一邊喊不玩NFT了、一邊持續買買買!兩個預測,看無聊猿大戶「麻吉大哥」在想什麼
一邊喊不玩NFT了、一邊持續買買買!兩個預測,看無聊猿大戶「麻吉大哥」在想什麼
2023.04.23 | 區塊鏈

無聊猿大戶黃立成,將退出NFT領域?

「麻吉大哥」黃立成,是知名NFT項目無聊猿(Bored Ape Yacht Club)的大戶,在高峰時期,手中一度持有上百隻無聊猿、變異猿NFT,過去還曾將這些NFT收藏品送給周杰倫、陳柏霖、柯震東等演藝圈友人,當時成功帶起一股「NFT 大頭貼(profile picture, PFP)風潮」。

4月15日,黃立成在Twitter發文聲明要退出NFT圈子,甚至一度將此貼文設為置頂。

根據NFTGo數據顯示,發文前一天,黃立成確實在NFT賣場Blur上大舉拋售NFT,共計售出近40個無聊猿的虛擬土地「Otherdeed for Otherside」以及2個DeGod,並且在推特發文強調他是「來真的(For Real For Real, FRFR)」,瞬間引發NFT社群的討論。

不過,才剛聲明要退出NFT領域,黃立成隔天(16日)又在NFT市場Blur上,花費超過11萬美元買下「無聊猿 #124」、2.5萬美元買下「變異猿 #12824」以及多個Otherside Koda和 DeFi Apes。17日又再以11.2萬美元買下 「CryptoPunks #5433」,並將置頂貼文改為另一則無聊猿的頭像的推文

究竟發生什麼事?

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無聊猿大戶紛紛宣布退出,怎麼了?

最近,另一位NFT OG(元老人物)「Franklin」也宣布退出NFT領域。

麻吉大哥和Franklin,是最早一批有大規模交易的NFT玩家,也是BAYC大戶。他們的交易頻率、NFT持有量、賣出價格都會對NFT交易市場,以及BAYC等藍籌(擁有較高商譽、經營穩定的項目)NFT的地板價產生一定的影響。

NFT賣場領導者Blur的創始人Pacman,曾將「Franklin」和「麻吉大哥」比作「頭部做市商」,也意味著他們對NFT交易的流動性,以及吸引新玩家入圈都有著巨大影響力。

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因此,此次二位代表人物相繼宣布退出,為本來就低迷的NFT市場,再增添不確定性。

然而,與「Franklin」以投資失敗為理由退出NFT市場不同,「麻吉大哥」並未說出具體原因,且「Franklin」在宣布退出NFT領域後,幾乎賣掉了手上所有BAYC。

而「麻吉大哥」目前仍未大量出售手中的NFT,且曾於4月10日發推文表示仍然喜愛BAYC這個社群,並將「退出NFT領域」的推文取消置頂,改為置頂BAYC NFT持續至今。

一系列矛盾的舉動,更讓人好奇黃立成言論背後的原因。或許可以從Blur最近的空投活動中,推測其背後可能原因。

推測一:社群輿論指控「操縱NFT市場」

自從Blur開啟第二季空投積分活動後,「麻吉大哥」黃立成就一直霸榜Blur的積分榜、交易動作頻繁。「麻吉大哥」擁有大量BAYC和其他藍籌NFT,通過掛單和出價來獲得交易積分,同時增加了NFT的流動性。

Blur的流動性,為NFT交易員們創造了有利的拋售條件,因為Blur的做市激勵機制,可以讓交易者在Blur上,以接近地板價的價格掛售NFT,進一步產生買賣價差,使Blur的地板價比其他市場上的價格低。這麼一來,便可以增加出價深度。

但隨著近來NFT市場行情下跌,賺取積分的用戶不如以往活躍,手握一堆NFT的交易員們,也開始想辦法將他們出掉。

而「麻吉大哥」在這場巨鯨(擁有巨額加密貨幣的持有者或組織)遊戲中成為了「犧牲者」,先後接盤了71顆BAYC,以及77顆CryptoPunks,資金損失超過2000以太幣(ETH),接著他又緊急拋售1000多枚NFT,BAYC的地板價跌幅一度達到25.5%。

後來,麻吉大哥又收藏了991個NFT。這樣的行為除了被解讀成,為了獲得一些利潤及Blur空投積分,也有人開始質疑,黃立成的是在製造市場恐慌。

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不過,接盤行為並不是黃立成主動促成的,賣掉一些NFT也可以說是正常交易行為。作為「做市商」代表,大動作的拋售必然會成為輿論的焦點。

「麻吉大哥」曾發文:「因為Blur或我,Punks將走向歸零?」,似乎是其在遭到社群謾罵後表達的一種無奈情緒。也曾發文表示:「我又不是耶穌」。

推測二:Blur空投活動延長,麻吉大哥虧損上千顆以太

根據NFT KOL NFTstatistics.eth的貼文,「麻吉大哥」黃立成在Blur第二季空投中損失約4600以太幣(ETH)。

雖然第一季的Blur空投,可以為其抵消一部分損失,但整體仍是虧損,且根據CoinGeko數據顯示,Blur從1.33美元的高點下跌至0.72美元。

並且,第二季Blur空投活動延長至5月1日,這恐怕會讓日前拚命刷取積分的用戶,持有NFT的價值繼續降低,也意味著「麻吉大哥」的損失很可能會加倍。這樣的雙重損失,也許讓黃立成變得更加謹慎。

其實除了「Franklin」和「麻吉大哥」黃立成宣布退出NFT領域外,BAYC的OG之一Jimmy.eth 也在最近拋售了多個BAYC和MAYC。近期的多個事件讓 BAYC的地板價也從60以太幣(ETH)下跌至54以太幣(ETH),擾動了整個NFT市場。

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不同於Franklin,「麻吉大哥」目前仍持有數個BAYC、仍是該項目的巨鯨,並沒有像「Franklin」宣布退出時拋售他們,且其在推特頭像和置頂推文也都還是BAYC。

或許,「麻吉大哥」宣布「退出」只是暫時行為,而在這一波虧損中,始終站在「風口浪尖」的他也需要冷靜一下。

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資料來源:BlockBeats區塊客NFTGO

本文授權轉載自:Web3+

核稿編輯:高敬原、錢玉紘

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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