NFT總交易量下跌超過90%!礦工費佔比也持續探底,重回NFT之春的關鍵是什麼?
NFT總交易量下跌超過90%!礦工費佔比也持續探底,重回NFT之春的關鍵是什麼?
2023.08.04 | 區塊鏈
七月NFT成績單:交易量連續三個月低於10億美元

幣圈與NFT市場自2022下半年熊市(指市場向下)開始之後,今年7月迎來了寒冬中的最低迷的情景。

根據數據分析公司DappRadar的一份報告指出,與前一個月相比,7月NFT交易量下降了29%來到6.32億美元,而NFT銷售量也下降23%。除此之外,更面臨了藍籌項目無聊猿和Azuki地板價跌至兩年來新低,僅有Gods Unchained與CryptoPunks等少數項目的地板價略為上漲不到1%。

如果把這些數字與2023年初的情況做比對,將能更明顯看出市場所面臨的慘況。

2023年1月,NFT的銷售量為736萬,7月為370萬,下降了49%;以交易量來看,1月份為11億美元,7月為6.32億,總共有連續三個月低於10億美元。

🛎️延伸閱讀: Azuki價格暴跌、「精緻」形象大翻車!NFT鬧雙胞、無法轉賣,盤點致命三大錯誤

現象:NFT礦工費佔比持續下降

除了交易量與銷售量之外,鏈上數據平台Glassnode也顯示,「NFT交易市場」的以太坊礦工費消耗量自2021年高點以來,也出現大幅下降。這也表明了許多持有者選擇保留NFT資產,而不是積極進行交易。

2021年牛市(指市場向上)時,NFT交易市場OpenSea與遊戲項目Axie Infinity,在以太坊礦工費消耗量的排名上位居前五,無論是資產轉移還是進行各種交易,這些平台和項目都大量消耗著礦工費。

然而,面臨市場向下,其消耗量佔比也開始減弱。到2023年, 數據分析平台Nansen表示,NFT交易市場僅佔整個礦工費消耗量佔比的3%。

目前的狀況更加慘烈,NFT交易市場Blur、OpenSea、SuperRare、LooksRare以及Rarible的礦工費消耗量,僅佔整個以太坊網路的1.85%左右。曾經佔據以太坊礦工費消耗量排名前段班的OpenSea與Axie Infinity,如今掉出50名之外。

不過,Blur仍徘徊在以太坊網路礦工費消耗量佔比第30名左右。

企業:仍積極發掘NFT實用性

協助撰寫DappRadar研究報告的區塊鏈分析師薩拉·蓋格拉斯(Sara Gherghelas)向外媒表示,自2022下半年以來,整體市場就已經陷入困境。畢竟無論是加密貨幣還是NFT領域,其熱度都與比特幣和以太坊的價格擁有密切關聯。

除此之外,建立在NFT炒作和投機上的心態,導致了一連串的詐騙或拉地毯(Rug-Pull)事件。蓋格拉斯也分析,許多人認為NFT只是可以輕鬆複製的數位資產,因此價值受到質疑。

受到這些因素影響,NFT的總交易量自2022年1月以來,已經下降90%以上,而NFT的平均價格也下跌了70%左右。

不過,去中心化資料庫服務公司Bluzelle的執行長維爾·貝恩斯(Pavel Bains)對於市場狀況,仍保持相對樂觀的態度。以遊戲來看,他認為NFT最終可能會取代遊戲玩家所擁有的資產,包含皮膚外觀等。

貝恩斯也分析,NFT的出現為許多企業解鎖了更多的應用管道,引發Web2與Web3生態系統的革新。即便目前正歷經冷卻,但NFT市場仍保持彈性。

「暫時的低迷可,歸因於流動性下降和普遍的負面情緒。不過隨著NFT在現實事件中的應用範圍不斷擴大,人們的熱情將重新燃起,目前只是時間問題而已。」貝恩斯補充道。

的確,頭像型NFT(PFP)目前正面臨瓶頸的同時,大多數產業,都在關注實用型NFT,例如當成會員卡、票券、物流紀錄等等的實際應用,證明該技術並不只是單純的「JPEG」(指圖檔)炒作而已。

資料來源:BeInCryptoCoinTelegraphCryptopolitanCoinDesk

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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