你認為NFT是藝術嗎?
你認為NFT是藝術嗎?

約莫在2021年12月,網路上拋出了許多關於「NFT是不是藝術?」的討論,引起藝術、科技、金融界的討論。終於,兩週前 (1月12日),維基百科編輯群決定通過將「加密藝術拍賣網站出售的藝術品」,與「已建立的傳統拍賣行或私人銷售的藝術品」區分開來。

這剛好與筆者就讀法國EAC藝術文化管理學院的MBA論文題目——區塊鏈技術應用於藝術品的營運模式分析息息相關。藝術的本質是關於創意、創新、創造的集合體。藝術也是極具備開放性和包容性的載體。

專欄_區塊鏈技術應用於藝術品的營運模式
資料來源:根據作者李依佩所學之市場營運知識、產業經驗及相關理論分析整理。
圖/ 作者提供

科技的發展推進了基礎建設的創新,相同的在藝術領域也有高度契合度。數位化技術的挹注使得美術館機構加強了數據庫建置、便於藝廊管理銷售和客戶服務、內容優化等,而區塊鏈技術的出現,它執行的任務便是如同一本自動化數位記帳本,其原理基礎是通過密碼學所帶來的不可篡改和匿名性效益。

嚴格來說,記帳本為「所有交易」留下戳記,這個戳記等同於數位憑證的存取。因此交易邏輯下的商品(無論是Non-fungible token或是fungible token,屬於金融工具。)需要事先取得數位身分的登記鑄造,才能放上交易鏈,每筆交易代表Token以某種智能合約執行。

在這樣的情況下,藝術生產的流程儼然被延伸到了虛擬世界。NFT被視為可交易的收藏品,那麼這場辯論的核心不是「NFT是否為藝術」,而是「通過NFT紀錄藝術品的所有權,是否與擁有實體藝術品相同?」

更具體一點,區塊鏈技術改變的是藝術生產流程和商業營運模式,同時促進了數位藝術的發展、內容的數位憑證化。開始出現的爭議大多來自於,大家如何鑑定特定資產 (藝術品) 的真實性和原創性的權利行使效率,仍是在藝術產業中普遍面臨的瑕疵痛點。

其次,互聯網模糊了實體物的邊界,因「人為」造成的「稀缺性」使價格膨漲增長,是在技術商業模式貨幣化 (monetization) 中常見的方式。版權也在其中成為一種指向性設計。

這也產生另一種有意思的思考:藝術市場中的油畫或雕塑的稀缺性和互聯網世界中的人為、限量稀缺性相同嗎?你我認同的藝術價值相同嗎?再者,兩種場景中的流動性相似嗎?

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區塊鏈技術雖改變了藝術品的商業營運模式,但對於「大家如何鑑定特定資產 (藝術品) 的真實性和原創性的權利行使效率」此痛點仍有待解決。

最終,維基百科頁面原文列出:「Separation of NFT sales and artwork sales (NFT銷售和藝術品銷售分離)」底下將過去一個多月的辯論放在上面。

QZ上也提到,一位名為Jonas的編輯提出這個爭議點:「維基百科真的不能決定什麼是藝術,這就是為什麼將NFT放在藝術自己的列表中會使事情變得簡單得多。」此外,NFT不是數位藝術的屬性,就像畫布對繪畫的屬性一樣。

至少,永恆不變的是人們會繼續創造藝術,同時也有人真的願意付錢擁有它。你說是吧。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:吳佩臻、侯品如

關鍵字: #NFT
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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