支付終局之戰:Stripe 對決 Circle,誰能搶下 AI 時代的「金錢高速公路」?
支付終局之戰:Stripe 對決 Circle,誰能搶下 AI 時代的「金錢高速公路」?
##### Circle 與 Stripe 爭相做鏈,支付基礎設施的「AWS 時刻」來了?

據《財富》報導,Stripe 與 Paradigm 或許正在合作開發一個以支付為核心的區塊鏈,雖然尚未得到官方確認,但假設消息屬實。此外,Circle 在其財報中也宣布了類似計畫。這些動向意味著什麼?

讓我們放眼全局。當前支付基礎設施仍然客製化程度高、脆弱且擴展成本昂貴。如果你相信人工智慧將加速交易量的增長,並且認同「貨幣正在軟體化」的觀點,那麼結論顯而易見:

支付原生鏈勢在必行。現有的基礎設施,無論鏈上還是鏈下,都無法滿足未來需求。穩定幣、代幣化存款以及鏈上金融正逐步成為現實。

關鍵問題在於:哪個網路能夠標準化底層技術,讓營運商透過軟體競爭中獲勝?

編者注:作者為 Paradigm 的顧問,本文觀點僅代表個人。這篇文章旨在分析支付原生區塊鏈的戰略邏輯及其對行業參與者的影響。

##### 支付領域的「AWS時刻」 支付處理領域目前沒有類似 AWS 的通用基礎設施。各支付處理商都在重複建構相同的技術堆疊,缺乏一個統一的公共工具層。如果能有一個共享、中立、高吞吐量的支付軌道,就能顯著降低固定營運成本,並將競爭焦點轉移到軟體和工作流程層面。設想這樣一種基礎設施,但沒有亞馬遜參與——真正做到可信且中立。

現有區塊鏈缺乏支付原生的功能。試想一個支付處理工具,擁有類似「用於結算的 EC2」、「用於收據的 S3」、「用於合規密鑰的 IAM」。這場競爭的核心並非降低交易成本,而是提升開發者效率,同時解決諸如法幣提現等痛點。

現有的高吞吐量網路(如 Solana 和 Base)雖然功能強大,能處理包括迷因幣在內的多種交易,但由於其多功能性,可能導致特定場景下的擁擠和使用困難。例如,如果某位總統突然發布一個新代幣,這可能會影響網路的正常使用體驗。瑞士軍刀雖然功能豐富,但未必能成為理想的砍刀。

我們已經看到一些專注於穩定幣的區塊鏈項目,比如 Tether 的 Plasma,以及新興公司 Codex 和 Conduit,它們正在嘗試解決這一領域的問題。許多團隊都在關注同樣的痛點,支付原生區塊鏈的創新空間正在逐步擴大。

一個成功的區塊鏈需要具備的最低可行功能集:

  • 高持續性交易處理能力(TPS),並在峰值負載下實現可預測的最終確認;
  • 與銀行支付軌道及訊息格式的向下相容性;
  • 能夠覆蓋商戶已經存在的分布區域;
  • 原生的合規介面及可審計性;
  • 以常規貨幣(例如美元)支付手續費;
  • 明確的中立性保障:共享治理、有限的贊助方特權以及廣泛的互操作性。

擁有幾家大型合作夥伴來幫助啟動這個網路,將會是一個極具影響力的行銷策略,尤其是在能夠做到可信中立的情況下。而我認為完全可以實現這一點。(如今,Coinbase 建構 Base 已經不再是一個有爭議的話題,甚至連摩根大通(JPMorgan)都與其建立了合作關係。)

##### 存款代幣、銀行和中央銀行又扮演什麼角色? 穩定幣、存款代幣和央行數位貨幣(CBDC)將共存,它們針對不同人群解決不同問題。這三者都將進入鏈上。
  • 穩定幣為全球南方的非銀行機構和組織提供了新的機會,讓它們能夠更便捷地獲取美元。
  • 存款代幣幫助規模更大的組織重新融入商業銀行體系。
  • 代幣化儲備則幫助大型銀行在國內甚至國際範圍內與其他銀行及中央銀行進行結算。

穩定幣清算將為銀行帶來巨大機會。就在本週,我看到一位創辦人提到,他們與德意志銀行、富國銀行、美國銀行和摩根大通等一級銀行的合作,為其法幣提現路徑提供了更強的結構性安全保障。

每家銀行都應推出代幣化存款:這是顯而易見的選擇。支付基礎設施的未來在鏈上,因此你的資產負債表也應該上鏈。我最近花了大量時間研究如何實現這一點,敬請期待未來的「Brainfood」專欄。因為答案並不是透過簡單的招標書(RFP)就能找到的。

代幣化存款將使穩定幣與傳統金融(TradFi)向下相容。這一點至關重要。如果所有銀行都提供代幣化存款(即存款上鏈),法幣提現路徑將不再需要。這正是實現向下相容的關鍵。

這與銀行即服務(BaaS)時代有明顯區別。在那個時代,小型銀行從事「創新活動」,卻成為金融科技公司和穩定幣生態系的巨大風險。如今,我們有專門針對穩定幣的法律,這吸引了大型銀行的加入,推動了行業的穩健發展。

是的,因為這是一個商業機遇。

但關鍵在於,這個商業機遇具備明確的監管框架。

##### 開放性能否在品牌化軌道中生存下來? 一個主要的擔憂是,「Stripe鏈」以及 Robinhood 和 Coinbase 等平台的相關努力可能會重新中心化網際網路,從而表面上違背鏈上金融的初衷。然而,Cristian Catalini 的一篇深思熟慮的文章提出了相反的觀點。

Catalini 的觀點是:像 Coinbase 或 Robinhood 這樣的平台為去中心化付費,因為這可以保護它們免受平台壟斷的威脅。

新的 L1 支付鏈需要可信的中立性。

如何判斷某個鏈是否具備可信的中立性?有三個標準:

  1. 共享治理
  2. 母公司角色有限
  3. 廣泛且包容的互操作性

隨著 Paradigm* 項目逐步成型,這些將會是值得回顧和深入探討的有趣話題。

##### 支付處理的商品化——軟體競爭的時代 將支付處理基礎設施商品化的動機正在顯現,但許多人可能還未意識到這一趨勢。這些「品牌化軌道」是一種有意的戰略,旨在將固定基礎設施的營運支出(opex)商品化,就像亞馬遜透過 AWS 所做的一樣。

當 Stripe 收購 Bridge 時,我曾提出一個觀點:Stripe 正在轉型為軟體公司。他們並不是在低成本處理領域競爭,而是在解決工作流程問題上創造價值,比如退款、重試和循環邏輯等。這麼做的原因在於支付基礎設施存在漏洞,而這些隱藏的問題對行業外的人來說並不明顯。

試想一下,如果支付基礎設施不再破碎。

如果你擁有一個商品化的基礎設施,它能夠實現即時處理、全天候運行,並且專為超高交易量和吞吐量的支付公司及其客戶量身打造?這顯然是現有區塊鏈無法做到的。

然而,激勵機制的問題在於,它總會誘使人走向「黑暗面」——創建一個封閉的生態系,以便捕獲更多經濟利益,卻以犧牲成為真正開放網路為代價。我認同,這確實是一個巨大的風險。

##### Circle 在同一週推出 Arc 並非巧合 這證明了穩定幣行業的領導者看到了與 Stripe 相同的趨勢。Circle 很可能已經研究並開發 Arc 長達數年時間。

在經歷了公共市場的輝煌表現後,Circle 現在正面臨利率下降的壓力,同時需要尋找新的收入來源(Circle 的絕大部分收入來源於公債收益,其中 80% 會分配給其合作發行夥伴)。

與 Base、以太坊或 Solana 等網路相比,Circle 的新網路具備多個對金融機構和支付行業友好的功能。

以下是其白皮書中的功能清單,雖然大部分功能不會在上線首日推出,但它清晰地展示了 Circle 的戰略方向:

  • 使用 USDC 支付交易費用(Gas)
  • 由受監管機構運行驗證節點
  • 更快的吞吐量(3,000 至 10,000 TPS)
  • 可選隱私功能:支付金額被隱藏,地址可見但不會在公眾中被識別
  • 可選披露功能:監管機構可透過「查看密鑰」訪問交易資訊
  • 將推出 USYC(公債代幣):鏈上提供抵押和保證金功能
  • 橋接功能使用 Circle 的專有 Gateway 和 CCTP:Circle 已支持大量鏈上的 USDC 流通,他們將在此基礎上進行複用
  • 路線圖包括機構級外匯功能
  • 支付功能:例如附加發票,以及鏈上退款和爭議解決機制

這份白皮書顯然更像是一份功能願景清單,而非當前可用的產品,但它明確展示了 Circle 的意圖以及整個行業的發展方向。

我的觀察:

  1. 這些功能中的許多都針對資本市場的參與者,例如抵押、保證金和監管機構。
  2. 文中有許多針對風險管理群體的措辭,比如「機構級別」和「消費者保護」。
  3. Circle 為了分發而犧牲了發行利潤:他們將絕大部分收入與 Coinbase 和 Binance 分享。新產品的推出有助於改善這一狀況。
  4. 但 Circle 能否滿足所有人的需求?他們確實擁有先發優勢和市場認知度,但我們是否更需要明確的職能分工?

Dragonfly 的 Rob Hadik 提出了悲觀觀點:

那麼,現在要想取勝,Circle 必須在商戶或中小企業領域與 Stripe 競爭,或在大型企業領域與 Kinexys 較量,並贏得最終客戶關係?很難想像他們如何才能贏得這場戰鬥。 —— Rob Hadik

(雖然 Hadik 投資了 Circle 的競爭對手,但他的分析通常非常精準。)

我的看法是:鏈上金融的未來仍然充滿機會。Circle 憑藉其先發優勢完全有理由進行大膽嘗試。

贏家可能寥寥無幾,所有企業都明智地嘗試拓展市場。值得慶幸的是,我們已經超越了那種為了所謂的「去中心化表演」而犧牲真正能支持全球市場規模的基礎設施的階段。

如果你追求去中心化,比特幣就是為此而存在的。

##### 如果每家公司都創建自己的區塊鏈,我們是否會回到原點? 如果每家公司都建構自己的鏈,難道我們只是用新技術重現了今天的對帳混亂嗎?

答案是否定的。

代幣化的價值並不取決於單一鏈,而是取決於規模和可程式化。

分發至關重要。

Circle 願意放棄 80% 的收入來換取分發渠道。如果 Binance 和 Coinbase 能繼續佔據主導地位,並成功轉向新的收入來源,這將是合理的。但市場上的其他參與者也有各自的分發方式。

結果很少是非黑即白的。

回顧 2017 年和 2021 年,我常常感到「又一個區塊鏈」的現象。確實有許多這樣的例子(有人還記得 EOS 嗎?)。

但曾幾何時,Solana 也只是「又一個區塊鏈」。

我們的創新尚未結束,而我們正面臨人類歷史上最具革命性的技術變革——人工智慧的崛起。

##### 為 AI 爆炸式增長建構支付基礎設施 隨著 AI 工具的興起,訂閱作為預設支付機制正面臨挑戰。
  • 高頻用戶打破傳統模式:例如,Anthropic 等公司已經開始設置使用限制,因為少數高頻用戶會產生巨額費用,導致資源分配失衡。
  • AI工具的成本難以追蹤:訂閱模式背後隱藏著推理成本(GPU費用)、雲端平台費用以及 AI 模型的代幣使用成本。追蹤這些成本非常複雜(像 Lava Payments 和 Polar 等公司正在解決這一問題)。
  • 盈利困境加劇:許多 AI 工具面臨巨大虧損,據報導,像 Cursor 和 Windsurf 這樣的編程工具正處於嚴重虧損狀態。

AI 模型隨著時間推移成本會降低,但前沿模型卻並非如此。訂閱模式無法覆蓋高頻用戶的成本。而如果我們想要推動 AI 革命,就需要更多的 AI 使用,而不是減少。

這意味著我們確實需要理解底層的交易成本,但更重要的是,我們需要一個超快、超低成本且可程式化的支付基礎設施。

AI 的興起將使支付交易量增長一個數量級。

AI實驗室、創投和支付公司都在為一個全新的世界做準備——在這個世界裡,資金的流動速度遠超人類的理解能力。當 AI 代理人(Agents)相互支付計算資源、代幣和服務費用時,他們需要一種更接近商品化的支付系統來支持這種高頻交易。

##### 搶佔 AI 原生支付賽道的終極之戰 穩定幣登場。

如今的穩定幣在國際匯款方面通常更具成本優勢,但在國內支付領域,傳統支付方式往往更快、更便宜或更優。現有的大多數區塊鏈設計目標是滿足多種需求,並在這方面表現良好。

問題在於,像以太坊每秒 15 到 30 筆交易(TPS)或 Solana 每秒 3000 筆交易的處理能力,尚不足以應對當今支付高峰的負載。如果代理人對代理人支付(Agent-to-Agent Payments)普及,總支付量(TPV)可能會增長 10 倍甚至 100 倍。

這些專注於支付的區塊鏈遠不只是「又一個區塊鏈」,它們可能成為支付進入 AI 原生時代後未來市場結構的重要組成部分。

AI 原生金融基礎設施的目標並不僅僅是追求完全去中心化或極致速度,而是建構一個既足夠快速又足夠去中心化以應對即將到來的挑戰的系統。認為這個任務已經完成,無疑是大錯特錯。

穩定幣的關注熱度正在達到白熱化階段。毫無疑問,就像 AI 一樣,短期內我們可能處於泡沫階段。但如果著眼於長期,不妨思考未來 2 到 3 年內的基礎設施和合作夥伴生態將會如何演變。

  • 存款將被代幣化:這意味著傳統的「鏈下通道」(Off Ramp)將不再需要,因為它本身就將原生地存在於鏈上。
  • 穩定幣競爭力將進一步提升:這意味著當前關於速度和成本的許多缺點將逐漸消失。
  • 每一家數位銀行、服務提供商和傳統銀行都將實現整合:這意味著我們對穩定幣的性能需求將顯著提高。
  • AI將需要10倍到100倍的支付能力:這意味著今天的結算基礎設施將無法滿足未來的需求。

我們需要為這個新時代建構全新的基礎設施。

這意味著,如果你還沒有在日常工作流程中採用穩定幣,
或者沒有清晰地規劃它在未來路線圖中的位置,
如果你仍將穩定幣視為一種投機工具,那就等於忽略了作業系統升級本身帶來的金錢價值。

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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