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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關鍵字: #NFT
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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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