Blockchain Capital: Bài học từ thị trường tiền điện tử, nhà đầu tư AI đáng để đọc lại

Tác giả：@jonah_b, Nhà nghiên cứu Blockchain Capital

Biên dịch：Gia Hoan, ChainCatcher

Rất khó để không nhận thấy sự tương đồng đáng kinh ngạc giữa cơn sốt AI hiện tại và những đợt sốt thị trường tiền điện tử trước đây.

Thị trường tiền điện tử rất thích hợp để quan sát cách mọi người hành động trước một làn sóng công nghệ lớn: có mặt tốt, mặt xấu và cả những điều tồi tệ nhất. Điều này là do chu kỳ của thị trường tiền điện tử diễn ra rất nhanh, các dự án ban đầu có thể thu được tính thanh khoản mà các thị trường khác khó có thể cung cấp thông qua token, và hành vi thị trường mặc định cũng là công khai, vì dữ liệu blockchain vốn đã mở.

Chúng ta đã học được rất nhiều từ thị trường này, và những kinh nghiệm này cũng áp dụng cho AI. Nếu bạn đang đầu tư vào AI, bài viết này là dành cho bạn.

Đặt cược kiểu xổ số

Những thành công lớn sẽ kích thích sự theo đuổi, và cũng sẽ tạo ra nỗi sợ bỏ lỡ (FOMO). Khi một loại tài sản xuất hiện một người thắng lớn thay đổi thời đại, các nhà đầu tư sẽ đổ xô vào, cố gắng sao chép con đường thành công đó. Nhưng các dự án ở làn sóng thứ hai hiếm khi đạt được độ cao của làn sóng đầu tiên, nhiều dự án cuối cùng chỉ là những lâu đài trên không, và một lượng lớn vốn đã bị mất.

Bitcoin đã trở thành tài sản trị giá hàng nghìn tỷ đô la. Sau đó, Ethereum trở thành tài sản trị giá hàng trăm tỷ đô la, Solana cũng trở thành tài sản trị giá hàng chục tỷ đô la, chứng minh rằng thị trường này không chỉ có thể sản sinh ra một người thắng lớn.

Vì vậy, cơn sốt đầu tư vào các chuỗi công cộng mới đã nổi lên. Các quỹ đầu tư mạo hiểm coi những dự án này như một cược xổ số, chỉ cần trúng một cái, có thể thu về gấp nhiều lần quy mô quỹ.

Hiện nay, nhiều phòng thí nghiệm AI mới nổi cũng xây dựng định giá dựa trên kỳ vọng kiểu xổ số.

OpenAI và Anthropic đều đang tiến tới định giá hàng nghìn tỷ đô la. Công thức đằng sau rất đơn giản: trước tiên có một thị trường cực kỳ được ưa chuộng, sau đó có một người kế nhiệm đã chứng minh thành công. Vì vậy, mỗi người mới tham gia đều được coi là một vé xổ số làm giàu tiếp theo.

Ngày trước, nhiều dự án L1 gần như chỉ dựa vào một bản white paper và một đội ngũ sáng lập đã đạt được định giá hàng tỷ đô la. Câu chuyện mà họ kể cũng rất hấp dẫn:

Nếu nền kinh tế toàn cầu hoạt động trên chuỗi của chúng tôi thì sao?

Tương tự, các phòng thí nghiệm AI mới nổi cũng đã huy động hàng tỷ đô la nhờ một bộ ý tưởng nghiên cứu và đội ngũ sáng lập được tuyển từ OpenAI, Anthropic hoặc GoogleDeepMind.

Nếu họ thực sự có thể tạo ra "Thần máy móc" thì sao?

Tuy nhiên, nhiều khi, khoản đầu tư này chỉ đặt cược vào việc sẽ có một người mua tiếp theo với giá cao hơn xuất hiện.

Nhiều nhà đầu tư sớm không nhất thiết phải thực sự đánh giá tình hình cơ bản hiện tại và triển vọng tương lai của công ty. Họ biết rằng, sự gia nhập của một nhân tài nổi bật, hoặc một hợp tác với một nhà cung cấp đám mây quy mô lớn, có thể thu hút các nhà đầu tư nâng cao định giá công ty thêm một vòng nữa. Thêm vào đó, thị trường thứ cấp hiện nay có tính thanh khoản ngày càng mạnh, họ mặc định rằng sẽ luôn có người mua tiếp theo xuất hiện.

Thị trường hỗn loạn

Như BCAP GP @CremeDeLaCrypto đã nói trong chương trình Bankless, khi một lượng lớn vốn lưu thông trong thị trường, sẽ luôn có "một nhóm nhà đầu tư và kẻ lừa đảo theo đuổi tiền nhanh, lao vào nơi nào đang hot".

Hơn mười năm qua, các nhà đầu tư tiền điện tử đã chứng kiến hiện tượng này: từng đợt dự án mang danh "token là sản phẩm", với các phương pháp tạo lập thị trường nghi ngờ, cấu trúc FDV cao/khối lượng lưu thông thấp cực kỳ không thân thiện với nhà đầu tư, các thỏa thuận SAFT bất lợi cho nhà đầu tư, và vô số trò lừa đảo khác đã được đẩy ra thị trường.

Hiện nay, ngành AI cũng đang diễn ra một cảnh tương tự. Ví dụ, những cấu trúc gồm ba lớp SPV với mức phí cao ngất ngưởng…

Tuy nhiên, có một sự khác biệt quan trọng giữa hai bên: trong thị trường tiền điện tử, giá cả là công khai, token có thể giao dịch công khai. Giá cả và định giá của các công ty AI thì hình thành trong một thị trường thứ cấp không minh bạch, với tính thanh khoản hạn chế.

Ngay cả khi không nói đến hành vi đầu cơ, các nhà đầu tư AI cũng có thể thấy rằng sự thay đổi trong cấu trúc thị trường sẽ quyết định lợi nhuận cuối cùng chảy về đâu.

Ví dụ, những gì mà các nhà đầu tư AI hiện đang đặt cược lớn có thể cuối cùng trở thành một hàng hóa tiêu chuẩn hóa.

Ví dụ từ thị trường tiền điện tử: Không gian khối trở thành hàng hóa

Không gian khối từng khan hiếm và đắt đỏ, vì vậy vốn đã đổ vào để cố gắng mở rộng cung.

Nhưng ngành này sau đó đã đi quá xa: ngày càng nhiều chuỗi L1 ra mắt, Ethereum cũng đã tăng cường L2. Cuối cùng, không gian khối từ khan hiếm trở nên dồi dào, thậm chí là thừa thãi.

Điều này tốt cho sự phát triển công nghệ, nhưng chưa chắc đã tốt cho các nhà đầu tư. Hiện nay, nhiều L1 thay thế vẫn có doanh thu rất hạn chế.

Thị trường ban đầu thường đặt cược vào lý thuyết "giao thức béo", nhưng cuối cùng lý thuyết "ứng dụng béo" đã chiếm ưu thế.

Khi không gian khối trở nên rẻ hơn, người dùng đã chi ít tiền hơn cho cơ sở hạ tầng cơ bản, nhưng lại chi nhiều hơn cho các ứng dụng trên tầng. Các dự án ở tầng ứng dụng như Tether, Hyperliquid, Aave, Polymarket lại kiếm được phần lớn doanh thu.

Ví dụ từ AI: Mô hình có thể trở thành hàng hóa

AI có thể đang tái hiện lại cảnh mà thị trường tiền điện tử đã trải qua trong giai đoạn đầu.

Các phòng thí nghiệm AI ở Trung Quốc đang công khai ngày càng nhiều trọng số mô hình mạnh mẽ hơn. Về cơ chế khuyến khích họ làm như vậy, tôi đã làm một giải thích.

Nếu trọng số mô hình trở thành hàng hóa tiêu chuẩn hóa, giá mô hình tiếp tục giảm, giá trị sẽ chuyển dịch lên phía trên và phía dưới của công nghệ.

Các ứng dụng sẽ trở thành những người hưởng lợi chính: nếu chi phí biên để sử dụng mô hình dần dần gần với chi phí biên để vận hành mô hình, các ứng dụng sẽ không còn phải trả giá cao cho lợi nhuận lớn từ tầng mô hình.

OpenAI và Anthropic thì không dễ bị ảnh hưởng trực tiếp bởi sự thay đổi này, vì họ đã có cơ sở người dùng, mối quan hệ với khách hàng doanh nghiệp và kênh phân phối hướng tới các nhà phát triển. Nhưng họ là những trường hợp ngoại lệ.

Theo nghĩa này, họ giống như Hyperliquid trong lĩnh vực AI, chứ không chỉ cung cấp cơ sở hạ tầng cơ bản như L1.

Nói cách khác, OpenAI và Anthropic đã thực hiện tích hợp dọc. Những phòng thí nghiệm AI khác không thể tiếp cận trực tiếp với người dùng cuối có thể sẽ gặp khó khăn hơn.

Một kết quả khác từ việc giảm lợi nhuận mô hình là, năng lượng và phần cứng ở tầng thấp nhất của công nghệ có cơ hội đạt được lợi nhuận cao hơn. Đặc biệt trong bối cảnh nguồn cung sức mạnh tính toán bị hạn chế bởi các điều kiện vật lý, xu hướng này có thể càng rõ rệt hơn.

Tóm lại, tầng phần cứng và tầng ứng dụng có thể lấy đi nhiều lợi nhuận hơn, trong khi tầng mô hình sẽ bị ép lại. Nhưng một lượng lớn vốn đầu tư lại đang chảy vào tầng mô hình.

Tất cả những điều này không mới

Xét từ chu kỳ lớn hơn, thực ra điều này không có gì đáng ngạc nhiên.

Carlota Perez trong cuốn "Cách mạng công nghệ và vốn tài chính" cho rằng, những cuộc cách mạng công nghệ này sẽ trải qua vài giai đoạn: giai đoạn xây dựng cơ sở hạ tầng, giai đoạn cuồng nhiệt, giai đoạn sụp đổ và giai đoạn triển khai.

Vốn tài chính sẽ đầu tư quá mức vào cơ sở hạ tầng trong giai đoạn cuồng nhiệt, nhưng những cơ sở hạ tầng đã được xây dựng quá mức và hiện có giá thấp lại sẽ hỗ trợ sự phát triển của thế hệ ứng dụng tiếp theo.

Điều này giúp giải thích tại sao thị trường tiền điện tử lại xuất hiện tình trạng xây dựng quá mức không gian khối. Sự mở rộng mô hình trong lĩnh vực AI có thể trở thành trường hợp tiếp theo.

Đầu tư vào các phòng thí nghiệm AI mới nổi, điều kiện tiên quyết là tin rằng họ có thể mang lại lợi nhuận khổng lồ từ khoản đầu tư vào nghiên cứu và phát triển. Lịch sử của thị trường tiền điện tử và các L1 thay thế ít nhất nên khiến chúng ta đặt dấu hỏi về giả thuyết này.

Tất nhiên, nếu AGI xuất hiện, những phán đoán trên chưa chắc đã đúng. Bởi vì chúng ta hoàn toàn không biết kinh tế sẽ trở thành như thế nào khi AGI xuất hiện.