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Autor: @jonah_b, pesquisador de capital blockchain Traduzido por: Jiahuan, Apanhador de Correntes É difícil não notar as semelhanças marcantes entre a atual febre da IA e rodadas anteriores de frenesi no mercado cripto. O mercado cripto é ótimo para observar como as pessoas vão agir diante de uma grande onda tecnológica: há aspectos positivos, ruins e piores. Isso porque os ciclos do mercado cripto se movem rapidamente; projetos iniciais podem obter liquidez por meio de tokens que outros mercados acham difícil de oferecer, e o comportamento do mercado é por padrão público, já que os dados do blockchain são inerentemente abertos. Aprendemos muito com esse mercado, e essas experiências se aplicam igualmente à IA. Se você está investindo em IA, este artigo foi escrito para você. Apostas no estilo loteria Um enorme sucesso desencadeia o acompanhamento e cria FOMO. Quando um determinado ativo emerge como um grande vencedor que muda a era, investidores chegam em massa, tentando replicar seu caminho para o sucesso. Mas projetos da segunda onda raramente atingem o auge da primeira; muitos projetos acabam se transformando em castelos no ar, e grandes quantidades de capital são desperdiçadas. O Bitcoin tornou-se um ativo de trilhões de dólares. Subsequentemente, o Ethereum se tornou um ativo avaliado em centenas de bilhões de dólares, e a Solana também se tornou um ativo multibilionário, provando que esse mercado não só poderia produzir um grande sucesso. Assim, uma onda de investimentos em novas blockchains públicas começou. Instituições de capital de risco tratam esses projetos como apostas de loteria; se você apostar em um, pode ganhar várias vezes o tamanho de todo o fundo. Hoje, as avaliações de muitos laboratórios emergentes de IA também são baseadas em expectativas semelhantes a loterias. OpenAI e Anthropic estão caminhando para avaliações de trilhões de dólares. A fórmula por trás disso é simples: primeiro há um mercado muito cobiçado, depois um sucessor que já provou ser bem-sucedido. Assim, todo novo entrante é visto como a próxima loteria para enriquecer rapidamente. Naquela época, muitos projetos L1 alcançavam bilhões de dólares em avaliações com quase nada além de um white paper e uma equipe fundadora. As histórias que contam também são muito envolventes: E se a economia global funcionar na nossa cadeia? Da mesma forma, laboratórios emergentes de IA levantaram bilhões de dólares com base em um conjunto de filosofias de pesquisa e equipes fundadoras recrutadas da OpenAI, Anthropic ou do DeepMind do Google. E se eles realmente conseguirem criar um "Deus das Máquinas"? No entanto, muitas vezes, esse investimento aposta no surgimento do próximo comprador com preços mais altos. Muitos investidores iniciais não estão necessariamente avaliando os fundamentos atuais da empresa e suas perspectivas futuras. Eles sabem que a adição de um talento estrela ou uma parceria com um provedor de nuvem em hiperescala pode atrair investidores para impulsionar a valorização da empresa novamente. Além disso, com o mercado secundário agora cada vez mais líquido, eles presumem que o próximo comprador eventualmente aparecerá. Caos no mercado Como disse o BCAP GP @CremeDeLaCrypto sobre o programa Bankless, quando grandes quantias de dinheiro fluem no mercado, sempre há "uma multidão de especuladores e golpistas correndo atrás de dinheiro rápido e correndo para onde quer que o mais quente vai." Por mais de uma década, investidores em criptomoedas testemunharam esse fenômeno: onda após onda de projetos alegando que "tokens são produtos" foram empurrados para o mercado por táticas questionáveis de market making, estruturas altamente hostis de alto FDV/baixo float, o protocolo SAFT desfavorável e inúmeros outros truques de mercado. Hoje, a indústria de IA está vivenciando uma situação semelhante. Por exemplo, aquelas estruturas com três camadas de SPVs e taxas absurdamente altas...... No entanto, há uma diferença fundamental entre os dois: no mercado cripto, os preços são públicos e os tokens podem ser negociados publicamente. Os preços e avaliações das empresas de IA são formados na liquidez opaca e limitada do mercado secundário. Mesmo sem especulação, investidores de IA podem ver pelo mercado cripto que mudanças na estrutura do mercado determinam quem acaba fluindo os lucros. Por exemplo, o que investidores em IA apostam fortemente agora pode eventualmente se tornar uma commodity padronizada. Caso no mercado cripto: o espaço de blocos se torna uma commodity O espaço em blocos já foi escasso e caro, o que levou capital a entrar em massa para expandir a oferta. Mas a indústria depois foi um pouco longe demais: cada vez mais cadeias L1 entraram em funcionamento, e o Ethereum adicionou L2s. Eventualmente, o espaço em blocos passou de escassez para abundância, até para excedente. Isso é bom para o desenvolvimento tecnológico, mas não necessariamente para investidores. Hoje, muitas L1 alternativas ainda têm receita muito limitada. No início, o mercado geralmente apostava na teoria do "protocolo gordo", mas, no fim, a teoria da "aplicação da gordura" prevaleceu. À medida que o espaço em blocos se torna mais barato, os usuários pagam menos pela infraestrutura subjacente, enquanto mais gastam em aplicações de camada superior. Projetos de camada de aplicação como Tether, Hyperliquid, Aave e Polymarket na verdade consumiram a maior parte da receita. O caso da IA: Modelos podem ser comercializados A IA pode estar revivendo as primeiras experiências do mercado cripto. Laboratórios chineses de IA estão continuamente compartilhando publicamente os valores de modelos cada vez mais poderosos. Expliquei os mecanismos de incentivo por trás disso. Se os pesos dos modelos se tornarem commodities padronizadas e os preços dos modelos continuarem caindo, o valor se desloca para cima e para baixo da pilha tecnológica. As aplicações se tornarão as principais beneficiárias: se o custo marginal do uso dos modelos se aproximar gradualmente do custo marginal da execução dos modelos, as aplicações não precisarão mais pagar pelos altos lucros na camada do modelo. OpenAI e Anthropic não são facilmente afetadas por essa mudança, pois já possuem bases de usuários, relacionamentos com clientes empresariais e canais de distribuição para desenvolvedores. Mas são exceções. Nesse sentido, eles são mais parecidos com o hiperlíquido do campo da IA, em vez de L1s que fornecem apenas a infraestrutura subjacente. Em outras palavras, OpenAI e Anthropic já alcançaram integração vertical. Outros laboratórios de IA que não conseguem alcançar diretamente os usuários finais podem enfrentar dificuldades ainda maiores. Outra consequência da queda das margens de lucro dos modelos é que energia e hardware na base da pilha tecnológica têm a oportunidade de alcançar margens de lucro maiores. Essa tendência pode ser ainda mais pronunciada quando a fonte de energia computacional é fisicamente limitada. Em resumo, as camadas de hardware e aplicação podem gerar mais lucro, enquanto a camada de modelo será comprimida. Mas uma grande quantia de investimento está realmente fluindo para a camada de modelo. Nada disso é novidade De uma perspectiva mais ampla, isso na verdade não é surpreendente. Carlota Perez, em "A Revolução Tecnológica e o Capital Financeiro", argumenta que tais revoluções tecnológicas passam por várias etapas: a fase de instalação da infraestrutura, a frenesi, a fase de colapso e a fase de implantação. O capital financeiro superinveste em infraestrutura durante a frenesi, mas essas infraestruturas superconstruídas e agora baratas na verdade apoiam o desenvolvimento de aplicações de próxima geração. Isso ajuda a explicar por que o mercado cripto enfrenta excesso de construção de blocos. A expansão de modelos na área de IA pode se tornar o próximo caso. Investir em laboratórios emergentes de IA baseia-se na acreditação de que eles podem entregar enormes retornos sobre investimentos em P&D. A história dos mercados cripto e das L1s alternativas deveria ao menos nos fazer questionar essa suposição. Claro, se a AGI aparecer, essas previsões podem não se confirmar. Porque não temos ideia de como a economia será após a chegada da AGI.