以太坊生態系統日益壯大,為何幣價表現卻落後於競爭對手?
以太坊生態系統日益壯大,為何幣價表現卻落後於競爭對手?
##### 以太坊正在獲勝,ETH 投資者仍然沒有獲勝 你可能已經注意到,我最近對 ETH 的立場已經變得更加溫和了。ETH 相對估值的下跌導緻失去了投資者的信心,而當 ETH 渴望成為網路貨幣時,投資者的信心是關鍵。

多年來,ETH 表現落後的原因一直是人們爭論的焦點。許多困擾 ETH 相對估值的問題並非其所能控制——Gary Gensler、Michael Saylor 等人都對此有所貢獻。(Gensler 已經離職,ETH 資金管理公司也終於成立;一些外部問題會自行解決。)

今天,我想重點談談以太坊社區牢牢掌控的挑戰,因為以太坊在三年多的時間裡落後於市場的許多原因,都由社區自行決定。我們應該集中精力解決這些問題,以重振潛在的 ETH 買家。

##### ETH 的價值捕獲問題 以太坊面臨的許多挑戰可以歸結為一個核心主題:以太坊的效用和 ETH 的價值之間存在斷裂的價值捕獲供應鏈 。
「我很驚訝……以太坊、Solana、Tron 上的穩定幣使用情況……似乎並沒有為這些穩定幣所依賴的 Layer1 代幣持有者創造更多價值。」 —— Joe Weisenthal 在 The Chopping Block 上說

在這一集中,CB 小隊繼續討論了這個以太坊特有的問題,因為 SOL 和 TRX 已經創下了歷史新高,而與競爭對手相比,以太坊的經濟模型尤其漏洞百出,特別是 Layer2 模型。

說到穩定幣,早在 2018-2019 年的熊市時期,人們就對穩定幣供應與其 Layer1 代幣價值捕獲之間的關係產生了擔憂。Nic Carter 在 2020 年就在 Bankless 上發表了一篇文章討論這個問題——加密法定貨幣:互利共生還是寄生?

簡而言之,以太坊 Layer1 上的穩定幣買家和持有者除了花費約 0.50 美元的 Gas 費購買這些穩定幣外,不會為 ETH 帶來任何價值。如果他們在 Layer2 上也這樣做,即使購買了價值數十億美元的穩定幣,ETH 的價值捕獲也會降至 0.01 美元以下。

##### 以太坊的敘事動力 儘管如此,以太坊的採用指標無疑是看漲的。

近期發布的 Robinhood Chain 在以太坊上部署代幣化股票,這驗證了以太坊的 Layer2 路線圖及其作為華爾街資產可信中立結算層的地位。借助 Robinhood Chain,OG 承諾區塊鏈技術將升級華爾街過時的金融系統,以實現代幣化和交易,一切都正在實現 。

這一聲明隻是該網路的眾多看漲信號之一:

  • 以太坊生態系統保持著穩定幣供應量的 50% 主導地位,如果你忽略不透明的Tron生態系統,那麼它的比例則高達 75%。
  • CRCL 的轟動性 IPO 特別驗證了以太坊,因為以太坊持有所有 USDC 的 66%。
  • Coinbase 是加密行業最受信任和尊重的品牌,正在構建以太坊 Layer2。
  • 以太坊 100% 正常運行時間,優先實現真正的去中心化,無需任何交易對手產生共鳴滿足華爾街的需求並提升其品牌形象以對抗其他競爭對手。
  • ETH 資金公司的經濟影響力正在不斷增強:

如果你想為 ETH 和以太坊宣傳看漲言論,那麼這樣做會變得越來越容易。

以太坊開發人員為維護去中心化和可信中立性所做的所有努力都得到了回報,其在世界資本引力中心—華爾街—的採用指標令人難以置信。

##### 擴展 ETH 的敘事 許多人看到上述採用和成功案例,看到了機會。

Tom Lee 的 Bitmine 資金管理策略,正利用以太坊的敘事優勢。策略很簡單:把 ETH 納入資產負債表,然後把 ETH 推銷給華爾街。以太坊本身就有很多敘事亮點,ETH 需要的只是一個足夠有活力、能讓華爾街興奮的人。

我們即將見證 ETH 在過去四年裡被低估到何種程度。ETH 的糟糕價格表現是源於市場非理性嗎?還是它的下跌真正反映了更深層次、更結構性的問題?

##### 部落主義與社會可擴展性 深入研究上述內容,您將對 ETH 的兩個方面有更深入的了解。

一方面,一個採用 Layer2 模型的網路切斷了 ETH 價值捕獲供應鏈中的一個環節。但另一方面,你會看到一個令人難以置信的成功故事,似乎華爾街只需輕輕一推,就能讓 ETH 漲到 1 萬美元。

我對這種二分法的看法如下:

如果你在未解決的價值捕獲供應鏈上添加敘事火力,你就會得到部落主義,這種部落主義受到部落內部人士的喜愛,而受到部落外部人士的拒絕:

現在,以太坊中的大多數人看到 Ryan 提出的每 ETH 74 萬美元的價格都會感到興奮,而以太坊之外的人可能會看到同樣的事情並認為這是妄想(只需閱讀 QT)。

但是,讓我們想像一個替代場景,其中 ETH 優越的價值捕獲供應鏈成為 ETH 敘事的核心部分,就像 2021 年那樣。在這種情況下,所有以太坊 Layer2 都基於 Native+Based Rollup,以太坊的區塊時間減少至約 2 秒(這是以太坊的長期目標)。

在這個世界上:

  • Rollup 具備同步可組合性,因此無需網路橋接。更低的 Layer1 區塊時間允許做市商提供更低的價差,從而帶來更大的鏈上交易量。價格執行力顯著提升。
  • 以太坊強大的 MEV 基礎設施最終可以用來為交易者提供最佳執行(在 Memecoin 等上),而不是他們在其他地方找到的約20% 的羊毛。
  • 跨鏈流動性回流至 Layer1,而基於Native+Based Rollup 可以無縫接入 Layer1 流動性,交易量也隨之增加。
  • Based+Native Rollup 比當前的 L2 消耗 10 到 100 倍的 gas,同時提供共享的流動性和可組合性,這意味著 Rollup 上的所有這些活動實際上都會消耗大量的 ETH。
  • Rollups 上的代幣化資產可供以太坊生態系統的其他部分訪問。以太坊作為代幣化資產發行和交易平台的地位將進一步提升。

我上面所闡述的是一個未來:以太坊的效用和 ETH 價值捕獲之間的回饋循環將得到恢復。

##### 打破部落主義敘事 2024年,比特幣從一種主要由其部落社區推廣的資產,一躍成為被世界上最強大的政府視為“特殊雪花”(special snowflake)的資產。只有比特幣擁有戰略儲備。沒有其他資產擁有這種儲備。

比特幣的基本面(2100 萬的上限)迫使非部落投資者至少擁有一些比特幣。

以太坊需要做同樣的事情。

雖然 Tom Lee 和所有其他 ETH 資金公司正在向華爾街傳播 ETH 的福音,但如果他們能夠站在連貫的價值捕獲故事之上並以此作為槓桿,那就更好了。

以太坊社區必須快速修復以太坊效用與 ETH 價值之間的回饋循環。我們了解必要的投入。我們也了解利益相關者,包括許多已經參與實現這一願景的人,以及一些可能需要被社區其他成員說服的人。我們相信我們能夠實現這一目標。

這其中的利害關係是什麼?是一個我們可以向全世界兜售的、更為有效的以太坊增長故事——一個最終能夠實現 ETH 部落期望 ETH 實現的目標: 價格突破 1 萬美元大關。

本文合作轉載自:[深潮][1]
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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。

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