Blockchain Capital: Уроки крипторынка, которые стоит перечитать инвесторам в ИИ

Автор：@jonah_b, исследователь Blockchain Capital

Скомпилировал: Цзя Хуань, ChainCatcher

Трудно не заметить, что текущий бум AI удивительно похож на предыдущие волны ажиотажа на крипторынке.

Крипторынок отлично подходит для наблюдения за тем, как люди действуют перед лицом значительных технологических волн: в этом есть как положительные, так и отрицательные стороны, а также самые невыносимые аспекты. Это связано с тем, что циклы крипторынка развиваются очень быстро, ранние проекты могут получать ликвидность, которую другие рынки не могут предложить через токены, а поведение на рынке по умолчанию также открыто, поскольку данные блокчейна изначально являются открытыми.

Мы многому научились на этом рынке, и этот опыт также применим к AI. Если вы инвестируете в AI, эта статья написана для вас.

Лотерейные ставки

Огромный успех вызывает следование за трендом и создает FOMO. Как только какой-либо актив рождает огромного победителя, инвесторы устремляются, пытаясь воспроизвести его путь к успеху. Но проекты второй волны редко достигают высот первой волны, многие из них в конечном итоге оказываются лишь воздушными замками, и значительные средства оказываются потерянными.

Биткойн стал активом на триллионы долларов. Затем Эфириум стал активом на сотни миллиардов долларов, а Солана также стала активом на десятки миллиардов долларов, доказав, что этот рынок может породить не одного, а нескольких огромных победителей.

Таким образом, возникла волна инвестиций в новые публичные блокчейны. Венчурные капитальные компании рассматривают эти проекты как лотерейные ставки: если угадать один, можно вернуть в несколько раз больше, чем размер всего фонда.

Сегодня многие новые AI лаборатории также оцениваются на основе лотерейных ожиданий.

OpenAI и Anthropic движутся к оценке в триллионы долларов. Формула за этим проста: сначала появляется крайне востребованный рынок, затем появляется уже доказавший свою успешность последовател. Таким образом, каждый новый участник рассматривается как следующий лотерейный билет на богатство.

Когда-то многие проекты L1 почти исключительно на основе одного белого документа и команды основателей получили оценки в миллиарды долларов. Их истории также были очень заманчивыми:

Что если вся мировая экономика будет работать на нашей цепочке?

Аналогично, новые AI лаборатории также привлекают миллиарды долларов, основываясь на наборе исследовательских идей и командах основателей, привлеченных из OpenAI, Anthropic или GoogleDeepMind.

А что если они действительно смогут создать "Бога машин"?

Тем не менее, во многих случаях эта инвестиция ставит ставку лишь на то, что появится следующий покупатель, готовый заплатить более высокую цену.

Многие ранние инвесторы не обязательно действительно оценивают текущие основы компании и ее будущие перспективы. Они знают, что присоединение звездного таланта или заключение сделки с крупным облачным провайдером может привлечь инвесторов и поднять оценку компании еще на один раунд. Плюс ко всему, вторичный рынок сейчас становится все более ликвидным, и они предполагают, что следующий покупатель всегда появится.

Рыночные аномалии

Как сказал BCAP GP @CremeDeLaCrypto в программе Bankless, когда большие суммы денег движутся по рынку, всегда появляется "группа спекулянтов и мошенников, гонящихся за легкими деньгами и устремляющихся туда, где горячо".

На протяжении более десяти лет криптоинвесторы стали свидетелями таких явлений: снова и снова появляются проекты, которые под флагом "токены — это продукт" выходят на рынок с подозрительными методами маркетинга, крайне неблагоприятными для инвесторов структурами с высоким FDV/низким объемом обращения, неблагоприятными для инвесторов соглашениями SAFT и множеством других рыночных трюков.

Сегодня в AI индустрии разворачивается аналогичная сцена. Например, структуры, состоящие из трех уровней SPV, с совершенно непомерными сборами…

Однако между ними есть одно ключевое различие: на крипторынке цены открыты, токены могут свободно торговаться. Цены и оценки AI компаний формируются на непрозрачном вторичном рынке с ограниченной ликвидностью.

Даже если не говорить о спекулятивных действиях, инвесторы в AI могут видеть на крипторынке, что изменения в рыночной структуре определяют, куда в конечном итоге направляются прибыли.

Например, на что сейчас инвесторы в AI ставят большие деньги, может в конечном итоге стать стандартизированным товаром.

Пример крипторынка: блок-пространство стало товаром

Блок-пространство когда-то было дефицитом и дорогим, поэтому капитал хлынул, пытаясь увеличить предложение.

Но эта отрасль позже зашла слишком далеко: все больше L1 цепей запускается, Эфириум также добавил L2. В конечном итоге блок-пространство стало из дефицита изобилием, а затем даже избытком.

Это хорошо для технологического развития, но не обязательно для инвесторов. Сегодня доходы многих альтернативных L1 по-прежнему очень ограничены.

Ранние рынки в основном ставили на теорию "толстых протоколов", но в конечном итоге преобладала теория "толстых приложений".

С уменьшением стоимости блок-пространства пользователи стали платить меньше за базовую инфраструктуру, но больше за верхние приложения. Проекты на уровне приложений, такие как Tether, Hyperliquid, Aave, Polymarket, наоборот, забирают большую часть доходов.

Пример AI: модели могут стать товаром

AI, возможно, повторяет сцену, которую крипторынок пережил на ранних этапах.

Китайские AI лаборатории постоянно публикуют все более мощные веса моделей. Я делал объяснение о механизмах их мотивации.

Если веса моделей станут стандартизированным товаром, цены на модели продолжат падать, и ценность будет перемещаться вверх и вниз по технологическому стеку.

Приложения станут основными бенефициарами: если предельные затраты на использование модели постепенно приблизятся к предельным затратам на ее запуск, приложения больше не будут обязаны платить за высокие прибыли на уровне моделей.

OpenAI и Anthropic не так легко пострадают от этого изменения, поскольку у них уже есть база пользователей, корпоративные клиентские отношения и каналы распространения для разработчиков. Но они являются исключением.

В этом смысле они больше похожи на Hyperliquid в области AI, а не просто предоставляют базовую инфраструктуру L1.

Другими словами, OpenAI и Anthropic уже достигли вертикальной интеграции. Тем, кто не может напрямую достучаться до конечных пользователей, другим AI лабораториям может быть гораздо труднее.

Другим результатом снижения прибыли от моделей является то, что энергетика и оборудование на самом нижнем уровне технологического стека могут получить более высокую прибыль. Особенно в условиях, когда предложение вычислительных мощностей ограничено физическими условиями, эта тенденция может стать более заметной.

Короче говоря, уровень оборудования и уровень приложений могут забрать больше прибыли, в то время как уровень моделей будет сжиматься. Но значительные инвестиционные средства как раз направляются на уровень моделей.

Все это не ново

С точки зрения более крупных циклов это, на самом деле, не удивительно.

Карлота Перес в своей книге "Технологическая революция и финансовый капитал" утверждает, что такие технологические революции проходят через несколько этапов: этап прокладки инфраструктуры, этап ажиотажа, этап краха и этап развертывания.

Финансовый капитал в период ажиотажа чрезмерно инвестирует в инфраструктуру, но эта чрезмерно построенная, ныне дешевая инфраструктура, в конечном итоге поддерживает развитие следующего поколения приложений.

Это помогает объяснить, почему на крипторынке наблюдается чрезмерное строительство блок-пространства. Расширение моделей в области AI может стать следующим примером.

Инвестирование в новые AI лаборатории предполагает веру в то, что они смогут обеспечить огромную отдачу от вложений в исследования и разработки. История крипторынка и альтернативных L1, по крайней мере, должна заставить нас задать вопрос о этой гипотезе.

Конечно, если появится AGI, все вышеперечисленные суждения могут оказаться неверными. Потому что мы совершенно не знаем, каким станет экономика после появления AGI.