FIFA、《楓之谷》都選它!為何頂級IP都愛Avalanche?
FIFA、《楓之谷》都選它!為何頂級IP都愛Avalanche?
2025.06.17 | 區塊鏈
《楓之谷》也選它!為何頂級IP都愛Avalanche?

近來,已有少數幾個知名項目基於Avalanche技術架構啟動(或計劃啟動)專屬鏈。

為什麼選擇Avalanche而不是以太坊?

答案要從Avalanche9000說起,這個去年十二月實施的網路史上最大規模升級,堪稱Avalanche版的「The Merge(合併)」,它徹底重構了驗證者經濟模型。

在ACP-77提案中,Avalanche驗證節點的高額固定質押成本要求(2000枚AVAX)被低門檻的隨用隨付模式替代。

Blockworks Research分析師Effort Capital的評估數據顯示,降低的前期成本使得啟動主權Avalanche L1鏈頗具吸引力,成本甚至可能低於Celestia rollup方案或Cosmos應用鏈。

進一步節約成本。

正在創建Avalanche第一層鏈的團隊,可以利用C鏈(Avalanche的流動性樞紐)已構建的基礎設施。

例如,Avalanche的第一層網路透過C鏈可為用戶提供中心化交易所入金通道的便利,而無需支付高額比例的代幣作為直接集成費用。

「這就是Avalanche的核心價值主張之一,」Ava Labs首席戰略官Luigi D’Onorio DeMeo 在採訪中告訴我,「從進入市場的角度來看,這能為開發團隊節省大量時間和數百萬美元的集成成本。」

對於大多數標準的鏈上基礎設施而言,包括預言機、RPC服務、索引器、區塊瀏覽器、NFT市場等(這些正是C鏈已具備的)。若由獨立L1從零開始搭建,啟動成本預計可能高達1300萬美元。

這一切都依賴於Avalanche的互鏈通信協議,正是通過該協議,Avalanche的一層網路能夠便捷地在C鏈與其他鏈之間轉移資產,從而充分利用前述各項功能優勢。

C鏈與Henesys(《楓之谷》專屬鏈)的連接如今是國際聊天系統中最活躍的雙向交流路線,每天承載著成千上萬條消息。

價值捕獲機制是啟動Avalanche一層網路的另一大主因。

Avalanche的第一層區塊鏈可以通過引導自己的驗證者集合、發放區塊獎勵(或使用原生代幣作為Gas費)等方式,為項目的原生代幣構建明確的價值積累渠道。

以太坊二層網路無法利用相同的機制,因此項目的代幣除治理功能外,價值捕獲渠道極為有限甚至完全缺失(少數例外存在)。

最後,AvaCloud的HyperSDK還支持高度的L1鏈訂製能力,這與當下基於rollup技術棧的L2解決方案所面臨的束縛形成了鮮明對比,展現出顯著優勢。

AVAX的價值累積

鑑於ETH和ATOM飽受價值積累問題的困擾,研究AVAX如何實現價值積累很有必要。

首先,與Solana或以太坊的部分代幣銷毀機制不同,Avalanche的C鏈所有手續費都將100%銷毀。2025年其AVAX代幣月度銷毀價值平均約為45.3萬美元。

驗證節點繼續質押AVAX以維護主網路運行,目前質押金額約80億美元(3.602億枚AVAX)。

第三,根據ACP-77提案要求,每個Avalanche L1驗證節點都需每月持續支付少量 AVAX作為費用。根據驗證節點數量不同,這筆費用大約在數百至數千個AVAX之間波動。Blockworks Research的分析師Boccaccio針對Gunzilla鏈做出了詳細推算(測算報告詳見連結圖示)。

每當交易操作涉及C鏈時,都會銷毀少量間接產生的ICM(鏈間通信)手續費。

Avalanche的發展路徑

歸根結底,Avalanche的商業策略令人頗為熟悉:透過削減前期投入來補貼長期增長。

以太坊也在採取同樣的策略,它主動捨棄短期的執行費用收入,以期在長期發展中獲取數據可用性費用。為追求長期增長,當前Celestia實際上也在免費提供數據可用性服務。

「關於Avalanche的普遍誤解之一是它無意追求高速鏈」,DeMeo告訴我,他聲稱這種說法並不屬實。

ACP-125和ACP-176(Octane)兩大升級方案均在C鏈上實施了最低基礎費用的下調,並引入動態費用機制以最佳化燃料費,這兩項改進促使2025年初至今C鏈費用整體下降96%。

DeMeo繼續說道:「作為網路今年後續實施『非同步執行(ACP-194)』計劃的一部分,費用將持續降低。目前Avalanche的價值捕獲尚未達到顯著規模,但發展路徑已然明晰。隨著生態系統中66條活躍的L1鏈持續運作,且更多鏈正在接入,Avalanche完全具備打造自身網路效應的優勢。」

本文合作轉載自:PANews

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關鍵字: #區塊鏈
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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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