Jonah Burian : les leçons du cycle crypto s'appliquent à l'investissement dans l'IA

L'investisseur de Blockchain Capital, Jonah Burian, a déclaré : La cryptomonnaie accélère les cycles de marché, les entreprises précoces obtiennent de la liquidité via des tokens, et le comportement du marché est présumé public, avec des leçons applicables à l'investissement dans l'IA. Les résultats colossaux sont contagieux et déclenchent la FOMO ; après que le Bitcoin est devenu un actif à mille milliards de dollars, Ethereum et Solana ont prouvé que des résultats plus significatifs sont possibles, menant à l'essor du trading d'alt-L1, les VC traitant les nouveaux L1 comme un financement de loterie. De même, OpenAI et Anthropic se dirigent vers l'échelle du billion de dollars, chaque nouveau laboratoire étant valorisé comme une loterie. Les L1 ont été financés à des valorisations de plusieurs milliards de dollars sur la base de livres blancs et d'équipes fondatrices, tandis que les nouveaux laboratoires lèvent des milliards sur la base de documents de recherche et d'équipes débauchées d'OpenAI, d'Anthropic ou de Google DeepMind. Après l'afflux d'argent chaud, des spéculateurs rapides sur le capital émergent toujours ; la cryptomonnaie a connu des opérations comme les tokens en tant que produits, une FDV élevée avec une faible circulation, et une dynamique similaire se déroule dans l'IA, mais les prix de l'IA se forment sur des marchés secondaires semi-liquides opaques, contrairement aux cryptomonnaies cotées publiquement. L'espace blockchain est passé de la rareté à l'abondance, devenant une commodité, les applications capturant la majeure partie de la valeur. Dans l'IA, les modèles peuvent devenir des commodités, la valeur se déplaçant en amont et en aval, tandis que les applications et les couches matérielles gagnent des profits, et la couche de modèles est comprimée. Pendant la phase de frénésie, le capital financier finance excessivement l'infrastructure, et les nouveaux laboratoires parient qu'il est seulement raisonnable de supposer des rendements de R&D à grande échelle, l'histoire de la cryptomonnaie et des alt-L1 justifiant le scepticisme à moins que l'AGI n'arrive.