NFT可以用交換代替購買！OpenSea推新功能「Deals」，使用方法與規則一次看|數位時代 BusinessNext

NFT可以用交換代替購買！OpenSea推新功能「Deals」，使用方法與規則一次看

OpenSea推出新功能「Deals」，開放讓用戶進行點對點交換NFT，增加以往私下交易的安全性，並透過簡易好上手的功能吸引新用戶。

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OpenSea推新功能Deals！開放用戶點對點交換NFT

NFT交易平台OpenSea本周四又推出新功能！此功能「Deals」開放讓用戶進行點對點交換NFT，增加收藏家之間的直接交流。

OpenSea說明，該功能由平台的NFT協議Seaport所支持，藏家可以利用一個或多個NFT與其他用戶提出交換請求，除此之外，也能夠加入WETH（打包以太坊），讓你的請求更加吸引人。

官方強調，推出這項產品的目的是讓NFT交換，變得更安全與值得信賴，畢竟相關的詐騙案件層出不窮，可能因為某個交換NFT的私訊或網站點擊，就讓用戶失去自己的數位資產。此外，OpeaSea發言人透露，Deals希望可以透過簡單的交換流程，邀請更多用戶進入NFT市場。

對於新功能的開放，有用戶表示，對於想用同一系列旗下NFT做交換的持有者來說，這項功能簡單直接又方便。也有民眾反應，Deals的交換方式終於能夠擺脫私下交易的風險，是OpenSea最好的開發功能之一。此外，使用交換的方式，可以避免炒價，讓真正喜歡NFT的用戶健康交流。

然而，並不是所有評價都是正面的，有網友認為OpenSea的當務之急，是給予用戶回饋，並表示OpenSea 2022年收入達6億美元，大可以創建代幣或其他獎勵給予使用者，而不是在交易量最低的時期推出遲來的創新。

🛎️延伸閱讀： 「頭像運動」爆紅！OpenSea、NBA都換上同一款NFT，背後的故事是什麼？

Deals功能使用方法一次看！

用戶可以透過個人圖像下的功能鍵，點選「Make a deal」進入介面。

在搜尋欄位當中，可以從OpenSea用戶名、錢包地址，或是ENS以太坊網域找到想做交換的用戶，進入後即可選擇想交換的NFT，最多可以選擇30顆。

接下來，就是讓用戶選擇自己可以拿出來交換的NFT，也可以輸入WETH金額，增加吸引力。如果對方接受交換提議，則會有鏈上傳送NFT的手續費產生。

值得注意的是，目前OpenSea僅支援通過勾勾驗證的NFT系列使用此功能，此外，雙方想交換的NFT也都要在同一條區塊鏈上才行。

Blur與OpenSea有何不同？

自從NFT交易市場Blur於去年10月上線後，便成為了交易市場當中的「黑馬」，與OpenSea擁有濃厚的競爭關係。Blur除了以簡潔的介面提供專業交易者大量進行NFT交易之外，其自選版稅的機制也吸引了許多用戶。

不僅如此，Blur也發行了原生代幣$BLUR，除了空投給NFT市場活躍的用戶之外，也建立了「忠誠度積分」的規則，當用戶在其他NFT市場上架時，只要以相同或更低的價格在Blur平台上架，或只有在Blur平台上架，就可提升積分。

事實上，其代幣開始空投之後，當時發現有大量交易者，為了獲得$BLUR空投積分，而透過不同的錢包出售自己的NFT。

這樣的機制等同於鼓勵了用戶對平台的忠誠度與參與度，今年5月，Blur更推出NFT借貸協議Blend，透過抵押NFT並換取更大的資金流動性，該平台也整合Blur的代幣獎勵機制，鼓勵用戶使用。

雖然，該平台於今年2月的總交易量上，處於NFT市場領先地位，甚至一度超越老大哥OpenSea，也有許多人受到Blur獎勵機制吸引，成為忠實用戶。不過，Blur雖然擁有超高的交易量，但通常只來自少數交易者，而這些交易者的舉措，經常對NFT價格產生影響。

近期NFT藍籌項目價格一路下滑，也有用戶特別點名Blur可能是影響原因，並指出Blur的機制直接二分「只想唯利是圖」和「真正」的市場參與者，並破壞了NFT價格的穩定狀態，引發周期性傾銷問題，可能會損害該平台的永續性和NFT市場的整體健康。

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核稿編輯：高敬原

「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。

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%。

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。

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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