一幅「數位真跡」畫賣19億元,NFT是賺錢新管道還是大泡沫?
一幅「數位真跡」畫賣19億元,NFT是賺錢新管道還是大泡沫?
2021.05.11 | 區塊鏈

無論是數位藝術、迷因(Meme),甚至是一則貼文,拜NFT(Non-fungible token,非同質化貨幣)所賜,如今都能擁有自己的價格,這項技術正成為藝術家們在數位世界獲取財富的新興管道,為他們的作品創造經濟效益。

NFT,可以理解為一張「數位世界的所有權證明書」,和比特幣一樣基於區塊鏈技術,有著無法被竄改的特性。只不過,每一枚比特幣都擁有相同的價值,而NFT的價值各自取決於創作者的定價,或拍賣中的最高出價。

NFT在2021年迎來爆炸性成長,追蹤網站NonFungible資料顯示,邁入2021年後,光是一個月內NFT的交易額就高達2億美元,相對2020全年NFT交易額只有2.5億美元。今年3月,數位藝術家Beeple一幅數位集錦畫《EVERYDAYS: THE FIRST 5000 DAYS》便在佳士得拍賣會上,以NFT形式賣出6,934.6萬美元(約新台幣19億元),成為售價第3高的在世藝術家之作品。

這股NFT風潮似乎令人費解,收藏家們竟然願意為可以在網路上免費觀看、取得的數位藝術品,支付無比昂貴的天價。事實上,許多人的確認為NFT只是一場現代版「鬱金香狂熱」,絕大部分作品終將一文不值。

但藝術家們渴望擺脫數位藝術品難以兌現的現狀,由於可以免費獲取、不費吹灰之力就能複製成無數份,以往數位世界並沒有原版、真跡的概念;而NFT為數位藝術增添了稀有價值,更可能讓收藏家願意掏出腰包,為「擁有」作品支付金額。

從第一篇推文到NBA比賽片段都能賣

只不過,相對存在於現實世界的畫作、球鞋等物品,數位藝術的價值又更難以界定;有的收藏家指出,他們只是希望藉此支持藝術家付出的心血,在這塊新興藝術領域能夠獲得合理回報。

乘著這股NFT浪潮的,可不只有藝術家。NBA便成立名為「NBA Top Shot」的平台,透過NFT販售球員在賽事中的精彩時刻,去年10月推出以來交易金額超過3.9億美元。推特創辦人傑克.多西(Jack Dorsey)也以NFT拍賣起他的第一條推文,最終更以290萬美元的天價賣出。

但NFT還遠遠稱不上完美,若要藉此販售作品,不僅須熟稔於這項新興技術,還得花費40至200美元不等的成本,這對一些人來說可能是個門檻,甚至還有數位藝術被他人擅自以NFT出售的案例,這些被擅自烙印上NFT的藝術創作該如何處置?應該用什麼作為NFT衡量價值的標準?或許都還有待商榷。

且如同比特幣長年為人詬病的耗能問題,NFT同樣需要龐大運算能力,紐約大學視覺藝術管理教授艾米.維特克(Amy Whitaker)指出,區塊鏈對環境的影響不容忽視,雖然有些支持者認為這說法過於誇大。

許多企業也正試圖以類似NFT的概念創造許多可能性。台灣區塊鏈新創Bitmark便將類似技術結合進音樂版權管理,讓音樂人可以更便利地管理歌曲授權,並獲得版稅;也有基於NFT的社群平台讓創作者可以獲得部分平台所有權,使他們在平台上的創作獲得報酬,與Facebook或Instagram的模式截然不同,旨在打造一個健康、繁榮的數位原生創意市場。

責任編輯:郭昱彣、張庭銉

關鍵字: #數位貨幣
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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