AI+Web3黑馬登場!深度解構幣安Alpha新專案「Bluwhale」
AI+Web3黑馬登場!深度解構幣安Alpha新專案「Bluwhale」
##### Bluwhale原生代幣BLUAI上線 AI大模型的加密貨幣交易大賽正如火如荼進行,加密市場的目光再次轉向AI與Web3的融合,正值一個名為[Bluwhale][1]的專案即將開啟TGE。據幣安的官方公告,Bluwhale原生代幣BLUAI於10月21日在幣安Alpha和幣安合約上線。

Bluwhale是Sui生態中的一個去中心化的AI個性化協議,其願景是為Web3構建一個「智慧層」(Intelligence Layer),透過連接AI代理和智慧應用,賦能一個由消費者驅動的去中心化AI基礎設施。專案的背後,是由連續創業者、富比世30 Under 30得主Han Jin領銜的團隊,並獲得了包括SBI、Cardano和Animoca Brands等機構的資本支持。

##### Bluwhale架構 Bluwhale的出發點是解決當前數位世界中的「數據壟斷困境」。Bluwhale提出的解決方案是一個去中心化、開放的AI個性化協議,核心目標是賦予用戶真正擁有、控制並最終能夠將自己的數位檔案代幣化的能力,將數據從被動收割的對象轉變為用戶主動持有的資產。

為了實現這一目標,Bluwhale設計了幾大核心概念產品:

WhaleScore

Bluwhale的技術核心是其「去中心化用戶知識圖譜」。它採用了一種混合模型,旨在結合即時數據查詢的靈活性和用戶主權的可控性。該架構透過AI技術,將鏈上錢包地址的活動數據與用戶自願提供的鏈下社交身份進行關聯,從而構建出全面的用戶畫像。用戶透過連接錢包和驗證社交媒體帳號來「認領」自己的檔案,並可以選擇是否將自己的偏好和數據分享給DApp生態,從而參與價值創造並獲得收益。

WhaleScore是Bluwhale產品化的關鍵。它是一個綜合性的金融健康指數,範圍從0到1000。該分數透過聚合用戶在鏈上(如DeFi活動、NFT持有)和鏈下(需用戶授權)的各類數據,全面評估其流動性、消費、儲蓄、收益和多元化水平。

The Agentic Layer

在WhaleScore的基礎上,Bluwhale引入了「代理層」(The Agentic Layer)的概念。這並非簡單的自動化工具,而是一系列個性化的AI代理,它們如同用戶的動態財務教練。這些AI代理透過持續學習用戶的錢包行為、消費模式和投資組合,能夠主動識別潛在的效率低下問題,例如發現閒置資金或高風險敞口。

更進一步,代理層可以將原始數據轉化為具體的、可執行的建議。如果用戶的WhaleScore因流動性失衡而下降,其AI代理可以推薦更合適的資產再平衡策略。如果用戶持有過多穩定幣而錯失收益機會,代理則可以主動提示符合其風險偏好的質押選項或流動性池。這代表著從被動的數據分析向主動的、智慧化的決策輔助的轉變,旨在幫助每個用戶隨著時間的推移建立更明智的財務習慣。

Whale Tank

Whale Tank是一個用戶檔案代幣(Profile Tokens)的發行和交易工具,使用戶可以創建並出售檔案數據NFT(非同質化代幣),也可以購買別人的檔案代幣。

##### 創始人征途 任何一個專案的背後,都站著一位有著獨特經曆的創始人。Bluwhale的聯合創始人兼CEO Han Jin的履歷,為這個專案的戰略選擇提供了深刻的注腳。他出生於中國,在德國長大,最終畢業於加州大學伯克利分校的工程專業,是一位擁有全球化背景和矽谷基因的連續創業者。

在2022年創立Bluwhale之前,Han Jin最為人熟知的身份是Lucid VR的聯合創始人兼CEO。從2015年起,他帶領團隊開發了LucidCam——全球首批面向消費者的VR180 3D相機之一。Lucid VR曾取得過矚目的成就,其產品成功進入亞馬遜和百思買等主流零售渠道,並斬獲了包括愛迪生獎在內的多項行業大獎。然而,光環之下是創業的殘酷現實。Han Jin曾在採訪中坦言,由於涉及複雜的硬體、漫長的消費級VR市場培育周期以及對制造業的嚴重依賴,Lucid VR是他所能想象的「現金消耗最密集的創業公司之一」。

這段在硬體領域的艱苦跋涉,幾乎可以肯定是塑造Bluwhale戰略方向的關鍵因素。Han Jin過往的文章和思考顯示,他極為關注商業模式和價值創造,而非僅僅是技術本身。他曾指出,許多新興行業的第一波創業公司之所以失敗,往往是因為在客戶需求尚不明確的階段,缺乏一個可行的商業模式。

從這個角度看,Bluwhale的誕生不僅是一次賽道轉換,更是一次基於過往經驗的戰略升維。它幾乎是Lucid VR商業模式的「反面」:

  • 從重資產到輕資產:從資本密集、利潤微薄的硬體業務,轉向邊際成本極低、可無限擴展的軟體協議。

  • 從應用到平台:從打造一款單一的消費級產品,轉向為其他所有應用提供底層基礎設施,避免了直接面對終端消費市場的巨大不確定性。

  • 從傳統融資到Web3經濟:從依賴傳統風險投資的漫長周期,轉向利用代幣經濟學構建一個內生的商業模式和融資機制。

因此,Bluwhale並非Han Jin的又一個「新點子」,而是他將過去十年創業生涯中用真金白銀換來的深刻教訓,系統性地轉化為解決方案的產物。

##### Bluwhale資方陣容 一個清晰的願景和技術架構需要堅實的資本支持,Bluwhale的融資歷史展示了其獲得的市場驗證。

在2024年3月的種子輪融資中,Bluwhale成功籌集了700萬美元。此輪融資由SBI領投Cardano、Animoca Brands等參投。2025年1月,Bluwhale完成了一輪戰略融資,使其總融資額達1億美元。這筆資金為混合構成,包括了種子輪及後續的股權融資、7500萬美元的代幣購買承諾、各類Grant以及節點銷售收入。此輪融資吸引了更多元化的參與者,包括Cointelegraph、SwissBorg、DWF Labs、Master Ventures和Hub71等。

##### 生態代幣BLUAI和積分代幣BLUP 在Web3世界,一個專案的經濟模型是其生命力的核心。其生態代幣BLUAI的總供應量固定為100億枚,在TGE(代幣生成事件)時,初始流通量為12.28億枚,占總量的12.28%。

代幣的具體分配比例如下:最大的一部分(29.8%)用於生態系統與運營,以支持戰略擴張和社區建設計劃;節點激勵占25%,用於獎勵維護網路運行的驗證者。基金會與財庫持有21%,用於研發和長期發展;23%分配給各輪次的融資參與者;團隊與顧問的份額為7%;而剩餘的5%則用於保障二級市場的初始流動性與做市。

分配給團隊和顧問的代幣份額設置了長達12個月的鎖倉期,之後在36至48個月內線性釋放。這是一個積極的信號,表明核心團隊的利益與專案的長期成功深度綁定,有助於降低早期內部人員拋售對市場造成的沖擊風險。

Bluwhale生態中還引入了積分代幣BLUP(Bluwhale Points Token),BLUP被定位為專案官方的「社區優先的Meme代幣」,用於內部訪問、聲譽體現和平台支付。Bluwhale帳戶中積累的積分將來可以兌換成BLUP,但兌換後將無法用於兌換BLUAI空投。

##### AI+Web3賽道日漸擁擠 綜合來看,Bluwhale是AI+Web3賽道中一個值得關注的選手。它具備了成功專案的諸多要素:一位經歷過市場考驗、並從中習得深刻教訓的連續創業者;一個切中Web2痛點並提出清晰Web3解決方案的願景;一個由頂級戰略投資方組成的資方陣容;以及一個與幣安協同的市場啟動策略。

然而,前路並非一片坦途。AI+Web3的敘事正在快速升溫,賽道也日漸擁擠。在鏈上數據分析領域,有Nansen和Dune Analytics這樣已經建立起護城河的先行者;在去中心化身份(DID)領域,有Lens Protocol和Farcaster等協議正在積極構建社交圖譜;而在Web3用戶關系管理(CRM)賽道,也湧現出Formo、Holder等專注的解決方案。Bluwhale的定位橫跨了這幾個領域,這意味著它需要在每個維度上都證明自己的獨特價值。

其最終的成功,將取決於能否真正實現其白皮書中的承諾——推動DApp的大規模採用。Bluwhale需要證明,它的「智慧層」和「代理層」不僅僅是一個更高級的數據分析面板,而是能讓開發者構建出全新體驗、實現更高效增長的、不可或缺的基礎設施。WhaleScore能否成為行業公認的價值標準,將是衡量其網路效應能否形成的關鍵。

本文合作轉載自:《深潮 TechFlow》

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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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