NFT與加密藝術,區塊鏈應用的異端興起
NFT與加密藝術,區塊鏈應用的異端興起
2021.04.07 | 區塊鏈

度過了三年的醞釀,加密貨幣與區塊鏈以超越以往的熱度、再度引爆資本市場的討論;去年夏季,去中心化金融(DeFi)讓智能合約的實用性獲得經一步證實,年底以來、比特幣價格在短時間內超過之前高點價格,觸及了驚人的六萬美元;投機熱潮把市場帶回三年前的光景,各類沒聽過的「名師」再度出現,高階顯示卡也完全缺貨;然而其中、卻有個完全異質的議題迎來了猛烈的爆發,也就是NFT(Non-Fungible Token;非同質代幣)結合藝術創作而生成的「加密藝術」(CryptoArt)市場。

2017年,區塊鏈遊戲「謎戀貓」(CryptoKitties)將NFT的可能想像帶到世人面前,不同於區塊鏈上的各類金融工具,NFT的價值在2020年前都還是飽受質疑,直到了2021年第一季現在,它用不斷的驚人表現證明了自己:與美國職籃IP結合的「NBA TopShot」,重獲新春的老牌項目CyberPunk,社群共同創作的HashMasks,一張靜態或GIF動畫圖片、一段影片、一則推特留言,都有幾十到百萬美元等級的驚人交易紀錄出現。

這股風潮在國際知名藝術品拍賣所佳士得(christies)破天荒入場後達到高潮,其進行NFT拍賣數位藝術家Beeple的作品「每天:最初的5000天」(Everydays: The First 5000 Days),並且以約莫6900萬美元的天價售出;加密藝術的大爆發不但震撼了傳統藝術商品圈,也顛覆了原先加密貨幣與區塊鏈使用者的既定認知,許多老玩家高呼在這波熱潮中「踏空」了,更再度佐證這個圈子新陳代謝之快。

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佳士得拍賣以NFT新型態數位資產,將美國數位藝術家Beeple的作品「每天:最初的5000天」以6900萬美元價格售出。
圖/ twitter.com/ChristiesInc

延伸閱讀:畫家Beeple的一張集錦畫以19億元天價賣出!藝術收藏家追逐NFT加密藝術的狂熱上演

加密藝術到底是什麼?NFT到底有什麼的魔力可以點石成金?簡單來說,我們可以把NFT是為一種數位資料的「所有權」,將數位資料經過由智能合約編寫的鑄造(Mint)過程後,會成為獨一無二、可永久保存的「數位資產」;從數位藝術作品的角度而言,其所有權可以如同加密貨幣般方便的轉移交易,而不再需要傳統、如藝廊之類的第三方機構證書。

然而,交易額動輒數百、數千萬美金,NFT如此驚人的價值從何而來?疫情後的各種金融政策帶來豐沛的資金土壤,類似股票、加密貨幣的投機需求大增;而也同樣因為疫情、讓傳統藝術圈看上NFT的潛力,決心走出實體展會、並推動線上藝術品交易。諷刺的是、在很長一段時間內,「投機炒作」是許多加密貨幣與區塊鏈的老玩家對NFT的主流觀點;然而可以說藝術商品的特性就是價值難以界定,行銷、炒作更是理所當然;當佳士得的NFT拍賣大獲成功後、「加密藝術」這個新興領域已經初步獲得市場認可,開始真正進入發展時期。

延伸閱讀:NFT掀「加密藝術」交易熱,推特創辦人參一咖!天字第一號推文喊價賣到7000萬元

直到現在,仍有人評價NFT如同2017年的ICO一樣「九成九五都是垃圾」,也有人肯定NFT走出金融的侷限,成為了真正的商品;從比特幣和以太坊的發展歷程來看,但凡去中心化、新生事務的發展經常是混亂的,都會經歷價值、共識成形的階段,難道我們不能說加密藝術與NFT正在走這樣的過程嗎?舉凡房地產權數位化、線上遊戲寶物跨平台交易、活動數位門票、證書乃至NFT結合數位身分的議題,隨著加密藝術引爆話題,以往各種對NFT與「數位資產」的討論將重回人們的視野。

由於很難評估基本面,各種應用也尚未普及,在以往投資幣與鏈常被笑做是一種「信仰」,事實上這個說法遠比玩笑更加真實;從黃金白銀、鈔票法幣、比特幣到現在的NFT,「交易媒介」隨著時代而進化,不論背後是藝術、信仰、甚或是對永恆的渴望,人們能合作並開始交易、有理性不能完全解釋的神秘蘊含其中。聖經說:「因我們行事為人是憑著信心,不是憑著眼見。 」(哥林多後書5:7)加密貨幣與區塊鏈的魅力就在於:它能用彷彿開玩笑一般的現實,不斷挑戰我們對於「價值」的認知。

責任編輯:錢玉紘、陳建鈞

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關鍵字: #加密貨幣
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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