《星科快报》2021.11.11何为NFT
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《星科快报》2021.11.9---何为NFT
艺术经销商、Artnet专栏作家和自称为NFT的传播者Kenny Schachter认为,数字作品可能会在五年内让传统艺术市场黯然失色。
本月,加密货币交易所Coinbase和成立于1744 年的苏富比拍卖行都宣布将推出 NFT 市场。
NFT,或非同质化代币,是无法用其他东西替代的独特资产,并使用区块链技术进行验证和存储。它们可以包括从音乐到域名的所有内容,但当前的热潮实际上是围绕数字艺术作品的。
CNBC(美国消费者新闻与商业频道)与该领域的专家就该技术及其对投资者和艺术未来的意义进行了交谈。
人们在哪里购买 NFT?
数字艺术品可以在Opensea.io、Niftygateway.com和Superrare.com等在线市场上购买。
著名的传统拍卖行也进入了这个领域:在最近的佳士得拍卖会上,一件数字艺术品的价格为 6900 万美元。与此同时,苏富比本月宣布将推出自己的 NFT 市场。
拍卖行董事总经理塞巴斯蒂安·法赫( Sebastian Fahey)表示:“我们在苏富比处于独特的地位,可以将我们的专业知识和策展应用于数字原生代的新兴艺术世界。”
NFT 市场的规模有多大?
根据跟踪基于加密的应用程序数据的公司 DappRadar 的数据,到 2021 年第三季度,该市场的 交易量超过了 100 亿美元。
NFT 是如何定价的?
“归根结底,这是你不需要考虑的”沙赫特说。
他补充说,话虽如此,艺术家的声誉,包括他们的画廊曝光度和追随规模,都是重要的因素。
他们是如何征税的?
NFT 通常按美国国税局的收藏品税率征税,加密税务软件公司Cointracker.io的注册会计师兼税务策略主管Shehan Chandrasekera解释说。
这意味着持有少于一年的数字艺术品的升值将被征收高达 37% 的税,而持有时间更长的将被征收 28% 的最高税率。
Chandrasekera 说,需要注意的一件重要事情是,如果有人使用加密货币购买 NFT,他们也将因数字硬币的利润缴纳资本利得税。
“很多人没有意识到这一点,”他说。“他们认为,’我只是使用了我的加密货币。但我并没有兑现。所以人们必须非常小心。”
为什么人们经常用加密货币购买 NFT?
沙赫特说,对数字货币感兴趣的人和对 NFT 感兴趣的人之间存在巨大的重叠。“这些是生活在互联网上的数字原住民。”
直到现在,许多看到他们的加密货币价值飙升的人几乎没有办法使用它们。例如,用比特币或以太坊购买房屋或汽车并不容易。
“有这种疯狂的需求,现在突然有东西要买,”沙赫特说。
有哪些批评?
沙赫特认为,对 NFT 的大部分批评来自传统艺术界,因为它害怕破坏。
“攻击的第一步就是将其与货币等同起来,”沙赫特说。“‘这只是钱。’ 好吧,还有什么比存放在从未见过的自由港中的艺术品更重要的钱呢?”
其他反对者认为,艺术应该在博物馆和亲自观察,而不是在屏幕上。“但是已经有专门的硬件可以在您的办公桌上查看 NFT,”沙赫特说。“这是一个独立的设备,可以循环播放你的 NFT。”
精灵已经从瓶子里出来了,它只会成长。
尽管如此,怀疑论者比比皆是。
撰写 NFT 的企业家阿尼尔·达什( Anil Dash)表示,这个领域的主导者是人们用对艺术的热情来掩饰他们赚钱的愿望。
Dash 说:“这些人很多都在购买 meme 股票。” “他们不认为GameStop会突然变得非常擅长销售电子游戏,就像他们认为这幅糟糕的猿猴画真的很有价值一样。”
有哪些风险?
沙赫特说,买家在网上存储他们的数字艺术品时必须非常小心,但这与人们应该如何对待他们的网上银行账户没有什么不同。
他说假货是另一个问题:“只要有钱,就会有犯罪行为。”
然而,主要的危险是你失去了所有的钱,因为数字艺术品失去了它的价值。
NFT真的是艺术吗?
与此同时,一个致力于 NFT的博物馆将很快来到曼哈顿中城。
“精灵已经从瓶子里出来了,它只会慢慢成长”沙赫特说。
他说,该技术不会取代雕塑和绘画等旧艺术形式,而是与它们共存。
“你将拥有一个3D全息投影的雕塑,只需轻按一下开关,它就会出现在你的房间里。”他如是说。
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(1)成果信息一定要准确、全面,所有作者必须都要列出来,而不要出现et al. 这样的表述,通讯作者一定要用*号标注;
(2)成果团队成员的排序一定要跟成果信息里的作者排序一致,当通讯作者与第一作者不一致时,要把通讯作者明确标出;
(3)成果团队成员的单位一定要地大的全称写完整:中国地质大学(武汉)
谢谢![抱拳]
示例:
2. 成果信息
Yongyang Xu, Zhanlong Chen, Zhong Xie* & Liang Wu (2017) Quality assessment of building footprint data using a deep autoencoder network, International Journal of Geographical Information Science, 31:10, 1929-1951, DOI: 10.1080/13658816.2017.1341632
This work was supported by the National Natural Science Foundation of China [(No. 41401443, No.41671400]; Hubei Natural Science Foundation of China [No: 2015CFA012]; Fundamental Research Funds for the Central Universities, China University of Geosciences (Wuhan) [No. CUG160226].
3. 成果团队成员
徐永洋,博士,中国地质大学(武汉)信息工程学院。研究方向:深度学习,地理信息系统。
陈占龙,副教授,中国地质大学(武汉)信息工程学院。研究方向:地理计算与空间分析,空间大数据挖掘。
谢 忠(通讯作者),教授,中国地质大学(武汉)信息工程学院。研究方向:时空数据挖掘与知识发现,地理信息系统。
吴 亮,教授,中国地质大学(武汉)信息工程学院。研究方向:空间分析建模和应用,空间信息服务。
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