代码和软件已经占据了我们的生活，但是使用代码创作出的生成艺术在过去很多年中始终被低估。2021 年夏天开始的 NFT 和 Art Blocks 热潮改变了这一点。
Art Blocks 由 Erick Calderon 等人于 2020 年创立，是一个生成艺术的自动售货机，用交易时随机产生的哈希值生成最终作品，颠覆式地改变了生成艺术创作者和收藏者之间的关系。
Art Blocks 发行的 Chromie Squiggle、Ringers 和 Fidenza 都在 NFT 世界引发了生成艺术的投资潮。它们完美体现了生成艺术的“可控随机性”，艺术家需要多次调整脚本，保证上千位用户铸造时随机得到的作品都独一无二且具有美感。Art Blocks 在 2021 年累计交易额超过 10 亿美元，通过版税获得了超过 2500 万美元的收入。在 2021 年 8 月，它完成了一轮 600 万美元的融资。TRUE Ventures 领投，Galaxy Digital 旗下的 VC Galaxy Interactive 和 Collab Currency 等机构参与投资。
随着市场注意力转移，Art Blocks 和生成艺术 NFT 停止了暴涨，每月交易额也从 21 年 8 月的 5.87 亿美元峰值回落，在 10 月后持续低于 1 亿美元。但是 Art Blocks 已经是公认的蓝筹 NFT，成为了 NFT 指数基金不可缺少的 Portfolio。Erick Calderon 也并不慌张，公司的现金流足够支撑多年，他正在加快招聘工程师和塑造公司文化。
围绕着生成艺术还有其他有趣的话题：投机者开始退潮，持有 Art Blocks 的更多是收藏者，他们的 NFT 展示需求还远未被满足；此外直接使用 AI 创造的生成对抗网络则有着在元宇宙中发挥作用的想象力。
以下为本文目录，建议结合要点进行针对性阅读：
01 生成艺术简史
02 Art Blocks 的诞生
03 Art Blocks 上的重要作品
- Fidenza
- Ringers
- Chimera
04 Art Blocks 与艺术家的互相成就
- Curated vs Playground vs Factory
- 远超预期的收入
05 投资于 Art Blocks
- 作为蓝筹 NFT 的 Art Blocks
- 作为创业公司的 Art Blocks
06 生成艺术的其他有趣问题
- 投机者的退潮
- 更 NFT Native 的展示方式
- 生成对抗网络
01、生成艺术简史
对生成艺术最简单的定义是“使用随机性和计划性相结合的代码创作出的艺术”。在创作过程中，艺术家的“人脑”去找到审美趣味和灵感，“电脑”则规模化地将灵感变成可视的艺术。
比如下面这段代码，它出自 Art Blocks 首席创意官 Jeff Davis 之手：
在被执行后，它可以生成这些和色彩有关的艺术品，而且理论上可以产出无限幅：
Jeff Davis 2021 年的作品 Color Studies
这类艺术重要的审美趣味来源于其独特的“可控随机性” —— 艺术家往往无法预料代码生成的结果，同一段代码两次运行可能得到非常不同的作品，但他们可以通过控制随机性的“大小和位置”为自己保有一定的控制权。
150 亿美元手工艺电商 Etsy 的联合创始人 Jared Tarbell 的另一重身份是生成艺术家，他这样描述“可控随机性”这一概念：
如果是正常编写的程序，它每次都以相同方式运行。但是生成艺术家定义了一个不同的系统，让结果能够随机化。作为创作者，你会为自己程序（产出的作品）感到惊讶。
在理念上，生成艺术跟整个 20 世纪的艺术潮流是一脉相承的。“抽象艺术之父”康定斯基强调几何图形和抽象元素的美，生成艺术作品在视觉上追求的很大程度上正是这种美。
康定斯基 1923 年的作品《圆圈中的圆圈》
在 1960 年代，生成艺术创作已经开始涌现。这既是机械社会向信息社会转变下的自然演进，也是因为使用计算机进行创作的确有其先进性 —— 计算机能有效处理创作中复杂度和规模的增加。
策展人、艺术评论家 Jason Bailey 在《为什么热爱生成艺术》中介绍了下面这幅作品。随着行数增多，作品内方格的旋转角度和位置随机性增大。使用纸、笔创作时，艺术家需要 1 个小时画出这幅画。如果想将这些方格的数量增多 10 倍，又需要额外的 10 小时。但是对于生成艺术家而言，他们只需微调下代码，计算机就可以迅速生成结果。
Georg Nees 1968 年的作品《砾石》
尽管如此，生成艺术在 80 年代还只是局限在小圈子内 —— 那个年代的计算机太过昂贵且笨重。2001 年，Processing 诞生，它是一款灵活易用的画图软件，也是更适合视觉艺术的编程语言。个人电脑的崛起和 Processing 共同推动了生成艺术在 2010 年代后的迅速普及。
Processing 很快成为顶级生成艺术家首选的创作平台，并进入大学课堂，让成千上万的学生具备创作生成艺术的能力 —— 他们只需学习使用这一产品，而不必成为计算机科学的专家，大大降低了门槛。
Processing 每个月在不同的计算机上被打开的次数
Jared Tarbell 就是 Processing 的使用者。在创办 Etsy 前，他创作了一系列的生成艺术作品：
对于生成艺术的创作者，NFT 交易平台的出现是另一个关键节点。在此之前，他们虽然在计算机上进行创作，但是在展示和出售作品时仍然需要将它们打印出来。
在以太坊推出 NFT 的 ERC721 代币规范后，专为顶级艺术家打造的 NFT 交易平台在 2017 年陆续出现。只有受邀请的艺术家才能在 SuperRare、NIfty Gateway 这样的平台发行作品，而生成艺术家正是被邀请入驻的主力军。
随着以太坊价格的上涨和受到关注的增多，越来越多的艺术家开始围绕“生成艺术 NFT”想象自己的职业生涯，将自己的作品都发行为 NFT，并且通过 Twitter 和 Discord 扩大自己的影响力。如果 Jared Tarbell 是在 2017 年开始创作生成艺术，其履历可能会大变样 —— 在 2005 年创立 Etsy 后，他完全没有时间投入到生成艺术中，直到 2011 年才重新回到这一领域。
02、Art Blocks 的诞生
尽管 SuperRare 这样的交易平台在一定程度上提高了生成艺术家的市场影响力，它们并没有让生成艺术本身与区块链紧密结合起来，在疫情下出现的 Art Blocks 改变了这一点。
Art Blocks 的 CEO Erick Calderon 在 2016 年就开始投资比特币和以太坊。在 2017 年，他成为了 CryptoPunks NFT 的收藏者。这些 24x24 像素的 NFT 直接通过算法生成，没有事先制作的图层（和 Art Blocks 上的作品一样），跟目前主流的 NFT 头像项目在创作方式上非常不同——这正是 Erick 花 35 美元的 gas fee 铸造它们的原因。
NFT 头像项目大多针对各个部位预先制作好几十张图然后在铸造时随机拼接，而 CryptoPunks 和 Art Blocks 在铸造前只有代码
在 2020 年的 DeFi 热潮下，CryptoPunks 的销量在当年 9月后开始大幅增长。Erick 一方面在考虑卖出自己的 5 只 CryptoPunk，另一方面则在思考如何使用区块链让艺术更加普惠。根据 Texas Monthly 的报道，他最初的想法是为现实世界美术馆中的雕塑创建数字渲染的版本，然后用户在参观时可以扫码观看和购买这些 NFT。
但是疫情很快让他打消了这个主意，转而创建一个在线的创作者平台：它就像一台艺术的自动售货机，收藏者购买的是现场创作的艺术品，Art Blocks 负责它们的生产、销售和存储。这台自动售货机的工作原理如下：
- 对于创作者：他们需要预先在 Art Blocks 上调整和部署好自己的生成艺术脚本，并确保它的输出结果与输入的哈希值有关。这个脚本会通过 Art Blocks 存储在以太坊链上。
- 对于收藏者：当收藏者铸造某一系列的作品（你可以理解为点击购买按键时），他们实质上获得了一个随机的哈希值，然后脚本执行，一副对应这个哈希值的生成艺术作品当场被创作出来。
这种模式让收藏者也参与了生成艺术的创作。NFT 领航员在即刻上这样描述 Art Blocks 模式的魅力：
这副作品的内容，实际上是由原艺术家的风格、生成算法和你的铸造时机三者决定。工具、创作者和买家联合完成了这样的作品，这种新的 NFT 创作模式让这幅艺术品拥有了更多的纪念价值，留下了当下最新技术的印记。
对于生成艺术家，Art Blocks 也代表着革命性的创作模式。Jeff Davis 在听完 Erick Calderon 的讲述后立马领略到了 Art Blocks 的创新之处：
我在 SuperRare 发布作品跟做版画差不多——都是创建算法，运行它，生成很多副作品，从中挑选自己喜欢的那些铸造/打印出来。
Artblocks 非常不一样，它是自动售货机。人们可以来按需生产艺术，我的脚本由用户运行，哪些作品被铸造也随机由用户决定。
“可控随机性”仍然是关键，甚至更为重要。艺术家需要多次调整脚本，保证上千位用户铸造时随机得到的作品独一无二且具有美感，不会有太丑的 bad case 出现，并且让那些更稀有的哈希值对应更“美”的作品。
还是以 Color Studies 系列为例，Jeff Davis 在他的脚本中写了类似“如果哈希值有字符 a、1、b、e，那么就会生成一个特殊的作品”这样的规定，以此来控制稀有度。
Color Study #126，该系列最稀有的作品之一
Erick Calderon 和 Jeff Davis 自己成为了 Art Blocks 的首批用户。在 2020 年的黑色星期五，Erick 突发奇想进行他们的第一次公售，将自己的 Chromie Squiggle、Jeff 的 Construction Token 和 Erick 的雕塑家弟弟 Daniel 的 Genesis by DCA 三个系列放在一起上线。
一切都非常仓促：在黑五当天的早上，Jeff 还在做最后的调整；他们没有做任何的营销，仅仅通过自己的社交媒体进行了宣传。最终结果对他们来说是“疯狂的”，Art Blocks 在 2 个小时内卖出了 500 副作品。
Erick Calderon 创作的 Chromie Squiggle #1981
Chromie Squiggle 标志性的涂鸦现在几乎已经成为 Art Blocks 的代名词。Erick 似乎刻意模仿了 CryptoPunks 的做法，将铸造费用设置为 0，用户只需支付 gas fee 即可。在更疯狂的 2021 年 NFT 之夏中，这些涂鸦的平均价格飙升到数十万美元，Art Blocks 发行作品的售罄再也用不了 2 个小时。
Erick Calderon 开始将 Art Blocks 企业化经营 。在 Art Blocks 成立的最初 10 个月，公司只有他和一名工程师，现在这个团队扩大到 20 多人。在生成艺术圈子有崇高地位的 Jeff Davis 也加入担任首席创意官。Art Blocks 还从 True Ventures 和 Galaxy 那里融到了 600 万美元，这笔钱将帮助他们继续推动艺术的普惠。
03、Art Blocks 上的重要作品
人们对生成艺术的喜爱（和投机兴趣）在 2021 年 8 月达到顶峰，Art Blocks 发行的作品在二级市场的交易额达到 5.87 亿美元，有 1 万多名买家参与其作品的交易。交易额在 9 月下降至 2.43 亿美元，之后再也没突破过 1 亿。
对于生成艺术爱好者来说，交易额的波动的核心原因是投机者的离场，而 Art Blocks 上生成艺术作品的质量正变得越来越高。通过 Fidenza、Ringers 和 Chimera 三个系列的作品，我们可以了解 Art Blocks 上作品质量的演进过程。
Ringers
Ringers 由加拿大的艺术家 Dmitri Cherniak 创作，用 1000 副随机生成的作品展示了“你有多少种方法把绳子缠绕在钉子上”。
在 2021 年 2 月的初次发行时，Ringers 的售价为 0.1 ETH。在 2022 年 3 月过去的 90 天里，它在 OpenSea 上的平均交易价格为 62 ETH（大约 16 万美元）。
Ringers 让 Art Blocks 第一次走进大众视野，验证了 Art Blocks 和生成艺术之间独特的契合关系。Dmitri Cherniak 这段话很好地阐释了这一点：
Ringers 的每个作品都源自独一无二的交易哈希值，然后在浏览器中通过 JavaScript 生成。随机的属性包括钉子的数量、尺寸、布局、排列顺序以及一些色彩鲜艳的装饰。
这个项目彻底实现了我的艺术愿景，一切都是自动化的：通过智能合约进行销售，使用独特的哈希值来生成艺术品，最后以把“代币”发送到钱包的形式交付作品。我的“艺术”确保人们可以在不跟我互动的情况下获得一件有趣且独特的作品。
- Fidenza
Fidenza 由 Tyler Hobbs 创作，34 岁的 Hobbs 从工程师转型为全职艺术家后不久就发现了 Art Blocks 平台，并且创作了 Fidenza —— 它一共有 999 副作品，都用算法生成，拥有不同大小和扭曲程度的彩色矩形，完美体现了生成艺术“可控随机性”的特点。
在 2021 年 6 月的初次发行时，Fidenza 的售价为 0.17 ETH，在 2022 年 3 月过去的 90 天里，它在 OpenSea 上的平均交易价格为 70 ETH（大约 18 万美元）。
Fidenza 第一次证明了 Art Blocks 上的作品可以拥有稳定的高质量，每一幅作品都非常美，并且更稀有的作品也被公认更具一种别致的美感。Tyler Hobbs 讲述了他对生成艺术的创作和 Fidenza 的看法：
代码和软件现在占据了我们生活。我们创作、分享和查看的文化内容（文字、图像、视频和游戏）都是用代码构建的。如果说木材、混凝土、玻璃和钢筋是 20 世纪新建筑的核心材料，那么代码在 21 世纪将取代这些材料。艺术必须跟上社会结构的演变。代码不光是新建筑，它还在塑造我们的关系、交流、消费、创造力、学习、记忆和对自己的看法。
在生成艺术中，艺术家得把直觉转化成明确的指令。计算机不接受模糊指令，它们必须明确知道你想让它们做什么以及如何去做。艺术家为这种缺少惊喜的系统注入了生命力，而计算机则成为他们完美的创作主力军——不论设计规模多大，计算机不知疲倦、永不停止。
Fidenza 是从我早期的实验发展而来的。它基于流场（流场用来描述一定区域内流体的运动特性），这是我多年来一直在深入探索的技术。流场很自然地增加一种不可预测的感觉，同时又保持了良好的结构性。秩序与混乱的融合是自然界非常吸引我的地方。
Fidenza #938，该系列最稀有的作品之一，又被称作“上帝之眼”
- Chimera
Chimera 由 Michael Kozlowski 创作，他主要创作会动的、可交互的生成艺术 —— Michael 毕业于南加大电影艺术学院，感兴趣的是媒体从二位到三维的过渡地带。
在 2022 年 1 月的初次发行时，Chimera 的售价为 2.4 ETH，在 2022 年 3 月过去的 90 天里，它在 OpenSea 上的平均交易价格为 3.1 ETH（接近 1 万美元）。
Chimera 保留了 Fidenza 的特点，维持了稳定的高质量，并且更进一步，在传统的静物绘画主题上实现了 3D 和动态的效果：
Chimera #488，画面本身是动态的，观赏者还可以通过缩放和它交互
爱好者会把 Michael Kozlowski 称为“生成艺术的莫奈”，他在创作过程中似乎也对莫奈进行了致敬：
Chimera 的母题是新与旧、数字和模拟、2D 和 3D 的融合。同时它还代表了静物绘画的许多方面。比如一个特别有趣的特征，Chimera 有 12 种画笔风格，包括油、木炭、水彩，甚至纺织品。弄清楚如何用代码更好地实现每种模拟风格的过程让我很开心。有些风格会更加稀有，但是我认为每一种风格都是对其现实对应物的致敬。
我还花了大量时间在每件作品的中心主题——花朵——上。一共有 8 种花，包括玫瑰和向日葵等。每束花最多可以由 10 朵不同品种的花组成。
每朵花的形状完全由数学函数定义，没有使用预先制作的 3D 模型。每一朵花都是独一无二的，并且尽可能贴合现实生活中对应的花朵。你会注意到兰花很独特，而向日葵则是我对梵高、莫奈和其他印象派向日葵作品的致敬。
04、Art Blocks 与艺术家的互相成就
Art Blocks 是为艺术家和艺术爱好者而生的产品。作为 CEO，Erick Calderon 这样描述 Art Blocks 要做的事情：
我们正在努力推动艺术的发展，努力发展人们与艺术互动的方式，努力建设围绕艺术的社区，我们只会专注于此。
- Curated vs Playground vs Factory
在 OpenSea 搜索 Art Blocks 是一个略微令人迷惑的过程，你会得到 Art Blocks Curated、Playground 和 Factory 三个结果，每个结果下面又有许多的作品合集。Art Blocks 设计了这种系列之间的区隔，帮助平衡艺术家的创作精力、作品质量、平台门槛与藏家预期之间的关系。
Art Blocks 的 Druid 详细讲述了它们之间的差别：
Art Blocks Curated 集合了世界上最顶级的生成艺术，Ringers、Fidenza 和 Chimera 等项目都是其中的一部分。为了入选这个系列，艺术家需要预先将脚本加载到 Art Blocks 测试网，由其策展委员会评估生成的样本。
Art Blocks 的策展委员会来自各行各业，有不同的经验和视角，但是有一个共同的目标：找到世界上最有趣和最具创新性的生成艺术项目，并且将它们纳入 Curated。
一旦艺术家成功入选 Curated，他们就可以在 Playground 系列下发布作品。Playground 用来鼓励艺术家尽情挥洒，并尝试不同的风格。Art Blocks 许多好的社区体验和作品都来自于 Playground。
比如 Ringers 的创作者 Dmitri Cherniak 就在 Playground 发布了 The Eternal Pump。该系列作品一共 50 幅，几乎能引起所有人的艺术共鸣。同时，每个持有 The Eternal Pump 的收藏者后续都可以免费得到一副 Wrapture——这种做法让 The Eternal Pump 从一段代码变成了美妙的艺术体验。
The Eternal Pump 和 Wrapture
随着 Art Blocks 出圈，申请参选 Curated 的艺术家数量激增。Art Blocks 因此创建了 Factory 系列，艺术家可以在该系列更快地发布自己的作品，无需等待策展委员会的审核。
远超预期的收入
和购买主流的 NFT 头像项目不同，在 Art Blocks 上购买 NFT 更像是在直接支持一位艺术家——这些艺术家往往是实名的，有大量的历史作品，并且 Art Blocks 会对他们进行作品相关的深度采访。
对于 Art Blocks 来说，这一切并非是“艺术公益”。针对在 Art Blocks 上的初次出售，艺术家可以获得 90% 的收入，剩下的 10% 需要分给 Art Blocks。
以 Fidenza 为例，该系列以 0.17 ETH 的价格售出 999 副作品。接近 170 ETH 的销量能为 Art Blocks 创造 17 ETH 的收入。
和 OpenSea 上交易的版权收入相比，初次出售的这些收入几乎可以忽略。在 OpenSea 这样的二级市场上，Art Blocks 的作品从数百美元的价格飙升至数万乃至上百万美元。通过智能合约，艺术家和 Art Blocks 可以为每个 Fidenza 的每次转卖收取费用。通常的费用结构是像下图这样，Art Blocks 收取成交价的 2.5%，艺术家收取 5%。
Fidenza 在 OpenSea 上的累计交易额是 4.3 万 ETH，意味着 Art Blocks 的版权收入超 1000 ETH，艺术家 Tyler Hobbs 的版权收入超过 2000 ETH。即使在 ETH 的价格暴跌至 2500 美元后，Hobbs 的这些 ETH 仍然价值超过 500 万美元。
不论是 Erick Calderon 还是 Tyler Hobbs 都没预料到他们的生成艺术能带来如此多的财富。
根据 Texas Daily 的报道，Hobbs 将价值 2.1 万美元的 ETH 捐赠给了视觉艺术非营利组织 Processing Foundation（正是我们在本文开头介绍的 Processing 背后的基金会），并且向另一家 NGO Girls Who Code 捐赠了 2.1 万美元现金。他还购买了 250 吨的碳补偿，用来抵消使用区块链铸造艺术品对环境造成的压力。
Art Blocks 显然正在实现它产品愿景的路上，这些艺术家在 2021 年收获的关注和财富正是 Erick 所希望的：
几十年来，生成艺术作品在传统艺术界一直被低估。拉小提琴或演奏别的乐器的人是天才，而通过编程发挥的创造力被低估了。Art Blocks 在艺术界和区块链领域引起的关注是这个领域的辉煌。
05、投资于 Art Blocks
- 作为蓝筹 NFT 的 Art Block
和蓝筹股概念类似，蓝筹 NFT 指的是有价值、值得长期持有的 NFT，包括 Crypto Punks、BAYC、Cool Cats、Doodles 和 Art Blocks 等。
这种共识不光反应在 NFT 散户交易者身上，还体现在机构行为上——越来越多的 NFT 基金出现，而 Art Blocks 是他们 Portfolio 中不可或缺的藏品。
在 2021 年 3 月，由 a16z 许多 GP 出资支持的 Curated 成立，这支 3000 万美元规模的基金将专门投资 NFT 艺术品。Curated 计划将一半的资金投资于蓝筹 NFT，特别是 Art Blocks。
更早一点，2021 年 12 月成立的 Bitwise Index Fund 专注于投资蓝筹 NFT。Art Blocks 旗下的 Chromie Squiggle 和 Fidenza 占据其基金 4.5% 的仓位，在 2022 年 3 月的涨幅跑赢其他藏品。
Art Blocks 作为蓝筹 NFT 投资标的的里程碑在 2021 年 8 月。著名的 Crypto VC 三箭资本推出了星夜资本进入 NFT 投资领域，这支基金的第一笔投资就是 3 个 Art Blocks 作品——一个 Ringer，一个 Fidenza 和 一个 Subscape，总计 614 ETH（在当时价值 200 万美元）。
- 作为创业公司的 Art Blocks
Art Blocks 作为蓝筹 NFT 的地位有望保持下去，同时另一批投资者认为 Art Blocks 的股权也有价值。
在 2021 年 Art Blocks 所有作品的累计交易额接近 10 亿美元，按照 2.5% 的版税计算，意味着 2500 万美元的收入。在 2021 年 8 月，Art Blocks 完成了一轮 600 万美元的融资。TRUE Ventures 领投了 50%，Galaxy Digital 旗下的 VC Galaxy Interactive 和 Collab Currency 等机构参与投资。
Erick 希望将 Art Blocks 打造成一家可以“穿越牛熊”的企业，健康的现金流决定了 Art Blocks 可以平稳度过下一个熊市：
Art Blocks 是一家健康的公司。我们非常幸运，现在在不卖出任何 NFT 的情况下，仍然可以继续经营多年。
增长仍然是关键，特别是在 Art Blocks 的交易热潮降温时。Erick 构思了下一步的方向：将 Art Blocks 平台拓展到 VR 游戏道具等领域，并且将 Art Blocks 变成其他 NFT 画廊网站和软件调用的服务。
这位生成艺术家会将大部分的现金投入到团队建设以实现这些愿景。他在 2021 年年底招到 10 位全职工程师，并希望到 2022 年年中能将开发团队扩大到 20 人。
管理工程师对于 Erick 是一个新问题。他正在和公司文化与品牌顾问接洽，试图将 Art Blocks 打造成一个独特的团队：
Crypto 领域一切来得快去得也快，创始人老以为自己的产品能卖到数百万美元，这种想法会害了他们。不会总那样，熊市会带来，到时候品牌、差异化、文化以及团队成员之间协作的方式会反映出 Art Blocks 与社区互动时的独特性。
06、生成艺术的其他有趣问题
- 投机者的退潮
抢购 Art Blocks 的是真正的艺术爱好者，还是希望赚钱的 NFT 投机者？
投机者一定占多数 —— Art Blocks 的许多经典作品很早就推出了，但是在 2021 年夏天 NFT 整体的投机潮中才获得了更高的单价和交易量。
Fidenza 的平均交易价格与交易量变化
Erick 也并不喜欢这种投机潮，他向 Decrypt 表示：
爆发很有趣，但是相较于“有趣”这一点，它更是“可怕”的。起势很好，但是这类似别人带走了你的孩子，并把他用在你没有预料到的地方。
但是他觉得“可怕”的地方偏向艺术家的角度——Erick 认为那些被拍出数百万甚至上千万美元的稀有作品一定程度上是值得的，它们有理由被送进近现代美术馆，和其他大师的作品并列。但是 NFT 市场还存在“扫地板”现象，投机者会批量购买较为普通但价格较低的作品，这令 Erick 感到不解。
对于 Erick 和 Art Blocks 的好消息是：市场会自发剔除投机者，随着人们的注意力从生成艺术转向层出不穷的头像 NFT 和 GameFi 道具，Art Blocks 的作品在 2021 年下半年逐渐停止暴涨，交易量也大幅下降。
一些投机者可能会在入场后感受到 Art Blocks 作品的美感，因此决定长期持有它们。另外一些则可能因二级市场热度下降而被迫“长期持有”以等待下一次的卖出周期。
Erick 和 Artblocks 偏向“佛系”，不主动干扰市场抬高价格，一部分收藏者会抱怨这种做法，Erick 正尝试在自己的坚持和他们的焦虑中间寻找平衡。
- 更 NFT Native 的展示方式
生成艺术 NFT 的展示方式还处在非常早期的阶段。
大多数人在笔记本屏幕上欣赏他们的 Art Blocks NFT，这几乎是现阶段最完美的展示场景——一旦他们想让自己的 NFT 和现实世界结合地更紧密，试图像观赏传统画作那样欣赏 NFT，就会遭遇许多挑战。
最容易想到的方法是打印，但是任何一个可以访问 Art Blocks 网站和 OpenSea 的人都可以将图像打印下来，图像没有了动效，而且所有者也无法和打印下来的图像互动。
更进一步的方案是电子相框，这种方法更具现代感，Blue Canvas 等智能电子相框可以支持动图。但是所有权和互动的问题仍然无法解决。
Blue Canvas 的产品宣传图
硬件产业与 Crypto 及 NFT 从业者的逐渐融合可能会解决这一问题，如果有良好的硬件设施——实现在手机上与 MetaMask 连接，NFT 展示在电子相框，用户通过手机或者触摸电子相框来进行互动——生成艺术作品也会迎来更多关注。
以太坊生成艺术家 Rhea Myers 将交互性视作生成艺术的杀手级应用，并且已经在设想互动本身会如何重塑 NFT：
你穿戴一个硬件来追踪动作，这些动作会保存在链上，并且变成生成艺术作品的一部分。
- 生成对抗网络
生成对抗网络（Generative Adversarial Netwrok, GAN）和我们在上文谈到的生成艺术拥有完全不同的创作过程。
策展人、艺术评论家 Jason Bailey 在《为什么热爱生成艺术》中介绍了 GAN：
GAN 是 AI 应用的子集，也可以被视作生成艺术的分支。它由两个神经网络组成，即像人脑一样思考的程序。在艺术创造的场景上，我们可以想象一个神经网络是艺术品的伪造者，另一个则是艺术品鉴定师。
我们可以给“伪造者”一本书，里面包含了 1000 副毕加索的画作，用来当作他的培训材料。随着“伪造者”学习这些画作的次数越多，他就越擅长伪造，鉴定师就越难鉴定真假。最终在充分阅读学习以及反复尝试后，“伪造者”可能画出完全瞒过鉴定师的画作。
Helena Sarin 制作的 GAN 过程示意图
艺术家对于创作过程的参与是调参，而在 GAN 产出结果后，艺术家则担任策展人的角色，保留那些真正有趣的图像。
GAN 的作品会是很好的艺术品 NFT，与此同时它还有更大的想象空间：
在 2021 年跟 NFT 同样起势的概念还有元宇宙。元宇宙的沉浸式内容需要大规模地生成图像，这个时候纸、笔创作显然无法满足需求，Art Blocks 这样需要艺术家本人倾注艺术理念的生成艺术可能在生产规模上也无法匹配需求，GAN 似乎是更好地方案。
