從芝麻信用到智能財富分：Bluwhale 的金融智能新秩序

媒體導語

在傳統金融世界，我們依賴「芝麻信用分」來衡量信用與信譽；

而在 Web3 與 AI 融合的時代，Bluwhale 希望以全新的「智能財富分」重塑這一邏輯。

它通過 AI、區塊鏈與多生態數據融合，打造一個可組合、可攜帶、可自有的智能金融層（Intelligence Layer），讓每個用戶真正理解並掌控自己的財富潛能。

一、從「芝麻信用」到「智能財富評分」

在中國，幾乎每個人都熟悉支付寶裡的“芝麻信用分”。
它代表一個人的信用狀況，影響租房、貸款、出行、消費等場景。然而，這種評分體系依然屬於傳統金融邏輯：
它記錄債務與履約，卻忽略了用戶在數字世界中的資產與創造力。

與此同時，DeFi 世界雖然能讀取鏈上資產，卻與現實金融徹底割裂，無法識別現金流、收入來源，甚至最基本的風險偏好。

換句話說，無論是 Web2 還是 Web3，我們都還沒有一個能真正描繪“個人財富健康”的智能系統。

Bluwhale 正是為此而生。
它希望成為連接現實與去中心化世界的金融智能層（Financial Intelligence Layer），
讓每個人都能像查看芝麻分那樣，看到一個實時、立體、動態的「智能財富分（Whale Score）」。

二、Bluwhale：Web3 的智能金融層

Bluwhale 是一個專注於 AI × Web3 融合的智能執行層。
它通過結合人工智能、區塊鏈與用戶行為數據，將分散的金融信息整合為可計算、可分析的「統一智能圖譜」。

Bluwhale 的核心目標是讓金融智能可攜帶、可組合、可自有——
讓用戶的財務行為與資產數據成為真正屬於自己的數字資產，而不再被封閉的金融系統割裂。

目前，Bluwhale 已支持 37 條區塊鏈、覆蓋超 360 萬用戶，為他們提供鏈上與鏈下資產的一體化管理。
通過 AI 驅動的智能代理層（Agentic Layer），系統能實時預測並輸出個性化洞察、策略與風險分析。
這不僅僅是一個數據儀表盤，更是下一代開放金融智能經濟（Open Financial Intelligence Economy）的底層架構。

三、Whale Score：重新定義財務健康

Whale Score 是 Bluwhale 的核心創新之一。
它從傳統的“信用評分”轉向“智能評分”，在 0–1000 的範圍內綜合衡量一個人的資產結構、收益能力、支出習慣與流動性。

可以把它理解為一個“財富健康追蹤器”：
當收入流變化、錢包綁定更新、或 DeFi 曝險調整時，Whale Score 都會實時刷新。
不同於傳統信用體系只關注還款風險，Bluwhale 的評分體系更關注財富潛能與機會捕捉力。

用戶第一次能像管理身體健康一樣，可視化自己的財務健康狀況，並獲得 AI 提供的針對性優化建議。

四、Agentic Layer：你的 AI 財富教練

Bluwhale 的智能層由 AI 驅動的「Agentic Layer」組成。
每位用戶都擁有一個專屬智能體（Agent），能從錢包行為、消費模式與資產配置中學習、推理、決策。

當系統檢測到風險集中、資金閒置或收益不平衡時，Agent 會主動給出再配置建議；
當持倉結構變化時，AI 會提示可行的質押或流動性機會。

這種個性化的智能協作，不僅讓用戶更高效管理數字資產，也讓金融智能真正從被動記錄走向主動賦能。

五、在 Sui 上構建的 AI 金融底座

Bluwhale 的底層選擇了 Sui Network——一個以對象為核心的高性能公鏈。
這是一個極具工程邏輯的決定。

Sui 的並行執行模型（Parallel Execution）與對象導向架構（Object-Centric Model）能夠同時處理大量交易與計算請求，避免全局鎖定，保持低延遲與高吞吐。
這對於 Bluwhale 實現實時金融計算與 AI 智能代理交互至關重要。

作為 Sui 生態中首個 AI 代幣項目，Bluwhale 充分利用了其可組合特性，在 Sui 上實現了一個模塊化的 AI 經濟體系。
智能體、節點與模型可以獨立升級，同時保持在統一的框架下協同運行。

這種設計使 Bluwhale 的金融智能層具備高擴展性、安全性與可組合性，為未來的 AI 原生經濟奠定了基礎。

六、團隊與技術血統

Bluwhale 由兩位具有深厚 AI 與系統工程背景的技術專家共同創立：

• Han Jin（CEO），畢業於加州大學伯克利分校工業工程與運籌學系，曾創立結合機器學習與沉浸式媒體的 Lucid VR，入選 Forbes 30 Under 30 與 Golden Globee AI 創業獎；
   
• Adam Rowell（CTO），斯坦福大學電氣工程博士，專攻神經網絡量化與移動端 AI，構建了 Bluwhale 的去中心化計算與數據隱私架構。
   

兩人以 AI 工程與系統優化的雙重視角，為 Bluwhale 帶來了兼具企業級穩定性與用戶友好性的技術底層。

七、生態與合作網絡

Bluwhale 的生態正在快速擴張，其智能圖譜已覆蓋超過 8 億個錢包地址。
除了個人用戶，越來越多的金融平臺、交易所與 dApp 正將 Bluwhale 的智能金融能力整合進自身體系。

其戰略合作伙伴包括：

• Sui Foundation：為去中心化算力與互操作提供核心支持；
   
• Arbitrum、Tezos、Cardano、Movement Labs：推動跨鏈 Whale Score 可視化；
   
• SBI Holdings、UOB、Decima（Animoca、Gumi、MZ Crypto）：將 AI 驅動的智能洞察引入機構級金融服務。

所有合作都圍繞一個共同目標——讓金融數據為用戶本身創造價值。

八、BLUAI：智能經濟的燃料

Bluwhale 的生態由 BLUAI 代幣驅動，它是整個系統的運行燃料。
無論是 AI 查詢、Agent 執行、節點獎勵還是治理投票，都通過 BLUAI 完成。

代幣機制概要：

• 總量 100 億枚，永久封頂；
   
• 初始流通量 12.28%；
   
• 每月釋放 1.2–1.6%，與網絡增長掛鉤；
   
• 分配結構：
   
  • 25% 節點激勵
     
  • 21% 基金會與國庫
     
  • 10% 市場與社區
     
  • 8.8% 運營拓展
     
  • 7% 團隊與顧問
     
  • 23% 融資與戰略輪
     
  • 5% 流動性與做市
     

隨著每一次 AI 交互的發生，BLUAI 都會被用作「Gas」消耗，從而形成內生通縮壓力，並構建一個以使用驅動價值的閉環智能經濟體。

九、超越信用體系的智能金融

傳統信用模型如 FICO 或鏈上協議 Spectral、Cred Protocol，主要衡量違約概率。
而 Bluwhale 的關注點在於智能潛能與財富成長性。

它並非單純的“信用模型”，而是一個可解釋的「金融認知模型」，
幫助用戶理解自身的財富行為、投資能力與未來潛力。

在 Bluwhale 看來，金融智能的下一步，不是風險約束，而是機會激活。

十、結語：AI 驅動的金融未來

金融的核心從來都是信息，但未來的金融競爭，將是智能的競爭。
Bluwhale 正通過 AI 智能體與開放數據所有權，讓每個錢包、每筆交易、每個習慣都成為智能洞察的信號。

在 Sui 的高性能架構上，Bluwhale 正為全球用戶重塑一個更高效、更自適應、更以人為本的金融智能系統。
在這個系統中，財富足跡完整、動態、可解釋，並真正歸屬於用戶自己。

當 AI 成為新的生產力，Bluwhale 希望成為它的信任層與結算層。