Tokeny NFT – to one stanowią przyszłość tokenizacji

Maciej Zieliński

25 lut 2021
Tokeny NFT –  to one stanowią przyszłość tokenizacji

Wśród wielu sposobów rozróżniania tokenów najbardziej podstawowym jest podział na tokeny zamienne i niewymienialne - fungible, non-fungible (tokeny NFT). Do tej pory to przede wszystkim tokeny tej pierwszej kategorii cieszyły się największą popularnością i uznaniem w środowisku Blockchain. Jednak już wkrótce może się to diametralnie zmienić.

Mimo, że tokeny kryptograficzne powstają z zaledwie kilku wierszy kodu, potencjał jaki w nich drzemie jest gigantyczny. Już dziś wykorzystujemy je m. in. tworząc cyfrowe ekwiwalenty realnych aktywów takich jak akcje i nieruchomości czy tworząc innowacyjne systemy śledzenia produktów w łańcuchu dostaw. A wraz z postępującą cyfryzacją lista ich zastosowań stale się powiększa. 

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. 

Tokeny NFT - czym różnią się od pozostałych 

Niewymienialność (non-fungibility)  w przypadku tokenów NFT oznacza, że każdy token w danym systemie jest unikatowy. Takie tokeny 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


Tokeny NFT - Najważniejsze zastosowania

Certyfikacja

Z tokenów NFT możemy skorzystać aby udowodnić pochodzenie dokumentu, fragmentu danych czy w zasadzie dowolnego fizycznego obiekty w świecie realnym. A ponieważ takich tokenów nie można powielać, a informacją w nich zawartych manipulować, mamy pewność, że taki token - certyfikat autentyczności, nigdy nie zostanie sfałszowany. 

Zabezpieczenie autentyczności dzieł sztuki, mody luksusowej czy egzotycznych samochodów - możliwości takich tokenów sięgają dużo dalej. Jeśli rekordy gruntów zostałyby przeniesione na blockchain, własność byłyby jedynie kwestią posiadania tokana odpowiadającego danej nieruchomości. To samo dotyczy praw do wydobycia surowców, czy praw do wody. Tokeny niewymienialne mają niezliczone potencjalne zastosowania wszędzie tam gdzie ważna jest certyfikacja własności. Już dziś tokeny NFT wykorzystywane są do sprzedaży cyfrowych dzieł sztuki. Przykładem jest amerykański artysta Mike Winkelmann ( znany jako Beeple), który na aukcjach wystawia tokeny NFT stanowiące ekwiwalent praw własności  jego prac. Najdroższa z nich - The Complete MF Collection została sprzedana w ten sposób za blisko osiemset tysięcy dolarów. To właśnie za sprawą Amerykanina  Christies stał się pierwszym dużym domem aukcyjnym, który wystawił na aukcji token NFT - Everydays: The First 5000 Days.

Tożsamość rzeczy

Podobnie jak ludzie, produkty, maszyny i surowce również mogą mieć swoją tożsamość cyfrową.  IDoT jest kluczowym elementem łańcuchów dostaw opartych na blockchain oraz aplikacji IoT. Przykładowo poprzez nadawanie unikalnych tokenów produktom możliwe staje się prześledzenie całej ich drogi w łańcuchu dostaw - od wydobycia surowców, przez produkcję aż po sprzedaż klientom detalicznym. Nie tylko pozwala to zabezpieczyć ich pochodzenie, ale również skontrolować warunki transportu, szczególnie istotne branżach takich jak spożywcza. Jeżeli do supermarketu trafi popsuty kurczak, dzięki tokenom bez problemu można ustalić na którym etapie doszło do uchybień oraz jaki podmiot jest za nie odpowiedzialny. 

Tokeny ERC-721

Obecnie najpopularniejszym standardem, w którym powstają NFT jest działający na Ethereum ERC-721. Wprowadzony w 2018 roku popularność zyskał dzięki internetowej grze kolekcjonerskiej Crypto Kitties. Oprócz łatwości tworzenie niezmienialnych tokenów, jego największym atutem jest kompatybilność  z innymi sieciami Blockchain. Oprócz Ethereum takie tokeny będą działać m. in. na Blockchainach takich jak EOS czy NEO.

Najpopularniejszy nie znaczy jedyny. Tokenami NFT zainteresowała się już m. in. giełda kryptowalut Binance, która w 2021 planuje wypuścić swój własny standard tokenów NFT - BEP-721.

tokeny NFT
cryptozink.io

Największe projekty NFT

OpenSea - wiodący rynek dzieł sztuki i innych przedmiotów kolekcjonerskich NFT. 

Async.Art - to kolejny rynek stokenizowanej sztuki, pozwalający użytkownikom nie tylko na sprzedaż i zakup, ale również stworzenie swojego własnego tokenowego dzieła. 

Axie Infinity - platforma pozwalających na zakup wirtualnych gruntów. To za jej pośrednictwem jeden z użytkowników zakupił ziemię wartą ponad 1,5 miliona dolarów, co stanowi największy zakup NFT w historii. 

Decentraland - czołowy projekt NFT skupiający się na rozproszonym wirtualnym świecie. Również tutaj użytkonicy kupują wirtualne grunty.

Tokeny NFT - podsumowanie

Warto zauważyć, że tokeny NFT wciąż stanowią bardzo młody obszar. Dlatego można się spodziewać, że najciekawsze rozwiązania dopiero powstaną. W związku z tym w Nextrope umieściliśmy tokeny NFT wśród najgorętszych trendów w tokenizacji na 2021 rok. 

Chciałbyś wykorzystać tokenizacja w swoim projekcie? Skontaktuj się z naszymi specjalistami, którzy mogą udzielić Ci darmowej konsultacji. 

 

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!