NFT 需要更廣泛的估值機制，CoinFund 創始人Jake Brukhman 比較分析了兩種NFT 估值思路。
撰文：Jake Brukhman，CoinFund 創始人
譯者：盧江飛
不管是出於科學角度，還是處於實際原因，「Fractionalization」都不應該是唯一的NFT 估值機制。我們應該更廣泛地理解NFT 估值機制。
正如我之前所說，底價（floor pricing）是一種「從0 到1」式的創新，因為它展示了一種基本機制，通過這種機制，那些被視為非流動性的資產類別證明具有一定流動性。 「底價」機制雖然不精確，但仍然是一種創新，允許NFT 具有最低流動性，可以讓收藏品像股票一樣被交易。 ）
一般來說，NFT 基金這類產品（例如NFTX ） 會收集一組NFT （通常是一個系列的相關NFT ），然後在這組NFT 上應用估值函數。以Hashmasks 為例，他們必須決定需要給1 Hashmasks 的存款人發行多少MASK 代幣。
在當今大多數此類方案中，對於某些NFT 「x」，估值函數如下所示：
V(x) = 1
博弈是這樣進行的：如果每個項目價值 1 MASK ，那麼我應該存入我能找到的、最便宜的Hashmask ，並賺取盡可能大的點差——而這，就是底價機制。
NFT 基金之所以設計的如此巧妙，是因為現在任何人都可以存入Hashmask 並提取流動性資產，比如MASK 。 （注：假設存在一些LP 機制、市場等。）
V （x）=1 的NFT 基金是次優的，因為最昂貴的Hashmask 和1 MASK 之間的價差可能無法由某些輔助機制填補——價差大且變幻莫測。
由於存在這種價差，大多數Hashmask 不會進入該NFT 基金。
那麼，有沒有更好機制呢？
我們再來看下另一個估值函數，如下所示：
V(x) = v (x)
其中v (x) 是物品的實際價格。
我說這麼多是多餘的嗎？我保證自己並不想說一些沒用的東西，我只是把問題分解成更小的部分——
一個是基金部分（細分），另一個是估值部分。對於後者而言，產生估值的一般方法大概只有以下兩種：
實際上，這兩種類型的方法都是有效的，但有一個主要區別：第一種方法，購買（或拍賣，或有風險的）物品需要大量資金；而第二種方法，則需要某些固定成本。
第二種方法的潛在示例可能包括：
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開發機器學習定價模型的固定成本
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用於為多個項目定價和攤銷成本的固定股份
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對等預測（peer prediction）等新算法
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專有模型
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暗示估值的Fractionalization 方案
我對按照第二種估值機制創建的項目感興趣——因為第二種類型的資本效率更高。
如果你正在構建此類項目，我的私信是開放的。如果你想了解有關NFT 估值問題（#NFTValuationProblem）中所涉及到的、更廣泛的框架，可以在 這篇文章 進一步探討。
最後的想法，如果你的估值函數是V(x) = v (x) ，那麼一個基金中的所有NFT 都沒有特別理由需要來自某個特定係列。
現在，您可以去代幣化收藏品和博物館畫廊了。
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