NFT:NFT黑客盜圖的背后：是180萬美金的大生意

2021年，元宇宙、NFT這幾個詞徹底出圈。自從扎克伯格將Facebook改名為Meta之后，不管你是否知道這到底是什么意思，你都一定聽說過這幾個詞。隨之而來的，不僅名人、明星，互聯網大廠紛紛入局，宣布推出自己的NFT，一些普通人也多多少少聽過這個詞。

（騰訊NFT）

但是，不少創作者和NFT的首次接觸卻并不愉快。

最近，在我的一些畫師朋友當中，一個關于NFT盜號的消息就被廣為傳播，也算是畫師圈子里的一個小熱點。就是推上出現了專門盜畫師帳號的黑客。一旦成功盜號，就會把所有原推文都刪除掉，頭像等個人信息也全部被替換。更改后盜號黑客就會利用原本畫師積攢的粉絲和流量，開始發一些關于NFT售賣的廣告。這一行為讓人極其迷惑，很難讓人理解其背后的意圖。顯然盜號者的目的是為了盈利，但究竟是怎樣的盈利模式呢？

NFT項目Pudgy Penguins完成900萬美元融資:5月9日消息，NFT項目Pudgy Penguins背后的公司在早期投資者 1kx 領投的一輪融資中籌集了 900 萬美元，該輪的其他參與者包括 Big Brain Holdings、Kronos Research 和 LayerZero Labs 的創始人。[2023/5/9 14:52:34]

這里就不得不提到NFT市場目前極為原始和混亂，畢竟制作NFT不難但是如何將NFT賣出去很難，就像淘金潮賣鏟子總是穩賺不賠。根據粉絲數量的不同，一條推廣推特可以收取200~1000+美元不等。但推廣效果卻難以量化，因此自然會有一批人試圖偽造有影響力的賬號來騙取試圖推廣NFT的創作者、團隊。那么最快的辦法就是盜號，而在推特上盜取誰的賬號風險最小且都擁有大量真實粉絲呢？

首個“無聊猿”NFT抽獎項目“Bored & Lucky”加入Yuga Labs IP生態:金色財經報道，藍籌NFT抽獎項目“Bored & Lucky”宣布加入Yuga Labs IP生態，這是目前首個基于“無聊猿” NFT的抽獎平臺，除了該系列之外，“Bored & Lucky”也提供其他NFT系列抽獎服務，比如MAYC 和 CryptoPunks。目前該平臺已有 3 場公開抽獎活動，整個過程是完全透明的，所有抽獎均基于以太坊智能合約，第一個DeadFellaz #1175 NFT已被贏家抽走。（cryptonews）[2022/9/22 7:14:46]

自然還是創作者，盜普通創作者的賬號來騙NFT創作者的錢，一魚兩吃了

Invictus Capital宣布推出非洲NFT系列:12月20日消息，加密貨幣資產管理公司Invictus Capital宣布推出非洲NFT系列，以展示全球非洲藝術家的潛力。該公司認為，NFT計劃對于將非洲藝術大師與其他大陸聯系起來至關重要。該計劃旨在將優秀的藝術品和區塊鏈網絡結合在一起。（cryptopolitan）[2021/12/20 7:49:58]

或者還有一種比較隱蔽的套路，黑客會直接盜取畫師的作品，并將其制作成為NFT進行售賣。知名畫師的圖片、劣質二改別人的創作......只有當偶然被發現才會意識到自己被盜。這樣一些創作者難免就對NFT印象很差，甚至抱著“NFT你壞事做盡”這種想法。

“佩佩蛙”衍生藝術品NFT以205 ETH售出 價值約32萬美元:3月3日消息，根據藝術家Matt Furie的著名卡通人物“佩佩蛙”而創造的“稀有佩佩”(Homer Pepe）NFT藝術品，已以205 ETH(32萬美元)的價格售出。（Cointelegraph）[2021/3/3 18:09:38]

不能管怎么說，這些黑客利用創作者的積累的粉絲和作品進行售賣盈利，這是不值得提倡的。但是你是否想過，NFT到底是什么？值得互聯網大廠入局，使得這些黑客這樣做？

從市場的價格來看，是值得的。一些朋友或許查過資料，今年8月，NBA球星庫里以180萬美元的天價購買了名為“無聊猴子”NFT作品，并設置成了自己的社交媒體頭像；再往前，年初一個名為Beeple的藝術家以6900萬美元的價格拍賣了自己的NFT作品，一躍成為當世身價排名第三的藝術家。那么NFT就是昂貴的網絡時代的電子藝術品嗎？

事實上，拋開其中復雜的技術細節，現在市面上的很多NFT，單看成品，我們是很難想象得到這東西的價值的。不少NFT圖片和頭像根本說不上有多精美，甚至干脆就是若干種發型、臉、衣服、背景之類的組合生成的，難稱精美，其設定，或者說背后宣稱的“概念”，在畫師、在設圈也都完全屬于是粗糙了。給人一種“就這？””“我上我也行”的感覺。

不過，NFT遠沒有你看上去的那樣簡單。雖然一些人試圖通過盜號盜圖盈利，但也確實有不少優秀的作品誕生；而一些創作者也正在嘗試了解NFT，但被繁多的技術細節和操作攔住了去路。就像我的朋友盡自己的全力找了能找到的所有資料，也認真的在各個環節閱讀了FAQ。但越是了解卻越是感到困惑，不僅沒有解決問題反而產生了更多的問題。

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