CC0 与商业 IP:哪种模式更适合 NFT?

Odaily星球日报Опубликовано 2022-08-10Обновлено 2022-08-10

Введение

不得不说,NFT 领域总会时不时迸发出一些令人耳目一新的火花,今年夏天,「cc0 NFT」这个词的出现频率比以往任何时候都要高。

梳理四个热门的 CC0 NFT 项目。

不得不说,NFT 领域总会时不时迸发出一些令人耳目一新的火花,今年夏天,「cc0 NFT」这个词的出现频率比以往任何时候都要高。如今 CrypToadz,Blitmaps 和 Mfers 这类 cc0 NFT 项目正在兴起,他们在品牌开放度和透明度方面达到了前所未有的高度,受到了去中心化市场的追捧。那么 cc0 究竟是什么意思,它与 NFT 知识产权和商业权力又有何关系呢?

通常情况下,人们认为通过铸造 NFT 得到的只是一张孤零零的图像,但其实 NFT 并非如此简单,有些还向持有者提供了知识产权许可。

显然,了解 NFT 赋予持有者的权利是一件非常重要的事情,那么接下来就让我们从人们最热衷的 NFT 权利出发,逐步了解 cc0 权利以及它在 NFT 场景中的应用吧。

cc0 的含义?

cc0 其实是「Creative Commons Zero」的缩写,意思为「免费知识共享」。它意味着知识产权所有者放弃了自己的版权权力,而免费向大众开放。换句话说,cc0 没有版权限制,任何人都可以将 cc0 项目用于自己的任何目的,使用其知识产权来创建自己的内容,不用得到原创者的许可。

举个例子,2022 年最令人心动的 NFT 项目 Goblintown 就使用了 cc0 版权,使得该项目的仿品像野火一样蔓延开来,cc0 NFT 肯定有其自身优点和缺点,主要具体取决于每个创建者或是持有者对该 NFT 项目的期望。

四个迄今最成功的 cc0 NFT

1、Goblintown

Goblintown 无疑是 2022 年最有趣的 cc0 NFT 项目之一。图片来源:Goblintown

该 NFT 系列自推出以来就饱受争议,有人说它很丑陋,有人则欣赏它独特的设计理念。无论你秉持的是哪种观点,不得不说 Goblintown 已经成功吸引了 NFT 收藏者的目光,还掀起了不小的涟漪。Goblintown 推出的 1 万个头像 NFT 都使用了 cc0 版权,因此持有者可以以任何形式对其进行商业化运作。在这种情况下,持有知识共享许可协议下的 Goblintown NFT 将会非常有价值,因为这些藏品在设计方面绝对是独树一帜的。

事实上,这个颇具争议的项目已经重新定义了 NFT 领域中的美学概念。此外,该系列的地板价为 1.9 ETH ,并得到了许多 NFT 巨鲸的支持。更令人吃惊的是,超级明星电音 DJ 史蒂夫·青木(Steve Aoki)今年夏天还在纽约举办了一场 Goblintown NFT 派对。

2、Loot

Loot 是一个 NFT 项目,旨在激励内容创作者开发新资产。

该 NFT 项目十分独特,既没有头像和图像,也没有统计数据 ,只有黑色背景配上白色文字。尽管风格堪称极简,但 Loot 却重新定义了社区与 NFT 之间的互动方式。Loot 的发行总量为 8,000 个,任何人都可以参与铸造,并以文本的形式获得随机性「装备」。由于 Loot 也使用了 cc0 版权,因此任何人都可以将其用于自己的项目。

从 P2E 游戏到创新型的探索工具,不得不说该项目激发了开发人员前所未有的创造力。值得一提的是,Loot NFT 在刚发布时是免费铸造的,而如今地板价已经达到了 1.03 ETH,不禁让人刮目相看。

3、Mfers

Mfers 项目创始人 是著名的 Twitter NFT meme 创建者 Sartoshi。

相信没有什么项目能比 Mfers 更代表 meme 文化的了。不同于高雅艺术,其粗糙的画风反而使得人们对它描述的肢体动作更加感同身受。这个简笔画小火柴人 NFT 项目是由 Sartosh i 创建的,发行量为 1 万个。然而令人遗憾的是,就在 Sartoshi 受到大力追捧时却宣布离开 NFT 社群,并将控制权转移至社群。

尽管这个 NFT 头像系列看起来十分简单粗糙,但不得不承认它引爆了社交媒体,并得到了众多行业权威的力捧,甚至有人将其称为新时代的 CryptoPunks。目前,Mfers NFT 的地板价为 1.18 ETH,但其中的一些稀有单品已经售出了 11 ETH 的高价,进一步推动了这个 cc0 项目的人气。

4、Nouns:或许是目前最成功的 cc0 项目

如果您正在寻找 cc0 领域里的「超级碗」,那么 Nouns 也许可以称得上是迄今为止最成功的 cc0 项目之一(需要注意的是,目前其地板价已达到 99ETH)。与大多数 NFT 藏品不同的是,Nouns 并没有许多 NFT,而是每天拍卖一个 NFT,并赋予所有者对金库基金和协议升级的治理投票权。有意思的是,该团队的计划是将这个过程「永远」进行下去。因此,NounsDAO(由所有 NFT 持有者共同治理)将会拥有 NFT 领域最大的一笔财富。

事实上,在上届超级碗期间,Noun glasses 还出现在 Bud Light 广告中。Bud Light 的确拥有 Nouns NFT 并参与 DAO 投票,但假如不持有 NFT 也是可以在广告中使用 Noun glasses,这完全契合了 Web3 运动主张的去中心化和开源精神。

cc0 与商业 IP:哪个更好?

毫无疑问,cc0 NFT 既有它的优点也不乏缺点,且界限并不明显,因此从本质上讲,评判标准完全取决于人们各自的看法。

从好的方面来看,一旦你拥有了一个 cc0 NFT,就可以以任何自己喜欢的方式改造这件数字艺术品或者是进行商业化运作,而不必得到项目所有者或是原创者的许可。

但从另一方面来看,由于该知识产权已经属于大众,因此所有人都可以免费使用。这就意味着其他人只要动动手指,右键单击就能保存他人的劳动成果,并拥有和原创者同样的权利。 没错,即使是一个和该 NFT 毫不相干的人也可以将该 NFT 用于自己的公司。

这样一来,cc0 NFT 项目所有者对于自己的创作就没有任何控制权了,毕竟从字面上来看,任何人都可以以任何方式、形态或是形式使用该 NFT。

相比之下,完整的商业知识产权仅允许持有者使用该 NFT 图像,再由他们决定如何使用该知识产权。一个代表商业知识产权很好的例子就是无聊猿 BAYC。该系列 NFT 持有者将其知识产权变换为商业权利,将各种猿猴形象授权给音乐视频、电影、电视节目和时尚领域,在拥有完整知识产权的同时获得了一部分的自由处置权。

「cc0 Summer」真的来了吗?

对于这个问题,目前的回答应该是:也许吧。

2022 年,我们确实看到许多 cc0 NFT 项目人气飙升,这些项目允许收藏者、游戏开发人员和艺术家「随意」使用他们的 NFT,因此项目热度都在短时间内快速上涨。如果我们快速回顾下今年夏天一些最受欢迎的 cc0 NFT 项目,其实完全能够证明这一事实。举个例子,Goblintown 本身就是一个没有发展路线图或实用性的项目,但现在,这个「免费铸造」项目市值已经接近 5000 万美元,交易额更是超过了 9000 万美元,其社交媒体粉丝数量超过 12 万,社区也在持续支持这个「奇怪的收藏品」。虽然当前加密行业仍处于熊市中,但这个新项目的火爆程度绝对印象深刻。

随着越来越多 cc0 NFT 项目获得成功,也激发了不少 NFT 创作者转向 cc0,但与其他创新理念诞生之初一样,cc0 也遇到了一些争议。比如 Moonbirds,该 NFT 项目宣布改变版权模式已经引发持有者极大不满。根据 Moonbirds 联合创始人 Kevin Rose 此前表示,Moonbirds 及其姊妹项目 Oddities 将采用 Creative Commons CC0 版权代码,这意味着其版权转向公共领域使用模式,任何人都可以在不通知所有者的情况下商业复制和使用这两个 NFT 项目中的收藏品,并在未经所有者同意的情况下自由分发、扩充和商业化,结果其持有却认为就让购买了该 NFT 项目就拥有了 NFT 的专有权,但现在这些权利在没有事先通知的情况下被拿走了。

总之,现在断言 cc0 获得成功似乎为时尚早,但作为一种超前理念,未来发展值得关注。

Похожее

Корейская гонка за криптовалюту: двойной взрыв стейблкоинов и RWA

Корейские финансовые учреждения и интернет-платформы активно развивают блокчейн-инфраструктуру, сосредоточившись на двух ключевых направлениях: стейблкоинах и токенизации реальных активов (RWA). В сфере стейблкоинов идёт борьба за создание регулируемого рынка воны. Банки, финтех-компании и регуляторы определяют правила, стремясь предотвратить отток капитала в долларовые стейблкоины. Крупные банки, такие как KB Financial, Hana Financial и NH Nonghyup, уже проводят пилотные проекты по платежам и трансграничным переводам. Платежные системы (Shinhan Card, BC Card) и интернет-гиганты (KakaoPay, NAVER Pay) интегрируют стейблкоины в свои экосистемы. Криптопроектам следует устанавливать партнерства сейчас, чтобы стать частью будущей инфраструктуры. Направление RWA в Корее развивается быстро и с учётом местной специфики. Помимо традиционных активов, токенизируются активы ключевых отраслей: судостроение (Mirae Asset Securities), оборонная промышленность (Hanwha Investment) и культурный контент (Story Protocol). Правовая база формируется, и уже одобрены первые торговые платформы (NXT, KDX). Криптопроекты могут заполнить пробелы в глобальном распределении, ликвидности и предоставлении инструментов для токенизации. Ключевую роль в распространении среди пользователей играют потребительские платформы. NAVER (планирующая приобрести оператора Upbit) и Kakao (развивающая единый кошелёк) делают блокчейн основой своих сервисов. Toss, обладающий финансовыми лицензиями, также активно внедряет блокчейн. Корейская индустрия цифровых активов находится на переломном этапе. Принятие нормативной базы и активность институциональных игроков создают возможности для проектов, которые смогут наладить реальное сотрудничество и внедрение на местном рынке.

Foresight News3 мин. назад

Корейская гонка за криптовалюту: двойной взрыв стейблкоинов и RWA

Foresight News3 мин. назад

Как определить, является ли видео сгенерированным ИИ? Обзор динамической, прослеживаемой и объяснимой системы детекции

**Как определить, является ли видео созданным ИИ? Обзор динамической, отслеживаемой и объяснимой системы обнаружения** За последние два года модели генерации видео, такие как Sora, Google Veo и Kling, достигли кинематографического качества, создавая многосекундные сложные сцены. Это создает растущий разрыв с областью обнаружения, которая отстает, в то время как количество и качество поддельных видео в социальных сетях стремительно растет. В обзоре, принятом на ACL 2026, исследователи переосмысливают цель обнаружения: от простой бинарной классификации («поддельное/настоящее») к **верификации фактологической достоверности**. Задача — проверить, соответствует ли содержание видео (кто, что, где, когда) восприятию и знаниям о реальном мире, включая физические законы и здравый смысл. Авторы выделяют три парадигмы AI-видео: 1. **Локальная манипуляция (LMV):** Изменение части реального видео (например, Deepfake). 2. **Аудиовизуальное редактирование (AVE):** Изменение синхронизации между звуком, речью и видео. 3. **Генеративный синтез видео (GVS):** Полная генерация видео «с нуля» (например, Sora), что представляет наибольшую сложность. Для обнаружения предлагается **четырехуровневая система с двойным визуально-языковым подходом**: * **Уровень 1: Низкоуровневые визуальные сигналы** (артефакты, шум, физиологические сигналы). * **Уровень 2: Пространственно-временная согласованность** (плавность движений, физическая непрерывность). * **Уровень 3: Межмодальная согласованность** (проверка соответствия видео, звука и текста). * **Уровень 4: Рассуждение на уровне знаний о мире** (проверка соответствия фактам, законам физики и здравому смыслу). Фокус методов смещается от первых двух уровней (визуальных) к третьему и четвертому (языковым и смысловым). Обзор подчеркивает, что будущие системы обнаружения должны быть **динамическими, объяснимыми и отслеживаемыми**. Они должны не просто классифицировать, а предоставлять доказательства, связывать выводы с конкретными элементами видео (объектами, событиями) и оставаться устойчивыми к новым генеративным моделям. Это требует объединения усилий компьютерного зрения, обработки естественного языка и исследований многомодальных моделей для создания надежной системы проверки достоверности видео в эпоху продвинутого ИИ.

marsbit38 мин. назад

Как определить, является ли видео сгенерированным ИИ? Обзор динамической, прослеживаемой и объяснимой системы детекции

marsbit38 мин. назад

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

NVIDIA представила открытую библиотеку NeMo AutoModel, которая значительно ускоряет тонкую настройку MoE-моделей. Достаточно добавить одну строку импорта в код на основе Hugging Face Transformers v5, чтобы получить прирост производительности до 3.7 раз и сократить использование видеопамяти GPU на 29-32%. Библиотека совместима с API Transformers и вводит три ключевые оптимизации: Expert Parallelism (EP) для распределения параметров экспертов по GPU и снижения нагрузки на память, DeepEP для совмещения вычислений и коммуникаций, а также Transformer Engine для ускорения базовых операций. На примере модели Qwen3-30B-A3B на 8 GPU H100 скорость обучения выросла с 3075 до 11340 токенов в секунду на GPU. Для очень крупных моделей, таких как Nemotron 3 Ultra 550B, NeMo AutoModel позволяет проводить тонкую настройку там, где стандартный Transformers v5 исчерпывает доступную память. Проект доступен на GitHub, предоставляя простой способ ускорения работы с MoE-архитектурами без серьёзных изменений кода.

marsbit39 мин. назад

Новый открытый исходный код NVIDIA MoE: одна строка import, ускорение тонкой настройки в 3,7 раза

marsbit39 мин. назад

Никто не ожидал, что первой сферой применения AI x Crypto станет аудит безопасности

По неожиданному сценарию, первой областью, где искусственный интеллект (ИИ) реально изменил криптоиндустрию, стала безопасность и аудит. В 2026 году DeFi-сектор столкнулся с растущим давлением: общая стоимость заблокированных средств (TVL) сократилась примерно на 39% с начала года, а хакерские атаки привели к потере около 942 миллионов долларов только за первое полугодие. Распространение продвинутых ИИ-моделей, таких как Claude Mythos, радикально снизило стоимость и требования к навыкам для поиска уязвимостей в смарт-контрактах. Атаки стали масштабными, быстрыми (от обнаружения до эксплуатации — минуты) и нацеленными даже на старые, давно развернутые контракты. Традиционная модель аудита, основанная на разовых отчетах, демонстрирует трещины. Атаки смещаются от чистого кода к эксплуатации логики протоколов, ошибок конфигурации и социальной инженерии (как в случаях с Drift Protocol и KelpDAO). Соучредитель OpenZeppelin заявил, что считает весь DeFi небезопасным из-за сверхчеловеческих способностей ИИ в поиске уязвимостей. В ответ проект и аудиторские компании вынуждены меняться. Возникает спрос на повторные аудиты по новым стандартам. Аудиторские фирмы внедряют собственные ИИ-системы для автоматического анализа и переходят от разовых проверок к непрерывному мониторингу, формальной верификации и встраиванию защиты на этапе разработки (как Skills от OpenZeppelin). Такие ИИ-инструменты, как Firepan, уже находят сложные комбинированные уязвимости, упущенные при многократных ручных аудитах, как в случае с Curve Finance. Эпоха, когда одного аудита было достаточно навсегда, закончилась. Безопасность становится не разовым этапом, а постоянной инфраструктурной затратой. Будущее останется за теми, кто быстрее адаптирует свои услуги к реалиям «гонки вооружений» между ИИ-атаками и ИИ-защитой.

marsbit45 мин. назад

Никто не ожидал, что первой сферой применения AI x Crypto станет аудит безопасности

marsbit45 мин. назад

Никогда бы не подумал, что первым применением AI x Crypto станет аудит безопасности

Данные показывают, что к июню TVL в DeFi упал примерно до $700 млрд, что на 39% меньше показателей начала года. При этом в 2026 году в сфере DeFi произошло 121 хакерское нападение с общим ущербом около $942 млн. С распространением новых инструментов ИИ значительно снизились стоимость и требуемые навыки для поиска уязвимостей в смарт-контрактах. Традиционная модель аудита безопасности сталкивается с серьёзными проблемами. Наступление ИИ-атак происходит быстрее, что сокращает жизненный цикл аудиторских отчётов. Даже прошедшие аудит протоколы, такие как Drift Protocol и KelpDAO, подверглись атакам через уязвимости в логике операций или конфигурации инфраструктуры. В ответ на это проекты начинают пересматривать свою безопасность в соответствии с новыми стандартами эпохи ИИ. Компании, занимающиеся аудитом безопасности, также трансформируются, внедряя системы аудита с поддержкой ИИ и переходя от разовых проверок к постоянному мониторингу и встроенной безопасности. Такие инструменты, как Firepan, уже доказали свою эффективность, находя сложные уязвимости в тщательно проверенных контрактах, например, в Curve Finance. В целом, сфера аудита безопасности переходит от модели, основанной на разовых проверках, к конкурентной модели, требующей постоянных инвестиций. ИИ ускоряет как атаки, так и развитие защитных систем.

链捕手53 мин. назад

Никогда бы не подумал, что первым применением AI x Crypto станет аудит безопасности

链捕手53 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片