Blockchain Capital: บทเรียนจากตลาดคริปโต นักลงทุน AI ควรทบทวน

ผู้เขียน: @jonah_b นักวิจัยจาก Blockchain Capital

เรียบเรียงโดย: Jiahua, ChainCatcher

ยากที่จะไม่สังเกตเห็นความคล้ายคลึงกันอย่างน่าทึ่งระหว่างกระแสความคลั่งไคล้ AI ในปัจจุบันกับคลื่นความกระตือรือร้นที่เคยเกิดขึ้นในตลาดคริปโตเคอร์เรนซี

ตลาดคริปโตเคอร์เรนซีเป็นสถานที่ที่เหมาะสมในการสังเกตพฤติกรรมของผู้คนเมื่อเผชิญกับคลื่นเทคโนโลยีครั้งใหญ่: มีทั้งด้านบวก ด้านลบ และด้านที่ทนไม่ได้ที่สุด เนื่องจากวัฏจักรในตลาดคริปโตเคอร์เรนซีดำเนินไปอย่างรวดเร็ว ทำให้โครงการในช่วงแรกสามารถเข้าถึงสภาพคล่องที่ตลาดอื่นยากจะมอบให้ และพฤติกรรมของตลาดก็เปิดเผยต่อสาธารณะโดยค่าเริ่มต้น เพราะข้อมูลบล็อกเชนนั้นเปิดกว้างโดยธรรมชาติ

เราได้เรียนรู้มากมายจากตลาดนี้ และประสบการณ์เหล่านี้สามารถนำไปใช้กับ AI ได้เช่นกัน หากคุณกำลังลงทุนใน AI บทความนี้เหมาะสำหรับคุณ

การเดิมพันแบบลอตเตอรี

ความสำเร็จอันยิ่งใหญ่กระตุ้นให้เกิดพฤติกรรมเลียนแบบและสร้าง FOMO เมื่อสินทรัพย์ประเภทหนึ่งสร้างผู้ชนะที่เปลี่ยนแปลงเกมได้ นักลงทุนก็จะหลั่งไหลเข้ามา พยายามทำซ้ำเส้นทางความสำเร็จนั้น อย่างไรก็ตาม โครงการระลอกที่สองแทบจะไม่เคยไปถึงจุดสูงสุดของระลอกแรก และหลายโครงการสุดท้ายก็กลายเป็นเพียงภาพลวงตา ส่งผลให้สูญเสียเงินทุนจำนวนมหาศาล

Bitcoin กลายเป็นสินทรัพย์มูลค่าล้านล้านดอลลาร์ ต่อมา Ethereum กลายเป็นสินทรัพย์มูลค่าแสนล้านดอลลาร์ และ Solana ก็กลายเป็นสินทรัพย์มูลค่าหลายหมื่นล้านดอลลาร์ ซึ่งพิสูจน์ว่าตลาดนี้สามารถสร้างผู้ชนะรายใหญ่ได้มากกว่าหนึ่งราย

ดังนั้น ความคลั่งไคล้ในการลงทุนในบล็อกเชนสาธารณะใหม่จึงเกิดขึ้น บริษัทเงินร่วมลงทุนปฏิบัติต่อโครงการเหล่านี้เหมือนลอตเตอรี หากถูกเพียงใบเดียวก็อาจให้ผลตอบแทนหลายเท่าของขนาดกองทุนทั้งหมด

ปัจจุบัน การประเมินมูลค่าของห้องปฏิบัติการ AI เกิดใหม่หลายแห่งก็ตั้งอยู่บนความคาดหวังแบบลอตเตอรีเช่นกัน

OpenAI และ Anthropic ต่างก็กำลังมุ่งหน้าสู่การประเมินมูลค่าระดับล้านล้านดอลลาร์ สูตรเบื้องหลังนั้นเรียบง่าย: ประการแรก มีตลาดที่ได้รับความนิยมอย่างมาก จากนั้นก็มีผู้ตามที่พิสูจน์แล้วว่าประสบความสำเร็จ ดังนั้น ผู้เข้ามาใหม่ทุกรายจึงถูกมองว่าเป็นลอตเตอรีใบต่อไปสู่ความมั่งคั่ง

ในอดีต โครงการ Layer 1 หลายแห่งประสบความสำเร็จในการประเมินมูลค่าระดับพันล้านดอลลาร์โดยอาศัยเพียงเอกสารไวท์เปเปอร์และทีมผู้ก่อตั้ง เรื่องราวที่พวกเขาเล่าก็น่าดึงดูดใจอย่างยิ่ง:

จะเกิดอะไรขึ้นหากเศรษฐกิจโลกดำเนินการบนเชนของเรา?

ในทำนองเดียวกัน ห้องปฏิบัติการ AI เกิดใหม่ระดมทุนได้หลายพันล้านดอลลาร์โดยอาศัยชุดแนวคิดการวิจัยและทีมผู้ก่อตั้งที่ดึงมาจาก OpenAI, Anthropic หรือ Google DeepMind

จะเกิดอะไรขึ้นหากพวกเขาสร้าง "เทพเจ้าแห่งเครื่องจักร" ได้จริง?

อย่างไรก็ตาม หลายครั้ง การลงทุนนี้เพียงแค่เดิมพันว่าผู้ซื้อรายถัดไปที่ยินดีจ่ายแพงกว่าจะปรากฏตัวขึ้น

นักลงทุนช่วงแรกจำนวนมากไม่จำเป็นต้องประเมินพื้นฐานปัจจุบันและแนวโน้มอนาคตของบริษัท พวกเขารู้ว่าการเพิ่มผู้มีความสามารถระดับดาราหรือความร่วมมือกับผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่สามารถดึงดูดนักลงทุนให้ผลักดันการประเมินมูลค่าของบริษัทให้สูงขึ้นอีกครั้ง ประกอบกับสภาพคล่องที่เพิ่มขึ้นในตลาดรอง พวกเขาจึงสันนิษฐานว่าผู้ซื้อรายถัดไปจะปรากฏตัวเสมอ

ความโกลาหลของตลาด

ดังที่ BCAP GP @CremeDeLaCrypto กล่าวไว้ในรายการ Bankless ว่า เมื่อเงินทุนจำนวนมากไหลเข้าสู่ตลาด ก็จะมี "กลุ่มนักเก็งกำไรและนักต้มตุ๋นที่ไล่ล่าเงินเร็ว รีบเร่งไปยังที่ที่ร้อนแรง" เสมอ

เป็นเวลากว่าทศวรรษที่นักลงทุนคริปโตเคอร์เรนซีได้เห็นปรากฏการณ์นี้ด้วยตาตนเอง: โครงการรุ่นแล้วรุ่นเล่าที่อ้างว่า "โทเค็นคือผลิตภัณฑ์" ถูกผลักเข้าสู่ตลาดภายใต้แนวทางปฏิบัติด้านการสร้างสภาพคล่องที่น่าสงสัย โครงสร้าง FDV สูง/การหมุนเวียนต่ำที่ไม่เป็นมิตรต่อนักลงทุน ข้อตกลง SAFT ที่ไม่เอื้อประโยชน์ และกลเม็ดทางการตลาดอื่นๆ อีกมากมาย

ตอนนี้ อุตสาหกรรม AI กำลังแสดงฉากที่คล้ายคลึงกัน ตัวอย่างเช่น โครงสร้างที่ประกอบด้วย SPV สามชั้นที่เรียกเก็บค่าธรรมเนียมสูงลิ่ว...

อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสองสิ่งนี้: ในตลาดคริปโตเคอร์เรนซี ราคาเป็นสาธารณะ และโทเค็นสามารถซื้อขายได้อย่างเปิดเผย ราคาและการประเมินมูลค่าของบริษัท AI ก่อตัวขึ้นในตลาดรองที่ทึบแสงและขาดสภาพคล่อง

แม้จะไม่พูดถึงพฤติกรรมเก็งกำไร นักลงทุน AI ก็สามารถเห็นได้จากตลาดคริปโตเคอร์เรนซีว่าการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างตลาดจะเป็นตัวกำหนดว่าผลกำไรจะไหลไปที่ใดในที่สุด

ตัวอย่างเช่น การเดิมพันครั้งใหญ่ที่นักลงทุน AI กำลังวางอยู่ในตอนนี้อาจกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์มาตรฐานในที่สุด

กรณีศึกษาจากตลาดคริปโตเคอร์เรนซี: Block Space กลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์

Block space เคยหายากและมีราคาแพง ทำให้เงินทุนหลั่งไหลเข้ามา พยายามขยายอุปทาน

อย่างไรก็ตาม อุตสาหกรรมได้เลยเถิดไปเล็กน้อยในภายหลัง: มีบล็อกเชน Layer 1 เปิดตัวมากขึ้นเรื่อยๆ และ Ethereum ก็เพิ่ม Layer 2 เข้ามาด้วย ในที่สุด Block space ก็เปลี่ยนจากความขาดแคลนไปสู่ความอุดมสมบูรณ์ หรือแม้กระทั่งล้นเกิน

นี่เป็นผลดีต่อการพัฒนาเทคโนโลยี แต่ไม่จำเป็นต้องดีสำหรับนักลงทุน ปัจจุบัน Layer 1 ทางเลือกหลายแห่งยังคงสร้างรายได้จำกัดมาก

ตลาดช่วงแรกโดยทั่วไปเดิมพันกับทฤษฎี "fat protocol" แต่สุดท้ายทฤษฎี "fat application" กลับเป็นฝ่ายชนะ

เมื่อ Block space ถูกลง ผู้ใช้จ่ายเงินน้อยลงสำหรับโครงสร้างพื้นฐานระดับล่าง ในขณะที่ใช้จ่ายมากขึ้นกับแอปพลิเคชันระดับบน แอปพลิเคชันอย่าง Tether, Hyperliquid, Aave และ Polymarket กลับกลายเป็นผู้ครองส่วนแบ่งรายได้ส่วนใหญ่

กรณีศึกษาจาก AI: โมเดลอาจกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์

AI อาจกำลังเล่นซ้ำประสบการณ์ช่วงแรกของตลาดคริปโตเคอร์เรนซี

ห้องปฏิบัติการ AI ของจีนเปิดเผยน้ำหนักโมเดลที่ทรงพลังมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง ฉันได้ให้คำอธิบายเกี่ยวกับแรงจูงใจเบื้องหลังเรื่องนี้ไว้แล้ว

หากน้ำหนักโมเดลกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์มาตรฐาน และราคาโมเดลยังคงลดลง มูลค่าจะเปลี่ยนไปยังต้นน้ำและปลายน้ำของสแต็กเทคโนโลยี

แอปพลิเคชันจะกลายเป็นผู้รับประโยชน์หลัก: หากต้นทุนส่วนเพิ่มของการใช้โมเดลค่อยๆ เข้าใกล้ต้นทุนส่วนเพิ่มของการรันโมเดล แอปพลิเคชันก็จะไม่ต้องจ่ายกำไรสูงที่ชั้นโมเดลอีกต่อไป

OpenAI และ Anthropic อาจไม่ได้รับผลกระทบโดยตรงจากการเปลี่ยนแปลงนี้ เนื่องจากพวกเขามีฐานผู้ใช้ ความสัมพันธ์กับลูกค้าองค์กร และช่องทางการจัดจำหน่ายที่มุ่งเป้าไปที่นักพัฒนาอยู่แล้ว แต่พวกเขาเป็นข้อยกเว้น

ในแง่นี้ พวกเขาเป็นเหมือน Hyperliquid แห่งวงการ AI มากกว่า แทนที่จะเป็นเพียงผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานระดับล่างอย่าง Layer 1

กล่าวอีกนัยหนึ่ง OpenAI และ Anthropic ประสบความสำเร็จในการบูรณาการแนวดิ่ง ห้องปฏิบัติการ AI อื่นๆ ที่ไม่สามารถเข้าถึงผู้ใช้ปลายทางได้โดยตรงอาจพบว่าตนเองอยู่ในตำแหน่งที่ยากลำบากกว่า

ผลลัพธ์อีกประการหนึ่งของอัตรากำไรของโมเดลที่ลดลงคือ พลังงานและฮาร์ดแวร์ที่อยู่ด้านล่างของสแต็กเทคโนโลยีมีโอกาสได้รับอัตรากำไรที่สูงขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่ออุปทานของพลังการประมวลผลถูกจำกัดด้วยเงื่อนไขทางกายภาพ แนวโน้มนี้อาจเด่นชัดยิ่งขึ้น

กล่าวโดยสรุป ชั้นฮาร์ดแวร์และชั้นแอปพลิเคชันอาจดึงกำไรไปมากขึ้น ในขณะที่ชั้นโมเดลจะถูกบีบอัด แต่เงินทุนจำนวนมากกำลังไหลเข้าสู่ชั้นโมเดลอย่างแม่นยำ

ทั้งหมดนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่

จากมุมมองวัฏจักรที่กว้างขึ้น นี่ไม่ใช่เรื่องน่าแปลกใจแต่อย่างใด

Carlota Perez ในหนังสือ "Technological Revolutions and Financial Capital" โต้แย้งว่าการปฏิวัติทางเทคโนโลยีดังกล่าวต้องผ่านหลายขั้นตอน: ช่วงวางโครงสร้างพื้นฐาน ช่วงคลั่งไคล้ ช่วงล่มสลาย และช่วงปรับใช้

ทุนทางการเงินมีแนวโน้มที่จะลงทุนเกินขนาดในโครงสร้างพื้นฐานในช่วงคลั่งไคล้ แต่โครงสร้างพื้นฐานที่สร้างเกินเหล่านี้ ซึ่งปัจจุบันมีราคาต่ำ จะสนับสนุนการพัฒนาแอปพลิเคชันรุ่นต่อไป

สิ่งนี้ช่วยอธิบายว่าทำไมจึงมีการสร้าง Block space เกินขนาดในตลาดคริปโตเคอร์เรนซี การขยายตัวของโมเดลในวงการ AI อาจกลายเป็นกรณีถัดไป

การลงทุนในห้องปฏิบัติการ AI เกิดใหม่ต้องอาศัยความเชื่อว่าพวกเขาจะให้ผลตอบแทนมหาศาลจากการลงทุนด้านการวิจัยและพัฒนา ประวัติศาสตร์ของตลาดคริปโตเคอร์เรนซีและ Layer 1 ทางเลือกอย่างน้อยก็ควรทำให้เราตั้งคำถามกับสมมติฐานนี้

แน่นอน หาก AGI เกิดขึ้น การตัดสินข้างต้นอาจไม่เป็นจริง เพราะเราไม่รู้ว่าเศรษฐกิจจะเป็นอย่างไรหลังจากการมาถึงของ AGI