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NFT估值的方法论:如何发现一个好的NFT?

2021-09-14 NFT_Labs 来源:区块链网络

NFT 涉及艺术、游戏等等众多门类,是否购买一个 NFT 通常与个人爱好及品味息息相关。然而,作为一类数字资产,资产属性决定了必然有多种方式可以让我们对其进行主观或客观的评价和估值。除了纯粹主观的角度,还有一些方法可以帮助我们判断一个 NFT 的价值,判断其作为收藏品是否具有潜力。

传统数据估价方法

目前,根据估价理论,主要有三种估价方法:收入法、资产法和市场法。所有这三种方法都可以作为确定标的物,从而衡量公平市场价值。

收入法

就收入法而言,为了对 NFTs 进行估值,投资者需要判断其盈利能力(即经济利益或现金流)。这种现金流可以是以二次创作、特许权使用费等支付形式赋能创作者。在这种情况下,投资者可以估计适当的 NFTs 流通中的附加费用。

使用免除特许权使用费的方法可以用来得出标的物 NFT 的公平市场价值,这是一种基于收入的方法,其价值是基于,因拥有 NFT 标的资产而无需支付使用费所带来的费用节省。例如,如果一个艺术家创作了一张 NFT 音乐专辑,投资者可以估计与标的资产相关的收入流,并应用适当的特许权使用费率来计算使用费的节省。举个例子,Ethereum.org,EulerBeats 的原始所有者每次出售 NFT 时都会获得 8% 的版税。一旦计算出特许权使用费的结余,就可以将其调整为税后基础并折算为现值。贴现率应考虑到与这种类型的资产相关的固有风险,税后特许权使用费节余的现值之和将代表标的 NFT 的公平市场价值。

资产法

关于资产法,我们可以将 NFT 或 NFT 的所有权视为资产持有、非经营性的组合。单个 NFT 资产的公允市场价值可以根据目前在几个 NFT 市场上的可比较的 NFT 资产类别进行近似计算。此外,如果使用特定项目独有的数字资产来购买 NFT,NFTs 的价值很可能由交易中使用的数字资产的价值决定,涉及交易时的数据更能反映公平市场价值。

市场法

最后,应用市场法,一般来说,NFTs 的火热离不开营销驱动,而火爆 NFTs 背后大多有相应的公司。使用应用市场方法时,投资者可以选择以 NFTs 为主要业务的可比较的公司,或以 NFTs 作为投资的公司,并确定适用于评估对象的适当估值倍数。所选的倍数可能包括,例如,企业价值与收入比,企业价值与 EBITDA 比等等。

通过对 NFTs 背后的公司的研究,从而分析 NFTs 的交易倍数,如售价、售价与卖方可支配收益的比率,或售价与 EBITDA 的比率,可以确定并应用于标的实体的财务特征。

最后,应该注意的是,公司可能拥有一类 NFT 或多类 NFTs 作为投资或非经营性资产,也有可能兼有其他业务。

五大关键问题

1. 查看 NFTs 是否在链上,是否是可更改的?

如今,大多数 NFT 都是在链上铸造的,依靠各自的以太坊智能合约得以存在,这意味着 NFT 可以长时间存在。另一方面,一些 NFT 项目通过依赖于 AWS 等外部链下提供商来铸造,虽然这在一定程度上十分简便和灵活,但这也造成了信任问题。因此,用户必须要相信项目能够坚持下去并保持其服务器的运行。否则 NFT 有效期可能只有几年的时间。

数据来源:NFTGO

2. NFTs 是否是无限量发行,还是拥有稀缺性;相对稀缺度和绝对稀缺度是多少?

在 NFT 生态系统中,我们会看到创作者发布的 NFTs 有唯一和多数量(比如 10、50、100 等)这两种版本。显然,唯一的 NFT 是非常稀缺的,因此它们比多数量的作品更有价值。然而,这并不意味着多数量版本的 NFT 就没有价值,我们也经常会看到一些多数量 NFT 的单价高达数千美元,以及需要关注在一个 Collection 里的 NFTs 的 rarity 的程度。

BAYC 发行了 1 万个 NFTs,每个都是独一无二,数据来源:NFTGO

同样,创作者在一年内发布的 NFT 数量也值得关注,是上万个还是几个?弄清楚一种特定 NFT 的生产速度是理解其价值的关键。一个铸造无限量 NFT,并以 0.01 为单价的项目,其吸引力通常不如仅制作 25 个 NFT 的艺术家所创作的东西。当然,那些每年只发行几件精选作品的杰出艺术家,他们的作品售价往往高于那些每周发行几次作品的同级别艺术家,并且在上市前往往已经抢购一空。

3. NFT 是什么时候铸造的?

NFT 也可以根据其铸造时间来评估价值,NFTs 在 2020 底年开始升温,因此,在这个时间段之前的 NFTs 就有一定的“数字文物”的地位——是这场数字文化革命中最早的作品。不过,NFT 的发展还很早期,以至于“铸造时间”这个因素还没有发挥出作用。到最后,可能是任何在 2030 年之前建立的 NFT 或任何东西都可能具有特殊的意义。与此同时,最早的 NFT 项目已经获得了令人印象深刻的估值(例如 CryptoPunks),这些 NFTs 诞生于 2017 年,而这一事实引起了很多收藏家的关注。

数据来源:NFTGO

4. 这类 NFT 是否有美学价值,或者拥有强大的社区?

我们开始看到越来越多的视觉 NFT 作品会伴随着音频,这种动态效果为用户提供了比普通的 NFT 更丰富的艺术体验。谁不喜欢在播放他们的 NFT 时听到音乐呢?考虑到这一点,音频可以提高 NFT 在感官上的附加价值,尤其当音频是与主要艺术家合作完成的,期望看到视听融合通过 NFT 成为一种艺术规范。

如果一个没有粉丝并且没有 NFT 创建历史的人,将一个 NFT 投放到?OpenSea?上,并且也没有什么宣传,那这个作品会卖出去吗?如果没有进一步的努力,当然是无法卖出去的。

这就是为什么一个主要艺术家或创作者铸造的 NFT 具有价值的原因。重要的是,让社区参与可以创造需求。自然地,创作者越受欢迎,社区越大,NFT 就越有价值,这种动态基本上适用于任何市场。

5. 巨鲸最近都在关注什么?他们的历史记录有哪些?

主观角度,除了作为买家,自身在艺术品世界的爱好和偏好以外。我们可以追踪有影响的人物。太早投入一个 NFT 藏品,很有可能看不到收益,但如果追踪有影响力的卖家,我们可以看到一段时间内他的个人售卖行为,以此追踪一个 NFT 产品的售卖趋势。还可以追踪那些“巨鲸”,来观察影响力买家如何通过买进和出售 NFT 资产,赚取收益。

数据来源:NFTGO

看交易平台的信誉度,很多有影响力的 NFT,都恰好出售自同一大平台。平台信誉背书,可以入手资质更好的 NFT。通过查看一件 NFT 的售卖历史,当我们看到一件 NFT 的售价持续走高时,可知它的发展势头良好,也许就是个入手的好时机。

在评估 NFT 时,不一定有正确或错误的答案,但是如果尝试去做估值,必然会考虑很多的动态因素。最好的选择是采取一种整体的方法,以在决定之前了解一件作品的所有方面。

在过去,这个 NFT 值多少钱?它今天值多少钱,未来又会值多少钱?随着时间的推移,它的价值是如何变化的,是迅速变化,还是突然变化,是会增长还是会陷入低谷?深入研究这些问题,能够帮助更好地评估 NFT。

如何快速掌握一手信息?

NFT 主要在以太坊,Flow 以及 BSC 等各种链上被铸造,而每个区块链内都有一个孤立的协议生态系统。虽然这些单独的协议提供了多种多样的 NFT 体验,但在交易和查看 NFT 信息,或是跨多个协议传播时,分散化的交易市场将会面对巨大的挑战。一方面,刚刚接触 NFT 的用户或许不知道都有哪些交易所可以购买 NFT,另一方面,不同交易所有不同的交易界面,这在一定程度上增加了用户的认知和学习成本。

想象一下,你想在交易市场上查找到当下最火的几个项目的 NFT,或者你喜欢的加密艺术作品,结果发现,BSC 链上项目的 NFT 无法在以太坊的交易市场中找到,或者,即使在同一条链下,也需要在不同交易市场中切换,才能看到所有的 NFT。如果你是个投资者,或许你想要看到所有 NFT 市场当前的数据和各种指标信息,但由于各条链上的信息过于分散,本来“几秒钟”就能立刻看到的数据变成了需要花费数十分钟才能算出。

在这个无尽的 NFT 世界里,链上承载了海量的信息。对于多数刚刚接触 NFT 的人来说,往往会觉得时间不够用,会花费大量时间搜索内容,但仍然找不到足够有用的信息。

数据聚合,指的是汇总全网主题相关信息和数据,并将所有数据以不同分类放在一个地方供用户访问。一方面,数据展现功能,数据聚合器就像一个巨大的搜索引擎,只收集必要的信息,淘汰所有不需要的信息,另一方面,数据分析功能,数据聚合可以从海量数据中通过算法和影响因子生成各种指标及有价值的信息,供用户参考。

而 NFT 聚合器,是将各大链上的各类 NFT 交易信息集中到一个地方,节省时间,提高效率,从而实现更好的交易体验。聚合器拥有海量的 NFT 信息,还提供了丰富的数据维度。用户只需要一个平台就能了解当下 NFT 数据或行情,甚至可以通过其直接访问及购买项目。

此外,与其在谷歌或百度上搜索 NFT,用户直接在聚合器里搜索将会更加精准高效。目前比较好的聚合平台有 CMC 的 NFT 板块,NFTGO,Token Terminal,nonfungible 等等,之后 NFT Labs 也会为大家写一篇不同数据平台的对比分析文章,帮助大家选择适合自己的平台。

总而言之,不同的人会用不同的方式来评估 NFT。除了对 NFT 基本信息和客观描述,我们寻找有价值的 NFT,也必须围绕它的一切数据和信息,形成自己的鸟瞰图。有了这样的评估流程之后,我们才能发现具有价值的 NFT 产品,站在 NFT 生态研究前列。

注:文中数据来自 NFTGO Beta,如有研究或者其他需要,可联系 [email protected]

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编译者/作者:NFT_Labs

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