你的 NFT 到底值多少钱？这个人正在使用人工智能来找出答案

这一年是 2006 年。舞台：纽约市的地下现金扑克游戏。Nikolai Yakovenko 瞥了一眼他的手，他的表情顿了顿，姿势略微懒散。一对王者回头看了他一眼。

牌桌上有 30,000 美元，翻牌翻牌——红桃 10，黑桃 7，红桃 6。“全押，”他的对手在桌子对面打手势。下注 80,000 美元。

Yakovenko 开始在脑海中计算数字，想出这手牌的可能结果及其可能性。片刻之后，他得到了答案——42%，他获胜的机会。桌上的钱比 Yakovenko 愿意输的多，他弃牌。

“也许机器人会玩得更好，”他后来在 2018 年麻省理工学院体育分析会议上的一次演讲中谈到了这只手。

这种感觉——技术可以告知甚至超越人类的能力——是 Yakovenko 一生工作的核心，并带他到世界各地参加扑克锦标赛、国际象棋比赛，现在还有不可替代的代币 ( NFT )。

他的最新任务是通过他创立的名为 DeepValueNFT 的人工智能初创公司来驯服蓝筹 NFT 价格的狂野西部，该公司使用定价算法来评估 CryptoPunks 和 Bored Apes 等高价数字收藏品的市场价值。（两者都是 10,000 张计算机生成的个人资料图片的集合，每张图片都有自己的特征和稀有性。）

尽管这些收藏品中的 NFT 在 NFT 市场上的个人销售额达到了数百万美元（具有“外星人”特征的 CryptoPunk 最便宜的价格超过 1200 万美元），但买家仍需自行确定其宝藏的公平价格. 即使近几个月 NFT 市场降温作为更广泛的加密货币低迷的一部分，Yakovenko 仍认为这是一个值得解决的问题。

他在这方面的专业知识，将人工智能和统计建模的世界与不可预测的人性力量融合在一起，可以追溯到他从事加密货币时代之前很久。

Yakovenko 于 1984 年出生在莫斯科郊外的一个小镇，出生于两名在乌克兰国家物理队相遇的年轻科学家。他早期的数学天赋是惊人的。

Yakovenko 7 岁时随家人从意大利移居美国，10 岁开始编程，14 岁时进入马里兰大学学习，他的父亲是该大学的教授。

16 岁时，他成为大学的全日制学生，参加研究生水平的数学课程，并在宿舍里发现了扑克游戏，后来成为校外兄弟会的高风险游戏的常客。

“我很幸运，在我朋友的兄弟会打球的人比你当时在大西洋城遇到的球员要好，”雅科文科告诉 CoinDesk。“扑克刚刚开始繁荣，没有人知道他们在做什么，包括我在内。”

几年后，Yakovenko 的扑克生涯在纽约市开始蓬勃发展，他在哥伦比亚大学工程与应用科学学院研究生期间和毕业后都住在该市，并于 2006 年在谷歌担任公司搜索引擎团队的一名工程师。 .

20 岁时，他经常光顾时代广场的地下扑克圈，输赢的钱比他在大学里的任何时候都多。

“我记得在谷歌下班，然后去俱乐部玩到早上 7 点，”雅科文科说。“你会在那些游戏中遇到各种各样的角色。几个月后，我想我在 300 美元的买入费中赢得了 20,000 美元。”

Yakovenko 的扑克生涯最终将他带到了世界扑克系列等更受人尊敬的环境中，但他最有趣的游戏出现在地下环境中，包括在 Molly Bloom 经营的臭名昭著的桌子上的一段时间（她的故事被改编成电影“Molly's Game ”）定期接待知名名人，其中最著名的是托比·马奎尔（Tobey Maguire）。

“托比实际上是一名出色的球员，”雅科文科谈到这位演员在著名餐桌上的时光。“被蜘蛛侠兜售是一种有趣的经历。”

就像他从小就对国际象棋充满热情一样，Yakovenko 痴迷于游戏的细节，专注于深度学习和人工智能——他个人和职业都感兴趣的两个主题——如何改善他的游戏。

2008 年离开 Google 后，Yakovenko 发现自己正在修补另一种游戏的分析：职业棒球。

最初是一个充满激情的项目，关于统计模型和球员预测的博客，最终引起了球场开发先驱 Kyle Boddy 的注意，他正在华盛顿州肯特市建立自己的棒球研究创意，称为Driveline Baseball 。

他的研究结果，最重要的是投手更努力地投掷是有益的（一个看似显而易见的观察，当时仍然存在争议），导致多年来一直在与 Driveline 进行咨询演出，对一场更大规模的分析革命的早期，从那时起显着改变了棒球比赛。

2012 年，雅科文科在哥伦比亚大学校友橄榄球比赛中遭受了创伤性脑损伤，在比赛中他被打昏并进入了医学诱导的昏迷状态。

一周后出院检查后，仍然无法完全感觉到身体的右侧，雅科文科放弃了医生开出的治疗计划，而是选择了他自己的反复试验测试的阻力带鸡尾酒，乒乓球、举重和骑自行车。他最终完全康复。

从 2015 年起，他的职业生涯包括在 Twitter、芯片制造商 Nvidia 和对冲基金 Point72 Asset Management 任职，所有职位都与深度学习密切相关。他的项目范围从 Twitter 的用户提要微调建议到Nvidia的基因组学和 DNA 研究。他在 Point72 的时间专注于算法交易。

当 Larva Labs 在 2017 年发布其实验性的链上“概念证明”项目 CryptoPunks 时，Yakovenko 对加密货币并不陌生。自 2011 年以来，他一直在随意关注比特币，并在哥伦比亚大学期间发表了自己的理论密码学研究。

Yakovenko 在注意到他的老扑克伙伴在 Twitter 上谈论该项目后，于 2020 年对这个系列产生了兴趣，并再次发现自己正处于一场运动的早期阶段，这场运动的规模将超出他的预料。

2021 年春天，Yakovenko 开始沉迷于CryptoPunks Bot，这是一个 Twitter 帐户，可作为 CryptoPunk 销售的实时供稿。

他回忆起在迈阿密科技周期间的一个时刻，他会在乘坐优步时拉起销售机器人，询问人们他们认为每个朋克值多少钱，试图弄清具有共同特征的“地板”朋克和稀有版本之间的差异.

这段经历最终会让 Yakovenko 感到“啊哈”，他认为他可以创建自己的定价算法，该算法比任何公开可用的信息都更准确。

“我们四处走动，我想，'伙计，我必须建立一个模型，'”Yakovenko 说。“我想在加密机器学习方面做点什么，但作为一名工程师，你必须非常小心，不要成为寻找钉子的锤子，对吧？我希望它有用。”

在业余时间玩了几个月的模型后，他创立了DeepValueNFT，一家只提供该服务的公司。该模型目前的专长是 CryptoPunk 价格，但 Yakovenko 和他的团队成员计划在未来几周内推出 Bored Ape Yacht Club 价格预测器。该公司刚刚在周四宣布了一轮 400 万美元的融资。

该网站的用户可以在可用集合中搜索任何单个 NFT，查看他们的估值历史及其出价、报价和销售。该公司还有一个 Twitter 机器人，它可以在实时价格估计的同时发送重要列表的警报。

该模型的优势在于，它查看的数据不仅仅是销售价格，而销售价格本身就无法衡量 NFT 的价值。Yakovenko 说，比销售更重要的是主动出价和挂牌的价格。虽然售价决定了买家愿意为 NFT 支付多少，但未受影响的列表同样说明了他们不愿意支付多少。

Yakovenko 进入 NFT 的旅程在很多方面都象征着该行业不拘一格的本质。NFT，现在只有几年的历史，不是你在学校学习的学科，它们的吸引力让大多数市场参与者感到惊讶。NFT 吸引的人也有一些共同点——他们乐于承担风险，尽管是经过计算的。

“在 NFT Twitter 和 NFT Telegram 群组之间，你遇到的一半人是前扑克玩家，”Yakovenko 说。“我和很多人有过交集。”

就在几周前，现居住在加密货币中心城市迈阿密的 Yakovenko 再次回到纽约市的扑克桌，这一次，城里挤满了加密货币朋友，参加NFT.NYC行业首演会议。

“尽管我输了，但他们是一场精彩的比赛，”雅科文科笑着说。“我想我有点倒霉。”