來看，Tapos的用戶數遠不及其宣傳的那麼多。

一般來說，爆款鏈游的底層邏輯無外乎源於兩個要素，可玩性和賺錢預期。如此前火熱的TON生態小遊戲Notcoin、Hamster Kombat等點擊類小遊戲，可玩性並不是這些遊戲的優勢，用戶參與的前提主要來自於賺錢預期，即遊戲積分兌換空投。正常來說，Tapos作為一款點賺類小遊戲也歸屬此類。

從Tapos第一輪遊戲機制來看，用戶通過點擊螢幕獲得積分，最終根據用戶的積分多少可獲得對應HEART代幣。HEART代幣的價值也就直接關係到用戶參與這個遊戲的最終收益。

但官方從未公布過HEART代幣的合約地址和發行總量，也沒有提及HEART代幣分配的規則。

獎勵代幣流動池僅剩52美元

8月20日數據顯示，HEART代幣的持幣人數只有9045個，轉帳次數僅為978次。其中近1000個地址的代幣數量不足1個。而官方公布的數據顯示，第一輪遊戲的參與人數超過6.3萬地址，第二輪參與地址超過2萬個。但實際上領取到代幣的地址數均不及這兩次的參與地址數。

除此之外，HEART代幣流動性極差，流動池金額僅為52美元。24小時交易額為58美元，交易地址4個（8月20日數據）。更加反常的是，一般熱門項目如果流動性太低或者價格一路下滑會招致大量用戶批評，但Tapos的評論區中鮮有吐槽的用戶。

此外，在創造了5億多次交易量之後，卻並沒多少人領取獎勵。根據Tapos第二輪的遊戲規則，用戶參與遊戲後，可以領取神秘寶箱NFT，打開後可能獲得APT代幣或者HEART代幣。截至到8月20日，神秘寶箱的交易次數僅為有7926次，包括Mint和打開寶箱總交互數量。

截至8月20日，HEART代幣的價格為0.001463美元，PANews通過查看發現寶箱大多數的領取數量為1000個HEART代幣，以此計算每個寶箱的價格約為1.4美元。

社交媒體無人討論

一般而言，爆款遊戲在獲得大量用戶後總會引起社交媒體的諸多討論。PANews搜索了推特、Youtobe、Telegram等多個社交媒體平台，發現這款爆款遊戲在這些社交媒體上幾乎沒有討論，在推特上集中最多的相關內容就是來自於關於Aptos數據激增的討論。

而在Youtobe上，也只搜索到1~2條關於這款遊戲的簡要介紹，播放量都不高。既然社交媒體的討論度很低，Tapos具體依靠什麼渠道進行傳播也成了謎。

截至8月20日，Tapos的官方Telegram社區頻道成員總數共計243人，而Tapos的推特內容下，也很少有評論出現。這樣的活躍度似乎還不及一些新發行的MEME幣。

不過，Tapos還是為Aptos帶來了不少的關注，8月19日，Tether宣布將 USDT穩定幣擴展到 Aptos。綜合來看，Tapos並不是一個有多大財富效應的遊戲，那麼在遊戲開放期間火熱參與進去的玩家是被什麼所吸引？這些玩家又為何參與後放棄領取獎勵？亦或是，Tapos只是Aptos向外秀肌肉的花樣測試？

本文合作轉載自：PANews

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。」

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。