Nike靠NFT吸金近2億美元，榮登最賺品牌！卻變成詐騙犯眼中的肥羊？|數位時代 BusinessNext

Nike靠NFT吸金近2億美元，榮登最賺品牌！卻變成詐騙犯眼中的肥羊？

NFT市場的最賺品牌，竟然是運動品牌Nike，過去一年裡藉此大賺1.85億美元，然而熱門程度及不菲價值，也讓這些收藏成為NFT詐騙裡的受害者。

Nike成NFT最賺品牌，營收遠超第二名6倍

根據區塊鏈分析平台Dune Analytics統計的資料，Nike至今靠著NFT創造了1.85億美元的營收，足足是排名第二的Dolce&Gabbana 2,565萬美元的七倍以上，顯見Nike推出的NFT有多麼受到消費者歡迎。

且不只營收驚人，Nike推出的NFT交易次數也達到6.7萬次以上，同樣大幅高於第二名約9,000次的成績。這1.85億美元的NFT營收中，直接銷售的獲利約占9,300萬美元，換句話說二級市場的抽成也為Nike創造近一半的NFT營收。

1.85億美元看似可觀，與Nike去年逾445億美元的營收相比，其實僅占年收入的0.4%，因此比起實際的金錢收入，品牌投入NFT更看重的是擴大知名度、增加與消費者的互動，凝聚品牌忠誠度。

第三至五名也都是知名的運動或時尚品牌，分別是Tiffany、Gucci、愛迪達，各自的NFT營收在1,000萬到1,200萬美元左右。

Nike去年12月宣佈收購虛擬鞋品牌RTFKT，也是他們能夠在榜上擁有好成績的重要原因。 RTFKT旗下《CLONEX》系列是Nike表現最佳的NFT之一，為他們賺進3,993萬美元的二級市場抽成，其次則是今年2月與 RTFKT合作推出的《MNLTH》，貢獻2,422萬美元，其餘Mint Vial、MNLTH2、RTFKT Pod X等等眾多系列也都帶來百萬美元以上的營收。

不過，NFT市場目前正處於衰退當中，今年8月Footprint Analytics公佈的產業報告中透露，2022年第二季全球NFT的交易量大跌了40%以上。

「5月中旬加密貨幣市場面臨巨大挑戰，NFT市場開始降溫。」報告中提到，「NFT交易量從第一季的190.2億美元，在第二季下滑至112.6億美元。」今年1月NFT交易量曾達到86億美元的高點，而到了6月時已經只剩13億美元。

而雖然Nike的NFT交易量表現亮眼，今年4月甚至創新高達到12,776 ETH，甚至超越收購RTFKT當月的11,357 ETH，但整體而言似乎仍呈現下滑趨勢。

NFT詐騙猖獗，Nike產品也成有心人士眼中肥肉

但Nike熱門的NFT，也讓他們成為有心人士眼中的肥肉。品牌在NFT領域光鮮亮麗的同時，NFT市場的陰暗面也幾乎同時於另一份報告中曝光。

區塊鏈研究公司Elliptic公佈了一份關於NFT詐騙的報告，其中就提到Nike旗下的CLONEX系列也是主要被詐騙NFT系列之一。 Elliptic指出，《Bored Apes》、《Mutant Apes》、《Azuki》、《Otherside》及《CLONEX》這五個系列，占了過去一年被騙走的NFT超過3分之2以上的價值。

報告中指出，從今年7月往前推算一年內，總計有價值超過1億美元的NFT被有心人士詐騙走。詐騙業者平均可從每個詐騙案中得到30萬美元的不法獲利，且由於不是所有詐騙案都會曝光，實際情況可能更為嚴重。

即使NFT交易市場逐漸冷卻，詐騙案卻絲毫沒有因此減少，今年7月被詐騙的NFT數量更創新高來到4,000枚以上。

NFT處於監管灰色地帶的性質，吸引了許多不法人士的非分之想，除了嚴重的詐騙問題， Elliptic估計透過NFT平台洗錢的金額可達到800萬美元。雖然與每月數十億美元的交易量相比，這些犯罪行為只占非常小的比例，卻大大影響了外界對NFT產業的觀感，傷害奉公守法的用戶。

責任編輯：錢玉紘

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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