如果戒菸也能賺幣：Vape-to-Earn 正在測試一種全新的健康經濟

作者：Whiffin

在每一輪週期中，市場不斷尋找新的應用方式，從支付、遊戲到 RWA 與 AI。 然而，相較於這些已被反复討論的賽道，有一個規模龐大、卻長期缺乏加密原生解法的領域，正逐漸浮現，也就是行為激勵市場（behavioral incentive markets）。

尼古丁成癮目前是一個價值 220 億美元的全球市場，其商業模式建立在“消費最大化”之上。 Whiffin 的切入點，正好相反。 它嘗試建立一套獎勵減少使用，而不是鼓勵消費的系統。

• Vape-to-Earn (V2E)：將“使用量下降”這種行為，轉化為可量化、可獎勵的成果。

• AI 監測：分析壓力、作息與使用行為之間的關聯。

• 數據資產化：把匿名化的行為數據，轉化為具備研究與公共衛生價值的資料資產。

• 鏈上獎勵：使用者的行為改善，能直接獲取鏈上對應的代幣獎勵機制。

這不只是另一個“健康積分 App”，而是一種將 Web3 獎勵機制引入公共衛生領域的全新嘗試。 以下將從架構、經濟模型與數據價值等面向，拆解 Whiffin 為何有機會開啟“HealthFi”這條潛在的兆級賽道。

1. 痛點與解法：從“優化成癮”到“優化減量”

現有的電子煙裝置，其實能收集大量使用數據，包括吸入頻率、時間與強度。 但這些數據，多半被用來優化產品體驗，進一步提高使用黏著度。

Whiffin 採取了不同的方向。 它把這些數據視為一套“行為追踪系統”，目的不是刺激使用，而是幫助使用者慢慢用得更少。 背後的核心假設很直觀：成癮並不只是意志力問題，而是可以被測量、也可以被調整的行為模式。 當行為能被清楚量化，改變就不必完全靠自製力硬撐。

2. 核心技術：由硬體驗證的行為追踪

不同於傳統戒菸計劃依賴不可靠的“自我報告”，Whiffin 結合硬體裝置與 App，蒐集實際使用行為的高分辨率數據，包括：

• 硬體感測：記錄每一次吸入的量與持續時間。

• 使用情境判斷：結合時間與地點，推測哪些情況下特別容易使用。

• 生物特徵：透過電池與溫度的異常波動，判斷是否出現暴食模式（binge-patterns）。

這套系統的角色，更像是尼古丁使用行為的“生命週期紀錄器”，把零散的行為資料，整理成可用於激勵與調整計畫的依據。

3. 經濟模型：Vape-to-Earn（V2E）機制

Whiffin 引入了一種雙贏的經濟對齊機制。 與 StepN 獎勵“多運動”（正向行為）不同，Whiffin 解決的是更具挑戰性的“負消費”問題（減少有害行為）。 整體運作流程如下：

這種設計實現了“改進證明”（Proof-of-Improvement），也就是代幣的產生，來自真實世界中可被驗證的行為改善，而不是算力競爭或資金規模。

4. AI 健康顧問：從記錄工具到主動提醒

Whiffin 的 AI 系統不只是單純記錄，而是嘗試扮演一個行為提醒與輔助的角色，例如：

• 使用高峰預測：根據過去的使用習慣，預測哪些時段特別容易復發。

• 壓力與作息分析：找出熬夜、睡不好或壓力大的時候，使用量是否明顯增加，並提供替代建議。

• 計畫動態調整：依照使用者的實際反應，調整減量節奏，而不是一套標準流程用到底。

目標不是一次就完全停用，而是降低反復出現的機率，讓改變更容易維持下去。

5. 數據的真正價值：公共衛生的新型資料來源

Whiffin 長期累積的，是一組即時、匿名、可信度高的尼古丁使用行為資料。 對政府、學術機構與藥廠而言，這類資料具有實際研究價值，例如：

• 藥物研發：分析不同人群對不同戒菸方法的反應。

• 政策制定：評估政策與稅制，是否真的影響了實際使用行為。

• 趨勢分析：追踪人口級別的成癮趨勢與環境觸發因素。

Whiffin 將尼古丁使用轉化為類似心率或步數的“生物標記”，並與 Apple Health / Google Fit 整合。 這意味著醫生可以將吸煙數據與睡眠品質（REM 減少）、心率變異性（HRV）等指標結合分析，實現真正的預防性醫療。

結論：HealthFi 與獎勵對齊的健康模式

與過去多數 Web3 應用著重於創造用戶、提升活躍度不同，Whiffin 更關心的是“結果”。 在這套系統中，價值並非來自使用次數或停留時間，而是來自可被驗證的行為改善。 透過激勵機制來引導健康行為，並將結果轉化為鏈上獎勵，HealthFi 可能會成為繼 DeFi、GameFi 之後，區塊鏈在實體世界中最具落地潛力的應用方向之一。

Whiffin 的意義，或許不在於它是否能解決所有成癮問題，而在於它提出了一種新的可能性：當獎勵設計正確時，區塊鍊或許能成為公共衛生與健康管理中，最實際、也最具延展性的工具之一。