一条推文卖出 290 万美元天价?网友:我竟是隐藏的富翁

Twitter创始人杰克·多西以NFT形式出售了他的第一条推文,售价约290万美元。NFT是一种独特的数字资产,具有不可替代性和唯一性,使得数字艺术品、收藏品等能够在区块链上进行交易。NFT的兴起,如加密猫、NBA TopShot等项目,展示了其在数字收藏品市场的潜力和投资价值,引发对这一新兴领域的关注和讨论。

作者 | Carol

出品 | 优快云(ID:优快云news)

近日,Twitter联合创始人&CEO杰克·多西(Jack Dorsey)以290万美元的价格出售了他的第一条推文。

这是杰克·多西在2006年3月21日发布的第一条推文,推文称:“只是在设置我的twttr”(推特原名为Twttr,后更改为Twitter)。

有趣的是,这条推文是以NFT(非同质化代币)的形式出售的。

3月6日,杰克·多西在历史上发出的第一条推文作为NFT资产对外转让,最终卖出1630.58以太币(以太坊的数字代币)。根据交易时的以太币美元价格,这条推文的转让价格大约为290万美元,约合人民币1887万元。

这笔交易是在美国Cent公司旗下一个名为Valuables的平台上通过拍卖进行的。买下该NFT的人将获得原始推文的元数据,包括:

  • 推文发布的时间

  • 推文的文本内容

  • 推文的时间戳

  • 来自创建者加密钱包地址的数字签名

该推文从今年3月6起便作为NFT资产对外转让,到3月22日,出价最高的竞拍者为数字货币交易公司Bridge Oracle的CEO埃斯塔维(Sina Estavi),埃斯塔维以高出起拍价2.5倍的交易价格成为该资产竞标的获胜者。

在Valuables平台拍卖纪录(部分),中标者为@sinaEstavi

此外,Twitter联合创始人&CEO杰克·多西承诺,会将拍卖所得款项转换为比特币,并转赠给非洲作为新冠肺炎病毒救助基金。

随着加密货币逐渐走进人们视野,NFT(非同质化代币)在2021年也“火了一把”。在此前优快云报道过的文章中,也发现了NFT曾在艺术界出现过。到底NFT是什么?它充当着哪些角色?为何频繁受到艺术品、收藏家等人群欢迎?

不可两两交换,独特性和唯一性并存

NFT全称为:Non-Fungible Token(NFT),是一种独特的数字资产。

与比特币、以太坊不同,我们常见的Token都是同质化的,每个代币之间没有任何区别,可以互换和分割。但NFT最主要且最重要的特点是:每个NFT都拥有独特且唯一的标识,不可两两互换,最小单位是1,并且不可分割。

在2017年爆火的以太坊“迷恋猫”(cryptokitties,也称加密猫)中,每一只猫对应着链上的一个NFT,拥有的独特的id和基因,以及独特的价值。迷恋猫的二级市场中,最贵的一只猫卖出了75万人民币。这个市场证明了价值不仅是可以通过加密货币承载,还可以有另一种全新、独特的承载方式。

通过迷恋猫可以得知,每个NFT都有自己基于区块链的数字签名,同样的,在区块链的世界中,它也是一个公共账本,任何人都可以验证资产的真实性和所有权。

NFT资产这种独特性和唯一性,导致资产持有人不能拿去交换其他的NFT资产,比如不能像现实世界一样用人民币、美元这种通用货币去交换其他任何资产。每一个NFT都是持有者的某种收藏品,无法被复制,所以其带有某种天然的稀缺性。

在此前优快云曾推送的一篇文章迷惑行为赏析:把 jpg 图片加密后卖了 247 万中得知,一幅班克西的艺术画作被“人为”烧毁之后,该画作的加密数字化版本以高出原画4倍的价格——38万美元的高价售出。

对于烧毁原画的举动,烧画人则表示:“如果原画依然存在,那么该作品的价值就会被绑在实体上,而无法转移到数字资产上”。随后这群艺术爱好者拍卖了该画作的电子版本所有权。由于该电子版本经区块链技术处理后具有独一无二的标识,拥有该不可替代代码NFT就相当于拥有了它的所有权。最终该 NFT 以约合人民币247万元的高价被卖出。

也就是说,NFT可以让一些数字艺术品或者收藏品作为一种没有替代品、权属可以认证的加密货币资产,在区块链网络上进行交易和转让。

得益于区块链的去中心化、不可篡改、密码学确权等特性,NFT解决了资产在现实社会的一系列问题:流动性更好,可进行高效、原子地交易;密码学确权,无法伪造资产等。NFT的出现,是一种用于表征非货币资产的价值媒介。

NFT还做到了加密货币做不到的特性,如表征负资产(负债)、身份或权益证明、虚拟道具物品等。填补了加密资产的空白,让人们能够将具有独立价值的资产纳入加密经济的范畴中,并获得区块链的保护。

拍卖推文,到底买的是什么?

 

该新闻一出,国内网友高呼“推文也能卖钱?纵横社交平台十年的我,原来竟然是个隐藏的千万富翁”。

然而,并不是所有的推文都具有这样的价值。收藏者买到的推文,依然只是一行存在于数字世界的代码,没有看得见摸得着的实物,收藏者购买的,是对这条推文未来升值价值的肯定。

这是对那些会对社会文化、行业、艺术史具有开创性或深刻影响的数字资产的投资。NFT只是为这些数字资产提供了一种标记所有权(即存在于数字世界,或发源于数字世界的资产)的方法,且该所有权可以存在于中心化服务或中心化库之外。

NFT的所有权并不阻止其他人观看它或阅读它,也不是捕获信息然后把它藏起来,它只是捕捉信息、然后发现该信息与链上所有其它信息的关系和价值。

当下最“富”的时尚?

除了杰克·多西的推文和那幅烧毁的画作以外,区块链NFT类游戏NBA Top Shot(一个加密收藏品平台)近来也大火。

这是一个与NBA合作、将球星精彩一刻的短影片作为NFT售卖的加密收藏品平台,开启3个月历史总成交额已经超越上文所述的迷恋猫(CryptoKitties)游戏,成为目前排名最高的区块链NFT类DApp。

NBA Top Shot 推出 5 个月时,已经吸引了超过 10 万名买家,销售额接近 2.5 亿美元。一段篮球明星勒布朗詹姆斯扣篮的短视频更是拍出了20.8万美元的高价,整个平台上一个月的最高单日销售额甚至超过4750万美元,甚至一度让NBA Top Shot团队表示:NFT需求激增,但“我们还没准备好”。

另一个NFT“出圈”的事件,是特斯拉公司CEO马斯克的女友歌手格莱姆斯也曾在NiftyGateway(由Gemini支持的区块链平台)上出售了一系列名为 “WarNymph”的NFT艺术品,20 分钟卖出600万美元。

超高的成交金额和曝光率使得NFT迅速出圈,在原本只有数字货币独自闪亮的区块链市场上瞬间绽放,资本盛放的光芒之下,收藏家、投资者和投机者纷纷入局。在NFT市场,人们讨论最多的是高得令人咋舌的价格,以及“这到底是投资风向还是投机把戏”的疑问。

然而无论质疑声有多高,都没有影响到NFT艺术品市场欣欣向荣。NFT的收藏者正以一种以引人注目的方式动摇现有的艺术品收藏者,而他们信心就在于未来NFT 领域基础设施会不断丰富,NFT借贷抵押产品、NFT交易所等创新工具将不断涌现。他们认为,不用担心现在高价购买的艺术品卖不出去,他们只是率先走在了未来的路上。

就像杰克·多西第一条推文的中标者埃斯塔维所言:“这不仅仅是一条推文!我想几年后人们会意识到这条推文的真正价值,就像蒙娜丽莎的画一样。”

你怎么看待NFT这种形式?欢迎在评论区和我们讨论!

(本文旨在传递更多行业消息,不构成任何投资建议。投资有风险,请谨慎辨别。)

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<think>好的,我现在需要帮助用户决定是更换电脑还是租用GPU显卡。首先,我需要回顾之前的对话和用户提供的引用内容,确保建议符合他们的需求。 用户之前的问题是关于云端GPU是否可以替代更换电脑,我之前给出了详细的分析,包括成本模型、场景适配、技术指标、混合架构、安全与成本控制以及决策框架。现在用户明确想了解更换电脑与租用GPU的优劣对比及建议,并提供了几个站内引用,需要参考这些引用。 首先,我需要分析用户的需求。用户可能在处理高要求的任务,比如游戏或深度学习。引用[1]提到《永劫无间》在云电脑上运行良好,没有卡顿,但需要优化鼠标视角和数据保存。这可能意味着用户有游戏需求,同时可能涉及数据处理。引用[2]和[3]讨论了租用算力的优势,如省时省力、多种显卡选择,但也提到了成本问题,比如模型使用费、硬件和网络投入。引用[4]和[5]关于排序算法和目标检测的技术细节,可能用户也有机器学习或数据处理的任务。 接下来,我需要结合之前的回答,将更换电脑和租用GPU的优缺点系统化。之前的分析已经涵盖了成本、性能、场景适配等方面。现在需要将这些内容整合,并参考用户提供的引用,特别是关于云电脑在游戏中的应用和租用算力的便利性。 用户可能需要兼顾游戏和高性能计算任务,比如深度学习。例如,引用[1]中的云电脑可以流畅运行《永劫无间》,而引用[2]提到租用GPU可以处理本地无法运行的模型。因此,用户可能同时有游戏和机器学习的需求。 需要考虑的因素包括:使用频率、数据敏感性、实时性要求、预算。比如,如果用户偶尔需要高性能GPU进行模型训练,租用可能更划算;但如果需要长时间使用或处理敏感数据,本地升级更合适。 另外,引用[3]提到租用成本包括模型使用费、硬件、存储和网络费用,这可能影响长期开支。而本地升级的一次性成本可能更适合频繁使用的场景。 用户可能还需要考虑网络延迟,特别是对于实时游戏(引用[1]提到云电脑的延迟可能影响体验),而引用[2]中的算力租赁更适合非实时任务。 安全方面,引用[3]提到数据传输和存储的安全问题,本地硬件在数据控制方面更有优势。 结合之前的决策框架,如果用户需要实时处理(如游戏),本地升级优先;如果是间歇性使用(如偶尔训练模型),云端更经济。 需要确保回答结构清晰,分点列出优劣对比,并给出建议。同时,引用用户提供的引用内容来支持观点,比如引用[1]说明云游戏的可能性,引用[2]说明租用GPU的便利性,引用[3]提及成本因素。 最后,总结建议,可能荐混合方案,如日常使用本地硬件,高负载任务使用云端,或者根据使用频率选择。同时提醒用户考虑数据安全、网络状况和长期成本。</think>### 更换电脑与租用GPU显卡的对比分析及决策建议 --- #### 一、**核心需求匹配** 1. **游戏场景需求** - 若以《永劫无间》等高性能游戏为主(如引用[1]所述): - 本地升级更优:云电脑虽能运行,但外设兼容性(如鼠标视角延迟)可能影响体验[^1] - 建议配置:RTX 4060(8G显存)及以上显卡 + 16GB内存 - 若仅需偶尔体验:云端方案(如ToDesk云电脑)可避免硬件投入,但需接受网络延迟 2. **深度学习/模型训练需求**(如引用[2][3]所述): - 租用GPU优势: - 按需使用A100/V100等专业卡,避免本地硬件快速过时 - 平台预装框架(PyTorch/TensorFlow),节省环境配置时间[^2] - 本地升级适用场景: - 需长期训练敏感数据(如医疗影像) - 单次训练时长>8小时/天(长期租赁成本高于硬件采购) --- #### 二、**成本效益对比** | 维度 | 本地升级方案 | GPU租赁方案 | |---------------------|----------------------------------|---------------------------------| | **初期投入** | $800-$3000(显卡+电源升级) | $0(仅需账户注册) | | **持续成本** | 电费约$15/月(每天4小时) | $0.5-$4/小时(A100实例) | | **硬件残值** | 3年后残值率约40% | 无资产折旧 | | **技术更新成本** | 3-5年需再次升级 | 随时切换最新显卡 | | **隐性成本** | 自行维护硬件故障 | 数据迁移带宽费用(引用[3]) | **临界点计算**: $$ \text{租赁成本} = \text{硬件成本} / (\text{时租差价} \times \text{月均使用小时}) $$ *示例:RTX 4090($1600) vs A100($3/小时)* - 若月使用<53小时:租赁更经济($1600 ÷ ($3 - $0.2本地电费) ≈ 53小时) --- #### 三、**性能与场景适配** 1. **实时性要求对比** - 游戏/实时渲染: - 本地延迟:<10ms(DP接口直出) - 云端延迟:>50ms(受网络波动影响)[^1] - 模型训练: - 本地:显存容量限制(如RTX 4090 24G) - 云端:可组多卡并行(4×A100 80G) 2. **数据安全考量** - 本地方案:物理设备完全可控(引用[3]) - 云端方案:需配置传输加密(TLS 1.3)+存储加密(AWS KMS) --- #### 四、**混合架构实践方案** 1. **游戏与计算分离架构** ```mermaid graph TD A[本地主机] -->|日常使用| B[RTX 4060游戏] A -->|大模型训练| C{训练时长?} C -->|≤4h/天| D[云端A100实例] C -->|>4h/天| E[本地+云端联合训练] ``` 2. **成本优化技巧** - 利用Spot Instance节省40%租赁费用 - 本地显卡处理数据预处理(引用[5]标签分配算法),云端专注核心计算 --- #### 五、**决策建议** **选择本地升级的条件**: ✅ 日均GPU使用>6小时 ✅ 处理隐私数据(如人脸识别模型) ✅ 需要实时交互(如VR内容创作) **选择GPU租赁的条件**: ✅ 临时性高算力需求(如毕设项目) ✅ 需使用专业计算卡(如A100的Tensor Core) ✅ 不愿承担硬件贬值风险 **折中方案**: - 保留现有设备处理日常任务 - 购置二手RTX 3090(约$800)+ 按需租赁A100 - 使用WebSocket压缩技术降低数据传输量(引用[3]成本控制) --- ### 实施步骤 1. **需求量化** - 记录两周实际使用情况: - 日均GPU负载时长 - 峰值显存需求(通过`nvidia-smi`监控) 2. **成本模拟** - 本地方案: $$ \text{总成本} = \text{硬件价格} + (0.15 \times \text{功耗} \times \text{日小时} \times 365) $$ - 云端方案: 使用AWS Pricing Calculator模拟不同实例组合 3. **试用验证** - 先租赁一周云GPU(约$50) - 同时借测目标显卡(如电脑城实体店) --- ### 常见问题解答 **Q:已有2G显存电脑是否完全报废?** A:仍可用于: - 数据预处理(引用[5]的标签分配阶段) - 轻量级模型理(配合模型剪枝技术) - 云端计算的中转控制端 **Q:如何避免云端天价账单?** A:设置三重防护: 1. 账户级预算告警(如AWS Budgets) 2. 实例自动关闭策略(无操作30分钟后停机) 3. 禁用非必要存储服务(如限制EBS卷大小) [^1]: 云电脑在1080p分辨率下需至少50Mbps带宽,延迟增加约15-30ms : 主流平台如AutoDL提供现成镜像,5分钟即可启动PyTorch环境 [^3]: 企业级用户采用专线+压缩传输,可使数据成本降低至$0.03/GB
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