Blockchain Capital : les leçons du marché crypto pour les investisseurs en IA

Auteur : @jonah_b, chercheur chez Blockchain Capital

Compilé par : Jiahua, ChainCatcher

Il est difficile de ne pas remarquer les similitudes frappantes entre l'engouement actuel pour l'IA et les vagues d'enthousiasme précédentes sur le marché des cryptomonnaies.

Le marché des cryptomonnaies est un endroit approprié pour observer comment les gens agissent face à une vague technologique majeure : il y a des aspects positifs, des aspects négatifs et les aspects les plus insupportables. En effet, les cycles du marché des cryptomonnaies avancent rapidement, permettant aux premiers projets d'obtenir des liquidités que d'autres marchés peinent à fournir, et le comportement du marché est accessible au public par défaut, car les données de la blockchain sont intrinsèquement ouvertes.

Nous avons beaucoup appris de ce marché, et ces expériences sont également applicables à l'IA. Si vous investissez dans l'IA, cet article est pour vous.

Des paris de type loterie

Les énormes succès déclenchent un comportement de suivi et créent un FOMO. Dès qu'un type d'actif produit un gagnant qui change la donne, les investisseurs se précipitent, essayant de reproduire sa trajectoire de succès. Cependant, la deuxième vague de projets atteint rarement les sommets de la première vague, et de nombreux projets se révèlent finalement être des châteaux en Espagne, entraînant des pertes de capital importantes.

Le Bitcoin est devenu un actif de mille milliards de dollars. Par la suite, Ethereum est devenu un actif de cent milliards de dollars, et Solana est également devenu un actif de plusieurs milliards de dollars, prouvant que ce marché peut produire plus d'un gagnant géant.

Ainsi, la frénésie d'investissement dans de nouvelles blockchains publiques est née. Les sociétés de capital-risque ont traité ces projets comme des billets de loterie ; en toucher un seul pourrait rapporter des multiples de la taille totale du fonds.

Aujourd'hui, les valorisations de nombreux laboratoires d'IA émergents reposent également sur des attentes de type loterie.

OpenAI et Anthropic se dirigent tous deux vers des valorisations de mille milliards de dollars. La formule derrière cela est simple : d'abord, il y a un marché extrêmement populaire, puis un suiveur au succès avéré émerge. Ainsi, chaque nouvel entrant est considéré comme le prochain billet de loterie vers la richesse.

Dans le passé, de nombreux projets de couche 1 ont atteint des valorisations de plusieurs milliards de dollars en se basant presque uniquement sur un livre blanc et une équipe fondatrice. Les histoires qu'ils racontaient étaient également très séduisantes :

Et si l'économie mondiale fonctionnait sur notre blockchain ?

De même, les laboratoires d'IA émergents ont levé des milliards sur la base d'un ensemble d'idées de recherche et d'équipes fondatrices débauchées d'OpenAI, d'Anthropic ou de Google DeepMind.

Et s'ils pouvaient vraiment créer le « Dieu des machines » ?

Cependant, bien souvent, cet investissement ne fait que parier sur l'apparition du prochain acheteur à un prix plus élevé.

De nombreux investisseurs précoces n'évaluent pas nécessairement les fondamentaux actuels de l'entreprise et ses perspectives d'avenir. Ils savent que l'arrivée d'un talent vedette ou un partenariat avec un fournisseur de cloud massif pourrait attirer des investisseurs pour pousser la valorisation de l'entreprise encore plus haut. Couplé à la liquidité croissante sur le marché secondaire, ils supposent que le prochain acheteur apparaîtra toujours.

Le chaos du marché

Comme l'a mentionné BCAP GP @CremeDeLaCrypto dans l'émission Bankless, lorsque des capitaux importants affluent sur le marché, il y aura toujours « un groupe de spéculateurs et d'escrocs à la recherche d'argent rapide, se précipitant là où c'est chaud ».

Pendant plus d'une décennie, les investisseurs en cryptomonnaies ont été témoins de ce phénomène : des lots successifs de projets prétendant que « les jetons sont le produit » ont été poussés sur le marché avec des pratiques de tenue de marché douteuses, des structures à FDV élevée/faible circulation défavorables aux investisseurs, des accords SAFT défavorables et une pléthore d'autres astuces de marché.

Maintenant, l'industrie de l'IA joue une scène similaire. Par exemple, ces structures composées de trois couches de SPV, facturant des frais exorbitants…

Cependant, il existe une différence clé entre les deux : sur le marché des cryptomonnaies, les prix sont publics et les jetons peuvent être échangés ouvertement. Les prix et les valorisations des entreprises d'IA se forment sur des marchés secondaires opaques et illiquides.

Même sans parler de comportement spéculatif, les investisseurs en IA peuvent voir sur le marché des cryptomonnaies que les changements de structure du marché détermineront où les profits finiront par aller.

Par exemple, les paris lourds que les investisseurs en IA placent maintenant pourraient finalement se transformer en un produit standardisé.

Cas du marché des cryptomonnaies : l'espace de bloc est devenu une marchandise

L'espace de bloc était autrefois rare et cher, ce qui a conduit les capitaux à affluer, tentant d'augmenter l'offre.

Cependant, l'industrie est ensuite allée un peu trop loin : de plus en plus de blockchains de couche 1 ont été lancées, et Ethereum a également ajouté des couches 2. Finalement, l'espace de bloc est passé de la rareté à l'abondance, voire à l'excès.

C'est bon pour le développement technologique, mais pas nécessairement pour les investisseurs. Aujourd'hui, de nombreuses couches 1 alternatives génèrent encore des revenus très limités.

Le marché initial a généralement parié sur la théorie du « protocole gras », mais finalement la théorie de « l'application grasse » a prévalu.

À mesure que l'espace de bloc devenait moins cher, les utilisateurs payaient moins pour l'infrastructure sous-jacente, tout en dépensant plus pour les applications de la couche supérieure. Des applications comme Tether, Hyperliquid, Aave et Polymarket ont fini par capter l'essentiel des revenus.

Cas de l'IA : les modèles pourraient devenir des marchandises

L'IA est peut-être en train de rejouer les premières expériences du marché des cryptomonnaies.

Les laboratoires d'IA chinois rendent continuellement publics des poids de modèles de plus en plus puissants. J'ai fourni une explication concernant les incitations derrière cela.

Si les poids des modèles deviennent des marchandises standardisées et que les prix des modèles continuent de baisser, la valeur se déplacera en amont et en aval de la pile technologique.

Les applications deviendront les principales bénéficiaires : si le coût marginal d'utilisation des modèles se rapproche progressivement du coût marginal d'exécution des modèles, les applications n'auront plus à payer de profits élevés au niveau de la couche des modèles.

OpenAI et Anthropic pourraient ne pas être directement touchés par ce changement, car ils ont déjà des bases d'utilisateurs, des relations avec les entreprises clientes et des canaux de distribution destinés aux développeurs. Mais ce sont des exceptions.

En ce sens, ils ressemblent davantage au Hyperliquid du domaine de l'IA, plutôt que de simplement fournir une infrastructure sous-jacente comme la couche 1.

En d'autres termes, OpenAI et Anthropic ont réalisé une intégration verticale. Les autres laboratoires d'IA qui ne peuvent pas atteindre directement les utilisateurs finaux pourraient se retrouver dans une position plus difficile.

Une autre conséquence de la baisse des marges bénéficiaires des modèles est que l'énergie et le matériel au bas de la pile technologique ont la possibilité d'atteindre des marges bénéficiaires plus élevées. Surtout lorsque l'offre de puissance de calcul est contrainte par des conditions physiques, cette tendance pourrait devenir plus prononcée.

En bref, la couche matérielle et la couche applicative pourraient capter davantage de profits, tandis que la couche des modèles sera comprimée. Pourtant, une quantité importante de capital d'investissement afflue précisément vers la couche des modèles.

Rien de tout cela n'est nouveau

D'un point de vue cyclique plus large, ce n'est en fait pas surprenant.

Carlota Perez, dans « Révolutions technologiques et capital financier », soutient que ces révolutions technologiques passent par plusieurs étapes : période de pose des infrastructures, période de frénésie, période de krach et période de déploiement.

Le capital financier a tendance à surinvestir dans les infrastructures pendant la période de frénésie, mais ces infrastructures surconstruites, désormais à bas prix, soutiendront le développement de la prochaine génération d'applications.

Cela aide à expliquer pourquoi il y a eu une surconstruction de l'espace de bloc sur le marché des cryptomonnaies. L'expansion des modèles dans le domaine de l'IA pourrait devenir le prochain cas.

Investir dans des laboratoires d'IA émergents nécessite de croire qu'ils peuvent générer d'énormes retours sur les investissements en R&D. L'histoire du marché des cryptomonnaies et des couches 1 alternatives devrait au moins nous amener à remettre en question cette hypothèse.

Bien sûr, si l'AGI émerge, les jugements ci-dessus pourraient ne pas tenir. Car nous n'avons aucune idée de ce à quoi ressemblera l'économie après l'arrivée de l'AGI.