解讀幣安2024上半年研究報告:最值得關注的6大領域
解讀幣安2024上半年研究報告:最值得關注的6大領域
2024.08.22 | 區塊鏈
2024年上半年加密市場市值增長37.3%

幣圈冷?從幣安的報告中似乎不是這麽一回事。

幣安交易所近期發布2024年上半年研究報告,並認為加密市場各個領域在上半年的表現都相當亮眼。

報告指出,加密市場延續了2023年的強勁表現,總市值達到約2.27兆美元,較年初增長37.3%。其中,第一季度表現尤為強勁,市值飆升60.2%,而第二季度市場出現回調,市值下滑14.3%。

加密貨幣市場的增長,主要得益於美國在今年1月宣布批准比特幣現貨ETF,吸引了超過140億美元的資金流入。而市場在第二季市場經歷了一些調整,但整體增長勢頭依然強勁。

隨著第4次比特幣減半、Runes協議的推出,以及美國現貨比特幣ETF的成功批准,比特幣在2024年初繼續鞏固其市場主導地位。

此外,以太坊再質押(restaking)熱潮和EIP-4844升級以及Solana在迷因幣領域的出色表現,也都為Layer-1區塊鏈帶來了強勁的成長動力。

Layer-2(L2)迎來空投季,總鎖倉量飆升90%至430億美元

2024年上半年,Layer-2世界迎來空投季,特別是零知識證明項目吸引了大量資金流入,使得L2的總鎖倉量(TVL)達到430億美元,增幅高達90%。

總鎖倉價值是衡量DeFi協議內鎖定資產總量的一個指標,可以反應資金池中鎖定的代幣價值,常被投資者用來快速了解DeFi項目的市場狀況和市佔率。簡單來說,當總鎖倉量數值越高,代表該DeFi協議越受肯定。

這一增長顯示出市場對L2解決方案具有強烈興趣,尤其是因為這些解決方案能夠顯著提升交易速度和降低成本。隨著更多用戶和資金的進入,L2的生態系統在未來有望繼續快速擴張。

此外,2024年去中心化金融(DeFi)領域也迎來了資金大量湧入,總鎖倉量較年初增長了72.8%,達到941億美元。這一增長不僅涵蓋了主要市場,也推動了一些以前難以觸及的金融原語進入鏈上,擴大了DeFi的應用範圍。

比特幣活動加速發展,Runes協議與BRC-20推動市場擴展

比特幣在2024年上半年持續加速發展,各項指標均有所提升。除了市值大幅增長外,比特幣交易量也顯著增加。

2024年4月的比特幣減半後,區塊獎勵減少到每區塊3.125比特幣,同時比特幣現貨ETF的批准,也促使市場湧入超過147億美元的資金流入。

特別值得注意的是,比特幣閃電網路的容量持續增長,也可以看出越來越多人在關注。此外,挖礦難度和哈希率的持續上升,也是比特幣區塊鏈日益強大的重要指標,代表其安全性和抗攻擊能力不斷增強。

💡哈希率(Hash Rate)是工作量證明(PoW)加密貨幣網路中計算能力的度量,也可以顯示加密貨幣的受歡迎程度。

隨著Ordinals協議驅動比特幣新時代進展,「比特幣發幣」的BRC-20代幣和「比特幣NFT」Runes協議的推出,都讓比特幣區塊鏈上的代幣與NFT市場不斷壯大,展現出更廣泛的應用潛力。

下半年幣安關注的6大領域

至於常被討論「是否已死」的NFT市場,儘管Blur在Blast代幣空投的推動下,繼續占據主導地位;Pudgy Penguins則憑藉其「胖企鵝」玩具取得了一些成功,但今年上半年仍經歷動盪,銷售量再度下降,主要項目的地板價更是下跌50%以上。

💡地板價:指NFT系列中的最低價格

而Web3遊戲產業在第一季表現強勁,但第二季隨著其他山寨幣市場的下跌,遊戲項目的代幣市值也出現大幅下降。

不過,與價格下跌相反,用戶增長指標卻比過去任何時候都更健康,Pixels和Hamster Kombat等項目,也透過空投代幣吸引了大量玩家。

其他值得注意的領域包括迷因幣、人工智慧和去中心化物理基礎設施網路(DePIN)。這些領域在2024年上半年繼續受到投資者和更廣泛社區的強烈關注。

展望2024年下半年,幣安表示對6個關鍵主題特別感興趣,包括主要金融機構和公司的接納與採用、美國宏觀經濟條件、比特幣生態系統、所有權經濟應用(如DePIN)、實物資產代幣化(RWA),以及Web3遊戲的成長等相關的各種項目與領域。幣安認為,這些領域將在下半年或整年發展獲得顯著進展與亮眼表現。

關鍵字: #NFT
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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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