Blockchain Capital: Bài học từ thị trường crypto, nhà đầu tư AI nên xem lại

Tác giả: @jonah_b, Nghiên cứu viên tại Blockchain Capital

Biên soạn: Jiahua, ChainCatcher

Thật khó để không nhận ra những điểm tương đồng nổi bật giữa cơn sốt AI hiện tại và các làn sóng hưng phấn trước đây trên thị trường tiền mã hóa.

Thị trường tiền mã hóa là nơi phù hợp để quan sát cách con người hành động trước một làn sóng công nghệ lớn: có mặt tích cực, mặt tiêu cực và cả những mặt khó chịu nhất. Điều này là do các chu kỳ trên thị trường tiền mã hóa diễn ra nhanh chóng, cho phép các dự án ban đầu có được thanh khoản mà các thị trường khác khó có thể cung cấp, và hành vi thị trường được công khai theo mặc định, vì dữ liệu blockchain vốn dĩ mở.

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

Đặt cược kiểu xổ số

Những thành công vang dội kích hoạt hành vi bắt chước và tạo ra FOMO. Một khi một loại tài sản tạo ra kẻ thắng cuộc thay đổi cuộc chơi, các nhà đầu tư đổ xô vào, cố gắng tái lập con đường thành công của nó. Tuy nhiên, làn sóng dự án thứ hai hiếm khi đạt đến đỉnh cao của làn sóng đầu tiên, và nhiều dự án cuối cùng hóa ra chỉ là bong bóng, dẫn đến thất thoát vốn đáng kể.

Bitcoin đã trở thành tài sản nghìn tỷ đô la. Sau đó, Ethereum trở thành tài sản trăm tỷ đô la, và Solana cũng trở thành tài sản nhiều tỷ đô la, chứng minh rằng thị trường này có thể tạo ra nhiều hơn một kẻ thắng cuộc khổng lồ.

Do đó, cơn sốt đầu tư vào các chuỗi công khai mới đã nảy sinh. Các công ty đầu tư mạo hiểm coi những dự án này như vé số; chỉ cần trúng một dự án cũng có thể mang lại lợi nhuận gấp nhiều lần quy mô quỹ.

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

OpenAI và Anthropic đều đang tiến tới định giá nghìn tỷ đô la. Công thức đằng sau điều này rất đơn giản: đầu tiên, có một thị trường cực kỳ phổ biến, sau đó một kẻ theo sau đã được chứng minh thành công xuất hiện. Vì vậy, mọi người mới tham gia đều được coi là tấm vé số tiếp theo dẫn đến sự giàu có.

Trong quá khứ, nhiều dự án Layer 1 đạt được định giá hàng tỷ đô la gần như chỉ dựa trên một sách trắng và đội ngũ sáng lập. Những câu chuyện họ kể cũng rất hấp dẫn:

Điều gì sẽ xảy ra nếu nền kinh tế toàn cầu vận hành trên chuỗi của chúng tôi?

Tương tự, các phòng thí nghiệm AI mới nổi đã huy động hàng tỷ đô la dựa trên một tập hợp các ý tưởng nghiên cứu và đội ngũ sáng lập được chiêu mộ từ OpenAI, Anthropic hoặc Google DeepMind.

Điều gì sẽ xảy ra nếu họ thực sự có thể tạo ra "Cỗ máy thần thánh"?

Tuy nhiên, nhiều khi, khoản đầu tư này chỉ đơn thuần là đặt cược vào việc người mua trả giá cao hơn tiếp theo sẽ xuất hiện.

Nhiều nhà đầu tư ban đầu không nhất thiết đánh giá các yếu tố cơ bản hiện tại và triển vọng tương lai của công ty. Họ biết rằng việc bổ sung một nhân tài ngôi sao hoặc quan hệ đối tác với một nhà cung cấp đám mây khổng lồ có thể thu hút các nhà đầu tư đẩy định giá công ty lên cao một lần nữa. Cùng với thanh khoản ngày càng tăng trên thị trường thứ cấp, họ cho rằng người mua tiếp theo sẽ luôn xuất hiện.

Hỗn loạn thị trường

Như GP của BCAP @CremeDeLaCrypto đã đề cập trong chương trình Bankless, khi lượng vốn lớn đổ vào thị trường, sẽ luôn có "một nhóm đầu cơ và lừa đảo chạy theo đồng tiền nhanh, đổ xô đến bất cứ nơi nào đang nóng."

Trong hơn một thập kỷ, các nhà đầu tư tiền mã hóa đã tận mắt chứng kiến hiện tượng này: hết lô dự án này đến lô dự án khác tuyên bố "token là sản phẩm" được đưa ra thị trường dưới các hoạt động tạo lập thị trường đáng ngờ, cấu trúc FDV cao/lưu thông thấp không thân thiện với nhà đầu tư, các thỏa thuận SAFT bất lợi và vô số thủ thuật thị trường khác.

Giờ đây, ngành AI đang diễn ra một kịch bản tương tự. Ví dụ, những cấu trúc gồm ba lớp SPV, thu phí cắt cổ…

Tuy nhiên, có một điểm khác biệt chính giữa hai lĩnh vực: trên thị trường tiền mã hóa, giá cả được công khai và token có thể được giao dịch mở. Giá và định giá của các công ty AI được hình thành trong các thị trường thứ cấp kém thanh khoản và không minh bạch.

Ngay cả khi không bàn đến hành vi đầu cơ, các nhà đầu tư AI có thể thấy từ thị trường tiền mã hóa rằng những thay đổi trong cấu trúc thị trường sẽ quyết định nơi lợi nhuận cuối cùng chảy về.

Ví dụ, những vụ đặt cược lớn mà các nhà đầu tư AI đang thực hiện hiện nay cuối cùng có thể biến thành một loại hàng hóa được tiêu chuẩn hóa.

Trường hợp từ thị trường tiền mã hóa: Không gian khối trở thành hàng hóa

Không gian khối từng khan hiếm và đắt đỏ, khiến vốn đổ vào, cố gắng mở rộng nguồn cung.

Tuy nhiên, ngành này sau đó đã đi hơi quá đà: ngày càng nhiều chuỗi Layer 1 ra mắt, và Ethereum cũng bổ sung Layer 2. Cuối cùng, không gian khối chuyển từ khan hiếm sang dồi dào, thậm chí dư thừa.

Điều này tốt cho phát triển công nghệ, nhưng không hẳn tốt cho các nhà đầu tư. Ngày nay, nhiều Layer 1 thay thế vẫn tạo ra 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" lại thắng thế.

Khi không gian khối trở nên rẻ hơn, người dùng trả ít hơn cho cơ sở hạ tầng bên dưới, trong khi chi tiêu nhiều hơn cho các ứng dụng lớp trên. Các ứng dụng như Tether, Hyperliquid, Aave và Polymarket cuối cùng đã chiếm phần lớn doanh thu.

Trường hợp từ AI: Mô hình có thể bị hàng hóa hóa

AI có thể đang tái diễn những trải nghiệm ban đầu của thị trường tiền mã hóa.

Các phòng thí nghiệm AI Trung Quốc liên tục công khai các trọng số mô hình ngày càng mạnh mẽ. Tôi đã đưa ra lời giải thích về các động cơ đằng sau điều này.

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

Các ứng dụng sẽ trở thành đối tượng hưởng lợi chính: nếu chi phí biên của việc sử dụng mô hình dần tiến gần đến chi phí biên của việc vận hành mô hình, các ứng dụng sẽ không còn phải trả lợi nhuận cao ở tầng mô hình.

OpenAI và Anthropic có thể không 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 các kênh phân phối hướng tới nhà phát triển. Nhưng họ là những ngoại lệ.

Theo nghĩa này, họ giống như Hyperliquid của lĩnh vực AI, thay vì chỉ cung cấp cơ sở hạ tầng bên dưới như Layer 1.

Nói cách khác, OpenAI và Anthropic đã đạt được tích hợp dọc. Các phòng thí nghiệm AI khác không thể tiếp cận trực tiếp người dùng cuối có thể rơi vào tình thế khó khăn hơn.

Một kết quả khác của việc biên lợi nhuận mô hình giảm là năng lượng và phần cứng ở đáy chồng công nghệ có cơ hội đạt được biên lợi nhuận cao hơn. Đặc biệt khi nguồn cung sức mạnh tính toán bị hạn chế bởi các điều kiện vật lý, xu hướng này có thể trở nên 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 siết chặt. Tuy nhiên, một lượng vốn đầu tư đáng kể đang chảy chính xác vào tầng mô hình.

Không có gì trong số này là mới

Từ góc độ chu kỳ rộng hơn, điều này thực ra không có gì đáng ngạc nhiên.

Carlota Perez, trong cuốn "Các cuộc cách mạng công nghệ và vốn tài chính", lập luận rằng những cuộc cách mạng công nghệ như vậy trải qua nhiều giai đoạn: giai đoạn đặt nền móng cơ sở hạ tầng, giai đoạn điên cuồng, giai đoạn sụp đổ và giai đoạn triển khai.

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

Điều này giúp giải thích tại sao đã có sự xây dựng quá mức không gian khối trên thị trường tiền mã hóa. Sự mở rộng của các mô hình trong lĩnh vực AI có thể trở thành trường hợp tiếp theo.

Đầu tư vào các phòng thí nghiệm AI mới nổi đòi hỏi phải tin rằng họ có thể mang lại lợi nhuận khổng lồ từ các khoản đầu tư R&D. Lịch sử của thị trường tiền mã hóa và các Layer 1 thay thế ít nhất nên khiến chúng ta đặt câu hỏi về giả định này.

Tất nhiên, nếu AGI xuất hiện, những nhận định trên có thể không còn đúng. Bởi vì chúng ta không biết nền kinh tế sẽ như thế nào sau khi AGI xuất hiện.