你的数字藏品可能真的只是一张图片

随着NFT概念的兴起,国内数字藏品市场蓬勃发展,但市场中存在诸多问题。一方面,大厂发行的数字藏品信息不透明,部分藏品未真正上链;另一方面,中小平台良莠不齐,甚至存在利用数字藏品进行欺诈的行为。
AI助手已提取文章相关产品:

国外 NFT 市场的火爆也同样引燃了国内的市场,像腾讯、阿里等诸多大厂纷纷入局,同时,大量中小企业也在这些头部企业的带领下聚集而来。出于政策风险隐患的防范要求,国内的区块链并不是国外的公链,而是由一个或多个机构独立部署的联盟链,同时也将 NFT 改名为数字藏品。

从本质上来说, NFT 和数字藏品的性质是一样的,但由于国内的联盟链被平台所掌控,因此,数字藏品和 NFT 又有一定的差异性。比如一个常见的不同就是,NFT 是存储在用户自己的加密钱包当中的,而数字藏品还是由平台代为存储。

数字藏品的这种特点,也让许多人怀疑,它真的并非只是一个图片,而是我们自己拥有的数字资产吗?

从理论上来说,数字藏品一旦上链,就会形成相应的哈希地址,用户持有该地址后,就能完整拥有该藏品的所有权,因此,可以说,尽管它存储在平台中,但用户持有相应的哈希地址和密钥后,也能是我们的数字资产。但是,这仅是理论,实际上,国内的数字藏品乱象其实很多。

“猖狂”的大厂

本着对大厂的信任,像腾讯、阿里、百度等发行的数字藏品总是能够吸引到很多人来购买。

但是,当我们详细去查看这些大厂发行的数字藏品时,就会发现,一个正常上链的藏品相关信息很多都是缺乏的,比如发行的区块链,识别哈希、合约,是否可查等。稍微好一点的像阿里的鲸探,它还给你提供了一个区块链来进行查询。

当然,这些大厂也并非完全隐藏这些信息,当用户购买藏品后,也是可以看到相关的哈希、合约地址等,但有一个问题在于,发行数字藏品的平台,几乎可以说全都是不进行退换的,这也意味着用户买到一个未上链的藏品,也是无法退货的。很不巧的是,在这些藏品中,有很多是在相应的区块链中查询时是不存在的,无论是超级链、还是蚂蚁链、至信链等都存在这种现象。

小平台的混乱

大厂虽然“猖狂”,但它们至少也是有一些真材实料的,它们推出的几条联盟链也确实是真实的存在,相关设施也都比较完善。但一些中小型平台就可谓是鱼龙混杂了。

这里有真正踏实做区块链、数字藏品的存在,也有一些投机取巧、浑水摸鱼的存在。

像是数字藏品市场中一度大火也争议不断的 iBox,在它的藏品信息上,合约地址、发行记录都存在,乍一看,似乎很详细。但有一个关键的问题,iBox 发行的区块链是哪一条却没有准确说明,这意味着我们拿到了它的数字藏品,也不知道它在哪,那这和一张图片有什么区别。

另外,通过一些边边角角的信息进行整合,我们可以了解到了 iBox 很可能是在 HECO 链上首发的。但实际上,去 HECO 查询就可以发现,iBox 提供的合约地址也同样很多不存在。而少数存在的也证明了 iBox 确实是在 HECO 上发行的,但它其实又出现新的问题,这些藏品采用的是 HRC-20 合约协议。这个协议是属于同质化的一个协议,和 NFT 或数字藏品要求的非同质化合约是不同的。而同质化合约铸造的,在国内是被列为高风险隐患的项目。

除了 iBox 之外,还有很多平台都有相同或相似的问题,真正可以在区块链中可查的平台可以说是凤毛麟角。

结语

数字藏品是一个有着很大潜力的新型产业,它在文创、版权认证、票据、证件等许多方面都可以有着广泛的应用,这也是国家也在支持这一产业发展的重要原因。

但是,如今市场中也存在很大的混乱,一些弄虚作假的项目充斥其中,并借助数字藏品的热度大肆“割韭菜”。我们若想要一个更加健康、有序的数字藏品市场,还需要我们不要盲目跟风,提高警惕性,同时,相应的监管也需要落实,让市场更加规范。

您可能感兴趣的与本文相关内容

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值