Blockchain Capital: lecciones del mercado cripto que los inversores en IA deberían repasar

Autor: @jonah_b, investigador de Blockchain Capital

Recopilado por: Jiahua, ChainCatcher

Es difícil no notar las sorprendentes similitudes entre la actual fiebre de la IA y las anteriores oleadas de entusiasmo en el mercado de criptomonedas.

El mercado de criptomonedas es un lugar adecuado para observar cómo actúan las personas ante una ola tecnológica significativa: hay aspectos positivos, negativos y los más insoportables. Esto se debe a que los ciclos en el mercado de criptomonedas avanzan rápidamente, lo que permite que los proyectos tempranos obtengan liquidez que otros mercados difícilmente pueden proporcionar, y el comportamiento del mercado es públicamente accesible por defecto, ya que los datos de la cadena de bloques son inherentemente abiertos.

Hemos aprendido mucho de este mercado, y estas experiencias son igualmente aplicables a la IA. Si estás invirtiendo en IA, este artículo es para ti.

Apuestas estilo lotería

Los grandes éxitos desencadenan un comportamiento de seguir al líder y crean FOMO. Una vez que un tipo de activo produce un ganador que cambia las reglas del juego, los inversores se apresuran a entrar, tratando de replicar su camino hacia el éxito. Sin embargo, la segunda ola de proyectos rara vez alcanza las alturas de la primera, y muchos proyectos terminan siendo castillos en el aire, lo que resulta en pérdidas significativas de capital.

Bitcoin se convirtió en un activo de un billón de dólares. Posteriormente, Ethereum se convirtió en un activo de cien mil millones de dólares, y Solana también se convirtió en un activo de varios miles de millones de dólares, demostrando que este mercado puede producir más de un ganador gigante.

Así surgió la locura por invertir en nuevas cadenas públicas. Las firmas de capital de riesgo trataron estos proyectos como billetes de lotería; acertar con uno solo podría generar múltiplos del tamaño total del fondo.

Hoy en día, las valoraciones de muchos laboratorios emergentes de IA también se basan en expectativas estilo lotería.

OpenAI y Anthropic se encaminan hacia valoraciones de un billón de dólares. La fórmula detrás de esto es simple: primero, hay un mercado extremadamente popular, luego surge un seguidor exitoso comprobado. Así, cada nuevo participante es visto como el próximo billete de lotería hacia la riqueza.

En el pasado, muchos proyectos de Capa 1 lograron valoraciones de miles de millones de dólares basándose casi únicamente en un libro blanco y un equipo fundador. Las historias que contaban también eran muy atractivas:

¿Y si la economía global funcionara en nuestra cadena?

De manera similar, los laboratorios emergentes de IA han recaudado miles de millones basándose en un conjunto de ideas de investigación y equipos fundadores reclutados de OpenAI, Anthropic o Google DeepMind.

¿Y si realmente pudieran crear el "Dios de las Máquinas"?

Sin embargo, muchas veces, esta inversión simplemente apuesta a que aparezca el próximo comprador dispuesto a pagar un precio más alto.

Muchos inversores tempranos no necesariamente evalúan los fundamentos actuales y las perspectivas futuras de la empresa. Saben que la incorporación de un talento estrella o una asociación con un proveedor masivo de nube podría atraer a inversores para impulsar la valoración de la empresa una vez más. Junto con la creciente liquidez en el mercado secundario, asumen que el próximo comprador siempre aparecerá.

Caos del mercado

Como mencionó el socio general de BCAP, @CremeDeLaCrypto, en el programa Bankless, cuando grandes cantidades de capital fluyen al mercado, siempre habrá "un grupo de especuladores y estafadores persiguiendo dinero rápido, corriendo hacia donde esté caliente".

Durante más de una década, los inversores en criptomonedas han presenciado este fenómeno de primera mano: lote tras lote de proyectos que afirman que "los tokens son el producto" han sido lanzados al mercado bajo prácticas dudosas de creación de mercado, estructuras de alta valoración totalmente diluida y baja circulación poco amigables para los inversores, acuerdos SAFT desfavorables y una plétora de otros trucos de mercado.

Ahora, la industria de la IA está representando una escena similar. Por ejemplo, esas estructuras compuestas por tres capas de vehículos de propósito especial, que cobran tarifas exorbitantes…

Sin embargo, hay una diferencia clave entre ambos: en el mercado de criptomonedas, los precios son públicos y los tokens pueden negociarse abiertamente. Los precios y valoraciones de las empresas de IA se forman en mercados secundarios opacos y poco líquidos.

Incluso sin hablar de comportamiento especulativo, los inversores en IA pueden ver en el mercado de criptomonedas que los cambios en la estructura del mercado determinarán dónde fluirán finalmente las ganancias.

Por ejemplo, las fuertes apuestas que los inversores en IA están haciendo ahora podrían convertirse en última instancia en un producto básico estandarizado.

Caso del mercado de criptomonedas: el espacio de bloques se convirtió en un producto básico

El espacio de bloques alguna vez fue escaso y costoso, lo que llevó a una avalancha de capital que intentaba expandir la oferta.

Sin embargo, la industria luego se excedió un poco: se lanzaron cada vez más cadenas de Capa 1, y Ethereum también añadió Capa 2. Finalmente, el espacio de bloques pasó de la escasez a la abundancia, incluso al exceso.

Esto es bueno para el desarrollo tecnológico, pero no necesariamente para los inversores. Hoy en día, muchas Capas 1 alternativas todavía generan ingresos muy limitados.

El mercado temprano generalmente apostó por la teoría del "protocolo gordo", pero finalmente prevaleció la teoría de la "aplicación gorda".

A medida que el espacio de bloques se abarató, los usuarios pagaron menos por la infraestructura subyacente, mientras gastaban más en aplicaciones de capa superior. Aplicaciones como Tether, Hyperliquid, Aave y Polymarket terminaron capturando la mayor parte de los ingresos.

Caso de la IA: los modelos pueden convertirse en productos básicos

La IA podría estar repitiendo las primeras experiencias del mercado de criptomonedas.

Los laboratorios de IA chinos están haciendo públicos continuamente pesos de modelos cada vez más potentes. He proporcionado una explicación sobre los incentivos detrás de esto.

Si los pesos de los modelos se convierten en productos básicos estandarizados y los precios de los modelos continúan cayendo, el valor se desplazará hacia arriba y hacia abajo en la pila tecnológica.

Las aplicaciones se convertirán en las principales beneficiarias: si el costo marginal de usar modelos se acerca gradualmente al costo marginal de ejecutar modelos, las aplicaciones ya no tendrán que pagar altas ganancias en la capa del modelo.

OpenAI y Anthropic podrían no verse directamente afectados por este cambio, ya que ya tienen bases de usuarios, relaciones con clientes empresariales y canales de distribución dirigidos a desarrolladores. Pero son excepciones.

En este sentido, son más como el Hyperliquid del campo de la IA, en lugar de simplemente proporcionar infraestructura subyacente como la Capa 1.

En otras palabras, OpenAI y Anthropic han logrado una integración vertical. Otros laboratorios de IA que no pueden llegar directamente a los usuarios finales podrían encontrarse en una posición más difícil.

Otro resultado de la disminución de los márgenes de beneficio de los modelos es que la energía y el hardware en la parte inferior de la pila tecnológica tienen la oportunidad de lograr márgenes de beneficio más altos. Especialmente cuando el suministro de potencia de cómputo está limitado por condiciones físicas, esta tendencia podría volverse más pronunciada.

En resumen, la capa de hardware y la capa de aplicación podrían llevarse más ganancias, mientras que la capa del modelo se verá presionada. Sin embargo, una cantidad significativa de capital de inversión está fluyendo precisamente hacia la capa del modelo.

Nada de esto es nuevo

Desde una perspectiva cíclica más amplia, esto en realidad no es sorprendente.

Carlota Pérez, en "Revoluciones tecnológicas y capital financiero", sostiene que tales revoluciones tecnológicas pasan por varias etapas: período de instalación de infraestructura, período de frenesí, período de colapso y período de despliegue.

El capital financiero tiende a sobreinvertir en infraestructura durante el período de frenesí, pero estas infraestructuras sobreconstruidas, ahora a bajo precio, respaldarán el desarrollo de la próxima generación de aplicaciones.

Esto ayuda a explicar por qué hubo una sobreconstrucción de espacio de bloques en el mercado de criptomonedas. La expansión de modelos en el campo de la IA podría convertirse en el próximo caso.

Invertir en laboratorios emergentes de IA requiere creer que pueden generar enormes retornos sobre las inversiones en I+D. La historia del mercado de criptomonedas y de las Capas 1 alternativas debería al menos hacernos cuestionar esta suposición.

Por supuesto, si surge la IAG, los juicios anteriores podrían no sostenerse. Porque no tenemos idea de cómo será la economía después de la llegada de la IAG.