以太坊基金會資助計劃變革!轉向策略主導,推「願望清單+RFP」雙軌模式
以太坊基金會資助計劃變革!轉向策略主導,推「願望清單+RFP」雙軌模式
2025.11.11 | 區塊鏈
##### 重點一次看 以太坊基金會(EF)對其生態系統支持計劃(ESP)進行重大改革,從開放申請模式轉向更主動的戰略資助模式,並推出創始人導師計劃「Founders Lab」以提升專案執行力。

資助模式變革

  • 暫停開放申請,轉為「願望清單」和「徵求提案」雙驅動模式,聚焦密碼學、隱私、應用層等戰略領域。

  • 「願望清單」列出生態空白和機遇方向,鼓勵創新方案;「徵求提案」針對具體問題,要求明確交付成果和時間表。

創始人支持計劃

  • 推出Founders Lab導師計劃,在Devconnect Argentina期間首次舉辦,為初創團隊提供一對一指導。

  • 導師包括Base負責人Jesse Pollak、Polygon聯合創始人Sandeep Nailwal等,輔導涵蓋市場策略、融資、產品規模化及資源對接。

此次調整旨在更高效地分配資源,透過對核心領域定向支持和創始人能力培養,推動以太坊生態的長期發展。

##### 以太坊基金會資助計畫變革 對以太坊生態專案而言,拿到基金會的資助無疑是對專案的肯定與背書。自2018年啟動以太坊基金會(EF)的資助計劃以來,EF一直透過「生態系統支持計劃」(ESP)等機制,為以太坊生態系統的開源專案、教育專案和開發者工具等公共物品提供資金支持。

早期的資助模式以開放申請的贈款計劃為主,聚焦於開發者工具、核心基礎設施、研究、社群建設以及開放標準等領域。這一階段中,EF透過開放資助也是成果頗豐,資助的專案累計已達數百個。僅在2024年一年,ESP就通過開放申請平台向105個專案和計劃提供了近300萬美元的資金支持。該舉措在加速以太坊關鍵組件開發的同時,也培養和壯大了全球以太坊開發者社群。這股資金流與人才潮共同推動了以太坊生態的繁榮。

然而,隨著生態擴張,這種被動等待申請的資助模式也暴露出局限性。EF資助團隊人手精簡,而生態需求範圍廣泛,團隊無法完全應付得來激增的申請數量。這就使得EF大部分時間、精力和資源被消耗,而追尋戰略性機遇的能力被限制。

隨著以太坊生態的規模和複雜度提升,支持方式也必須與時俱進地演化。因此,EF開始思考如何在繼續支持公共物品的同時,更有戰略主動性地規劃資源投向。

##### ESP轉型:願望清單+徵求提案雙驅動 進入2025年,以上的問題促使以太坊基金會對資助策略做出重大調整。2025年8月末,EF宣布其生態支持計劃(ESP)將暫時停止接受公開資助申請,以重新評估資助優先度和改進支持方式。

此次調整旨在將注意力轉向戰略性倡議,從被動響應模式轉向更主動的模式,更緊密地支持以太坊生態的重點方向,並配合EF內部各團隊的整體戰略。簡單來說,就是把資源投入那些對生態最重要、影響最深遠的專案上。

經過數月的籌備,2025年11月3日,EF正式發布了ESP全新的資助機制,核心是透過「願望清單」(Wishlist)和「徵求提案」(RFP)兩種途徑來取代完全開放式的申請。在新模式下,資助仍對所有人開放申請,但申請必須對應EF預先列出的重點領域或明確的問題。具體而言:

願望清單描述的是以太坊生態中的重要空白或機遇領域,但並不限定具體實現路徑。EF團隊根據對生態現狀的觀察,提出一些高優先度的廣義方向或目標,更像是EF對生態的「心願」和指引。這種模式留有較多自由度,鼓勵申請人發揮創造力來滿足這些優先需求,開發者和團隊可以圍繞這些方向提出自己獨立的創意和方案。而EF看重的是申請專案是否與這些大方向契合,並能對生態產生積極影響。

徵求提案模式則更具體和定向。EF會發布明確的問題陳述或機會描述,邀請申請者針對該問題提交解決方案。此模式強調可衡量的交付物和時間約束,適合那些EF已識別的迫切問題,需要定向投入的領域。每個RFP條目通常包含預定義的專案範圍、要求和預期成果,並設有固定的申請窗口和專案週期。就像EF在設立「考題」,申請團隊則交出相應「答卷」,只有能夠滿足特定需求並在期限內完成交付的提案才能獲選。

全新的Wishlist和RFP名單涵蓋密碼學、隱私、應用層、安全、社區增長等多個關鍵領域,這些領域基本代表了以太坊當前發展的痛點和機遇。

##### FoundersLab:以執行力為核心的創始人支持計劃 在資助機制轉向主動規劃的同時,2025年EF推出了一項全新舉措,專注於提升專案執行力的支持——FoundersLab。這是一個面向以太坊生態初創專案創始人的導師制加速計劃,其核心理念是將優秀創意轉化為現實還需要強大的執行能力和資源整合能力。

2025年11月17–22日,Devconnect Argentina將在阿根廷布宜諾斯艾利斯舉行,官方將其定位為首屆以太坊世界博覽會(Ethereum World’s Fair)。在此期間,Founders Lab將於11月18–19日首次亮相,面向入選的以太坊創業團隊提供1:1指導。

首批導師包括Coinbase L2網路Base的負責人Jesse Pollak、Polygon聯合創始人Sandeep Nailwal等知名創業者。參與Founders Lab的團隊有機會直接向這些「獨角獸」導師請教,在戰略、技術和運營上少走彎路。

根據EF官方介紹和導師們的背景,Founders Lab的輔導內容主要圍繞以下幾個關鍵主題展開:

  • GTM(Go-To-Market,市場進入戰略):Founders Lab強調幫助團隊梳理產品定位和市場策略,包括如何明確目標用戶、制定推廣計劃、建立競爭優勢等。

  • 融資(Fundraising):Founders Lab導師團包括成功融資並運營大型專案的創業者,因此能為新團隊提供寶貴的融資指導:如如何打磨商業計劃、接洽投資人、把握融資時機和條款等。

  • 產品與規模化(ProductandScaling):Founders Lab通過導師制,手把手傳授產品打磨、用戶體驗最佳化、擴大用戶群以及技術擴展的方法。

  • 網路資源與行業洞見:「人脈即資源」,創業團隊能否接觸到正確的合作伙伴、社區資源,有時決定了專案成敗。Founders Lab將利用EF廣泛的生態網路,為新人創始人牽線搭橋。導師們不僅提供經驗,還可能透過自己的關係網幫助團隊對接潛在合作伙伴、用戶社區甚至投資機構。

透過以上這些方面的賦能,Founders Lab力圖補齊過去EF支持模式中的缺點:以前EF更多是提供資金支持或者給展示的舞台,現在則更進一步,增加傳授方法、拓展網路、聚焦結果。這種轉變意味著EF開始將創始人的執行力本身視作一種值得投入的「公共物品」。正如EF在新資助計劃公告中所強調的,除了資金之外,EF將為受資助者提供貫穿始終的有力支持。

本文合作轉載自:《PANews》

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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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