NFT終級投資指南:6個維度判斷一個項目能否成為藍籌

摘要:NFT 領域繁榮背後有無數個投資陷阱在等著我們,本文所提出的6個維度,將是調研一個項目是否值得長線投資的基本考察點。根據NFTSCAN 瀏覽器的實時數據顯示,截至2022年1月14日,以太坊上累計鑄造了3943 萬枚NFT 資產,部署了29570 個NFT 資產合約,鏈上NFT 資產…

NFT 領域繁榮背後有無數個投資陷阱在等著我們,本文所提出的6個維度,將是調研一個項目是否值得長線投資的基本考察點。

根據NFTSCAN 瀏覽器的實時數據顯示,截至2022年1月14日,以太坊上累計鑄造了3943 萬枚NFT 資產,部署了29570 個NFT 資產合約,鏈上NFT 資產相關交易記錄多達6473 萬條,涉及到的錢包地址數量有3797 萬個。而且,以太坊上的NFT 資產鑄造數量,平均每天在以10 萬枚的速度新增。無疑,我們所關注的NFT 領域是一個極富有創新力和創造力的新興市場。

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在過去的2021 年,NFT 領域開啟了狂暴之路。我們每天睜開眼,都可以看到新面孔。從Cryptopunks 到BAYC(Bored Ape Yacht Club),從JPG 頭像到Loot 可編程資產,從Land 到Metaverse,NFT 領域從未停止過創新湧現。無論是曇花一現,還是遙不可及,不斷有新鮮血液加入的NFT 領域總能給你帶來驚喜。歷經市場沉浮,能夠沉澱發展起來的NFT 項目卻屈指可數。下面這張圖囊括了NFT領域的佼佼者們。

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按照當前的數據,以太坊上部署的29570 個智能合約,對應當前市場上你能叫上得名字的30來個優質NFT 資產項目,那麼NFT 項目成功率僅為0. 1%。仔細想一下,這個數字太可怕了,1000 個NFT 資產項目中才能誕生出一個值得投資的藍籌NFT 項目。對於普通投資者來說,這個數字意味著NFT 領域繁榮背後有無數個投資陷阱在等著我們。所以,基於這一點,我以NFT 領域一線從業者和NFT 投資者的視角,來分享一些自認為有價值的經驗,僅供各位參考。

如何判斷一個NFT 項目是否有潛力發展成為頭部藍籌,我認為可以從以下幾個方面來進行分析:

利益聲明:我非常喜歡也持有Doodles 這個項目,它是我心目中的行業標杆。所以,在接下來的內容中,我會時不時的拿Doodles 來進行舉例,方便理解和描述。

1、NFT 資產的協議標準

目前常見的NFT 資產協議標準主要是ERC-721 和ERC-1155 協議,投資屬性較強的NFT 資產一般是ERC-721 協議標準,而ERC-1155 協議更偏向於功能屬性較強的NFT 業務場景。

談到NFT 資產協議標準,主要是從NFT 資產合約代碼層面進行分析,考察其是否遵循ERC-721 協議標準來進行的代碼編寫。這裡舉出一個反面素材:Cryptopunks,由於其資產合約代碼部署較早,所以當時的開發者沒有遵守協議標準來進行開發,結果可以用四不像來形容。 Cryptopunks 既不是ERC-20 Token 類資產,也不是標準的ERC-721 NFT 類資產,而且還內置了自己的交易功能。這導致後麵包括Opensea、NFTSCAN 在內的NFT 基礎設施,全部都需要主動去兼容它,這為開發者製造了很多麻煩。

所以,這裡對NFT 資產的協議標准考察的結果就是:確保該NFT 項目的資產合約要基本遵循ERC-721 協議標準,為後面的發展打好基礎。

2、NFT 資產metadata 的存儲方式

如果某NFT 僅僅是個票據或憑證,那metadata 是否可訪問倒也無所謂了;但是目前大部分我們接觸的NFT 資產都是具有投資價值的,更加關注其金融屬性,所以這時候metadata 的安全性就變得非常重要了,它是構成該NFT 能夠成為投資資產的核心要素之一。

根據NFTSCAN 的數據分析,目前NFT 資產metadata 存儲的方式主要有以下四種:

1)存儲在區塊鍊網絡的區塊中。通常是Base64 格式:data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMjkwIiBoZ…

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比如:CryptoPunks 和Uniswap V3 版本的LP NFT,都是存儲在區塊中的,這是安全級別最高的存儲方式。

2)存儲在基於IPFS 協議的節點服務器中。格式為:QmYBYWMwGcyn1GoettFnn4yzpzRUwtaYrt3XscsxcyN6hD

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比如Doodles、BAYC 等頭部項目使用的是IPFS 協議存儲,安全級別相對較高。

3)存儲在中心化服務器,各種雲服務器上。常見格式為:https://lh3.googleusercontent.com/oLO3z8c7Mxiu5PfIeSn6lPzWfhxr1gzZ1CcawJ3HK2bK0S7E6sv0yfuV-s1YCDKAV1JcA0vhU6xypYbPDixnMWMocd8eF4crksKU

這是最常見的存儲方式,也是安全級別最低的存儲方式。

4)此外,還有一小部分項目是使用了Arweave 網絡進行存儲。

通過上面的分類,我們可以看出,NFT 資產metadata 的存儲方式是參差不齊的,沒有進行標準化。同時,這些規模龐大的非標準化的NFT 數據,也給行業內的開發者帶來了很多麻煩,他們需要投入很大的人力和算力去進行數據解析,建立標準化。最近,Numbers 聯合Protocol Labs、NFTSCAN 三方團隊,準備對NFT 資產metadata 統一進行IPFS 存儲,進行訪問路徑的標準化。以後,使用NFTSCAN Open API 的開發者,可以享受該福利。

3、NFT 資產創作者版權的開放程度

版權開放程度對一個NFT 項目社區來說非常重要,因為它代表著後續該NFT 社區的發展方向和發展規模。如果版權完全保留,那麼社區很難基於該NFT 資產進行擴展,無論是二次創作層面的,還是商業化層面的。

現在常見的版權聲明大概有3 類:

1)版權完全開放。即版權跟著NFT 持有人走,誰持有NFT 資產,誰就擁有該NFT 素材的版權,並且可以進行商業化,典型的案例就是:BAYC NFT。

2)創作者團隊完全保留版權。 NFT 持有人不能享受該NFT 資產攜帶的任何元素的任何版權,典型的案例就是:CryptoPunks。

3)創作者團隊有限開放版權。允許NFT 持有人小規模化進行商業化嘗試,典型的案例就是:Doodles,允許10 萬美金以下的商業化嘗試。

我們當然選擇版權完全開放的NFT 項目,這更加符合區塊鏈本質精神,更受社區歡迎!

4、NFT 資產自身元素的可擴展性

我把Doodles 和杰倫熊PhantaBear 放在一起,大家就明白什麼意思了。

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很明顯,Doodles NFT 的基礎元素的擴展性非常強,而且很具有特色和吸引力。但是反觀PhantaBear,擴展性就比較差了,甚至無法擴展。這裡可能有人會說,我被打臉了,杰倫熊非常成功。那我只能說杰倫熊的成功不在於NFT 本身的設計,核心在於是杰倫,而無關它是不是熊,亦或是其他什麼動物。

5、NFT 項目團隊的運營能力

我們都知道,同質化資產的Token,比較依賴流動性;到了NFT 這裡,因為NFT 是非同質化資產,所以其非常依賴Web2流量。是的,你沒看錯,就是互聯網流量。因為只有有了足夠大的流量和品牌曝光度,才有可能轉化更多的購買力進來。在第4 點中,提到杰倫熊是當做反面教材的,到了這裡,杰倫熊就是成功案例了。因為杰倫熊捕獲了杰倫的影響力和流量,所以才有我們看到的所謂的成功。

NFT 項目團隊的運營能力,代表著其捕獲流量的能力。在如此龐雜的NFT 市場中,如何在1000 個NFT 項目中脫穎而出,除了NFT 自身的質量外,就是要看團隊的運營能力了。

我們都知道,區塊鍊網絡和協議,本質是由冰冷的算法構成的,這些東西非常的客觀。流量和資本永遠無法把一個存在邏輯錯誤的協議做成功,但是可以把像杰倫熊這樣的熊給捧上天。因為,後者並不是客觀的,它的存在就是從主觀出發進行創造的。

6、NFT 資產的金融屬性

這裡提到金融屬性,直接一點就是持有這個項目的NFT 資產能有什麼收益。

一般有2 種權益:使用權和收益權(分紅權)

使用權是指持有NFT 資產能獲取的某些場景的使用權限或者說PASS。收益權是指持有NFT 資產我能獲取多少投資收益或分紅。

這里以Doodles 舉例,其設有DoodleBank 用來價值捕獲和收益分配。

Doodles 項目在市場上獲取的版權收入以及衍生品項目主動上交的收入,都會進入到DoodleBank 中。當然,收入來源其實可以有很多,這裡就不描述了。

所以考察一個NFT 項目的最後關鍵一步,就是分析其NFT 資產的金融屬性,看它是否能夠捕獲價值,並且是否可持續。此外,金融屬性的強弱,對NFT 自身的估值是非常直接的。金融屬性越強,該NFT 資產在市場上越受歡迎,抗風險能力越強。

大部分NFT 資產,在牛市的時候是資產,在熊市的時候是空氣;或者說,有流量的時候是資產,沒流量的時候是空氣。那麼怎麼樣才能改變這個局面呢?那就大力發展其金融屬性,當NFT 資產有了較強的金融屬性的時候,它在熊市的時候依然是資產,同時它也不會缺流量。

綜上所述,以上6 點,是調研一個NFT 項目是否值得長線投資的基本考察點。

此外,由於NFT 資產屬於長尾資產,流動性特別差,所以要有更大限度的耐心和毅力來對待它。流量來的時候,要懂得急流勇退,高效的變現才能體現投資的本質。

最後,推薦大家閱讀一下最近由PANews 和NFTSCAN 聯合發布的數據報告《數據回顧NFT爆發年:2021年鑄造NFT超1591萬個,交易總額超572萬ETH》,可以對NFT 的發展歷程有一個更加全面的了解。

作者:Shier @ NFTSCAN

本文系PANews特約撰稿

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