繼Pectra後,Fusaka也要升級!如何融入以太坊長期發展路線圖?
繼Pectra後,Fusaka也要升級!如何融入以太坊長期發展路線圖?
2025.12.02 | 區塊鏈
##### 什麼是Fusaka升級? 2025年12月3日,以太坊將在主網啟用「Fusaka」升級,這是繼5月的「Pectra」升級之後,今年第二次重大硬分叉。Fusaka的名字源自兩個內部升級代碼名稱,Osaka(執行層升級)和Fulu(共識層升級)的合併。

Rollup目前承載了以太坊的大部分交易和手續費收入,但它們仍受到發布回L1的數據量以及成本的限制。

Fusaka升級旨在紓解這種壓力。其主要功能PeerDAS(對等數據可用性採樣)允許驗證者無需下載所有內容即可驗證Rollup數據塊,從而降低頻寬和儲存需求,同時大幅提升數據吞吐量。

與此同時,「Blob-Only Parameter」(簡稱BPO)、新的gas和區塊大小限制以及歷史過期的調整,使區塊鏈能夠適應多次的容量提升。

本文將剖析Fusaka升級帶來的變化,其在Surge、Verge和Purge路線圖中的定位,以及在未來幾年可能對用戶、Rollup和整個以太坊生態系統產生的影響。

##### 從Merge到Fusaka:路線圖 要了解Fusaka的定位,不妨回顧一下以太坊的發展歷程。

TheMerge(2022年)「合併」使以太坊從工作量證明機制轉變為權益證明機制,能耗降低了約99.9%。

Shapella(2023年)實現了質押以太幣的提取,將單向質押系統轉變為流動性系統,吸引了更多的驗證者。

Dencun(2024年3月)引入了以太坊改進提案(EIP)4844「blob」,這是一種用於Rollup的更便宜的臨時數據通道,也被稱為protodanksharding。

Pectra(2025年5月)增加了EIP-7702帳戶抽象功能,並重新調整了諸如2048個以太幣的驗證者上限等質押參數。

這些升級與Vitalik Buterin簡略的路線圖相符:Merge、Surge、Verge、Purge和Splurge。Surge旨在通過Rollup和更好的數據可用性來擴展以太坊,而Verge和Purge則側重於更輕量級的用戶端和清除舊的歷史記錄。

Fusaka是首個同時推動所有這些功能的升級。它作為Surge的一部分為Rollup數據進行擴展,並作為Verge和Purge的一部分最佳化歷史記錄和更輕量級的同步機制。它還為模組化的以太坊堆棧設定了明確的目標,即在L1結算的基礎上增加L2吞吐量,實現每秒超過10萬筆交易(TPS)。

##### PeerDAS、blobs和更大的區塊 Fusaka的核心擴容方案是EIP-7594,即PeerDAS。

PeerDAS不再要求每個完整節點下載完整的Rollup數據塊,而是將其分割成更小的單元,並使用抽樣和糾刪碼技術,使驗證節點僅獲取隨機片段。如果可用片段足夠多,網路就可以確信完整數據存在。

這樣可以減少每個節點的頻寬和儲存,並為最終實現blob容量8倍的增長奠定基礎,而無需強迫質押者升級硬體。

為了使這種增長更具靈活性,EIP-7892引入了BPO分叉,這是一種小型硬分叉,僅更改三個與Blob相關的參數:目標值、最大值和基礎費用調整因子。

Fusaka之後,以太坊可以根據L2需求的增長,以更小、更頻繁的方式提升blob容量,而無需像以往那樣等待數年才能進行一次重大分叉。

在執行方面,Fusaka更新了gas和區塊大小:

  • 有效區塊gas目標值從目前的4500萬大幅提升。EIP-7825限制了單筆交易可使用的gas量,而EIP-7934則增加了10MB遞迴長度前綴(RLP)區塊大小限制,以降低拒絕服務攻擊(DoS)的風險。

  • EIP-7823和EIP-7883重新定價並限制了MODEXP預編譯,以防止一次繁重的加密調用使整個區塊停滯。

簡而言之,Fusaka為以太坊提供了更多空間來儲存Rollup數據和複雜交易,同時增加了安全機制,確保區塊對普通節點仍可驗證。

##### 用戶體驗、安全性和開發者工具 Fusaka的改進並非僅著眼於容量,有多個EIP還專注於用戶體驗、安全性和開發者操作便捷性。

EIP-7917使下一個epoch的提議者日程完全確定,並且可以通過信標根在鏈上訪問。這對於基於Rollups和預確認的方案至關重要,因為這些方案需要提前知曉哪個驗證者將提議給定的區塊,以便提供快速且可靠的軟最終性(Soft Finality)保證。

在用戶體驗方面,EIP-7951增加了secp256r1預編譯,使以太坊原生支持P-256簽名,該曲線被Apple的SecureEnclave、Android Keystore、FastIdentity Online 2(FIDO2)和Web Authn金鑰所採用。

這使得錢包能夠依賴設備級別的生物識別和金鑰,而非助記詞,從而使L1更接近主流平台的登錄流程。

開發人員獲得了EIP-7939,即計算前導零的操作碼,它用於計算256位字中的前導零數量。它使得位級數學運算、大整數運算以及一些零知識證明電路的實現成本更低、難度更低。

最後,EIP-7642擴展了以太坊的歷史數據過期機制,允許用戶端丟棄更多合併前及更早的數據,同時公布其提供的數據範圍。這可以為每個節點節省數百GB的空間,並能顯著加快新驗證者的同步速度。

##### 誰獲益:L2節點、驗證節點和以太坊持有者 對於L2生態系統而言,PeerDAS和BPO分叉相結合,使得數據更便宜且更豐富。

分析師估計,Fusaka加上首個BPO分叉可能會在一段時間內將L2數據費用降低40%至60%,尤其是對於像DeFi、遊戲和社交這類高吞吐量的應用場景。更低的數據費用意味著有更多空間進行試驗,並且可能引發新一輪圍繞價格和用戶體驗的Rollup競爭。

對於節點運營商和驗證者來說,Fusaka減輕了一些負擔,但也增加了其他負擔。採樣和歷史過期減少了節點需要下載和儲存的數據量,使得新節點更容易同步到最新區塊。

然而,隨著BPO分叉將blob計數推得更高,配備良好的驗證者和基礎設施提供商將承擔更多的上傳頻寬,如果用戶端實現和指導不夠謹慎,可能會將網路推向規模更大的運營商。

機構和權益質押服務提供商往往將Fusaka視為一種戰略賦能,而非一次性的速度提升。更可預測的數據吞吐量、更安全的gas和區塊大小限制以及更清晰的歷史管理,都讓大規模驗證器運營更易於規劃。

對於ETH持有者而言,其影響顯而易見。以太坊網路底層正在被調整為L2級別的高容量結算和數據引擎,最低費用和blob定價也進行了調整,以吸引更多交易活動在以太坊上進行結算,這可能會影響費用市場和驗證者獎勵。

然而,這種調整也存在權衡取捨。協議變得更加複雜,如果普通用戶沒有感受到成本和體驗方面的明顯改善,可能會招致批評。

##### Fusaka之後:Glamsterdam及邁向10萬TPS之路 下一個名為Glamsterdam的升級預計將於2026年推出,其兩大亮點是:提議者構建者分離(ePBS)和區塊級訪問列表(BAL)。
  • ePBS致力於透過在協議層面將區塊構建和提議分離,來強化最大可提取價值(MEV)供應鏈,而非僅僅依賴外部中繼。

  • BALs旨在實現更高效的執行以及更好地處理狀態訪問,包括未來blob容量的增加。

PeerDAS和BPO分叉推動了Surge的發展。歷史記錄過期時間的延長和點對點(P2P)的調整則體現了Verge和Purge的主題。諸如提議者預覽(Proposer Lookahead)和P-256支持等用戶體驗升級,使得預確認和通行金鑰錢包能夠大規模地實現。

如果以太坊能保持這樣的節奏推進,那麼Fusaka將更多地被視為一個轉折點。它標誌著路線圖從分散的計劃轉變為一個連貫且注重價值的擴容方案。其目標是在不放棄最初使網路具有價值的去中心化特性的情況下,支持每秒10萬筆交易的模組化堆棧。

本文合作轉載自:[《PANews》][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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