今年三月，一张由数字艺术家 Mike Winkelmann（更广为人知的名字是 Beeple）创作的、由 5,000 张图像组成的迷幻拼贴画，售价超过 6900 万美元。更准确地说，是一个数字所有权证书，嵌入了艺术家的签名，售价超过 6900 万美元。这个证书，也称为非同质化代币（NFT），不包含该艺术品的实际副本（尽管所有者确实收到了 Beeple 本人提供的副本）。但是，与可以无数次地从设备复制和传输到设备的数字图像不同，NFT 是独一无二且不可模仿的。
简而言之，这些代币相当于将销售收据上的信息蚀刻在一块花岗岩上，然后将这块花岗岩竖立在繁忙的城市街道上，以便任何路过的人都可以验证您的所有权。NFT 存在于“区块链”上，区块链基本上是一个数字账本，同时存储在全球用户的计算机上，并且不可擦除或更改。
早在 2017 年，除了少数加密货币爱好者的在线小社群外，几乎没有人听说过 NFT。但就在那一年年底，一系列古怪的猫咪图形图像将这个概念引入了数万名新用户。2017 年 12 月推出的 CryptoKitties 是一款游戏，您可以使用加密货币 Ether 购买、繁殖和出售卡通小猫（及其相关的 NFT）。游戏发布后的第一年，用户在这些收藏品上花费了相当于超过 3400 万美元的金额。
四年后，NFT 已与数字 NBA 交易卡、电子游戏中的限量版武器以及 Beeple 的艺术品等联系在一起。哥本哈根 IT 大学的数据科学家 Luca Maria Aiello 表示：“NFT 和加密货币是自发、草根共识的绝佳范例。‘在某个时候，出于某些原因，人们决定某个代币、一串字符或计算具有货币价值。’”
但与许多技术创新一样，围绕 NFT 的炒作已经远远超出了对该技术整体影响的任何具体了解。区块链技术的环境影响的担忧已经削弱了围绕 NFT 和加密货币的嗡嗡声。但问题依然存在：NFT 对文化和经济的整体影响是什么？
NFT 的社会经济学
今年秋天，一个由 Aiello 参与的研究团队，在 Andrea Baronchelli 的领导下，并由 Alan Turing Institute 资助，仔细研究了一个庞大的数据集，其中包括 2017 年 6 月至 2021 年 4 月期间的大部分 NFT 交易。在他们的分析中，科学家们试图了解新兴市场的驱动因素。
自 NFT 与艺术品市场最早的交集以来，NFT 一直被宣传为一种民主化的力量。倡导者认为，NFT 将使创意人士能够从他们的作品中获利，而无需克服传统艺术品市场成功的社会经济壁垒。2021 年一篇关于 NFT 在艺术领域的论文的作者写道：“像 SuperRare 这样的区块链公司通常在不依赖传统艺术品市场高端品味和看门人系统的环境下销售数字作品。”
但尽管 NFT 可能被不同的受众所重视，但这并不意味着 NFT 市场本身就比传统艺术品市场更公平。在 Turing Institute 的研究中，研究人员发现，在研究期间，10% 的 NFT 交易者进行了 85% 的所有交易，并且在某个时候交换了 97% 的所有 NFT。Aiello 说：“有一群非常活跃、非常敬业的人，他们很可能受到某些优势的驱动——可能是利润，也可能是宣传。这些人推动着市场。”
此外，研究发现，75% 的 NFT 售价低于 15 美元，而只有排名前 1% 的 NFT 交易价格超过 1500 美元。因此，虽然像 Beeple 这样的艺术家通过 NFT 市场获得了世代财富，但与他相比，大多数创作者赚取的只是小钱。
虽然 NFT 尚未在艺术品市场的权力结构中引起巨大的变革，但该技术确实附带了一些有前途的工具。由于 NFT 交易是在公开的区块链上进行的，艺术家可以在原始代币中嵌入代码，以便在每次交易时收到通知，甚至获得版税。“NFT 有一些原则上非常积极的迷人特性，”Aiello 说。“NFT 销售可以触发其他行为。其他系统无法保证这一点。”
NFT 可预测吗？
任何价值体系——或任何有价值的物品——都带有一定程度的可预测性。例如，黄金在其价值上被认为具有高度的可预测性，因此被认为是相对“安全”的投资。另一方面，股票可能高度不可预测，因此被认为是“风险”投资。在 Turing Institute 的研究中，Aiello 和他的同事们调查了 NFT 市场的可预测性。Aiello 说：“如果你能非常准确地预测 NFT 的价格，那么它就不再是真正意义上的同质化了。它就像钱一样。但如果存在边际可预测性，那么人们就有更大的潜力投资于市场并尝试预测价格。”
为了进行调查，研究人员设计了一个基于机器学习的模型来预测给定 NFT 的售价。当他们在实际交易数据集上测试该模型时，他们的结果并不令人惊讶，考虑到他们先前分析中已经观察到的情况。相似 NFT 的销售价格加上 NFT 交易者的受欢迎程度，占数据变异性的 60%，这表明 NFT 价格背后最大的驱动因素似乎是市场投机和集体思维。有趣的是，研究人员还研究了给定 NFT 的视觉组成部分是否能预测其售价。也就是说，NFT 创作者的审美色彩选择和引人注目的图像是否能获得更高的交易价格？答案是……有点。视觉特征将研究人员模型的准确性提高了 10% 到 20%。
总而言之，这些预测因素可能为 NFT 市场的一些不明之处提供一些线索。但总的来说，Aiello 警告不要使用该模型进行投资建议。“我们没有找到万能药，”他说。“这在经济上是一个极其冒险的尝试，绝对不适合大众。”
