Blockchain Capital: уроки крипторынка, которые стоит пересмотреть инвесторам в ИИ

Автор: @jonah_b, исследователь Blockchain Capital

Составил: Jiahua, ChainCatcher

Трудно не заметить поразительное сходство между нынешним ажиотажем вокруг ИИ и предыдущими волнами энтузиазма на криптовалютном рынке.

Криптовалютный рынок — подходящее место для наблюдения за тем, как люди действуют перед лицом значительной технологической волны: есть положительные стороны, отрицательные стороны и самые невыносимые стороны. Это объясняется тем, что циклы на криптовалютном рынке развиваются быстро, позволяя ранним проектам получать ликвидность, которую другим рынкам трудно обеспечить, а поведение рынка по умолчанию публично доступно, поскольку данные блокчейна изначально открыты.

Мы многому научились на этом рынке, и этот опыт в равной степени применим к ИИ. Если вы инвестируете в ИИ, эта статья для вас.

Ставки в стиле лотереи

Огромные успехи вызывают поведение следования за лидером и порождают FOMO. Как только какой-либо тип актива порождает победителя, меняющего правила игры, инвесторы устремляются в него, пытаясь повторить путь его успеха. Однако вторая волна проектов редко достигает высот первой волны, и многие проекты в конечном итоге оказываются воздушными замками, что приводит к значительным потерям капитала.

Биткоин стал активом на триллион долларов. Впоследствии Ethereum стал активом на сто миллиардов долларов, а Solana также стала активом на несколько миллиардов долларов, доказав, что этот рынок может породить более одного гигантского победителя.

Так возникла мания инвестирования в новые публичные блокчейны. Венчурные фирмы относились к этим проектам как к лотерейным билетам; попадание всего в один могло принести прибыль, кратную размеру всего фонда.

Сегодня оценки многих новых лабораторий ИИ также строятся на лотерейных ожиданиях.

OpenAI и Anthropic движутся к оценкам в триллион долларов. Формула проста: сначала есть чрезвычайно популярный рынок, затем появляется доказанный успешный последователь. Таким образом, каждый новый участник рассматривается как следующий лотерейный билет к богатству.

В прошлом многие проекты уровня Layer 1 достигали оценок в миллиарды долларов, основываясь почти исключительно на white paper и команде основателей. Истории, которые они рассказывали, были очень заманчивыми:

Что, если бы мировая экономика работала на нашем блокчейне?

Аналогично, новые лаборатории ИИ привлекли миллиарды на основе набора исследовательских идей и команд основателей, переманенных из OpenAI, Anthropic или Google DeepMind.

Что, если они действительно смогут создать «Бога машин»?

Однако во многих случаях такие инвестиции — лишь ставка на появление следующего покупателя по более высокой цене.

Многие ранние инвесторы не обязательно оценивают текущие фундаментальные показатели компании и будущие перспективы. Они знают, что приход звездного таланта или партнерство с крупным облачным провайдером может привлечь инвесторов и снова поднять оценку компании. В сочетании с растущей ликвидностью на вторичном рынке они предполагают, что следующий покупатель всегда появится.

Рыночный хаос

Как отметил BCAP GP @CremeDeLaCrypto в программе Bankless, когда большие объемы капитала вливаются в рынок, всегда появляется «группа спекулянтов и мошенников, гоняющихся за быстрыми деньгами и устремляющихся туда, где горячо».

Более десяти лет криптовалютные инвесторы наблюдали это явление воочию: партия за партией проекты, заявляющие «токены — это продукт», выводились на рынок с помощью сомнительных практик маркет-мейкинга, недружественных инвесторам структур с высокой FDV и низким оборотом, невыгодных соглашений SAFT и множества других рыночных уловок.

Теперь индустрия ИИ разыгрывает похожий сценарий. Например, структуры из трех уровней SPV, взимающие непомерные комиссии…

Однако между ними есть ключевое различие: на криптовалютном рынке цены публичны, а токены можно открыто торговать. Цены и оценки ИИ-компаний формируются на непрозрачных, неликвидных вторичных рынках.

Даже не обсуждая спекулятивное поведение, инвесторы в ИИ могут увидеть на примере криптовалютного рынка, что изменения рыночной структуры определят, куда в конечном итоге потечет прибыль.

Например, крупные ставки, которые сейчас делают инвесторы в ИИ, могут в итоге превратиться в стандартизированный товар.

Кейс с криптовалютного рынка: блок-пространство стало товаром

Блок-пространство когда-то было дефицитным и дорогим, что привело к притоку капитала в попытках расширить предложение.

Однако позже индустрия переусердствовала: запускалось все больше блокчейнов Layer 1, а Ethereum добавил Layer 2. В итоге блок-пространство перешло от дефицита к изобилию, даже избытку.

Это хорошо для технологического развития, но не обязательно для инвесторов. Сегодня многие альтернативные Layer 1 по-прежнему генерируют очень ограниченную выручку.

Ранний рынок в целом делал ставку на теорию «толстого протокола», но в итоге возобладала теория «толстого приложения».

По мере удешевления блок-пространства пользователи платили меньше за базовую инфраструктуру, но больше за приложения верхнего уровня. Такие приложения, как Tether, Hyperliquid, Aave и Polymarket, в итоге захватили основную часть выручки.

Кейс из ИИ: модели могут стать товаром

ИИ, возможно, повторяет ранний опыт криптовалютного рынка.

Китайские лаборатории ИИ постоянно делают все более мощные веса моделей публичными. Я дал объяснение стимулов, стоящих за этим.

Если веса моделей станут стандартизированным товаром, а цены на модели продолжат снижаться, ценность сместится вверх и вниз по технологическому стеку.

Приложения станут основными бенефициарами: если предельные издержки использования моделей постепенно приблизятся к предельным издержкам их запуска, приложениям больше не придется платить высокую прибыль на уровне моделей.

OpenAI и Anthropic, возможно, не пострадают напрямую от этого изменения, поскольку у них уже есть пользовательская база, отношения с корпоративными клиентами и каналы дистрибуции, ориентированные на разработчиков. Но они — исключения.

В этом смысле они больше похожи на Hyperliquid в области ИИ, а не просто предоставляют базовую инфраструктуру, как Layer 1.

Иными словами, OpenAI и Anthropic достигли вертикальной интеграции. Другие лаборатории ИИ, которые не могут напрямую выйти на конечных пользователей, могут оказаться в более сложном положении.

Еще один результат снижения маржинальности моделей — у энергии и оборудования в нижней части технологического стека появляется возможность достичь более высокой маржи. Особенно когда предложение вычислительных мощностей ограничено физическими условиями, эта тенденция может усилиться.

Короче говоря, аппаратный уровень и уровень приложений могут забрать больше прибыли, а уровень моделей будет сжат. Однако значительный объем инвестиционного капитала течет именно в уровень моделей.

Ничего из этого не ново

С более широкой циклической точки зрения это на самом деле неудивительно.

Карлота Перес в книге «Технологические революции и финансовый капитал» утверждает, что такие технологические революции проходят несколько стадий: период закладки инфраструктуры, период безумия, период краха и период развертывания.

Финансовый капитал склонен чрезмерно инвестировать в инфраструктуру в период безумия, но эта перестроенная инфраструктура, теперь дешевая, будет поддерживать развитие следующего поколения приложений.

Это помогает объяснить, почему на криптовалютном рынке произошло перестроение блок-пространства. Расширение моделей в области ИИ может стать следующим случаем.

Инвестирование в новые лаборатории ИИ требует веры в то, что они смогут обеспечить огромную отдачу от инвестиций в НИОКР. История криптовалютного рынка и альтернативных Layer 1 должна по крайней мере заставить нас усомниться в этом предположении.

Конечно, если появится AGI, вышеуказанные суждения могут не сработать. Потому что мы понятия не имеем, как будет выглядеть экономика после появления AGI.