比特币:NFT的流动性问题可以通过价格发现机制解决吗？_ION

现在几乎所有对NFT有所关注的人对于它低劣的流动性心知肚明，而且人们似乎认为NFT本就该如此，没有可以解决这个问题的办法。不过，在加密领域，在区块链的加密经济体系中，「流动性」的问题可以通过机制设计来解决。本文，我将深入探讨是否可以通过将NFT领域金融化来改善其流动性，并且随着时间的推移将这一方法扩展到其他的非流动性资产中。

NFT资产类别的金融化

NFTfi.com将NFT作为贷款的抵押物进行金融化

在区块链技术发展的早期阶段，ERC-20代币的流动性也需要几个月甚至几年的时间才可以变得充足。代币发行方会争相在中心化交易平台上市，支付高昂的上币费用，并想方设法避开监管，市场会应用智能合约和加密经济机制来解决同质化代币的流动性问题。如今，随着天才般的流动性挖矿和自动化做市商机制的诞生，ERC-20代币几乎可以立刻获得充足的流动性，DEX推动DeFi市值来到了4400亿美元，而且每天的成交量高达20多亿美元。

相比之下，虽然2020年NFT的总成交额大幅上涨，但如今在二级市场出售NFT的难度仍然很大。我曾经提到可以讲NFT视为「流动的知识产权」，因为NFT的范围涵盖了越来越多的数字内容，流动知识产权的这个观点其实本身就带有一个隐含的假设，即NFT本身就是一种全新的金融资产类别。

随着NFT的金融化程度越来越高，它们还将需要新型交易平台、借贷协议以及衍生品。因此，我认为NFT的价格发现将是下一个亟需解决的难题。资本市场效率高的价格发现机制将使参与者能够更快速地进行交易，通过代币化提高流动性，允许NFT在没有订单簿的情况下成为抵押品，并创造出丰富的以NFT为标的的衍生品。换句话说，价格发现将使NFT资产类别的金融化成为可能。

那么NFT的价格发现要如何实现呢？?再次说明，正如我们在这篇文章中所阐述的那样，新的价格发现机制——特别是估值机制——将会迎来史无前例的创新，将会解决NFT和其他非流动性资产的流动性问题。

如何理解当前的价格发现机制

现如今NFT的价格发现只有几种方式。首先对这些机制进行深入理解将有助于在我们的头脑中搭建一个框架并更好地思考价格发现问题。

SuperRare用户销量与拍卖偏好的对比

1、销售机制

在Rarible和大多数其他NFT市场使用的销售方式中，估值是由公开市场的公开销售创建的。当NFT通过销售换手时，市场会记录资产的历史价格和来源。如果一个市场参与者人数较低，那么这种默认的机制就不会获取到太多有效的定价信息，市场的流动性也非常差。正如我们看到的那样，NFT的销售效率极低，主要是因为NFT的估值必须要得到某个人的认同并愿意出价购买。

2、拍卖机制

目前大多数市场上的卖家和买家其实都更喜欢通过拍卖来购买NFT并为其定价。

Async.art在它们的网站画廊采用永续拍卖的方式，SuperRare也是如此。Beeple的那场总成交额达到350万美元的拍卖会证明了，虽然拍卖还处于发展阶段，但已经足够旺盛。值得一提的是，拍卖对于艺术品的销售很有帮助，因为NFT资产的内在价值往往更为主观，也会有更多人处于观望状态。

但是，从资本市场效率的角度来说，用拍卖的方式出售NFT是次优解。大多数区块链上的拍卖机制都不采用维克里拍卖，而维克里拍卖是最能够体现藏品在买家心里的价值的拍卖方式

它们的资本市场效率币销售差很多，因为它们需要投标人锁定资本。有的平台为了解决这个问题甚至提出对锁定竞价资本的投标人支付DeFi收益的方式以图解决这个问题。在拍卖中每一份竞价的价值可能比账面上看起来的要高很多。

3、零碎化机制

将NFT零碎化是Niftex正在做的极具创新的工作。这是在NFT价格发现的背景下朝着提高资本市场效率这一方向的第一次创新。

连同Ark、WrappedPunk、WG0和NFTX等项目一样，零碎化可以将一种或多种NFT分割成ERC-20代币，并可以在DEX或中心化交易平台进行交易。这样，任何人都可以购买任意数量的代币来帮助建立NFT的整体估值，是单个用户的估值成本降低。伴随着NFT的零碎化，用户还需要面临利益相关这治理和管理ERC-20资产增值的挑战。

对现有方法的讨论，促使我们思考是否存在能够显著提高价格发现问题资本市场效率的方法。我们将在下文介绍其中的一些方法。

资本市场效率是价格发现的颠覆性因素

根据我们迄今为止的讨论，评判价格发现机制优劣的一个基本框架是衡量其资本市场效率。让我们把P(x)定义为商品x的发现价格，把C(x)定义为参与者为其定价所需的总成本支出。那么，我们可以将一个机制的价格发现效率大致定义为E=P/C。这是在一组特定资产上的效率，在这个框架中，销售机制的效率总是E=1，拍卖机制的效率是E≤1，而零碎化值得我们在这里做更细致的分析，E≥1。问题是我们是否可以做得比零碎化更好，而答案是肯定的。

NFTBank跟踪估计虚拟房地产，如Decentraland地块

1、价格计算

虽然拍卖对于主观价值高的商品来说是很好的选择，但收藏品市场往往是以稀缺性和明确的属性来定价。其中一些资产，如CryptoKitties和虚拟房地产，可能可以通过简单的计算来定价。

NFTBank.ai是最早提出精准的机器学习模型的创业公司之一，该模型用于根据过去同类或相邻收藏品的定价来预测收藏品的价格。虚拟房地产的定价可能会取决于考虑到邻近地区过去的销售和创收可能的模型。

在这种情况下，资本市场效率会大大提升，因为我们可以认为该机制有一个部署定价算法的固定成本c。因此，成本将在价格发现中被摊销，效率E=P/c将随着时间的推移走向无穷大。不过，机器学习是否能很好地适用于旺盛的、主观价值高的商品，比如Beeple的艺术品，还有待考究。

2、专家网络

为了实现价格发现的固定成本，我们不一定需要建立一个机器学习模型。

想象一下，每一次定价，我们向五位专家支付一笔固定的钱，他们给我们提供关于商品公平市场价值的意见。随着商品的升值，资本市场效率会提高。这种方法可以使用中心化的服务，或有激励性的人类网络来创建评估。使用人类专家的一个顾虑是规模：我们真的有足够的专家来处理NFT空间可能产生的全部潜在商品量吗？

正如我们接下来将看到的那样，这种方法最好的形式可能就是转化为链上预言机网络，它将自然地激励代理人玩参与鉴定，并有效地进行鉴定。

3、同行预测预言机

预言机最近最令人激动的发展是由Upshot率先将同行预测作为链上机制实现。

同行预测是一种合作游戏，它激励参与者诚实地回答问题，而不需要数据馈送或或其他客观事实来源。Upshot提出应用同行预测，加上排序算法，为NFT创造资本高效的价格发现。

在这个娇小的领域中很难做到公正地对待同行预测，但这个机制从本质上来说，在客观定价的收藏品或主观定价的艺术品之间是不可知的——预言机会通过学习达成一致看法。

最重要的是，Upshot对当今鉴定的资本市场效率做了几个有趣的改进。

首先，该机制的估价成本是在大量商品上摊销的，类似于价格计算。其次，协议的安全边际可以从未来的收入中评估：如果一些评估师是恶意的或工作水平较差的，那么协议就会主动减少他们未来的现金流，不选择他们做评估任务。通过削减代理人的未来现金流来惩罚他们，而不是让他们预先为安全付费，这在整个加密经济协议中是一个很大的资本市场效率提升。

Upshot的同行预测将是第一个广泛适用于NFT价格发现的链上机制，NFT定价将是Upshot协议在2021年推出的第一个应用。

4、衍生品的隐含定价

NFTfi等公司提供的NFT借贷服务，以及NFTX.org所设想的NFT指数，为NFT价格发现创造了另一个载体——以非可变资产为标的物的衍生品的隐含定价。定制的衍生品，如未来购买NFT的权利或预测市场的份额，可以潜在地为NFT定价，同时将流动性聚集的成本委托给其他平台或机制。这个领域还处于早期，随着NFT金融化趋势的持续，在未来几年还会有较大程度的发展。

Upshot提出使用同行预测加上热门算法来高效地为NFT定价

NFT流动性的影响

总的来说，资本市场效率价格发现机制的潜力对现有的NFT的流动性，以及延伸到任何可以被表述为链上非可变资产的非流动性资产都有深刻的影响。我们很可能在未来几年看到围绕价格发现问题发展出一整套评估方式的生态系统。我们也看到，有些方法更适合客观定价的商品，有些方法更适合主观定价的商品。

以下是价格发现的一些实际应用。

1、创作者将能够制作一部作品，而一个高效的鉴定市场将以完全自动化的方式为该作品提供流动性。因此，这将是一种完全颠覆性的创意、内容和数字商品货币化机制。

2、将使用基于预言机的定价对NFT的组合和收藏品进行估值，以发现新的价值。

3、NFT的「即时定价」可用于建立一个下限，持有者可随时变现其资产。Neolastics提出了类似的机制，其他价格发现机制可能适用于更广泛的商品。

4、任何使用NFT作为抵押品的应用程序都可以依靠链上定价来控制风险。例如，借贷协议可以根据自动定价设定清算保证金。或者，在技术性较强的应用中，optimisticrollup有可能利用这一机制降低Layer2NFT的「roll-off」成本。

5、投资者可以通过建议价格更快更有效地做出购买决策。

6、我们可以创建去中心化的NFT指数，由评估方式的安全性而不是信托或抵押品来支持。这可以为寻求接触NFT领域但又不愿意逐一评估资产的投资者显著提高效率。

参考资料

1、Emmons：《AnefficientpricemechanismforNFTs》

2、Brukhman在#NFTLiquidity的讨论

3、Ausubel,Milgrom：ThelovelybutlonelyVickreyauction

4、Brukhman：Alldigitalcontentisgoingon-chain

5、Berenzon：Constantfunctionmarketmakers:azerotooneinnovation

6、Hubert：Niftex:Thebuyoutclauseindepth

7、Emmons：Peerprediction101

原文标题：《AppraisalgamesandtheNFTliquidityproblem》

原文作者：JakeBrukhman

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