傳聞支付大咖 Stripe 將進軍 L1,哪些新應用值得期待?
傳聞支付大咖 Stripe 將進軍 L1,哪些新應用值得期待?
##### 核心要點: 加密社區流傳著Stripe可能推出自己的一級區塊鏈網路(L1)的傳聞。結合其最近收購Bridge和Privy的動作,推出自家區塊鏈或許是下一步的合理選擇。

Stripe作為全球領先的支付服務提供商(PSP),在技術層面連接商戶、收單機構、卡網路及發卡銀行,確保交易順暢且安全。

如果Stripe真的推出L1,在基本情況下,預計將支持穩定幣支付以及客戶支付和商戶結算的Stripe L1整合;在樂觀情況下,它可能通過以下功能徹底革新支付系統:

  1. 實現繞過發卡機構和網路的直接支付;
  2. 支持傳統系統中無法實現的微流訂閱服務;
  3. 利用Stripe L1上的短期存款餘額產生收益。

Stripe目前主要作為支付閘道器和收單機構運作,但若推出Stripe L1,將使其能夠承擔傳統上由發卡銀行和卡網路負責的角色,這將成為支付行業歷史上的重要里程碑。

##### Stripe真的會推出自己的區塊鏈網路嗎?

最近,加密社區傳言稱全球支付基礎設施公司 @Stripe 可能正在籌備推出一級區塊鏈(L1)。另一則傳聞則與 Paradigm 的近期秘密招募行動有關,該招募項目被部分人猜測為 Stripe 的 L1 區塊鏈計劃。

儘管除了內部人士外無人確切知道 Stripe 是否會推出 L1,但考慮到近期傳統美國金融圈對區塊鏈和穩定幣行業的興趣激增,以及卡網路公司(如 Visa 和 Mastercard)不斷增加區塊鏈整合的舉措,再加上 Robinhood 宣布計劃通過 Arbitrum 對股票進行代幣化,這些因素使得圍繞 Stripe 推出 L1 的傳聞迅速吸引了社區的關注。

Stripe 的使命是「推動網路GDP增長」。該公司專注於構建全球經濟基礎設施,幫助從初創企業到大型企業的各類業務在線管理支付、運營和增長。從這一角度來看,區塊鏈技術對 Stripe 極具吸引力。

事實上,Stripe 近年來一直積極擴展區塊鏈相關業務。2025年2月,Stripe以約11億美元收購穩定幣基礎設施公司 Bridge (@Stablecoin),戰略性地鞏固了其基於穩定幣的金融基礎設施地位。在此基礎上,Stripe於2025年5月的 Stripe Sessions 活動中推出了其穩定幣金融帳戶服務(Stablecoin Financial Accounts)。

Stripe的穩定幣金融帳戶服務現已覆蓋全球101個國家,為企業提供以下功能:

  • 持有由Circle發行的USDC以及由Bridge發行的USDB;
  • 透過ACH/電匯方式進行美元轉帳,以及透過SEPA方式進行歐元轉帳,實現穩定幣的存取;
  • 支持在多個區塊鏈網路上存取USDC,包括 Arbitrum、Avalanche C-Chain、Base、Ethereum、Optimism、Polygon、Solana 和 Stellar。

這意味著,在101個國家的企業可以通過Stripe輕鬆訪問基於美元的穩定幣,並與傳統銀行系統無縫集成,實現便捷的美元存取與支付功能。

此外,2025年6月,Stripe收購了Web3錢包基礎設施新創公司 @privy_io。該公司提供多項功能,包括通過電子郵件或單點登錄(SSO)創建錢包、交易簽名、金鑰管理以及Gas抽象等服務。

結合這些動作,Stripe可能推出一級區塊鏈(L1)的傳聞似乎並非空穴來風。換句話說,Stripe目前已經具備穩定幣基礎設施和錢包基礎設施,推出一個能夠與這些資源產生協同效應的區塊鏈網路,或許是其區塊鏈業務擴展的自然下一步。

##### 如果Stripe推出一級區塊鏈(L1),會帶來哪些可能性? 當然,目前並沒有任何確鑿證據表明Stripe會推出L1,這僅僅是一個傳聞。然而,我們可以大膽猜測,如果Stripe真的推出自己的L1,它可能會如何被使用以及能夠實現哪些傳統支付系統無法實現的服務。以下列出的想法完全是我的個人設想,大家可以輕鬆看待,權當思考「哦,原來區塊鏈在支付服務中還能這樣用」。

2.1 Stripe作為支付服務提供商(PSP)的角色

要理解區塊鏈能夠改善哪些方面,我們首先需要了解Stripe提供的服務類型。作為全球最知名的支付服務提供商(PSP),Stripe充當商戶、收單機構、卡網路和發卡銀行之間的技術橋梁,確保支付過程順暢且安全。具體來說,Stripe承擔以下角色:

支付閘道器:

當客戶在線或線下使用銀行卡支付時,Stripe安全地收集卡資訊,進行加密,並將其傳輸至卡網路和發卡銀行。

多支付方式支持:

整合多種支付選項,包括信用卡、數位錢包、銀行轉帳和本地支付方式,為客戶和商戶提供便利。

欺詐檢測與安全保障:

通過基於機器學習的欺詐檢測系統和符合PCI-DSS標準的安全措施,防止欺詐性交易。

多幣種及國際支付支持:

提供自動貨幣轉換服務,支持多幣種交易,助力國際銷售。

報告與分析:

為商戶提供詳細的交易歷史、成功率以及客戶行為分析,幫助最佳化業務運營。

技術整合與運營支持:

通過API和SDK幫助企業輕鬆構建支付系統,同時處理客戶支持、監管合規、退款及帳單管理等事務。

提升客戶體驗:

提供快速流暢的支付流程,同時支持訂閱計費、分期付款和退款等多種場景。

商戶結算中介:

PSP與收單機構合作或直接作為收單機構,將發卡銀行收到的款項結算給商戶。

如果沒有PSP的存在,商戶將不得不自行支持各種支付方式,並直接與收單機構簽訂複雜的契約。這不僅會增加商戶的技術和運營負擔,還會顯著降低商戶和客戶的支付體驗。

2.2 Stripe L1 會帶來哪些變化?

如果Stripe推出一級區塊鏈(L1),它可能如何最佳化現有服務並創造新的功能?以下是一些設想:

2.2.1 基礎場景

商戶穩定幣金融帳戶與Stripe L1的整合

目前,Stripe為101個國家的商戶提供穩定幣金融帳戶服務,使他們能夠持有USDC和USDB穩定幣,並通過傳統銀行系統(如ACH、SEPA)以及多個區塊鏈網路進行存取。

如果Stripe L1上線,預計穩定幣金融帳戶服務也將支持通過Stripe L1進行存取。此外,商戶還可以利用其在Stripe L1上的穩定幣餘額參與各種金融活動。

商家的穩定幣結算選項

作為支付服務提供商(PSP),Stripe通常與收單機構合作或直接作為收單機構處理商戶的銷售收入結算。如果Stripe L1上線,商戶或許能夠選擇以基於美元的穩定幣進行結算。這對那些對美元需求高但獲取渠道有限的商戶來說將是巨大的利好。

客戶錢包服務

Stripe此前收購了提供錢包基礎設施的公司Privy,該公司使用戶能夠輕鬆創建和使用錢包。雖然Stripe主要服務於商戶和企業,尚未為個人用戶提供錢包服務,但如果Stripe L1利用Privy的技術,它可能會支持個人用戶在Stripe L1上輕鬆創建Web3錢包,使用穩定幣進行支付,並參與Stripe L1生態系統中的各種金融活動。

客戶穩定幣支付選項

目前,客戶通過Stripe進行在線支付時,僅限於使用銀行卡、銀行帳戶及其他傳統支付方式。如果Stripe L1上線,它可能允許用戶連接Web3錢包(可能由Stripe或第三方提供),並選擇穩定幣作為支付方式。

2.2.2 牛市案例

客戶與商戶之間的直接支付

傳統支付系統(如信用卡或銀行帳戶)依賴於傳統金融網路,例如卡網路和銀行。但如果Stripe L1允許客戶直接使用穩定幣向商戶支付,則可以消除發卡銀行和卡網路的參與,大幅提升結算速度並降低費用。當然,由於區塊鏈上的支付結算難以撤銷或退款,需要設置適當的保護措施以確保交易安全。

基於微支付的訂閱服務

區塊鏈可以支持傳統系統無法實現的微支付和串流媒體式訂閱模式。目前,透過Stripe進行的訂閱大多採用按月或按年續訂的模式,而Stripe L1則有可能實現按分鐘計費的訂閱服務。用戶將根據實際使用情況支付費用,所有支付都可以通過智慧合約自動完成。這種全新的訂閱模式將為基於該系統構建的各種服務提供發展空間。

短期存款的DeFi應用

當前支付系統中結算延遲的一個原因是為處理欺詐、取消或退款等問題做好準備。因此,即使Stripe L1支持客戶直接用穩定幣支付給商戶,這些資金可能會暫時存放在Stripe L1中,而不是立即釋放給商戶。

這些短期存款規模預計將非常龐大,可以成為Stripe L1的巨大流動性池。例如,這些資金可以作為流動性供應給DeFi協議,用於借貸市場,或者投資債券以賺取利息,從而顯著提高資本效率。

##### 總結思考 在對穩定幣進行長期研究並觀察行業與生態發展後,Stripe L1的傳聞確實令人深感興趣。至今為止,像Visa、Mastercard和PayPal這樣的支付公司僅將區塊鏈和穩定幣視為附加功能。而如果Stripe真的推出自己的一級區塊鏈(L1),這可能成為支付系統領域的歷史性時刻,預示著範式轉變的開始。

Stripe一直以來扮演支付閘道器或收單機構的角色,但Stripe L1的引入或許能使其同時承擔卡網路和發卡銀行的職能。此外,借助區塊鏈技術,它可以顯著提升支付效率,並實現此前無法實現的功能,例如微流支付訂閱服務和短期存款的自動化管理。

我們正身處由區塊鏈驅動的支付系統創新時代。Stripe是否會如傳聞所述真正推出L1,仍需時間驗證。

本文合作轉載自:[深潮][1]
關鍵字: #區塊鏈
往下滑看下一篇文章
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓