Tokeny NFT – 7 największych projektów

Maciej Zieliński

12 kwi 2021
Tokeny NFT – 7 największych projektów

Tokeny NFT podbijają rynki przedmiotów kolekcjonerskich. W ostatnich miesiącach mogliśmy obserwować gigantyczny wzrost ich popularności. Dlatego przygotowaliśmy dla was listę najciekawszych przykładów ich zastosowania. 

Tokeny NFT wykorzystują technologię Blockchain do łączenia z unikalnym zasobem cyfrowym, którego nie można replikować. W ostatnim czasie znajdują coraz liczniejsze zastosowania w tak kluczowych obszarach jak IoT czy łańcuchy dostaw. Tylko w 2020 ich łączna wartość potroiła się, sięgając ponad 315 milionów dolarów. 

Niewymienialność (non-fungibility)  w przypadku tokenów NFT oznacza, że każdy token w danym systemie jest unikatowy. Tokeny NFT nie mają standardowej wartości i często nie pozwalają na równoważną wymianę jednego na drugi. Każdy token reprezentuje odmienne, unikatowe informacje o własności bądź tożsamości. 

Tokeny NFT - podstawowe zalety:

Są niemożliwe do podrobienia

Można je przenosić

Przechowują prawa własności

Tokeny NFT - największe projekty

NFT

NBA Top shot

Owoc współpracy NBA i firmy Dapper Labs w najprostszym ujęciu jest platformą internetową do wymiany wirtualnych kart kolekcjonerskich. Na NBA Top shot fani koszykówki mogą kupować i sprzedawać klipy wideo - ”momenty”, z ostatnich sezonów rozgrywek, które jako tokeny NFT istnieją na Blockchainie.

Nie jest to pierwszy przypadek użycia tokenów NFT przez profesjonalną ligę sportową, jednak bez wątpienia największy z nich wszystkich. CryptoSlam szacuje, że do obecnego momentu łączna wartość wszystkich transakcji pomiędzy użytkownikami sięgnęła już 370 milionów dolarów. 

Axie Infinity

Axi Infinity jest platformą gamingową, która tak jak starszy od niej Decentraland pozwala na zakup wirtualnego gruntu w postaci tokena NFT. W lutym tego roku anonimowy użytkownik o pseudonimie Flying Falcon zakupił 8 działek w świecie Axie za 1,5 miliona dolarów.

„ Ta największa w historii cyfrowa sprzedaż ziemi oznacza znaczący rozwój w krótkiej historii NFT”, powiedział sprzedawca w rozmowie dla CoinDesk „To właśnie wirtualne gospodarki będą nową granicą dla coraz bardziej cyfrowego świata”

Popyt na wirtualne grunty stale rośnie. W tym roku średnia cena zapłacona za parcelę w Decentraland wynosiła 2703 dolarów - ponad trzykrotnie więcej niż w 2020 r. Natomiast na kolejnej tego typu platformie - Cryptovoxels, średnia wartość gruntu zdążyła w tym czasie urosnąć czterokrotnie. 

Również firmy działające na tradycyjnym rynku nieruchomości powoli zaczynają interesować się wirtualnymi tokenami NFT. Przykładem takiego przedsiębiorstwa jest działające na rynku mieszkaniowym Republic Real Estate, które uruchomiło w zeszłym miesiącu skierowany do inwestorów pragnących kupić wirtualną ziemię. Przedsiębiorstwo planuje zakup gruntu w kilku internetowych platformach i przekształcenie ich m. in. w wirtualne hotele i sklepy w celu zwiększenia ich wartości wśród entuzjastów.

„Nieruchomości w świecie rzeczywistym są teraz bardzo niepewne” - mówi Janine Yorio, szefowa Republic Real Estate. „Ceny mieszkań są na rekordowo wysokim poziomie. Tymczasem biura są puste, hotele puste. Wydaje się, że wirtualne grunty są odizolowane od wielu z tych rzeczywistych zagrożeń ”.

Album Kings of Leons wydany jako NFT

W marcu bieżącego roku zespół Kings of Leon wydał swój 8 studyjny album “ When you see yourself” w formie tokena NFT. Jest to pierwszy przypadek użycia tokenów NFT przez artystów o tak dużej rozpoznawalności. Sprzedaż tokenów, przy której pośredniczyła firma Yellow Heart,  zakończyła się 19 marca generując ponad 2 miliony dolarów przychodu. 

Tokeny NFT wypuszczone przez zespół pod wieloma względami przypominają typowe merche artystów: gwarantują dostęp do przyszłych koncertów, okładek czy limitowanego wydania winylowego. Tym co czyni je wyjątkowymi jest zastosowana technologia. Ponieważ tokeny NFT korzystają z inteligentnych kontraktów (smart contracts) ich twórca może uwzględnić zestaw reguł określających, co powinno się dziać, gdy NFT jest używany lub zmienia właściciela. Właśnie ten aspekt tokenów NFT jest najcenniejszy dla branży muzycznej.

Dzięki tokenom NFT muzycy mogą zachować bezpośrednią własność praw do utworu oraz pobierać tantiemy za odtwarzanie i sprzedaż bez udziału pośredników.

NFT

Nike CryptoKick

Tokeny NFT szturmem przejmują rynek przedmiotów kolekcjonerskich. Ich zastosowanie przez przemysł obuwniczy nie powinno więc dziwić, szczególnie, że w 21 wieku kolekcjonowanie butów na stałe przebiło się do mainstreamu.

Branżowy gigant - Nike, już w 2019 roku dołączył do tego trendu rejestrując patent na rozwiązanie o nazwie CryptoKick. Jest to system pozwalający na tworzenie i wymianę kryptograficznych zasobów cyfrowych w postaci wirtualnych butów, które mogą być połączone ze swoim fizycznym odpowiednikiem w świecie rzeczywistym.

Póki co cały projekt spowija mgła tajemnicy, jednak już dziś wiadomo, że ma on pozwalać na symultaniczne otrzymanie obydwu wersji butów; cyfrowej i ficznej w momencie zakupu rzeczywistej pary. 

Gucci AR sneakers 

Przemysł modowy, w którym od zawsze unikatowość i oryginalność mają fundamentalne znaczenie, wydaje się być idealnym środowiskiem  dla tokenów NFT. Dlatego już dziś największe marki inwestują w rozwój tej technologii

Wśród nich znalazł się dom mody Gucci, który wypuścił serię butów do rzeczywistości rozszerzonej (AR) właśnie pod postacią NFT. Para kosztuje niecałe 12 dolarów, a żeby umożliwić jej sprzedaż przedsiębiorstwo zatrudniło  białoruską firmę Wanna, która na swoim koncie ma również współpracę z markami takimi jak Puma i Reebok. 

„Za pięć, może 10 lat stosunkowo duża część przychodów marek modowych będzie pochodzić z produktów cyfrowych” - powiedział prezes Wanna, Sergey Arkhangelskiy, magazynowi The Business of Fashion

„Naszym celem jako firmy jest faktycznie zastąpienie zdjęć produktów czymś, co jest o wiele bardziej angażujące i bliższe zakupom offline”.

Beeple i aukcja NFT w Christie’s

Mike Winkelmann, amerykański artysta grafik znany pod pseudonimem Beeple, jest jednym z pierwszych twórców którzy zaczęli eksplorować i wykorzystywać korzyści z technologii blockchain. Artysta od kilku lat sprzedaje swoje działa pod postacią tokenów NFT. Jednak to właśnie aukcja jego pracy w domu aukcyjnym Christies, pozwoliła mu stać się autorem trzeciego najdroższego działa sprzedanego za życia artysty w historii.

 Zwycięzca aukcji nabył “EVERYDAYS: THE FIRST 5000 DAYS” jako token NFT za blisko 70 milionów dolarów. Chrisities stało się tym samym pierwszym domem aukcyjnym, który na licytację wystawił token NFT. Ponadto płatności dokonano w Ethereum co również stanowi nowość dla instytucji tego typu. 

Sprzedaż pierwszego tweeta CEO Twittera 

W ubiegłym miesiącu prezes i założyciel Twittera sprzedał swój pierwszy tweet w formie NFT za 2.9 miliona dolarów. Wkrótce do przedsiębiorcy dołączyły inne osobistości ze świata biznesu i rozrywki, bliski sprzedaży swojego wpisu był nawet Elon Musk
„To nie jest tylko tweet!” - powiedział zwycięzca akcji, Hakan Estavi, prezes Bridge Oracle  „Myślę, że po latach ludzie zdadzą sobie sprawę z prawdziwej wartości tego tweeta, równej portretowi Mona Lisy”

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!