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NFT 科普| 一文讀懂NFT 的6 種主流類型

市場上的NFT 類型多如繁星,哪種才是你最為看好的類型?

Oct. 2022, Vincy

Data Source: Footprint Analytics - Top Collection Overview


雖然簡單的CryptoPunk 掀起了NFT 的浪潮,但NFT 現在包含的內容遠遠超過了個人資料圖片藝術和收藏品。如今,區塊鏈上的數百個新項目正在提出數十種新的應用場景(有些比其他場景更容易流行)。

本文旨在為初學者提供一個便捷的分類指南,介紹當今市場上的6 種主流的NFT 類型。

收藏品

收藏品是第一個進入主流的NFT 類型。早在2017 年,人們開始為被稱為Curio Cards、Rare Pepes 和CryptoPunks 的奇怪類型的電腦圖片支付高價。幾年之後,"NFT "這個詞就成了家喻戶曉的東西,用於持有和收藏的無實用價值的個人資料圖片,成了這一類數字資產的代名詞。隨後,Bored Ape Yacht Club、Mutant Ape Yacht Club 等等,都試圖將這些收藏品周圍的社區變成更大的東西。

按市值、交易量和底價計算,BAYC、MAYC 和CryptoPunks 是最大的集合項目。與藝術和數字資產遊戲類別相比,它們是最受歡迎的項目,也被列入 NFT 藍籌項目

Footprint Analytics - Blue Chip NFT

藝術品

NFT 的另一種流行類型是數字藝術。

最突出的特點是藝術家可以擁有自己藝術作品的版權,買家可以放心購買正版授權,杜絕偽造版權。另外,藝術家不必依賴第三方為自己的作品獲得保護,免去中介費用,確保藝術家獲得更多收入。

印象最深的是,藝術家Beeple 的《Everydays: The First 5000 Days》 ,在2021 年3 月的拍賣會上以高達6930 萬美元的價格售出。它促使NFT 藝術類型再次掀起浪潮,NFT 藝術類項目不斷湧現。例如,代表項目有Art Blocks Curated,其過去30 天交易量排名第7。

Screenshot Source - Top Collections

數字資產類游戲

目前很多遊戲都採用了Play to Earn 的模式,遊戲重的每個角色都是一個NFT,例如游戲中的頭像、裝備和卡牌等。玩家可以通過參與遊戲獲得這些數字資產,他們認為NFT 的唯一性、稀缺性、可轉移性和所有權可證明性的特性,對於提升遊戲內物品的價值具有重要意義。

然而,在2021 年初NFT 逐漸開始盛行後,與NFT 相結合的P2E 遊戲程序顯然已經吸引了很多人。數據顯示,參與遊戲的用戶數量逐月增加,直至2022 年1 月達到歷史最高點。

Footprint Analytics - Monthly GameFi Users

Axie Infinity 是最早使用這種模式讓玩家在遊戲中花費越來越多時間的公司之一。最引人注目的國家是菲律賓,那裡每天有數十萬人在玩NFT 遊戲。疫情期間,他們通過玩遊戲賺取的收入比傳統工作要多。隨後出現了各種模式的遊戲相關應用程序,例如M2E。

體育類

NBA Top Shot 是職業體育與NFT 合作最成功的案例之一。 NBA Top Shot 本質上是一個NFT 形式的籃球卡系列,擁有自己的市場。 NBA Top Shot 最著名的片段之一是Lebron James 扣籃的片段——Throwdowns 系列的一部分。目前售價超過380,000 美元,使其成為有史以來最昂貴的體育收藏品之一。

網站域名

ENS 域名建立在以太坊區塊鏈上,是包含可識別的名稱或數字的自定義加密錢包。它們簡化了典型的以太坊地址,這只是一長串字母數字字符,其中最受歡迎的是“.eth”。它們允許用戶更輕鬆地發送和接收資金。

ENS 域名可以用於網站地址和應用程序,也可作為NFT 出售。用戶可以在 Ether Name Service 網站上以5 到640 美元的價格註冊域名。

根據 Footprint Analytics 的排行榜顯示,ENS: Ethereum Name Service 在過去6 個月中,交易量排名都在前10 名內。僅在9 月份,新註冊人數就達到了437,000 人。用戶對它的興趣急劇上升主要是因為這些域名的交易價格可以高達數百萬美元。

不過,加密域名最大的缺點就是大多數瀏覽器目前都不支持它們。

虛擬世界

虛擬世界包括虛擬世界中的數字類游戲和土地。儘管仍具有高度投機性,但這類NFT 具有巨大的潛力,有可能用於數字遊戲中的廣告、創建虛擬資產等。

小結

出現了許多不同類型的NFT 項目。它不僅與數字和虛擬資產密切相關,而且隨著技術的不斷突破,現實世界相關的NFT 應用將不斷被創造出來,交易將從那裡變得更加透明和安全。



本文來自  Footprint Analytics 社區貢獻

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