要用戶「封鎖OpenSea」!兩大NFT交易平台決戰「創作者版稅」,黑馬Blur端哪些牛肉?
要用戶「封鎖OpenSea」!兩大NFT交易平台決戰「創作者版稅」,黑馬Blur端哪些牛肉?
2023.02.18 | 區塊鏈
##### Blur發代幣,兩大NFT平台大戰開打

NFT交易平台Blur近期因代幣「$BLUR」正式上線,而空投活動獎勵價值約近百萬美元,再次引發市場熱烈討論。與此同時,也NFT交易平台之間的競爭也越加激烈。

NFT交易平台Blur於16日公告將更新版稅政策,若創作者選擇不使用OpenSea上架NFT,Blur平台就會自動轉換成「全額版稅」的選項,讓創作者能獲取最高額的版稅收入。此舉也正式敲響了兩大平台之間的競爭關係。

延伸閱讀:市佔第二NFT市場Blur正式發幣!免費空投代幣給用戶,拿到可以幹嘛?

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##### 初登場就坐穩市佔第二,Blur有何魅力?

自2017年12月推出以來,OpenSea一直是NFT交易市場的龍頭,並主導著NFT領域的發展。根據區塊鏈數據分析平台Nansen的數據顯示,OpenSea一週的交易量超過34,000以太幣(ETH),價值約5,600萬美元。

去年10月NFT交易平台Blur首次亮相,很快就獲得了相當好的社群反應和發展。

Blur藉著「零交易費用」和「NFT掃地價」(Floor sweeping,意指將最低價格的NFT全部搜刮)而聞名,在短短幾個月內便攀升為交易量第二大的NFT市場。

根據Nansen的數據顯示,Blur一週的NFT交易量超過9,200以太幣(ETH),價值約1,520萬美元,佔OpenSea交易量的25%以上。

雖然OpenSea在市場交易中仍佔據主導地位,也具有一定的交易量,不過許多「大鯨魚」正逐漸將交易轉移到Blur的平台上。

加密貨幣鯨魚: 指擁有大量特定加密貨幣的個人或組織。

##### 什麼是NFT創作者版稅?

創作者的NFT在市場上出售時,透過智慧合約的設定,在作品的每次交易都可以獲得銷售價格一部分的版稅。

智慧合約(Smart contract): 是一種特殊協定,在區塊鏈上制定合約時使用,能與其他合約進行互動、做決策、儲存資料及傳送以太幣等功能。

假設今天有個創作者,他在幾年後身價上漲,作品價格也隨之增加。而當初的買家決定以200以太幣(ETH)的價格出售。由於這名創作者當初設定了10%的版稅到NFT中,因此在這次的銷售中將可以獲得20以太幣(ETH)。而新的持有者可能又以300以太幣(ETH)的價格出售,而創作者便可以再從新的銷售價格中獲得10%的收益。

近期主打「零版稅」的交易市場增加,例如NFT交易平台LooksRare平台就取消創作者版稅,改與創作者分享協議交易費用中的25%,但買家仍可以選擇在購買NFT時支付版稅。這樣的變動對交易者來說是好消息,但放棄版稅將使大多數創作者失去重要的被動收入。

OpenSea目前的版稅政策,限制創作者無法同時在OpenSea和Blur上賺取版稅,只能選擇在其中一方的平台收版稅。不過,Blur對此表示,創作者列入白名單的所有市場都應該要能賺取版稅,而不是「被迫選擇」其中一方。並公開向OpenSea「喊話」,希望OpenSea能停止這「二擇一」的政策,讓創作者可以兩邊都賺取版稅。

##### Blur新政策正面對決OpenSea

Blur也更新了政策,提出以下四個新方案供創作者選擇。

方案一:不設黑名單(No Block)

如果收藏品沒有對任何平台進行黑名單,就無法避免零版稅和可選版稅市場上的交易(包括Blur、LooksRare等)。在這種情況下,OpenSea將這些收藏品的版稅設置為可自行選擇(optional),而Blur則是將強制執行最低0.5%版稅。

方案二:封鎖Blur(Block Blur)

如果收藏品有把其他交易平台設為黑名單(包括Blur),收藏品在OpenSea上便可以獲得版稅收入。不過,還是可以在Blur上進行交易,只是被禁止出價,並且仍有最低0.5%的版稅。

方案三:封鎖OpenSea(Block Opensea)

Blur認為,創作者在所有列入白名單的市場上都應能賺取版稅,因此建議創作者「不要」使用OpenSea。為了鼓勵這一點,任何不使用OpenSea的收藏品,在Blur平台上都會被強制執行全額版稅。

方案四:取消黑名單(Don’t block either)

Blur要求OpenSea取消對NFT項目設置可選版稅的設置,讓新的收藏品可以到處賺取版稅。如果OpenSea取消這項政策,創作者便可以同時在兩個平台上收取全額版稅。

##### OpenSea取消黑名單政策

許多Web3社群的成員都在Twitter上討論這場「新時代版稅戰爭」,而面對競爭對手Blur的政策更新,OpenSea也隨後宣布,平台將在限定期間內取消交易費用,且不再封鎖其他上架在不同NFT市場的項目。

OpenSea表示過去一直在努力捍衛所有創作者收入,也相信過去的做法是創作者能持續從轉售作品獲得收入的最佳方式。不過,根據數據顯示來看,越來越多的交易開始移往零交易費用的市場,因此OpenSea也決定要順應潮流,取消交易費用並讓創作者最少可以獲得0.5%的版稅收入。更重要的是,OpenSea也開放了過去嚴格的黑名單政策。

現在,創作者可以不必在OpenSea或Blur之間做選擇了。

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資料來源:nftnowcoindeskcoindeskBlur.iodecrypt

核稿編輯:高敬原

關鍵字: #NFT
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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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