NFT不斷被炒出天價!林之晨:是藝術收藏,不能以傳統投資看待
NFT不斷被炒出天價!林之晨:是藝術收藏,不能以傳統投資看待
2022.04.06 | 區塊鏈

NFT近年屢傳賣出天價的紀錄,創投出身的台灣大哥大總經理林之晨認為,NFT更偏向藝術品或精品的邏輯,不能以傳統投資眼光看待,是奠基於個人喜好、建構同溫層的特殊物件。

NFT是「非同質化代幣」(Non-Fungible Token),每個NFT都有獨特性、不可替代性和稀有性,也因為區塊鏈技術而具備防偽特質,特別適合藝術品、遊戲、身分認證等應用。

隨著投資人熱錢湧入,加密貨幣進入新一波牛市,NFT近年在全球掀起熱潮。根據加密數據網站DappRadar的調查,全球NFT交易平台2021年第3季銷售額暴增至107億美元(約新台幣3046億元),年增逾380倍。

2021年3月國際拍賣行佳士得(Christie's)拍賣加密藝術品Everydays: The First 500 days,不斷吸引買家出價,最後以7000萬美元(約新台幣19億元)成交,寫下NFT藝術市場最高價,讓外界意識到數位資產原來可以當成投資或保值的工具,從此打開NFT討論度。

藝人周杰倫旗下潮牌PHANTACi與Ezek平台聯名限量發行1萬個NFT小熊,每個價值1000美元,今年元旦開賣後秒殺,推估進帳約1000萬美元。

不少人對於NFT收藏品賣出天價大開眼界,從本質來看,NFT是以區塊鏈技術為基礎的數位資產,買家成交後可以獲得經過數位加密的認證,任何人都可以透過區塊鏈追溯交易紀錄及確認商品價值,大幅拓展了自由交易市場規模。

創投出身的台灣大哥大總經理林之晨則認為,NFT更偏向是藝術品或精品的邏輯,和買股票不同,不能以「傳統投資的、經濟的」眼光去看待,是奠基於個人興趣與喜好的特殊物件,並建構在同溫層認定的價值中,換言之,「出了這個同溫層,未必有一樣的價值」。

他舉例,很多人去蘇富比 (Sotheby's)買名畫,也有人不認同其對美的定義,或是某個朝代的名貴瓷器,在某些人的眼中就像「破碗」,但只要這個圈子內的同溫層夠厚,其價值就能堅實不墜。

 AppWorks 董事長暨合夥人 林之晨
AppWorks 董事長暨合夥人 林之晨
圖/ AppWorks提供

林之晨也透露,像他自己就在搜集NBA的NFT,雖然很多人都說那些影片在Youtube就看得到,但基於「就是很想蒐藏」的心理,所以願意掏錢購買。然而,喜好是沒辦法理性分析,也有人會炒作NFT,更有可能這些同溫層就搬去其他同溫層,「就好像有一天大家忽然不買LV,那價值就不同了」。

電腦品牌廠宏碁集團創辦人施振榮分析,一般人買股票會談到基本面問題,對他來講是指企業營運成績;NFT藝術作品的價值則見仁見智,基本面要看多少人認定它的價值,短期可以透過炒作,但長期要吸引資金投入這些藝術品,還是需要具備價值。

他也提到,今年算是元宇宙元年,NFT藝術作品現在剛開始發展,希望提供舞台,鼓勵台灣年輕人掌握機會。

NFT快速在台灣各行各業發酵,除了師園發出全球首個鹹酥雞的NFT之外,宏達電近期也宣布,與明華園戲劇總團合作發行NFT,讓歌仔戲藝術在區塊鏈上永久保存,更在不同世代傳承。明華園當家小生孫翠鳳說,戲迷們因此都對她刮目相看,說「孫姐,你也在玩NFT喔」,此舉也助於熟齡族群認識NFT。

NFT引發熱潮,國際上更屢見賣出天價的案例,但它在台灣要不要課稅,到底主管機關是誰?引發立委關注,行政院長蘇貞昌已允諾會請相關部會盤點。

本文授權轉載自:中央社

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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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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