Jak w świecie NFT ocenić ich unikatowość?

Maciej Zieliński

03 mar 2022
Jak w świecie NFT ocenić ich unikatowość?

Tokeny NFT zdobywają coraz większą popularność w sektorze nowych technologii. Rozprzestrzeniły się one niemal w każdej dziedzinie tworząc pomost pomiędzy światem rzeczywistym, a wirtualnym. Dzięki tokenom NFT, ich właściciele posiadają określone rodzaje praw co do konkretnych aktywów. Niestety wiele podmiotów postanowiło wykorzystać NFT wyłącznie do chęci osiągnięcia zysku. Co zatem świadczy o ich wartości? Jakich narzędzi można użyć aby się przekonać, że dany token warto posiadać? O tym piszemy w niniejszym artykule!

Spis treści
  1. Czynniki, które wpływają na wartość NFT
  2. Traitsy, czyli indywidualne cechy NFT
  3. Narzędzia do oceny rzadkości NFT
  4. Momentranks.com
  5. Icy.Tools
  6. Moby
  7. Traitsniper
  8. Rarytassniffer
  9. Jaka jest różnica między NFT a kryptowalutą?
  10. Jak kupić NFT?
  11. Fundation
  12. Nifty Gateway
  13. OpenSea
  14. Rarible
  15. SuperRare
  16. Jakie są zagrożenia przy zakupie NFT?
  17. Podsumowanie
Rzadkość NFT

Czynniki, które wpływają na wartość NFT

Określenie dokładnej wartości NFT jest trudne, ponieważ ta klasa aktywów jest stosunkowo nowa. Warto wskazać, że namacalne dzieła sztuki, takie jak Rembrandt lub fizyczne przedmioty kolekcjonerskie np. karty graczy NBA, mają określone wartości. W praktyce inwestorzy, którzy chcą zakupić tokeny NFT mogą mieć trudności z podjęciem decyzji, czy dana forma inwestycji jest godna zainteresowania. Do chwili obecnej na rynek trafia wiele produktów związanych z tokenami NFT. W związku z powyższym powstały podstawowe zasady, które pomagają stwierdzić, że NFT niesie za sobą wartość. O ich atrakcyjności decydują następujące czynniki:

  1. Rzadkość - to wskaźnik, który przekłada się dosłownie na to, jak rzadki i „trudny do zdobycia” jest konkretny token NFT. Dobrymi przykładami rzadkości są pierwsze w swoim rodzaju dzieła sztuki pochodzące od słynnego twórcy w branży sztuki cyfrowej lub NFT stworzone przez znanego celebrytę. Innym czynnikiem wskazującym na rzadkość jest efekt, jaki technologia NFT zapewnia w danym sektorze.
  2. Użyteczność - Użyteczność NFT wynika z jej rzeczywistego zastosowania, zarówno w świecie fizycznym, jak i cyfrowym. Przykładowo, niektóre NFT, to coś więcej niż przedmioty kolekcjonerskie, ponieważ można ich używać w grach tworząc wirtualne postaci, krainy etc.
    Powyższa cecha NFT daje im natychmiastową wartość, która narasta w czasie.Jako przykład takich rozwiązań NFT można podać bilety Euro 2020 NFT, karty kolekcjonerskie, takie jak Geralt z Rivii w grze karcianej “The Witcher Universe Gwent”.
  3. Namacalność - Niektóre NFT są powiązane z obiektami świata rzeczywistego, co daje i możliwość uwiarygodnienia z uwagi na właściwości fizyczne. Co do zasady - wszystko może być wspierane przez NFT w celu utrwalenia praw własności. Niemniej jednak o wartości takiego przedmiotu decyduje jego praktyczność, rzadkość i osobista satysfakcja, jaką daje użytkownikom.

Traitsy, czyli indywidualne cechy NFT

Traitsy, to indywidualne cechy, które są istotną częścią każdej strategii dotyczącej rzadkości danego projektu NFT. Analizując różnorodne cechy dla danych tokenów NFT warto wziąć pod uwagę to, by różnych cech było co najmniej 150. W praktyce jednak jest tak, że im więcej różnorodnych cech ma dany projekt, tym bardziej będzie on unikatowy. Traitsy podzielić możemy na:

  1. Kategorie cech - Ich głównym celem jest pomoc w uporządkowaniu wszystkich unikalnych cech do konkretnej kategorii.
  2. Unikalne cechy - Nie da się opracować odpowiedniej strategii rzadkości projektu bez jego indywidualnych cech. Cechy należą do określonych kategorii. Indywidualne cechy są istotną częścią każdej strategii dotyczącej rzadkości w NFT i stanowią podstawę wielu projektów z tym związanych.
  3. Wyjątkowo rzadkie cechy - W zestawie unikalnych cech powinny znajdować się rzadkie cechy. Podkreślić należy, że nie powinny one przekraczać więcej niż 1 procent całkowitej ilości projektu NFT.

Jak widać podstawowe trzy elementy sprawiają, że tokeny NFT mogą być oryginalne. Niemniej jednak powstały specjalistyczne narzędzia, które mogą pomóc nam w ewentualnej ocenie danego projektu.

Narzędzia do oceny rzadkości NFT

Narzędzia do oceny rzadkości NFT

Poniżej przedstawiamy nowe technologie, które zostały pozytywnie ocenione przez użytkowników NFT. Do najpopularniejszych narzędzi należą:

Momentranks.com

Momentranks sprawia, że uzyskiwanie tokenów NFT jest łatwe. Jest to świetne źródło dokładnych wycen tokenów NFT, narzędzi rynkowych, poziomów ich sprzedaży oraz analizy kapitalizacji rynkowej.

Icy.Tools

To podstawowe narzędzie do śledzenia NFT. Początkujący użytkownicy bardzo preferują dane rozwiązanie z uwagi na jego transparentność, prostotę oraz możliwość szybkiej analizy rynku.

Moby

Moby to niepopularna, ale wydajna witryna, która dostarcza dane i statystyki o wielu tokenach NFT w czasie rzeczywistym. Tak pozyskane informacje mogą pomóc inwestorom w monitorowaniu aktywów i szybszym podejmowaniu decyzji dotyczących nowych trendów.

Traitsniper

Traitsniper to kolejna strona internetowa, którą można wykorzystać do analizy nowych projektów NFT. Dzięki minimalistycznym funkcjom skupia się ona na analizie trwających i nadchodzących projektów oraz wykrywaniu metadanych NFT pod kątem dobrego potencjału inwestycyjnego w oparciu o ich Traitsy.

Rarytassniffer

oferuje najnowsze rankingi świeżych projektów NFT w oparciu o ich rzadkość. Platforma zamieszcza informacje o najnowszych kolekcjach NFT.

NFT a kryptowaluty

Jaka jest różnica między NFT a kryptowalutą?


NFT i kryptowaluty są oparte na tej samej technologii - czyli blockchainie. Rynki NFT są ukształtowane w taki sposób, że można w nich dokonywać transakcji przy pomocy kryptowaluty. Pamiętajmy jednak o tym, że kryptowaluty i NFT to zupełnie inne produkty, które stworzono do odmiennych celów. Kryptowaluty to środki płatnicze, które mają za zadanie przechowywania określoną wartości kapitału, służyć za towar wymienny na inne usługi itd. NFT, czyli tokeny same mogą być przedmiotem własności oraz stanowić prawo do danego towaru cyfrowego. Są one bardziej zbliżone do papieru wartościowego, bądź akcji, zamiast do gotówki.


Jak kupić NFT?


Można kupić, sprzedawać, czy handlować przy pomocy NFT. Transakcje mogą odbywać się na giełdach lub konkretnych rynkach NFT. Twórca tokena, bądź jego aktualny właściciel sam określa cenę tokena. Istnieje możliwość przeprowadzenia aukcji NFT. W takim wypadku o jego cenie zdecydują licytanci. Poniżej przedstawiamy przykładowe strony internetowe, gdzie można dokonać zakupu NFT.

Fundation


Jest to rynek stworzony i zarządzany przez społeczność. Dostaje się do niego na podstawie zaproszenia od innych użytkowników, którzy już tworzą ten rynek.
Nifty Gateway
To skoncentrowany na sztuce rynek. Jego głównym celem jest współpraca ze znanymi firmami, sportowcami oraz artystami.

OpenSea


To jeden z pionierskich i najpotężniejszych sektorów, gdzie można znaleźć i kupić NFT. Obejmuje on szereg przedmiotów kolekcjonerskich i każdy znajdzie tutaj coś dla siebie!

Rarible


Oferuje szereg NFT, przy czym priorytetem jest tutaj sztuka. Platforma stworzyła własnego tokena tj. RARI, którym nagradza swoich członków za określone działania.


SuperRare

To miejsce tworzy rynek, który oferuje, a jednocześnie nadzoruje sektor NFT. Znajdziemy tu wiele tokenów, które są godne uwagi.

Proces rejestracji na każdej z wyżej wymienionych platform może się różnić w zależności od rynku. Podstawowa zasada jest zbliżona - kupujesz NFT za pomocą kryptowaluty, takiej jak ether, chociaż cena może być również podana w dolarach. W zależności od tego, gdzie kupujemy NFT i po jakim kursie, to od tego będzie zależeć całkowity koszt transakcji.


Jakie są zagrożenia przy zakupie NFT?


Handel NFT to proces techniczny, który może zostać opacznie zrozumiany. Takie zachowanie sprawia, że niektóre osoby chcące zakupić NFT nie mają świadomości tego, że
każda interakcja z blockchainem jest powiązana z opłatą. Ponadto inwestorzy muszą zdawać sobie świadomość z tego, czy za danym NFT stoi konkretny i uczciwy podmiot. W przeciwnym razie można obawiać się utraty środków. Co ciekawe, niektórzy ludzie kupujący NFT robią to przy pomocy botów, gdyż dzięki temu ich transakcja jest szybka i w pełni zautomatyzowana. Niestety sprawia to, że nowi użytkownicy, którzy chcą nabyć NFT mogą nie zdążyć, gdyż wyprzedzi ich robot.
Podsumowanie

Tokeny NFT, to nowoczesna forma inwestycji kapitału w produkt, powiązanie pomiędzy światem cyfrowym, a realnym. Warto poznać reguły i narzędzia, które sprawią, że będziemy bardziej świadomi tego, w co chcemy zainwestować. Narzędzia do oceny rzadkości oraz konstrukcja Traits’ów z pewnością nam w tym pomogą! Pamiętajmy również o tym, żeby przed podjęciem decyzji o jakiejkolwiek inwestycji zapoznać się z twórczością i dotychczasowymi osiągnięciami osoby lub zespołu, który stoi za danym projektem.

Tagi

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!