二手書越賣越值錢!日本推NFT書店「候鳥BOOKS」,如何解決兩大電子書痛點?
二手書越賣越值錢!日本推NFT書店「候鳥BOOKS」,如何解決兩大電子書痛點?
二手書越賣越值錢!日本推NFT書店「候鳥BOOKS」

在《無聊猿》、《CryptoPunks》爆紅後,許多頭像式 NFT 井噴式發展,但也隨著熊市到來而快速崩盤。在炒作熱潮暫時退燒之後,似乎開始有一些真正的創新與嘗試正在悄然展開?

日本電通集團旗下電通 Zero 與創作者經濟新創 PARTY 合作,已在去年(2023) 9 月推出了超特殊的 NFT 書店「候鳥 BOOKS」(渡り鳥ブックス),目前仍在封測中,企圖打破二手書的傳統商業模式。

在傳統的紙本書市場中,二手書通常是轉手越多次之後,就會越便宜,也就是會持續貶值。但候鳥 BOOKS 上架的電子書,卻很自信地宣傳道:「會越賣越增值」,為什麼?

電子書就像「寶可夢」,轉手後會再進化

原來,候鳥 BOOKS 打造了一個神奇的系統,讓販賣的書籍內容「再進化」。簡單來說, 候鳥 BOOKS 出版的書籍可以像寶可夢一樣,隨著用戶不斷把書賣出去,就能讓故事內容不斷進化。

官方將最原始的書籍內容稱為「第一世代」,而透過不斷轉手,讀者將解鎖第二世代、第三世代之後的內容。

然而,光憑讓書籍內容進化,似乎還不足以讓二手書增值,關鍵在於要怎麼讓用戶願意用更高的價格購買二手書?

因此,官方還嘗試結合 NFT 與密碼技術 VWBL,企圖增加用戶買二手書的誘因。

NFT電子書上鏈人人都能看!如何增加權限?

NFT 可以讓用戶持有一個獨一無二的數位資產,但缺點是 NFT 的 Metadaata(註)通常都放在公共區塊鏈上,任何人都能查看。因此, 即使你不買 NFT,只要有其他人買過,你就可以在鏈上輕鬆查到進化後的書籍內容。

為了解決這個問題,候鳥 BOOKS 與密碼技術公司合作,開發了 VWBL 密碼技術。據官方介紹,VWBL 採用分散式金鑰管理技術,進行去中心化的存取控制, 達成只有 NFT 持有者才能讀取 Metadata 的效果。

註:Metadata 中文為元資料或後設資料/詮釋資料,簡單來說就是每個 NFT 背後所連結的內容,例如特定文字、圖片或影片資料等。

四大步驟,學會購買NFT電子書

目前候鳥 BOOKS 上共上架了 5 本書籍,類型包括童話、戀愛、懸疑、AI 生成小說等。主要玩法如下:

  1. 進入網站後,連結加密錢包(Metamask)。
  2. 選擇想買的書籍 NFT,並購入「第一世代」版本(有的書籍支援到第二世代),書籍皆為限量發行。無法在官網上購買的其他世代書籍可以在 OpenSea 購入,並透過候鳥BOOKS 網站來閱讀。
  3. 候鳥 BOOKS 的每種書籍 NFT 都有發行上限,而且部分書籍在賣出後就無法再閱讀。
  4. 以《你知道候鳥 BOOKS 嗎?》一書為例,用戶可以直接在網站上購買第一、二世代的版本,售價 0.01 枚以太幣($ETH),且必須支付鏈上 Gas 費用。
候鳥 BOOKS 迴響不高,但仍是有趣的創新

雖然候鳥 BOOKS 的點子很有意思,但似乎迴響不高。查看官網後發現,大多數書籍的銷量都非常淒慘,例如《你知道候鳥 BOOKS 嗎?》共發行 1,000 本,但截至撰稿時只賣出 3 本。

由於候鳥 BOOKS 採用以太坊開發,對用戶來說, 高昂的鏈上手續費(Gas 費)仍是不小的負擔 。有日本網友就批評:「電通是不是蠢?就連博報堂(日本知名廣告媒體公司)都是用 Astar 區塊鏈了......」

除此之外,候鳥 BOOKS 目前只有利用 X(原推特)來宣傳項目,最近的推文只有簡單介紹書籍內容,宣傳力道明顯不足。明明擁有創新的點子、精緻的官網,卻沒有用心推廣,實屬可惜。

本文授權轉載自:加密城市

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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