無聊猿接班人價格暴跌!從五大原因,看懂NFT明日之星Moonbirds為何跌落神壇?
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從暴漲到爆跌,NFT系列「月鳥」為何走向衰敗?

提到NFT(非同質化代幣),「無聊猿猴」(BAYC)總是第一個被提起,但市場上也存在其他具有潛力的準藍籌項目。

在中文社群內被稱為「月鳥」的NFT專案「Moonbirds」,在2022年4月份正式發行,是由10,000個以貓頭鷹為主題的不同設計,所組成系列作品這款NFT在全盛時期,地板價更高達40顆以太坊(約相當於360萬台幣),社群上許多人認為,Moonbirds有望成為「下一個無聊猿猴」。

近期受到許多關注,主要跟兩件事情有關:價格、團隊操作爭議。

首先,是宛如雲霄飛車般,暴漲暴跌的價格,剛推出時的發售價格為2.5顆以太坊(約為23萬台幣),後來一路飆升到40顆以太坊(約為360萬台幣),價格上衝的助燃劑,跟其出生背景有關。

「Moonbirds」由NFT圈內知名的專家凱文·羅斯(Kevin Rose)和賈斯汀·梅澤爾(Justin Mezzell)所創辦,他們兩位同時也是另一個知名NFT系列「PROOF Collective」的創辦者。

「PROOF Collective」更加稀有,發行總量只有1,000個,當時的地板價最高達到100個以太坊左右(約為新台幣一千萬)。持有者包含許多重要的NFT收藏家和藝術家,由「PROOF Collective」所帶動的影響力,讓Moonbirds在推出時引起了大量的關注。

Moonbirds初期風生水起,許多玩家擠破頭也沒能得到「預售白名單」,當時的發售價為2.5顆以太坊(約為23萬台幣),對於當時鑄造NFT的價格來說非常高,後續隨著炒作、市場情緒,Moonbirds地板價也一路飆升到40顆以太坊(約為360萬台幣)。

最後,由於團隊操作失敗,受到眾多負面的評論,導致底板價格跌破發行價,目前約為2顆以太坊(約為12萬台幣),下跌的幅度驚人,以下整理了NFT內容創作者Wale,分享導致Moonbirds一路衰退的五大原因。

💡什麼是白名單? 在NFT圈內,有些搶手的項目,需求量大於發售量時,可能會買不到,白名單是項目方預先保留的購買名額。

Moonbirds跌落神壇,跟這五點有關

第一:首席營運長離職

PROOF是發行NFT系列Moonbirds的母公司,在Moonbirds專案開始不久,前任首席營運長(COO)瑞安·卡森(Ryan Carson)選擇了離職。

他表示,離職的原因是要專注於自己的NFT投資基金,但Moonbirds的創辦人凱文·羅斯(Kevin Rose)跳出來說,真正的離職原因是瑞安·卡森(Ryan Carson)未經同意動用資金,違反公司政策。社區成員對此表示非常失望,這也對Moonbirs的未來產生了許多不確定性。

第二:獎勵未達預期

Moonbirds推出了「軟性抵押」(Nesting)機制,讓持有者在不需轉移NFT的情況下鎖定其Moonbirds,並根據持有時間來獲取獎勵。

若在此期間將NFT出售或上價,鎖定時間將重新計算。當這項機制推出時,具體的獎勵和抵押細節並未明確公開,再加上實際發放的獎勵沒有價值,再次埋下讓持有者失望的情緒。

第三:IP授權的改變

Moonbirds最初提供的IP權利與BAYC相似,讓持有者有二創或其他商業使用的權利。然而,在2022年8月,團隊將Moonbirds IP轉變為「CC0授權」,對許多持有者來說,這就是背叛,因為這種改變直接影響了NFT持有者的權益。

💡什麼是CC0? 即是「Creative Commons Zero」,就是作品的創作者及持有人,都不會擁有作品的版權的所有權,意味著任何人都可利用該作品於私人及商業用途,二次創作。

第四:取消原訂線下活動

PROOF取消了先前承諾持有者會舉辦「PROOF會議」、「Metaverse Highrise」專案,早期承諾會實現的事項,卻在後期全部取消,讓持有者認為,原本相信項目會達成的願景,全都已經消失殆盡。

第五:資金管理問題

在營運上,PROOF犯下了嚴重的錯誤,將近半數的資金存放在已倒閉的矽谷銀行中。雖然資金最後被成功撤回,這仍對PROOF的財務管理能力,造成了巨大的質疑。

結論

總結來說,Moonbirds目前的困境,主要源自一開始大規模宣傳所產生的高期望與現實之間的落差。

儘管目前困難重重,也不可抹滅Moonbirds曾經的輝煌。在NFT的世界中,許多專案都曾有過成功逆轉勢況的例子,Moonbirds擁有資源豐厚、經驗豐富的團隊,也可能有機會逆轉現況。

每個NFT專案都有自己的挑戰和機遇,Moonbirds也不例外。我們期待看到Moonbirds如何解決現狀的困難,並重返NFT的舞台。

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參考資料:Twitter

核稿編輯:高敬原

關鍵字: #NFT
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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