無聊猿不賣也能賺!四張圖看懂:「NFT借貸」是什麼、優勢風險有哪些?
無聊猿不賣也能賺!四張圖看懂:「NFT借貸」是什麼、優勢風險有哪些?
2023.05.11 | 區塊鏈

什麼是「NFT借貸」?

交易量曾一度超越OpenSea的NFT交易平台大黑馬Blur,在5月1號宣布推出NFT抵押借貸協議「Blend」。Blend一詞為「Blur Lending」的縮寫,需要借貸的藏家,可透過抵押包含NFT等虛擬資產獲得以太幣,借出資金者則能賺取利息。究竟什麼是「NFT借貸」?

如同傳統房屋抵押貸款的運作模式,民眾將名下房產抵押給銀行等金融機構,並取得資金,且需償還利息。

而NFT借貸,便是將手中持有的NFT(非同質化代幣)抵押,並換取加密貨幣或法定貨幣的行為。 此經濟模式的最大目的,是解決該資產類別的「流動性」。

相較於其他數位資產,NFT的流動性較差,代表要以現金或者加密貨幣快速出售NFT,並非容易的事情,反之亦然。

試想,雖然無聊猿或CryptoPunks項目具有極高的價值,然而,想要購買或出售卻都不是一件可以「立即」辦到的事情,因此對於在NFT市場中擁有大量投資分配的藏家來說,獲得流動資金是一個相對困難的任務。

而NFT貸款的出現,正好能讓持有者在不賣出NFT的情況下,獲得流動性資金。

NFT貸款最基本的運作概念,是借款人(Borrowers)提供NFT做為抵押品,貸方(Lenders)則會提供資金,並且賺取利息。若借款人無法按照約定償還貸款,貸方將能收到借款人所抵押的NFT。而在大部分情況之下,整個過程將由智慧合約自動執行,NFT貸款又可以細分成三大模式。

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一次看懂三大NFT貸款模式

模式一:點對點(Peer-to-peer)NFT借貸

Blur推出的NFT抵押借貸協議「Blend」,即為點對點的NFT借貸模式。

用戶可在點對點(P2P)借貸平台中上架自己的NFT,貸方根據自己認為該NFT的價值提出報價,若借款人接受,他們將能從貸方的錢包收到虛擬貨幣。

同時,平台也會將借款人的NFT移至託管智慧合約,直到該貸款還清或過期為止。若借款人拖欠貸款,智慧合約將自動把NFT轉移到貸方的錢包當中。

每個點對點借貸平台的規則皆有些許不同,不過概念上並沒有太大差別。

點對點模式,對大多數人來說是比較好的選擇,因其操作容易且相當安全,而託管過程中的智慧合約邏輯也相當簡單。 然而,需要注意的是,該借貸模式較不具備「立即性」,因為借款人需要找到同意相關條款的貸方,借貸過程才會開始。

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模式二:點對資金池(Peer-to-Pool)NFT借貸

與點對點借貸模式不同的是,點對資金池借貸允許用戶直接從「流動資金池」(可將資金放入的的加密資產堆)當中借款,不用等待找到合適的貸方做媒合。

為了評估所抵押的NFT價值,系統將會參考該NFT的地板價,與交易量等因素來預估。同時,借款人的NFT也將被鎖定在協議當中。至於貸方,則可將資金投入資金池並賺取利息。

點對資金池NFT借貸的清算模式比較特別,它不是 根據還款期限而決定,當NFT的價值下降並且貸款低於清算門檻時,作為抵押品的NFT會觸發清算。 不過某些協議會讓借款人在一定時間進行還款,並贖回抵押品。

雖然點對資金池的NFT借貸模式,能夠讓借款人迅速換取流動性資產,然而,其議價空間與彈性就沒有點對點模式來的高。

加上點對資金池借貸平台會根據NFT地板價評估價值,因此對於持有稀有NFT的借款人說,將處於不利地位,因其可獲得的資金量受到限制。

模式三:NFT租賃

NFT租賃與貸款協議不同,它通常沒有還款條約或者利息 ,不過會有一筆租賃費用。

當NFT持有者同意租金並收到約定價格時,NFT將同時由託管智慧合約持有。在租約期間,租戶可以完全享受擁有該NFT所帶來的代幣福利,例如遊玩區塊鏈遊戲或者實體活動等。在預定時間之後,NFT將歸還給持有者。

NFT租賃的好處是,持有者能夠在不失去資產的情況下,從他們的既有NFT當中賺取收益。NFT租賃的目的是讓租戶享有該NFT賦能,而非換取流動性資金。

主流NFT借貸平台有哪些?

目前,支援NFT借貸的平台擁有多樣化的服務,而其所支援的借貸模式皆不相同。

NFTfi是目前市場上發展最成熟的點對點借貸平台之一,支援超過150個NFT項目做抵押.介面易懂,使用相當方便,至5月1日為止,該平台貸款價值已超過4.06億美元。

貸款價值位居第二的BendDAO,為點對資金池NFT借貸平台,支援無聊猿、CryptoPunks等藍籌NFT作為抵押,持有者可換取高達約NFT市價40%的貸款。

另一個點對點借貸平台Arcade,可支援「多個NFT」一次抵押,也意味著借款人能夠以此方式換去更多的資金。

NFT借貸的好與壞

優點:讓藏家資金運用更容易

透過NFT抵押借貸機制,能夠改善資產於市場上買賣難易程度的問題,也就是「流動性」。 相比加密貨幣,NFT的流動性較低,透過貸款,則可以讓用戶在不賣出NFT的狀況下,獲得流動性資金,不用苦苦等待有興趣的NFT買家。

如此一來,在像是購買限量NFT系列,等具有購買時間限制的數位資產時,抵押NFT能讓持有者迅速獲得資金,並立即採取行動。

此外,NFT抵押在某方面也能增加持有者的投資組合多元性,當換取成加密貨幣或法幣時,也意味著將投資分散到其他類型的資產當中。只要注意貸款期限並小心管理,NFT貸款便能夠在投資風險管理上產生助益。

缺點:可能失去抵押NFT資產

雖然智慧合約能夠自動化執行且具有透明性,然而NFT借貸並非完全沒有風險,身為借款人,若違約可能將導致失去抵押的NFT資產。 大多數借貸平台上,當貸款拖欠或到期未償還時,抵押品將會被拍賣出售。

此外,加密貨幣與NFT市場的劇烈波動,也將讓NFT抵押貸款產生相當程度的風險。例如當價格崩跌時,若遭遇抵押者不還款,即使貸方直接獲得借款人的NFT或者進入清算程序,仍會面臨虧損,若不幸遇到項目方倒閉,虧損將更加嚴重。

因此,NFT借貸多會選擇具備一定價值、不會因短期價格波動而崩盤的項目來執行。

NFT貸款是否為正確的選擇,總歸於時間範圍和風險承擔的能力。在進行NFT貸款之前,所有的協議都需要經過仔細研究與風險評估,也千萬別將無法承擔損失的資金或資產,拿出來做任何形式的抵押。

NFT借貸市場興起,專家怎麼看?

自從2021年NFT爆紅後,許多知名、高價的藍籌(有較高商譽、財務穩定的項目)專案陸續出現,也帶動NFT借貸市場興起,隨著「Blur Lending」的推出,會怎麼改變NFT市場?

流動性不足,帶動NFT金融產品

SuperRare著名藏家、BITMEN項目創辦人,以及REVIVER項目策展人——Bitman表示,NFT市場自去年五月無聊猿母公司Yuga Labs推出的項目Otherdeed發售後,交易量逐月不斷下跌。

「在沒有更多外部資金流入的情況下,流動性不足,成為大多數NFT持有者的痛點,因此NFT金融相關產品應運而生,其中又以NFT借貸為大宗。」
根據Dune Analytics數據,NFT市場自去年五月,交易量逐月下跌。
圖/ Bitman

Bitman分析,NFT借貸市場以Paraspace、BendDAO、NFTFi等平台為首,而整體的未償還貸款金額,在四月底正式達到新的ATH(All Time High,新高),超過去年五月時的高點。而此時正是自去年五月以來,NFT市場交易量創新低的時候, 「再次驗證NFT借貸和流動性對於當前NFT持有者的重要性。

根據Dune Analytics數據,NFT借貸市場整體的未償還貸款金額,在四月底正式達到新的高點。
圖/ Bitman

Blur威脅競爭者地位,有哪些好處?

原先就競爭激烈的NFT借貸市場,隨著Blur的加入後更加白熱化。Blur在5月1日發布新NFT借貸協議Blend(Blur Lending),上線僅24小時,便已累積1360萬美元的貸款金額,開始挑戰NFT借貸市場中的其他平台。

即便如此,Bitman認為,此種競爭將會為市場帶來好處。

他分析,儘管Blur對其他借貸平台造成威脅,但長期來說,對整體借貸市場是有幫助的,因為Blur是目前交易量最大的NFT平台, 「基於其龐大的用戶數和獎勵積分(Blur Points),可以協助更多NFT持有者進入借貸市場 ,進一步彌合DeFi(去中心化金融)用戶和NFT玩家間的差距。」他解釋道。

Blur在5/1發布新NFT借貸協議Blend,上線僅24小時,便開始挑戰NFT借貸平台。
圖/ Bitman

雖然,NFT借貸能夠有效解決流動性問題,但Bitman也提醒用戶,必須仔細評估風險,他警示, 即便看好NFT借貸,也認為這是未來的趨勢,但每一個NFT玩家在開始進行借貸前,請務必了解每個平台的借貸規則和風險。像是無限期的0%貸款是非常誘人,但這也就是2008年抵押貸款危機的開始。

「管理好自己的資產風險,並且為波動做好準備是第一步。」

延伸閱讀:用NFT「解鎖」品牌故事!星巴克行銷長Brady Brewer如何做到?

資料來源:BitmanNftnowBinanceUpshot

本文授權轉載自:WEB3+

核稿編輯:高敬原、蘇祐萱

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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