Entrevista con el fundador de un fondo de inversión centrado en IA: Olvídese del mito de hacerse rico rápidamente con rentabilidades de 100x y descubra qué activos de criptomonedas e IA son prometedores.

Invitado: Austin Barack, fundador de Relayer Capital (un fondo de inversión en activos digitales centrado en la IA).

Presentador: Andy

Fuente del podcast: The Rollup

Título original: Austin Barack: Mi tesis alcista sobre la IA (...y lo que estoy sosteniendo)

Fecha de emisión: 23 de mayo de 2026

Resumen de los puntos clave

En este episodio de AI Supercycle, Austin Barack, fundador de Relayer Capital, analiza Venice, Grass, NEAR, Akash y el marco general de activos de criptomonedas e IA. El argumento principal de Austin es que la IA está incrementando el volumen de datos de usuario a niveles inimaginables para los productos de internet anteriores, lo que convierte a la IA que preserva la privacidad, el suministro de datos, la capacidad de inferencia, el entrenamiento descentralizado y la infraestructura de agentes en áreas clave. Considera que existe una importante discrepancia entre los ingresos y el crecimiento de usuarios de Venice y Grass y sus valoraciones, mientras que la posición de NEAR en las intenciones entre cadenas y la infraestructura de agentes está subestimada. En cuanto al mercado de criptomonedas en general, Austin enfatiza que los inversores deberían centrarse en el "flujo de valor neto del token", en lugar de analizar mecánicamente los mecanismos de recompra y quema, para evaluar realmente si los poseedores de tokens están capturando el valor creado por el negocio.

Resumen de los puntos de vista clave

Venecia y el verdadero valor de la IA en materia de privacidad

• "La privacidad es más importante en la IA que en cualquier otro ámbito. Porque se comparten datos de salud, datos financieros, se conectan todos los archivos y se comparte toda la vida de una forma nunca antes vista."
• "Esto no son solo 10 veces más datos que en las redes sociales, son 100 veces más datos."
• "Lo realmente genial de Venice es que no solo te permite usar la IA en un entorno privado, sino que lo hace sin sacrificar en absoluto la experiencia del usuario, e incluso la mejora."
• "Los tokens pueden ser una parte muy importante, mejorando enormemente la experiencia, pero la mayoría de los usuarios no necesitan entender qué son los tokens para encontrar útil el producto."

Modelos económicos de VVV, DM y Venecia

• "El objetivo de DM es el siguiente: por cada token DM que poseas, puedes recibir 1 dólar de crédito de computación de inferencia gratuito al día en la plataforma Venice. Puedes considerarlo como un beneficio perpetuo, equivalente a 365 dólares de crédito de computación al año."
• "Su límite de crédito caduca si no se utiliza y no se acumula con el tiempo. Si solo usa 50 centavos un día, no se convertirá en $1.50 al día siguiente; volverá a empezar desde $1."
• "Si todos los DM están bloqueados y se utilizan para el cálculo de inferencias, el coste máximo de Venecia es de 38.000 dólares al día, o aproximadamente 10 millones de dólares al año, y este coste no superará esa cifra."
• "Creo que los DM deberían valorarse más como un bono corporativo, en lugar de ver su valor deprimido por una tasa de descuento excesivamente alta."

Necesidades de datos sobre pastos e IA

• "Grass recopila conjuntos de datos y luego los vende a laboratorios de IA de vanguardia que necesitan datos para entrenar nuevos modelos."
• "Esto no es una simple extracción aleatoria de datos de internet; tiene que ser algo altamente especializado, que involucre conjuntos de datos muy específicos y de muy alta calidad."
• "La magnitud de la inversión en modelos es muy grande, y Grass se ha beneficiado de esta tendencia. Cuanto mayor es la inversión en un modelo, mayor es la demanda de datos."
• Según datos publicados recientemente, los ingresos recurrentes anuales (ARR) de este proyecto ascienden a aproximadamente 50 millones de dólares. Actualmente, su valoración ronda los 400 millones de dólares. Para un proyecto que crece tan rápidamente, valorarlo en tan solo cinco veces sus ingresos me parece completamente descabellado.

NEAR, Akash y la integración de IA

• "EAR Intents es muy práctico y posiblemente una de las mejores experiencias de intercambio entre cadenas disponibles actualmente. También desempeña un papel muy importante en el campo de los agentes (agentes inteligentes)."
• "Creo que NEAR está haciendo un trabajo excelente en lo que respecta a las intenciones. También están trabajando en muchas otras cosas, como la privacidad de las intenciones y otros aspectos relacionados con el uso de la IA. Es uno de los pocos proyectos de nivel 1 que realmente ha encontrado su nicho único."
• "Akash. Comenzaron en el mercado descentralizado de CPU y luego se adentraron en el mercado de GPU."
• "Mis principales áreas de interés incluyen: entrenamiento descentralizado, mercados de inferencia y potencia informática, infraestructura de agentes, datos y aplicaciones de modelos orientadas al consumidor."

Captura de valor de tokens y diferenciación de mercado

• "Hyperliquid es, ante todo, un modelo de negocio muy exitoso, por eso su token gusta tanto. Las recompras son simplemente una forma de transferir valor a los poseedores de tokens. Si no fuera un negocio que funciona bien, el precio del token no aumentaría de forma natural ni siquiera con un mecanismo de recompra."
• "La cuestión fundamental no es cómo se llama el mecanismo, sino si los poseedores de tokens pueden capturar el valor generado por lo que has creado en la mayor medida posible."
• "Cada proyecto y mecanismo requiere un análisis específico. Pero la pregunta fundamental es: ¿Pueden los poseedores de tokens beneficiarse del valor generado por el sistema?"
• "Los inversores pueden elegir entre un grupo más reducido de proyectos de alta calidad. Actualmente, se están destinando fondos a proyectos como Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR y Zcash."
• Para los inversores que buscan rentabilidades de 5 a 10 veces su inversión, o incluso de 3 veces, este es un momento más prometedor que nunca para tener éxito. Si bien es posible que eventualmente se logre una rentabilidad de 100 veces, creo que actualmente existen varios proyectos muy interesantes, y estos son los activos que yo seguiría de cerca e invertiría en ellos.

Descripción general de la privacidad en Venecia

Anfitrión Andy: Hace poco usé Venice por primera vez. Le escribí a Venice: "¿Esto es realmente privado?". Me respondió: "Sí, el proceso de razonamiento es privado", y luego me explicó varias cosas. Añadí: "¡Qué guay!". Inmediatamente respondió: "Sí, es realmente guay, ¿verdad? Con Venice puedes…".

Así pues, al usar Venice por primera vez, se produce un momento muy interesante: de repente te das cuenta de que todo el contenido de los chats que has introducido en los proveedores de servicios de IA habituales, aunque no necesariamente público, ha estado fluyendo hacia grandes proveedores. Tus diarios más privados, secretos comerciales, planes, etc., se les están entregando.

Desde una perspectiva general, ¿cómo valora a Private AI y Venice, teniendo en cuenta factores como la estructura del mercado, la lógica de inversión y el equipo fundador?

Austin:

Venice es interesante porque ha pasado por muchas etapas de desarrollo. Conocí el proyecto por primera vez en enero del año pasado. En ese momento, estaba muy interesado en Virtuals y AIXBT, y una gran parte de los primeros airdrops de Venice se destinaron a los poseedores de tokens en estos ecosistemas, así que ahí fue donde lo vi por primera vez.

Ya entonces era un producto muy interesante. Lo sorprendente es que, aunque solo habían pasado unos 16 meses, la IA no era ni de lejos tan omnipresente como lo es hoy, ni se había convertido en una parte indispensable de la vida cotidiana de todos. Durante ese tiempo, ya fuera Claude, ChatGPT u otros servicios, la IA parecía estar reemplazando inicialmente a la Búsqueda de Google. La gente decía: "Ya no uso Google para buscar una pregunta; voy directamente a la plataforma de IA y pregunto usando LLM". Pero ahora ha entrado en la etapa de creación, resolución de tareas e incluso cuenta con un equipo completo y un grupo de agentes trabajando para ti.

La IA utiliza 100 veces más datos que en el pasado.

Austin:

Creo que la gente se está dando cuenta poco a poco de que la privacidad es más importante en la IA que en cualquier otro ámbito. Porque se comparten datos de salud, datos financieros, se vinculan todos los archivos y se comparte toda la vida de formas nunca antes vistas.

Antes, cuando se hablaba de privacidad, se hacía principalmente en el contexto de las redes sociales, por ejemplo, si mi cuenta era pública o privada, y si Facebook tenía demasiada información sobre mí. Pero la IA no solo maneja 10 veces más datos, sino 100 veces más.

Lo realmente genial de Venice es que no solo permite usar IA en un entorno privado, sino que lo hace sin sacrificar la experiencia del usuario; de hecho, la mejora. Esto se debe a que no estás atado a un modelo en particular. Por ejemplo, si usas ChatGPT, solo puedes actualizar con los modelos de OpenAI; si usas Anthropic, sigues la evolución de los diferentes modelos de Anthropic; o si usas Gemini o modelos de código abierto, cada uno tiene sus propias limitaciones.

En Venecia, puedes elegir el modelo más adecuado para cada tarea, o bien, seleccionar los modelos que prefieras. Por lo tanto, ofrece un alto grado de personalización. Inicialmente, crearon un producto de consumo excelente, y la mayoría de los usuarios ni siquiera sabían qué era un Token.

El token añade un elemento muy interesante. Soy muy optimista respecto a lo que están haciendo. La clave está en que creo que los productos de consumo basados en criptomonedas evolucionarán hasta un punto en el que el token desempeñará un papel fundamental, mejorando significativamente la experiencia, pero la mayoría de los usuarios no necesitarán comprenderlo para encontrar útil el producto.

Presentador Andy: Esto sí que parece un gran avance en productos de consumo: tiene una criptomoneda subyacente, pero los usuarios no necesitan entenderla previamente. Sin embargo, también presenta una estructura de tokens muy interesante. Algunos la comparan con Luna: tras apostar VVV, se obtienen tokens DM, y luego se forma una especie de estructura de deuda mediante límites de inferencia.

3 millones de usuarios

Presentador Andy: Entonces, ¿cómo debemos entender el token VVV y el token DM en el ciclo de Venice? ¿Podrías también hablar sobre los ingresos de Venice, ya que sí realizan algunas recompras, pero a una escala relativamente pequeña? ¿Cómo funcionan exactamente estos dos tokens? ¿Por qué no se parecen a Luna?

Austin:

Acaban de anunciar que tienen 3 millones de usuarios, y el crecimiento es muy rápido. Han sumado cerca de 1 millón de usuarios en los últimos 3 meses, mientras que les tomó aproximadamente 7 meses sumar el millón anterior. Por lo tanto, el crecimiento se está acelerando.

Volante de inercia de tokens VVV y DM

Austin:

Tienen dos tokens. El primero es VVV, que se quema con los ingresos del protocolo. Los usuarios también pueden hacer staking de VVV para obtener membresías gratuitas. Pero lo más interesante es que pueden hacer staking y bloquear VVV para acuñar un token llamado DM. También se puede comprar DM en el mercado abierto, pero el mecanismo principal consiste en hacer staking de VVV y acuñar DM.

La función de DM es la siguiente: por cada token DM que poseas, puedes obtener 1 dólar de crédito de computación de inferencia gratuito al día en la plataforma Venice. Puedes considerarlo como un beneficio perpetuo, equivalente a 365 dólares de crédito de computación al año.

Sin embargo, el saldo no utilizado caduca y no se acumula con el tiempo. Si solo usas 50 centavos un día, no se convertirán en $1.50 al día siguiente; volverás a empezar desde $1. Creo que esto conforma un mecanismo muy interesante, similar a una herramienta para captar clientes a un precio cercano a la pérdida. Esto difiere de Luna, que llegó a un extremo, emitiendo una cantidad desorbitada de tokens, lo que provocó que el mercado de las stablecoins alcanzara miles de millones o incluso decenas de miles de millones de dólares. Venice fue muy clara al respecto: mantuvo los costos potenciales dentro de un rango definido.

Actualmente, la cantidad de tokens DM que se pueden acuñar con cada Token de Venecia disminuye gradualmente a medida que aumenta la cantidad de tokens DM en circulación, estableciendo un límite máximo de aproximadamente 38 000 tokens DM. En las circunstancias actuales, si todos los tokens DM se bloquearan y se utilizaran para cálculos de inferencia, el costo máximo para Venecia sería de 38 000 dólares por día, o aproximadamente 10 millones de dólares al año, y este costo no superaría dicha cifra.

Actualmente, se utilizan aproximadamente 10 000 modelos de datos diariamente para realizar cálculos de inferencia, con un costo anualizado de alrededor de 3,5 millones de dólares. Este costo se compensa con sus ingresos operativos. Ofrecen suscripciones Pro y Premium, con precios que oscilan entre los 18 y los 68 dólares mensuales, o incluso más. Los usuarios también pueden adquirir tokens o puntos adicionales para acceder a los modelos mientras utilizan la plataforma.

Cabe destacar que su uso diario de tokens ha crecido de miles de millones inicialmente a aproximadamente 70 mil millones recientemente, un aumento de unas 15 veces en los últimos meses. Por lo tanto, creo que la diferencia entre ellos y Luna radica en que la empresa tiene el mayor costo potencial, y los usuarios de DM también utilizan servicios de suscripción mientras usan DM. Si necesitan más de $1 por token al día, también comprarán otros tokens. Este costo se cubre fácilmente con los ingresos comerciales, que ya lo han superado significativamente.

Los DM deberían valorarse como los bonos corporativos.

Austin:

Por otro lado, lo mejor de DM es que te garantiza acceso a recursos informáticos en el futuro. Actualmente, el mercado lo valora con un descuento de alrededor del 20%, y su precio ronda los 1800 dólares.

Creo que este activo debería valorarse de forma similar a los bonos corporativos, por ejemplo, utilizando una tasa de descuento del 8% al 12%. Si calculamos con una tasa de descuento del 10%, su precio sería de aproximadamente 3650 dólares. Por ejemplo, cuando empecé a prestarle atención, su precio rondaba los 200 dólares.

Presentador Andy: Yo pensaba lo mismo. ¿Cómo es posible que un activo que genera 365 dólares de capital al año solo valga 200 dólares? A menos que el mercado crea que Venecia simplemente no puede sostener este mecanismo.

Austin:

Así es. A ese precio, para mí era una oportunidad de inversión obvia. Incluso ahora, sigo creyendo que tiene potencial de crecimiento.

Sin embargo, si analizamos la situación económica general de Venecia más allá de DM, las cifras son asombrosas. Además, su modelo de crecimiento es completamente diferente al de la mayoría de los proyectos que vemos en la industria de las criptomonedas. Se asemeja más al tipo de crecimiento que solo es posible en el campo de la IA, razón por la cual resulta tan atractivo.

¿Sigue estando infravalorada la Venecia de 20 dólares?

Presentador Andy: Entonces, usted cree firmemente que los activos de VVV de Venice tienen actualmente un precio cercano a los 20 dólares. ¿Piensa que un rango de valoración de entre 1.500 y 2.000 millones de dólares sigue estando significativamente infravalorado para VVV?

Austin:

Sí. Cuando compré por primera vez en enero, costaba alrededor de 2,50 dólares. En aquel entonces, solo procesaban unos pocos miles de millones de tokens al día. Ahora es aproximadamente 15 veces más.

Inicialmente, procesaban solo unos pocos miles de millones de transacciones de tokens al día, pero ese volumen se ha multiplicado por 15. Su base de usuarios ha pasado de 1,5 millones a 3 millones. Según mis estimaciones, sus ingresos son al menos tres veces mayores que antes.

Actualmente, Venice está valorada en aproximadamente 20 a 30 veces sus ingresos anuales, y es una empresa que sigue creciendo a un ritmo del 20% mensual. Desde esta perspectiva, creo que su valoración aún es muy baja. Incluso se podría comparar con OpenRouter. Si bien la valoración de OpenRouter es similar a la de Venice, sus ingresos probablemente sean ligeramente inferiores y su ritmo de crecimiento podría no ser tan rápido.

La principal diferencia radica en que Venice ofrece recursos directos al cliente. No se trata solo de una infraestructura que proporciona servicios de backend, sino de una plataforma que los usuarios utilizan activamente a diario. Personalmente, actualmente solo utilizo IA a través de Venice.

Por lo tanto, creo que aún tiene un gran potencial. Claro está, esta es solo mi opinión personal y no constituye ningún tipo de asesoramiento de inversión.

Cómo Grass genera dinero

Presentador Andy: No estoy muy familiarizado con Grass. Has mencionado este proyecto varias veces y parece estar preparado para un rápido crecimiento. Claro que su precio puede haber bajado un poco hoy. He oído que sus ingresos anuales han superado los 50 millones de dólares y que su tasa de crecimiento se está acelerando hasta alcanzar cifras de tres dígitos. ¿Podrías explicar brevemente el modelo de negocio principal de Grass? ¿Cómo genera ganancias? ¿Y por qué resulta tan atractivo?

Austin:

Grass recopila conjuntos de datos y los vende a laboratorios de IA de vanguardia que necesitan datos para entrenar nuevos modelos. Estos laboratorios generan nuevos modelos a un ritmo vertiginoso, pero para producirlos, necesitan aún más datos. Y no se trata de una simple extracción aleatoria de datos de internet; debe ser un proceso altamente especializado, con conjuntos de datos muy específicos y de alta calidad.

Este es el papel que desempeña Grass; debido a la magnitud de la inversión necesaria para construir estos modelos, Grass se ha beneficiado de esta tendencia. Cuanto mayor sea la inversión requerida en un modelo, mayor será la demanda de datos.

Crecimiento de tres dígitos en el césped

Austin:

El equipo de Grass lleva muchos años en el mercado. Recuerdo que en un trimestre del año pasado generaron unos 3 millones de dólares en ingresos. A finales de año, ya estaban generando entre 12 y 13 millones de dólares en un solo trimestre. Según mis cálculos, ahora están creciendo aún más rápido. Organizarán una reunión con los poseedores de tokens dentro de un mes o mes y medio, y entonces tendremos más información.

Pero este es un proyecto que experimenta un crecimiento de tres dígitos. Según datos publicados recientemente, sus ingresos recurrentes anuales (ARR) eran de aproximadamente 50 millones de dólares. Sin embargo, estimo que ahora podrían estar más cerca de los 80 millones de dólares. Actualmente, su valoración ronda los 400 millones de dólares. Por lo tanto, valorar un proyecto a solo cinco veces sus ingresos me parece completamente descabellado; este es un candidato muy prometedor para una revalorización.

Presentador Andy: ¿Existe alguna relación laboral entre Grass y Venice?

Austin:

Por el momento, no. Venecia no suele crear sus propios modelos. Así que ahora mismo no importa. ¿Quién sabe qué nos depara el futuro? Pero yo los veo como dos caras de la misma moneda. Una pregunta es: ¿cómo se usa la IA y cómo se usa de forma privada? La otra pregunta es: ¿cómo se construyó el modelo inicialmente? Grass y Venecia abordan estas dos cuestiones respectivamente.

¿La valoración de Grass en 400 millones de dólares es demasiado baja?

Presentador Andy: Entonces, Grass se negoció con una rentabilidad de aproximadamente 5 veces la inversión inicial. En el sector de las criptomonedas, algunas pueden generar rentabilidades de 20, 30, 40 o incluso 50 veces la inversión. ¿Crees que unos 400 millones de dólares es una estimación razonable?

Austin:

Sí. Creo que es importante que existan otros activos en el sector de las criptomonedas que se negocien a múltiplos relativamente bajos, pero que no estén creciendo. La gente entra en el sector de las criptomonedas porque quiere invertir en crecimiento.

Por lo tanto, creo que muchos casos con multiplicadores bajos no son necesariamente viables porque no generan flujo de caja. Pero Grass es uno de los mejores ejemplos de crecimiento extremadamente rápido. Creo que solo por eso ya merece la pena prestarle atención, sin mencionar que me parece bastante barata.

Intercambio entre cadenas cercano

Presentador Andy: ¿Tienes alguna idea de inversión sobre NEAR? ¿Sigues a NEAR?

Austin:

He estado siguiendo NEAR. Incluso sin tener en cuenta sus componentes de IA, NEAR es un proyecto muy interesante porque sirve como infraestructura subyacente para una gran cantidad de intercambios entre cadenas. NEAR recibió mucha atención en este sentido en octubre y noviembre pasados, cuando la gente entraba y salía de Zcash.

NEAR Intents es sumamente práctico y, sin duda, una de las mejores experiencias de intercambio entre cadenas disponibles actualmente. Además, desempeña un papel crucial en el ámbito de los agentes (agentes inteligentes). En mi opinión, NEAR es una de las infraestructuras más adecuadas para gestionar intercambios entre cadenas, evitando los problemas de dependencia que presentan muchos otros proyectos.

Han crecido muy rápidamente en este ámbito. Ahora bien, si eres un L1, creo que debes cumplir con uno de estos criterios: o tienes experiencia en aplicaciones integradas verticalmente, o eres diez veces mejor en algo, o eres extremadamente bueno en un tipo de aplicación en particular.

Creo que NEAR está haciendo un excelente trabajo en lo que respecta a las intenciones. También están desarrollando muchas otras áreas, como la privacidad y otros aspectos relacionados con el uso de la IA. Es uno de los pocos proyectos de nivel 1 que realmente ha encontrado su propio nicho de mercado.

Esto me recuerda a la clasificación de los jugadores de la NBA. Hay muchos programas nuevos de nivel 1 y 2 en el mercado, que son como novatos prometedores. Con el tiempo, algunos se convertirán en superestrellas, mientras que otros se irán desvaneciendo gradualmente. Pero existe otro tipo de jugador: el "jugador de rol", que destaca en su función. Por ejemplo, Lu Dort o Alex Caruso de OKC.

NEAR me da esa sensación. No es LeBron James, pero es muy importante porque es increíblemente bueno en lo que hace.

Actualización del mercado de GPU de Akash

Presentador Andy: Otro proyecto que siempre se ha subestimado, y que Robbie siempre me recalca, es Akash. Es una lástima que no esté aquí hoy. Akash se adentró en los campos de la inferencia distribuida, los modelos distribuidos y el entrenamiento descentralizado bastante pronto, ¿verdad?

Esto suena como la primera narrativa de Crypto AI. Después, vimos esos proyectos de agentes falsos con tokens meme. Ahora, parece que hemos entrado en la siguiente fase de inferencia descentralizada y entrenamiento de modelos, solo que esta vez los productos son mucho más potentes. ¿Has visto lo que está haciendo Akash? ¿Tienes alguna opinión sobre invertir en este proyecto?

Austin:

Sigo de cerca a Akash. Comenzaron en el mercado descentralizado de CPU y luego se expandieron al mercado de GPU. Ahora se puede observar la gran cantidad de datos que fluyen a través de OpenRouter. Una parte significativa de esos datos pasa por Akash, específicamente por Akash ML, lo cual es realmente genial. Y estos datos son públicos; cualquiera puede verlos.

Sin embargo, debo admitir que Akash no es uno de los proyectos que sigo más de cerca. Pero para un equipo tan consolidado y con un enfoque tan iterativo, es realmente genial ver que finalmente han encontrado la adecuación perfecta entre producto y mercado, y que esta adecuación parece estar acelerándose.

Desmontaje de apilamiento mediante IA

Presentador Andy: Existe un proyecto llamado Gitlab con una pequeña capitalización de mercado en Base, pero que genera una gran cantidad de tokens diariamente. Ahora, ha surgido en Base un conjunto de tokens de IA altamente especulativos, y dentro de este panorama existen muchos nichos de mercado que es necesario comprender.

Me gustaría plantear una pregunta desde una perspectiva más amplia: en este conjunto de tecnologías de IA, ¿hay ciertas partes más adecuadas para un crecimiento a gran escala tras su integración con blockchain? Ya hemos visto empresas como Venice, que proporciona inferencia privada y ChatGPT sin censura; NEAR, que actúa como infraestructura para el mercado de agentes; Akash, con Akash ML; y Grass, que se centra en conjuntos de datos.

En su opinión, ¿qué componentes o funcionalidades clave de la pila de IA tienen más probabilidades de ser reemplazados por la tecnología blockchain, o son los más adecuados para su uso en la blockchain?

Austin:

Creo que el primer aspecto es el contexto de la privacidad, incluido el uso privado y sin censura de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM, por sus siglas en inglés). Luego está la recopilación de datos necesaria para entrenar el modelo, que es lo que hace Grass.

A continuación, hablaremos de la computación inferencial y el mercado de potencia de cálculo que acabas de mencionar, Akash. También estamos viendo surgir otros mercados de inferencia. Existe un proyecto basado en DM que ofrece otros servicios, permitiendo a los usuarios vender su potencia de cálculo inactiva, llamado AnC. Es un proyecto interesante que he estado siguiendo. Aunque aún no tiene un token, creo que ya están haciendo cosas realmente geniales, especialmente en lo que respecta a su integración con Venice y DM.

Creo que otra dirección importante es el entrenamiento descentralizado de modelos. El desafío radica en cómo construir modelos de código abierto preservando la propiedad y las capacidades de monetización mediante ponderaciones privadas. Varios equipos están explorando actualmente esta área. Por ejemplo, creo que Pluralis es uno de los proyectos más interesantes. Nous Research también está realizando un trabajo muy interesante en torno a Hermes. Además, Prime Intellect y otros equipos también están avanzando en este campo.

Por lo tanto, mis principales áreas de interés incluyen: capacitación descentralizada, mercados de inferencia y potencia informática, infraestructura de agentes, datos y aplicaciones de uso de modelos orientadas al consumidor.

Marco de flujo de valor de token neto

Presentador Andy: Últimamente has estado haciendo hincapié en otro punto: necesitamos comprender los modelos y la economía de los tokens de maneras nuevas. Has apoyado mucho proyectos como Aerodrome e Hyperliquid.

Antes de concluir, me gustaría dejar de lado el contexto de la IA y plantear una pregunta más general: ¿Cómo perciben el flujo de valor neto de los tokens? Es decir, ¿cómo analizan el valor de un criptoactivo utilizando un enfoque de crédito (ingreso) y débito (gasto), como una tabla de suma y resta? ¿Qué tipo de cambio observan en la forma en que la industria concibe la economía de los tokens? ¿Cuál es su marco de referencia actual? ¿Están de acuerdo en que los inversores deberían comprender el flujo de valor neto de un token como si se tratara de una tabla de saldos positivos y negativos?

Austin:

Creo que hay varias maneras diferentes de abordar este tema, y no existe un enfoque que sirva para todos los casos.

Podemos empezar hablando de mecanismos de alto nivel como las recompras y las quemas. Hyperliquid popularizó este mecanismo, y la gente decía: "Mira qué bien lo hace Hyperliquid, tiene recompras y quemas". Pero por cada Hyperliquid que aparece, otros nueve tokens intentan adoptar el mismo mecanismo de recompra y quema, y su rendimiento en precio es muy pobre.

La lección aquí es que Hyperliquid es principalmente un modelo de negocio muy exitoso, por lo que su token gusta a la gente, y las recompras son simplemente una forma de transferir valor a los poseedores de tokens. Si no es un negocio que funcione bien, incluso si se adopta un mecanismo de recompra, el precio del token no aumentará de forma natural.

Esta es la primera pregunta que creo que suele generar confusión.

La segunda pregunta es si realmente estás creando valor para los poseedores de tokens. Ya sea que uses recompras y quemas, recompras y distribuciones, reinviertas fondos en el negocio o deposites fondos en una cuenta bancaria para mejorar la flexibilidad del balance, la pregunta clave es: ¿pueden los poseedores de tokens capturar el máximo valor generado por lo que has creado?

Por ejemplo, Hyperliquid funciona así, al igual que Aerodrome. En cuanto a Grass, muchos esperan que realice más recompras, pero es evidente que todos sus contratos son con la fundación, todos los ingresos van a la cuenta bancaria de la fundación y estos activos están controlados por los poseedores de tokens.

Por lo tanto, creo que hay muchas maneras diferentes de entender esto.

La recompra y la quema solo son efectivas en determinadas circunstancias.

Austin:

A continuación, abordaremos el tema de la liquidez de los tokens. Tomando como ejemplo Hyperliquid, teóricamente tiene un volumen máximo de desbloqueo mensual, pero en la práctica, solo se pueden desbloquear entre doscientos mil y trescientos mil tokens. Mientras tanto, el volumen de compra de ETF, DAT y fondos de asistencia es mucho mayor. Por lo tanto, es lógico que haya más compradores que vendedores.

Ahora veamos Aerodrome. Si bloqueas tus AERO como veAERO, se renombrarán como sAERO tras su expansión a la red principal de Ethereum en julio. Los poseedores no solo pueden obtener todos los ingresos de la plataforma, sino también dirigir las emisiones de tokens a los fondos de liquidez que más las necesitan y generan mayores ingresos.

Algunos podrían argumentar que si el valor de las emisiones de tokens supera el valor de los ingresos en un período determinado, entonces ese período representa una pérdida neta. Sin embargo, creo que esta opinión es completamente errónea.

El análisis correcto debería ser: ¿Cuántos ingresos generó el sistema durante este período? ¿Cuánto aumentó la oferta circulante del token sin que se vendiera realmente? Por ejemplo, Aerodrome renombró recientemente uno de sus mecanismos a Momentum Fund, que es esencialmente similar a una fundación que recompra tokens continuamente. Además, muchas personas que ganan AERO optan por bloquearlo y apostarlo como veAERO para obtener aún más ingresos. Y algunas personas simplemente confían en el futuro del token y no tienen intención de venderlo.

Desde esta perspectiva, la cantidad de tokens que realmente ingresan al mercado público en cada ciclo, o cada semana, es mucho menor que los ingresos generados por la plataforma en el mismo ciclo.

Sumado a lanzamientos recientes como Atlas, Aura y otros proyectos, los ingresos de Aerodrome han aumentado significativamente. Me refiero a las ganancias que reciben los poseedores de tokens de la plataforma, las cuales han superado claramente el valor real de las emisiones.

Por lo tanto, cada proyecto y mecanismo requiere un análisis específico. Pero la pregunta fundamental es: ¿pueden los poseedores de tokens beneficiarse del valor generado por el sistema? Este es el punto clave del análisis. Partiendo de esta base, se puede continuar el análisis en profundidad desde esta perspectiva.

Dos nuevos grupos en el mercado de activos digitales

Presentador Andy: Creo que toda la industria está evolucionando hacia un modelo de pensamiento similar, aunque muy sofisticado. Parecen estar surgiendo dos tipos: por un lado, empresas con ingresos y fundamentos sólidos; por otro, proyectos más centrados en la narrativa, más especializados, pero cuya tecnología es extremadamente útil, como Zcash, Venice y NEAR, activos relacionados con la privacidad mediante IA. Además, existen algunos proyectos basados exclusivamente en negocios en la cadena de bloques, mientras que el segmento intermedio no parece estar muy activo por el momento.

Austin:

Estoy de acuerdo contigo. Lo interesante de este mercado es que el conjunto de tokens que realmente merecen atención se ha reducido. Esto se debe a que ahora la gente entiende mejor qué proyectos tienen un atractivo real en el mercado y cuáles son genuinos, en lugar de ser solo publicidad engañosa. Actualmente, probablemente solo existan entre 10 y 20 tokens con fundamentos muy sólidos.

Por lo tanto, estamos viendo que estos tokens superan significativamente al mercado. Esta es la primera vez en mucho tiempo que los inversores han podido elegir entre un grupo más reducido de proyectos de alta calidad. Los fondos están fluyendo ahora hacia proyectos como Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR y Zcash.

Zcash es otro proyecto centrado en la privacidad. Algunos temen que Bitcoin se vea cada vez más influenciado por Michael Saylor (ese es otro tema), mientras que Zcash representa el espíritu original de Bitcoin y tiene una estructura muy similar.

Aunque Zcash no genera ingresos en el contexto actual, sigue siendo un activo interesante. Cuanto mayor sea su precio, mayor será su utilidad real. Un precio más alto también aumenta la probabilidad de que se consolide, lo que genera un mayor consenso y valor comunitario en torno a él.

Creo que estamos en una fase muy interesante: elegir el token adecuado se ha vuelto mucho más fácil. Solo se requiere una investigación más específica para distinguir qué proyectos son genuinos y cuáles son solo publicidad engañosa.

Para los inversores que buscan obtener rentabilidades de 5 a 10 veces su inversión, o incluso de 3 veces, este es un momento más propicio que nunca para lograrlo. Si bien es posible que eventualmente multiplique su inversión inicial por 100, creo que actualmente existen varios proyectos muy interesantes, y estos son los activos que yo seguiría de cerca e invertiría en ellos.