比特幣NFT數量破四萬枚!掀起知名項目「移植」潮,背後交易竟全靠一份Excel表?
比特幣NFT數量破四萬枚!掀起知名項目「移植」潮,背後交易竟全靠一份Excel表?
2023.02.10 | 區塊鏈
##### NFT「移植」潮興起

多數的NFT(非同質化代幣)都是在以太坊區塊鏈上發行,近期爆紅的「Ordinals協議」,讓在比特幣區塊鏈上鑄造NFT的構想成真。

現在,每天都以創新紀錄的鑄造量和價格快速成長,在2月9日更是創下一天超過2萬枚NFT鑄造數量,且讓比特幣NFT總數正式突破4萬枚。

許多在以太坊上成功的NFT項目,也開始有類似的NFT「移植」來比特幣區塊鏈,並讓NFT的價格快速飆升。不過,製作這些NFT不僅大幅減少了比特幣的鑄造空間,比特幣的平均交易費用也跟著提升,讓許多反對派的用戶相當困擾。

延伸閱讀:比特幣也能發NFT?鑄幣數量、交易費都創新高,背後關鍵協議Ordinals是什麼?

##### 比特幣NFT價格持續飆漲中

許多在以太坊獲得成功的NFT項目,因為看上這股比特幣NFT熱潮,就將自己的NFT也「複製」了一份到比特幣區塊鏈上,其中最受歡迎的就是CryptoPunks的「複製品」。

CryptoPunks是由Larva Labs工作室於2017年創建的NFT項目。他們在以太坊區塊鏈上發表了一個實驗性的專案「CryptoPunks」,創作了1萬個不同的角色作為NFT,並在初期開放用戶免費領取。

這個專案的成功不僅讓工作室被NFT巨頭「無聊猿」 母公司Yuga Labs收購,甚至奠定了後來NFT作為個人頭像圖片(PFP,profile picture)的趨勢,並且在發行後幾年內的時間,創造了近25億美元的交易量。

目前為止,在比特幣區塊鏈上最突出的NFT項目是一個叫「Ordinal Punks」的NFT。這系列的NFT和CryptoPunks的設計風格一樣,同樣是以像素風格的角色設計製成NFT,

不過,這些NFT和以太坊CryptoPunks系列的圖像並無直接關聯。推特上許多人認為,Ordinal Punks其實是基於以太坊上的另一個系列NFT項目:Mutant Punks衍生而來的(可算是以太坊CryptoPunks的衍生品的衍生品)。

2月8日時,一張Ordinal Punk以9.5BTC(約為新台幣620萬)的價格售出,這個價格甚至是以太坊CryptoPunk普通等級NFT價格的兩倍!(目前約為64ETH,約為新台幣290萬)而知名NFT收藏家dingaling更是以15.2 BTC(約為新台幣1000萬)的價格,購買了7張Ordinal Punks系列NFT。

另外,2021年在以太坊上鑄造的NFT項目OnChain Monkey,近期透過Ordinals在比特幣上鑄造後,以太坊上的NFT價格幾乎翻了三倍。地板價(指NFT在交易市場中的最低入手價)更是從0.79ETH(約為新台幣36,000元)躍升至1.75ETH(約為新台幣81,000元)。

##### 比特幣NFT交易,全靠一份Excel表

在NFT市場中,一級市場和股市一樣指的是最早期的市場投資;而二級市場就是NFT在經過一級市場的交易後,流動到二級市場開放給更多人交易買賣(二手交易)。雖然二級市場中,熱門項目的價格就會比一級市場高很多,也比較容易脫手、變現。

一般來說,在以太坊上要鑄造、交易NFT,會透過NFT平台OpenSea或Magic Eden等二級市場購買。不過,由於比特幣區塊鏈最初就沒有設計NFT的概念,自然就沒有支援比特幣區塊鏈的平台,可供用戶進行交易。

因此,在比特幣NFT熱潮快速崛起後,用戶便只能自己進行交易。例如,在用戶數超過3000名會員的社群軟體Discord上,就有特定的買賣渠道。此外,還有一個Google表單紀錄用戶不斷更新最新的詢價、出價和銷售情況。

幣圈正在見證比特幣項目Ordinal Punks寫下新的歷史紀錄。從目前瘋狂的底價和銷售量來看,讓不少人對於比特幣區塊鏈更加看好,但也仍有部分意見認為在目前缺乏基礎建設的情況下,也代表著目前的交易模式更容易出現詐騙。

資料來源:coindeskDecrypt(1)、Decrypt(2)、chainwitcher

核稿編輯:高敬原

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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