同質化的非同質代幣?基於區塊鏈核實的資產所有權碎片化
同質化的非同質代幣?基於區塊鏈核實的資產所有權碎片化
2021.09.08 | 區塊鏈

NFT浪潮來襲,把區塊鏈科技的應用又推上另一個風口。所謂NFT,稱作非同質代幣,原本的意義是讓「數位創作」可以被證明出原著,並藉此與其他的「複製品」有所區隔。例如,一段推特的文字,一首網路歌曲,一件遊戲中的虛擬裝備……,在原創作者或原IP發行方的授權之下,該數位內容可以被賦予適當的「身份驗證」。有了這樣的憑證,某種層度上開啟了蒐藏的可能,自然也就有了交易的價值。

數位創作有這樣的需求,其實現實世界中的各類「資產」,在買賣雙方交易之前,也都有證明其為真的必要。舉凡珠寶,藝術品,名人簽名,NBA球員卡……,不光是要有「正版」的說明文件,甚至都還會有第三方機構,提供鑑定,查核與背書。例如AIS(Art Identification Standard),就提供了藝術領域的識別服務,搭上區塊鏈的風潮,也打算拓展到數位藝術的領域,協助交易雙方進行跨鏈(Cross-chain)鑑別,避免賣方將同一作品,上架到不同的區塊鏈的情況。

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圖/ Modex

NFT由於其不可分割,不可替代,不可互換的特性,又結合著區塊鏈去中心化,無法竄改的優勢,自然成為各種資產在交易過程中,驗證真實性的工具之一,也因此,具有商業化的潛力。這點,無論是數位還是實體作品,其運作的邏輯都一樣,而且若是應用在真實世界的資產,還可以有另外幾個很時髦的名詞:數位化(Digitalization),虛實整合(Online-to-offline)。

當然,NFT也衍伸出很多的討論,以及必要性與否的問題,亦即,很多時候我們可能會需要「數位化」來降低成本與增加效率,但並非一定得用區塊鏈或NFT不可,再說了,去中心化是否真的有那麼厲害?倒也未必。畢竟,真實性與否與原創作者和原IP發行方關係密不可分,少了他們的授權與適當的法律框架,你隨便擷取一段數位內容發成NFT,也不會有任何意義,而人類社會在經濟活動與治理上,本就仍有「中心化」的需求,不可能什麼都去中心化。

區塊鏈的核心價值

其實,與其一直談NFT,可以換方向聊聊區塊鏈技術中,另一個有趣的功能:所有權碎片化,讓眾多的用戶,可以以適當的代幣經濟(Token Economy)模型,共同主張擁有某一項權利,或某物件(數位或實體)的所有權。

當然這也不是什麼了不起的發明,在人們所熟悉的市場上,早有很多類似的應用,舉例來說,當我與3個朋友想一起買下一棟海邊度假小屋的時候,我們可以共同出資,以協議規範所有權和使用權,更進階一點,我們可以設立「特殊目的公司」(Special Purpose Vehicle, SPV),讓公司去擁有房產,而我們一夥人,按照出資額度去擁有相同比例的持股,間接等於將「物」的所有權碎片化,讓不同的人分別持有。

而區塊鏈就是把這一過程加以數位化,很好的工具,利用智能合約設定好條件,把標的物的產權(或任何必要資訊)紀錄在鏈上,發出的token可作為任何形式的憑證(舉例:所有權,受益權,使用權……),如此便可完成共同持有,共同管理的目的。甚至,因為全部都數位化了,在買賣,處分,移轉,與分潤的機制上,相比傳統過程,似乎可以更有效率,交易更方便,且突破國界的限制。

簡單來說,把一個現實中的SPV模式搬上區塊鏈,同時發出相對應數量的權益型代幣,就可以實現多人共同持有單一物件的可能,而且發行過程很簡單,只要你願意相信區塊鏈與數位化技術。

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圖/ shutterstock

藝術品市場中的所有權碎片化

好,那在藝術品的市場中,這就非常有意思了。一幅作品,可以被多個買家同時「蒐藏」,某種層度上算是開啟了大眾參與的機會,以及降低購買成本與持有風險的問題。

那有人可能會問,買了部分的所有權卻不能真正持有,那豈不是很怪?解套方法有很多,例如既然是採取類似SPV的方式共有,那開股東會決定輪流放在誰家不就好了?更進一步,也可以集體決議是否「租借」給其他單位,還可以賺一筆租賃收入(收入按「持幣」比例分配)。

又或著,搭配現在很成熟的藝術微噴(Giclée)印刷,採取按股權比例發行限量版畫的方式,依然可以滿足用戶想要親自接觸到「實體」的需求。這時候,你可以主張擁有「一部分」原著的所有權,另一方面,你也可以在家中掛上一幅限量版的藝術微噴,同時滿足擁有和觀賞的需求。

這個模式,誠然,還有許多細節需要設計,也尚需測試市場上的消費者願不願意接受。但邏輯上,我們可以打造更多元且透明的藝術市場,且開啟將所有權與使用權分離的運作模式,同時,更能夠強化藝術本身的商品與金融屬性(這麼做好不好見仁見智)。

但是,這樣還有一個很大的問題,若要充分發揮所有權碎片化的優勢,仍可以利用區塊鏈技術,卻不會是NFT,或嚴格說起來,不會是基於ERC721的代幣,而更像是之前用作首次代幣發行(ICO)與證券型代幣發行(STO)中的ERC20代幣。因為要能夠「股權化」,勢必得「同質化」,就像我手中的1股,理論上跟你手中的1股具有同樣的價值,這樣才能公平分配,並達到數位SPV的目的。

那怎麼辦?也不是沒有解法。最簡單粗暴的方式,就是再多一層架構就好,把各自負責的功能清楚分開,NFT就專門用於認證唯一性,而基於ERC20的代幣,就扮演分配所有權與治理(governance)的角色,形成一種「同質化的非同質代幣」(Fungible Non-Fungible Token)即可。

責任編輯:吳佩臻、陳建鈞

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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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