原名 Michah Dowbak 的 Mad Dog Jones 以《REPLICATOR》创造了一个关于时光机器的故事。这件作品在视觉上由一张图像构成，描绘了位于洛杉矶市中心办公室里的一台影印机，充满对这一曾被视为前沿技术而如今正走向衰落的科技的怀旧之情。Dowbak 巧妙地以创新科技 NFT（非同质化代币）串联起创作媒介、形式及功能，而这幅图像仅仅是整个设计精巧的故事中叙述的开端。
第一代《REPLICATOR》静态图
Dowbak 运用 NFT 智能合约创造能够「自动生孕」的「创世纪（Genesis）」数码艺术作品，该作品将在约一年时间内继续「生育」各自独立的新生 NFT 世代。然而，Dowbak 亦在算法中加入了偶然性，通过自我指涉般的改动，使《REPLICATOR》在后续生产过程中如同真实影印机般发生「卡纸」现象。
Lookonchain：一APE巨鲸提取了90万枚APE并转移到Binance:金色财经报道，链上分析师Lookonchain监测显示，一APE巨鲸提取了90万枚APE （价值475 万美元）并转移到Binance 。该巨鲸此前在 2022 年 12 月 30 日存入了 145万美元的APE用于质押，并获得了163992枚APE（价值约822,356 美元）奖励。平均售价为5.01美元，APY为108%。[2023/2/13 12:03:00]
遭遇「卡纸」的某个 NFT 分支会衍生出独一无二的「卡纸艺术品」并停止再造下一代，从而抑制后续世代的繁衍数量呈指数式裂变。作为一件多世代 NFT 数码艺术品，《REPLICATOR》的迭代过程将止于第七代，而每一代都是独一无二，视觉上虽贯穿于 Dowbak 经典的柑橘色调但却各不相同，以此展现出这部虚拟影印机穿梭时光的旅程。
比特币库存流量比率偏离7日均值创历史新低:金色财经报道，据Glassnode数据显示，比特币库存流量比率偏离（Stock-to-Flow Deflection）指标的7日均值触及0.179，,创下历史新低。数据显示，该指标最近一直在走低，上次低点发生在9月24日，当时触及0.180。库存流量比率是指保留在储备中的资源数量（库存），然后除以每年生产的数量（流量），理论上库存流量比率较高的资产，长远而言比较保值。[2022/9/25 7:19:39]
安迪·沃霍尔（Andy Warhol），《Four Marilyns》，约 1962 年作。私人珍藏，作品版权 ? 2021 The Andy Warhol Foundation for the Visual Arts, Inc. / DACS, London 授权 / 图片版权 ? Bridgeman Images
《REPLICATOR》结合了媒介及形式，其「创世纪」般连续创造的本质，让人联想起沃霍尔于创作中运用的重复影像，以此融汇创作媒介和题材。
Babel Finance在自营交易中损失超过2.8亿美元:7月29日消息，据一份重组提案文件，加密货币贷方Babel Finance由于与客户资金进行自营交易而遭受重大损失，在6月份损失了8000枚BTC和5.6万枚ETH，价值超过2.8亿美元。由于这些巨额亏损，Babel的借贷和交易部门无法满足交易对手的追加保证金要求。据录音，稳定币发行人Tether已将Babel的追加保证金通知期限延长至一个月。
目前Babel Finance正寻求将数亿美元的债务转换为股权，并通过循环信贷融资筹集更多资金。首先，它寻求将1.5亿美元的最大债权人债务转换为可转换债券，此外，它希望通过可转换债券筹集2.5亿至3亿美元，然后从债权人那里获得2亿美元的循环信贷，以恢复业务。该计划如果成功，将把Babel最大的债权人变成股东。（The Block）[2022/7/29 2:46:12]
支付巨头SWIFT：数字资产是创新议程上的关键话题:金色财经报道，SWIFT在7月初宣布其SWIFT Hackathon 2022 时承认数字资产是创新议程上的一个关键话题，正如业内许多领先力量所知道的那样。该活动将延续其与金融科技行业领导者合作的目标，以解决数字经济发展中出现的最困难的技术问题。?在 Hackathon 中，SWIFT 希望吸引计算机行业最杰出的人才和金融先锋的参与。?特别是“数字资产，探索互操作性和所有权”的主题，意味着参与者将专注于分析数字资产所有权的可追溯性，并探索处理这些资产的平台之间的互操作性。此外，SWIFT补充道，参与者应解决以下一个或多个用例：coin到coin、代币化资产到单一货币、具有多链的代币化资产购买。[2022/7/20 2:26:35]
索尔·勒维特（Sol LeWitt），《Open Cube: Square Spiral Interior High》，约 1977 年作。私人珍藏，图片版权 ? Bridgeman Images，作品版权 ? 2021 Sol LeWitt / Artists Rights Society (ARS), New York
美股集体低开 标普500指数跌0.85%:6月7日消息，美股开盘集体低开，道指跌0.77%，纳指跌1.12%，标普500指数跌0.85%。[2022/6/7 4:08:59]
Dowback 为创造作品功能性所采用之结合偶然性的算法，使人想起埃尔斯沃思·凯利（Ellsworth Kelly）1950 年代初期的作品以及索尔·勒维特（Sol LeWitt）在开放式立方体上作出的各种变化，两者皆为数学系统或一组指令的产物，同时又因为加入不确定因素，使得作品永远无法被提前预知。
韦德·盖顿（Wade Guyton）作品于 2007 里昂双年展在糖品仓库（La Sucriere）展出，2007 年 9 月，图片由 Kostandino Tzelepis/WireImage 提供
「卡纸」赋予了《REPLICATOR》不可预测性，与韦德·盖顿（Wade Guyton）的画作相比，后者刻意误用常见的数码科技（如喷墨打印机），以令人信服的方式将「错误」化身为艺术品，从而探索我们与图像之间不断变化的关系。
Dowbak 的数码插画风格融汇「赛博朋克（Cyberpunk）」与自然美学，起初他在网络上不断打磨并形成属于自己的标志性艺术风格。艺术家成长于加拿大安大略省桑德贝的森林环绕下（如今他仍居住于此），自然环境自然成为了他绕不开的创作主题。他一直处于传统艺术世界中心以外，这也促使他决定通过网络展示自己的作品。自 2017 年以来，艺术家在社交媒体 Instagram 上累积吸引 25 万名粉丝，而他亦从去年 11 月开始探索以 NFT 为创作媒介，进一步与粉丝进行互动。
Mad Dog Jones《Dream Castle (Night)》，#1/1
对于 Dowbak 和其他数码艺术家而言，NFT 当中的区块链技术足以为验证艺术品所有权及真伪提供新的可能性，从而为长期被低估的数码艺术创造繁荣的市场。市场自身的运作机制以及透过创新缔造价值都是 Dowbak 创作中的主旨。
去年 11 月，他在加密货币艺术平台 Nifty Gateway 上发布了一系列作品：他以每件 1 美元的价格出售了 100 件作品。在接下来的几个月，他成功发布了更多作品后大受欢迎，其作品价格随之大涨，这也促使了其近期数码艺术系列《Crash + Burn》的诞生。该系列一共囊括 7 件全新且独一无二的作品，而获得这 7 件作品的唯一途径是集齐 5 幅 Dowbak 在 11 月出售的 1 美元作品并用以交换——当 Dowbak 收到来自藏家的交换作品后，他便会销毁这 5 幅早期作品，以创造更高的稀缺性，从而推动二级市场上剩余作品的价格，由此回报他的早期作品藏家们。
上：《Lost Path (Sunset)》，#1/1；下：《Dream Sky》，#1/1
《REPLICATOR》使 Dowbak 在「代币经济规则」（token-omics）领域的创新达到前所未有的新水平，随着该作品未来的不断发展，买家将面临多种选择。作品的所有者可以随时选择出售；然而，作品迭代过程中产生的任何一件 NFT 被转售后，该件 NFT 所产之后续世代及过程中可能生成的「卡纸」作品将全部归其新主人所有。
Dowbak 透过他所选择的媒介在科技层面带来的可能性，与其藏家群体产生更深的联结与互动，不仅表现出了他的创新性，更展现了在区块链技术中 NFT 以信息的流通对称及真实可证促进传统艺术市场的变革与发展。如同 Dowbak 在《REPLICATOR》中以影印机象征科技进步的某个具体时刻，我们正处于激动人心的创新之中——它将为艺术家开辟新的创作可能性，并永久改写艺术世界既定的规则。
《REPLICATOR》是由七个独特世代组成的 NFT 数码艺术品。第一代作品由一幅「创世纪」办公室影印机图像构成，将于本次拍卖拍出，其后每隔约一个月将会自动生成下一代 NFT，且每代的总生产次数会递减一件，一共生成六次，直到第七代就会停止。
Mad Dog Jones 在艺术家网站上提供《REPLICATOR》的模拟演算
每一代 NFT 作品皆为独一无二，与其他世代不同。《REPLICATOR》所创造出的任何一代及各代中的任何一件 NFT，将可以在生产过程中转移所有权，而其后续生产的全部 NFT 及过程中可能出现的「卡纸」作品皆归属于新的所有者。
Mad Dog Jones 把真实影印机的「卡纸」概念融入此次创作之中，而如同一部影印机，《REPLICATOR》也会产生「卡纸」现象，从而衍生出一件独一无二的「卡纸艺术品」，并停止继续生成下一代。每一代最多会「卡纸」三次，从第二代至第六代的「卡纸率」约为 50% 至 80%，这也有助于抑制超速生产 NFT。
由于统计差异，无法确切预测《REPLICATOR》最终会生成多少件 NFT，在一百万次的模拟过程中，平均总数是 220，有 99% 的机率最终获得的 NFT 总数介于 75 至 300 件之间，整个过程平均花费一年时间。
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