偶像男團選拔引用Sony區塊鏈技術！Web3怎與娛樂做整合？|數位時代 BusinessNext

偶像男團選拔引用Sony區塊鏈技術！Web3怎與娛樂做整合？

秋元康推出男團計畫，首次引入 Web3 區塊鏈技術，利用 Soneium 平台重塑粉絲互動，並擴展全球市場。

全新男團計畫結合 Web3 科技

此前《加密城市》報導，AKB48、乃木坂 46的重要推手，同時也是日本著名音樂製作人秋元康，繼推出元宇宙偶像企劃「IDOL 3.0 Project」後，再次攜手娛樂業巨頭，推出全新男團選拔計畫「MEN’S YOAKE AUDITION 2024」。

這次試鏡面向 13 至 24 歲的男性，將從 2024 年 9 月 7 日至 10 月 31 日開放報名。值得注意的是，此計畫不僅是秋元康又一個重磅音樂項目，更是首次引入了 Web3 區塊鏈技術，採用由 Sony 開發的「Soneium」區塊鏈，意圖徹底改變粉絲與偶像的互動方式。

Web3 科技融入偶像選拔

本次選拔計畫由秋元康擔任總製作人，並與多家娛樂業巨頭聯手，包括 W TOKYO（東京女孩秀主辦方）、Asobi 系統、Twin Planet 等公司。他們透過 YOAKE Entertainment，旨在建立一支具有全球市場潛力的男團。而此次最大亮點便是 Web3 區塊鏈技術的引入，透過 Sony 與 Startale Labs 合作開發的 Soneium 區塊鏈，為偶像與粉絲之間構建嶄新的互動生態系。

Soneium 是一個基於以太坊 Layer 2 的區塊鏈技術平台，提供更高效、更具互動性的應用環境。粉絲透過這個平台，不僅能夠欣賞偶像的音樂作品、購買周邊商品或參加活動，他們的所有互動行為都會轉化為支持偶像的實際行動，形成一個透明且有價值的支持體系。

這樣的區塊鏈技術不僅能保證粉絲對偶像的貢獻可以量化，還能加深偶像與粉絲之間的聯繫，並讓全球各地的粉絲突破語言與地域的限制，參與到偶像的支持活動中。

MEN’S YOAKE 的願景

此次選拔不僅限於日本市場，YOAKE Entertainment 明確表示將朝全球擴充功能，並以多語言形式進行內容與宣傳，意圖打造一支跨越國界的男團。入選者將在 2025 年 3 月於「東京女孩秀 2025 春夏季」的舞台上首次亮相。這一系列舉措展示了該公司希望透過區塊鏈技術，構建一個嶄新的全球娛樂經濟圈的野心。

此外，Soneium 的區塊鏈技術還會引入一個基於代幣的經濟模式，讓粉絲的每一份支持都可以被量化和透明化。無論是音樂播放量、周邊商品購買，還是活動參與，粉絲的所有行為都將透過區塊鏈記錄並轉換為代幣，用來支持偶像的發展。

MEN’S YOAKE 的推出，無疑是秋元康與 Sony 等娛樂業巨頭希望透過 Web3 技術，進一步推動日本偶像文化全球化的最新舉措。這次選拔不僅是偶像選拔，更是一個科技與娛樂結合的前衛嘗試，象徵著日本偶像產業進入數位化與區塊鏈時代的重要一步。

本文授權轉載自：加密城市

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。