鏈上迷因又「牛」回來了!Pump.fun和Bonk.fun到底誰能C位出道?
鏈上迷因又「牛」回來了!Pump.fun和Bonk.fun到底誰能C位出道?
Bonk.fun 大戰 Pump.fun

牛回速歸,歸來最快的還是 Meme 板塊。

最近鏈上金狗不斷,似乎那種熱鬧的打狗情緒又回來了。

不過在鏈上 meme 這塊 ,與上一輪 Pump.fun 一家獨大不同,現在的版本裡出現了更多 Pump.fun 的挑戰者,試圖撼動其 meme 發射台霸主的地位。

畢竟,平台每天發 meme靠手續費賺錢,是一門很香的生意。於是你能看到各種 launchpad 在最近紮堆出現,各自的發射台上,都有金狗試圖吸引存量市場中有限的注意力。

而在這種環境中也開始出現兩個平台發同名 Meme 的情況,比如今天 letsBONK.fun(下稱Bonk.fun) 和 Pump.fun 各上都出現了一個同名代幣 $GLONK,並且兩個平台都全力支持各自的那個版本。

Bonk.fun 由 Raydium 和 Bonk 社區共同孵化,Raydium 通過其 LaunchLab 平台為 Bonk.fun 提供技術支援;而 Bonk 社區則依託其 meme 代幣 $BONK 的影響力為 Bonk.fun 提供基本盤。

這顯然是Pump.fun 的一個有力競爭者。

表面上看,這是一場代幣之爭,玩家們都在賭哪一個 Glonk 會勝出;但實際上它是 Solana 生態的基礎設施戰爭,不僅攸關代幣的市值和交易量,更攸關平台的技術實力、社區支持和發展前途。

更重要的,是攸關實打實的平台收入與利益。

代幣即人氣和注意力,高端的平台競爭,往往以某個代幣價格賽馬的形式出現。

同幣相爭,創始人隔空對線

從現狀來看,Bonk.fun 上的 $GLONK 似乎更勝一籌。

截止發稿時,Bonk.fun 版本的 $GLONK 市值在 1650 萬美金左右,而 Pump.fun 上的則為 440萬美金;交易量和流動性上 Bonk.fun 版本的 $GLONK 也是全面領先。

$GLONK 代幣的價格波動背後,是 Bonk.fun 和 Pump.fun 創始人之間的激烈交鋒。

雖然沒有直接對線,但 Bonk.fun 的開發者 SolportTom (@SolportTom)和 Pump.fun 的 Alon (@a1lon9)都在為各自的平台搖旗吶喊。

Tom 發文表示大家應該支持 Bonk.fun; 而2分鐘後 Alon 緊接著也自己發了個類似句型的「SEND THE OG.」,暗示 Pump.fun 才是搞 Meme 發射的老 OG,指向和暗示不言自明。

而更精彩的在於雙方逐漸挑明意圖指名道姓,表示自己平台上的那個 $GLONK 才是最優解。

Tom 認為市場已經做出了選擇,GLONK 代幣的價格已經說明一切,並直接@了 Alon:

「Bonk.fun 上的代幣市值達 300 萬美元,而 Pump.fun 上的只有 17 萬美元,但有人發文說‘支持OG版本’,我覺得這很低級。」

而 Alon 則認為價格的表現並不能說明問題,Pump.fun 有自己引以為傲的草根文化和社區精神;Bonk.fun 上的代幣價格上漲更像是陰謀集團的行為。

這場「口水戰」對市場情緒產生了顯著影響。Alon 的「OG」言論在 00:15 發布後,Pump.fun 版本的 $GLONK 市值一度從 780 萬美元升至 1340 萬美元;顯示其短期內對市場情緒的推動作用。

然而,Bonk.fun 版本的市值在隨後的 10 個小時內回升至 1650 萬美元,Pump.fun 版本則跌至 440 萬美元,表明市場最終更傾向於 Bonk.fun 版本。

在更早之前,Pump.fun 官方帳號還屏蔽過 Bonk.fun 的開發者 Tom,也凸顯了劍拔弩張的競爭態勢。

目前看確實是 Bonk.fun 上的 $GLONK 贏了,但單個代幣的勝利或許也不能完全說明問題,各自平台的競爭優勢和吸引用戶的手段才是關鍵。

合縱連橫,後發制人

今天的數據顯示, Raydium 的 LaunchLab (主要是 Bonk.fun 發射台)上的畢業代幣數量,首次超過了 Pump.fun 上的畢業代幣數量。

雖然在代幣創建數量上,前者仍然比不過 Pump.fun,但更高的畢業率,在一定程度上也體現出了注意力和流動性在逐漸被蠶食,Pump.fun 的霸主地位確實受到了衝擊。

而兩天前,據外網 KOL @theunipcs 表示,Bonk.fun 開發者 Tom 在與其聊天時透露了一些 LetsBONKfun的關鍵數據:

  • 24 小時內創建了 6,911 個代幣,已產生費用 2,880.36 SOL(時價約50萬美金);
  • 自平台推出以來,共創建了 26,902 個代幣;
  • 自推出以來產生的手續費總額為 10,197.83 $SOL (上線僅兩週產生了近 200 萬美金)
    在數據背後,平台的增長得益於以創作者為中心的激勵機制:

2025 年 5 月 4 日,該平台與 Raydium 合作,為符合條件的 Launchlab 和 LetsBonk.fun 交易者提供 50,000 RAY 空投 ,以提升用戶參與度。

5 月 11 日,LetsBonk.fun 宣布將為在接下來的一週內「快速發展並持續增長」的五個代幣提供 5,000 美元的獎勵 。

5 月 13 日,Tom 又為下週表現最佳的項目增加了 15,000 美元的獎勵 。

這頗有不同外賣平台搞補貼燒錢,吸引商戶和用戶的意思。

重賞之下必有勇夫,該平台還將在遷移後與代幣創建者分享 10%的流動性池 (LP) 費用,種種舉措也吸引了FARTCOIN 的開發者在 Bonk.fun 上部署了兩個代幣——FANGPI 和 BarkCoin;其中 BarkCoin 的市值在 5 月 13 日達到 826,700 美元,為 LetsBonk.fun 帶來了更廣泛的關注和參與。

其中最有意思的,還得算與中國社區建立聯繫。

Bonk.fun 不僅開發了一系列工具,支持一鍵創建基於中國社交媒體平台內容的代幣,還融入了與中國熱門話題相關的敘事元素。

而昨天在 Bonk.fun 上火了一把的 ikun 就是有力證明之一,「雞你太美」的中式梗開始向外傳播,ikun 市值一度突破1200萬美金。

鹿死誰手?

作為 Solana 生態中 meme 代幣發射台的兩大玩家,這兩家平台在技術實力、社區支持和市場表現上展開了全面較量。

Bonk.fun 憑藉 Raydium 和 Bonk 社區的支持迅速崛起,而 Pump.fun 則透過技術創新和龐大的用戶基礎奮力反擊,我們可以具體看看兩家各自的競爭優勢和亮點:

Bonk.fun 代幣創建流程也非常簡單(僅需三步:點擊「創建代幣」、輸入資訊、設置發行量),降低了用戶門檻,而 Raydium 的 CPMM 池為其代幣提供了更高的流動性支持;此外,Bonk.fun 通過收入回饋機制(35% 用於 $BONK 回購銷毀)增強了社區黏性,吸引了大量對 Bonk 生態感興趣的用戶。

Pump.fun 作為市場領導者,近年來也在通過創新鞏固地位。

2025 年 3 月,Pump.fun 推出了 PumpSwap 平台,提供即時免費代幣遷移(之前需 6 SOL),並支持跨鏈代幣交易(如 Aptos 的 APT)。

2025 年 5 月初,Pump.fun 引入了創作者收入分成機制(0.05% 交易量分成)試圖通過激勵創作者解決「pump-and-dump」問題。儘管在 $GLONK 之爭中暫時落後,Pump.fun 憑藉龐大的用戶基礎(日活躍地址峰值 107,000)和累計 1.5 億美元的收入,依然是王座上更穩的那個。

Bonk.fun 若想真正撼動 Pump.fun 的地位,還需進一步擴大用戶基礎和技術創新,而 Pump.fun 則需解決社區黏性和歷史負面事件(如 2024 年員工盜竊事件)帶來的信任危機。

在另一端,對鏈上玩家來說,平台的競爭更像是一種紅利。

不同的平台勢必要打造自己的財富效應,陰謀也好社區也罷,出現金狗的機率會變高;相較於死氣沉沉的市場,有金狗總好過沒有金狗,純枯坐又有了收穫的預期。

同時平台為了吸引用戶,也必然會有更多的利好規則或激勵計劃推出,這多少也算是一種 Meme 上的擼毛。

不過,多個平台的出現,也讓本就 PVP 極其激烈的 Trench 裡顯得更加擁擠,代幣生命週期更短,搶進的節奏更快,都對精力和監控提出了更多的要求。

混亂是上升的階梯,總有年輕人在版本更迭中受益。

本文合作轉載自:深潮

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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