【觀點】交易量超越老大哥OpenSea!NFT平台Blur會稱霸嗎?
【觀點】交易量超越老大哥OpenSea!NFT平台Blur會稱霸嗎?

(觀點文章呈現多元意見,不代表《Web3+》的立場)

##### Blur會成為NFT交易所龍頭嗎?

NFT(非同質化代幣)交易平台Blur,在2月14日正式發放空投$Blur,幾個頭部NFT大玩家,甚至獲得百萬美元的等值代幣,從2022年10月,Blur正式公告空投計畫開始,目前交易量已大幅超越昔日NFT賣場(Marketplace)龍頭OpenSea。

雙方過去半年經歷一番激烈競爭,OpenSea更於2月18日破天荒妥協,將平台的交易費用調整為 0%、創作者版稅調整為彈性設置(最低 0.5%),未來OpenSea是否會發幣?Blur是否會正式取代成為NFT交易所龍頭?Blur Season2的空投該如何參與?皆是目前社群的熱點關注話題。

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##### 兩大NFT交易平台有何來頭?

OpenSea

Opensea在2018年2月正式上線,同年獲得創投Y Combinator的12萬美元種子輪募資,但當時會錄取YC,並不是因為Opensea這個題目,而是以透過加密貨幣(Crypto)來支付Wi-Fi共享的「Wificoin」,後來因為NFT項目CrypoKitties與以太坊協議ERC-721的誕生,決定全心投入NFT交易市場,2021年7月以15億美元估值獲得由Andreessen Horowitz領投的1億美元, 2022年1月完成由Paradigm和對沖基金Coatue Mangement領投的3億美元C輪募資,估值為130億。

Blur

Blur於2022年3月獲得1100萬美元的種子輪融資,主打專為交易者開發的NFT交易平台,由 Paradigm領投,產品於10月完成內測後上線,並開始空投(Airdrop season),目前進到 season 2,在4月1日前的互動將有雙倍(Double)效果,此輪預計將會有3億總額的代幣(T
oken)作為激勵發放。

##### OpenSea、Blur較勁時間軸

2022年11月: Opensea通過要求新NFT收藏項目封鎖Blur,強制執行版稅來抵制Blur,大部分創作者因為版稅收入選擇了Opensea,這導致Opensea上強制版稅的NFT收藏品不能在Blur上進行買賣。

2023年2月1日: Blur透過利用Opensea的Seaport打造了一個新的NFT交易系統,繞過 Opensea的黑名單控制。由於Seaport不在Opensea的黑名單中,導致封鎖Blur的NFT項目現在可以通過新系統進行交易。

2023年2月16日: Blur的創辦人Pacman發布《How to earn royalties on Blur》,說明因為OpenSea的政策,導致創作者無法同時在Opensea與Blur上獲得版稅,並且整理出四種選擇給創作者,並強調封鎖(Block)Opensea 不僅能獲得全額版稅,還將能獲得season2的空投,以及Blur的版位曝光。

  • No Block
  • Block Blur
  • Block OpenSea(RECOMMENDED)
  • Don’t block either

2023年2月18日: Opensea將交易費用調整為0%,版稅預設最低0.5% 並可彈性設置,同時 operator filter將開放所有採用相同策略的交易平台(Marketplace),意味著投降解禁了 Blur的封鎖。

##### OpenSea、Blur目前數據與估值狀況

市佔、交易量

以過去三個月(2022/10–2023/02)的數據觀察,Blur與OpenSea的交易量為NFT交易平台(Marketplace)的前2名。

Blur在十月公告空投season1計畫後開始急起直追,並於去年12月正式以兩倍的交易量超車 OpenSea,一直到今年二月接近2.5倍。但這部分可以發現,OpenSea的交易量並沒有因此巨幅下跌,可大概推斷Blur的交易量多是因為空投的激勵效果而堆起來的Wash Trade。

用戶數

Blur的用戶量在去年十月空投活動公告後,有迎來接近一倍的用戶增長,但可以發現後續的增長變陷入停滯,雖然在交易量上是OpenSea的2.5倍,但在用戶數量上約僅有OpenSea的15%。

項目估值

OpenSea: 2022年1月完成C輪募資時的估值為130億美金,但必須注意,當時 OpenSea處於市場壟斷定位,同時NFT市場的成交量約為目前的5倍。

Blur: 2023年2月發行代幣,總發行量為30億,目前2月的總流通量為3.6億,參考 2月19日的$Blur價格為$1.3,目前的流通市值為5億美元,FDV為40億美元。

##### 關於兩方之爭,社群看法摘錄

@BTCdayu《OS新政深层逻辑解读 — — 为什么OS必败》

  • Blur 的勝利,不是版稅、手續費、UI 與 GAS Fee,而是流動性提供,舉 AZUKI 來說,你可以在 Blur 上以接近 Floor Price 的價格瞬間賣出 500 隻
  • 船大難掉頭的 OpenSea 首次向 Blur 妥協,一改過去的強硬態度,解封 Blur、平台交易費用,但這已為時已晚,原因是目前 Blur 有 Season2 的 airdrop 激勵效果與 Loyalty 制度,所有願意提供深度的 Trader 將會優先選擇 Blur
  • OpenSea 目前陷於難關,無論是礙於監管與早期投資人的關係,難以果決發幣,就算發幣也會是照抄 Blur 的營銷方式,在效率上也已落後,較有可行的建議是,把目前的流通代幣買入,與 Blur 商討收購事宜,確保站穩龍頭的壟斷地位,但這也同時是利好 $Blur

0xSun《資深玩家對目前 NFT Markeplace 的看法》

  • Looks 是第一家對 OpenSea 發起挑戰的交易平台,當時咬住 OpenSea 不願發幣的狀況進行 airdrop,贏得熱度與口碑,但後續就算採用了低平台税、質押交易獎勵,但最後因沒有顛覆式革新而持續沒落
  • X2Y2 走類似的路徑,但強調極低的平台稅與批量掛單功能,但在市場營銷上相對弱
  • Blur 以聚合器形式切入市場,提供完善的用戶體驗,並以零元的平台費用與可選擇的創作者版稅吸引了一大批交易者
  • 再透過滿滿神秘感的 airdrop 活動,也同步吸引了幣圈與嚕空投的玩家參與,並在開盤時推出 Season2,搭配造富效應徹底引燃市場
  • 但目前流動性多依賴於 Blur 的獎勵預期,能夠持續多久,以及 Blur 後續會採取甚麼措施都不確定,加上 Blur 的 APP 版本未上線,對於普通的 NFT 參與者來說,OpenSea 依然是更友善的選擇

wale.swoosh《You are a Marketplace that takes one L after the other?》

  • 在 2 月 16,Blur 推出了自己的 filter 排除 opensea 的上架,以此回應過去 opensea 的排除政策
  • 在 2 月 18,OpenSea 正式回覆將會取消 Blcok Blur,並將交易費用下降至 0%,與設置可自行選擇的創作者版稅(最低 0.5%)
  • 這項措施是愚蠢的,不僅讓 OpenSea 將失去市場份額,甚至讓 OpenSea 完全變成「沒有 token reward 的 Blur」,他們將同時失去 Trader & Creator 雙邊用戶
  • OpenSea 原先最大的特別優勢就是在於保護創作者的版稅,如他們在 2022 年 12 月的堅稱,但 2 月 18 的聲明已完全顛覆他們的先前立場,導致過去的聲明如今看起來非常虛偽。
  • 目前以個人角度來說,OpenSea 可以因應的行動是發行 Token,但如果窒礙難行,則可以考慮 pivot 成專注於 Creators 的交易市場,堅守過去的承諾,並與其他 Marketplace 結盟
##### 如何參與Blur Season2,獲得後續代幣空投?

透過Bid

原則: 當你 Bid 交易量越大的項目、Bid 價格越接近 Floor Price 你將能獲得更高 Bid points。

根據自己的資金流動性,找尋高交易量的 NFT project,同一筆資金可以同時 Bid 多個項目,按照自己的風險程度,設計 Bid price 與 floor price 的差距,因為取消 Bid 並不需要額外的費用,可以在有時間盯盤的時候 Bid 近ㄧ些,隨時調整自己的出價位置。

在項目的挑選上,可以透過 Trending 區域觀看目前交易最熱絡的項目,或是 Bid 數量累積特別多的項目(例如 Moonbirds Oddities)。

例子: 假設你的流動性為 1e,可以同時 bid 多個項目在 0.8e 或是 0.9e 來累積分數,若有時間盯盤可以 bid 離 floor price 近ㄧ些,像是過去一天有 900e 交易量的 Rektguy,目前 Floor Price 為 1.26,你可以 bid 1e,如果不小心接到,也能及時賣出。

特別注意

如果不小心買到了,可以同時在 Blur 與 OpenSea 上架,需要注意的是,在定價上記得讓 OpenSea 的標價比 Blur 高,才能同時獲得 Listing Loyalty 的分數。

盡量 Bid 高交易量的項目,確保你可以及時轉售,另外也特別小心剛發行與突然熱門的項目,專注在發行已有一段時間,有穩定的社群共識項目比較能避免接盤風險,如藍籌與相關衍生品(eg. MAYC & Otherdeed, AZUKI & BEANZ, Doodle & Genesis Box …)。

透過List

原則: 當你 List 交易量越高的項目、List 價格越接近 Floor Price 與 Top trait 將能獲得更高的 List points。

將自己有的 NFT 項目 List 上 Blur,如同時上架到 Opensea 記得價格須設定的比 Blur 高,確保在 Blur 上的標價是對低,以便獲得 Listing Loyalty 分數。

不同情境的操作方式

你擁有稀有特徵 NFT,但不想賣出:通常 Floor 與 Top trait 的價格有很大的差異,舉例來說 Otherside 有非常多種的 Trait,可以考慮將你擁有的猴地以 Top trait 的 floor price 進行掛售,不僅可以獲得 points 也能避免售出風險。

沒有 NFT 但持有 ETH:當你的 bid 成交也會加速累積你的 points,因此可以透過找尋交易量前 10 名的項目,反覆 bid 與 list,來去快速累積分數,特別注意這樣的操作,每次會有最低 0.5% 版稅的操作成本。

被 OpenSea 標籤的 NFT:若以 Season1 的狀況來看,List 被 OpenSea 標籤的 NFT 將同樣能獲得 points,通常被標籤的 NFT 都較難以販售出去,也無法接受 offer,所以可以反過來利用以低於 Floor Price 的價格來獲得分數加成。這樣的操作方式比較適合在未來有明確賦能且有燃燒機制的項目,如:Dooplicator, Moonbirds Oddities。

風險聲明

  • 謹慎拿捏 ETH 與 NFT 度倉位控管,避免ㄧ不小心全倉單邊,導致流動性缺乏
  • 近期市場的 Gas fee 較高,加上 Blur 的最低 0.5% 版稅限制,在操作上會有手續費的磨損
  • 目前 Blur 的市場 hype 是基於 season1 的造富效應與 season2 的空投預期,雖然交易量是 OpenSea 的 2.5 倍,但用戶數只有 OpenSea 的 15%
  • Seson2 將持續多久與 $blur token 的相關應用尚未明確說明

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核稿編輯:高敬原

關鍵字: #NFT
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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