Publicar

Autor: @jonah_b, Investigador da Blockchain Capital Tradução: Jiahua, ChainCatcher É difícil não notar as surpreendentes semelhanças entre o atual frenesi da IA e as anteriores ondas de entusiasmo no mercado cripto. O mercado cripto é ideal para observar como as pessoas reagem diante de uma grande onda tecnológica: há o lado bom, o lado mau e o lado mais sombrio. Isto porque o ciclo do mercado cripto avança rapidamente, projetos iniciais podem obter liquidez através de tokens que outros mercados dificilmente oferecem, e o comportamento do mercado é por padrão público, já que os dados da blockchain são abertos. Aprendemos muito com este mercado, e essas lições também se aplicam à IA. Se está a investir em IA, este artigo é para si. Apostas tipo lotaria O enorme sucesso gera seguidores e FOMO. Quando um ativo cria um vencedor revolucionário, os investidores correm para tentar replicar esse sucesso. Mas a segunda vaga raramente alcança o mesmo nível, muitos projetos acabam por ser castelos no ar, e muito capital é perdido. O Bitcoin tornou-se um ativo de triliões de dólares. Depois, o Ethereum atingiu centenas de milhares de milhões, e a Solana também chegou a dezenas de milhares de milhões, provando que este mercado pode gerar mais do que um grande vencedor. Assim, surgiu o entusiasmo por investir em novas blockchains. Os fundos de capital de risco tratam esses projetos como apostas de lotaria: acertar num só pode render múltiplas vezes o valor do fundo. Hoje, muitas startups emergentes de IA são avaliadas com base em expectativas tipo lotaria. OpenAI e Anthropic estão a caminho de avaliações na casa dos triliões. A fórmula é simples: primeiro um mercado altamente valorizado, depois um sucessor comprovado. Assim, cada novo participante é visto como a próxima lotaria da riqueza. Na altura, muitos projetos L1 conseguiram avaliações de milhares de milhões apenas com um whitepaper e uma equipa fundadora. As suas histórias eram sedutoras: E se toda a economia global funcionasse na nossa blockchain? Da mesma forma, startups de IA emergentes angariam milhares de milhões com uma filosofia de pesquisa e equipas fundadoras recrutadas da OpenAI, Anthropic ou GoogleDeepMind. E se realmente conseguirem criar o "Deus das Máquinas"? Porém, muitas vezes, o investimento é apenas uma aposta na existência de um comprador a pagar mais no futuro. Muitos investidores iniciais não avaliam realmente os fundamentos atuais ou o futuro da empresa. Sabem que a entrada de uma estrela ou uma parceria com um grande fornecedor de cloud pode elevar a avaliação. Com a liquidez crescente no mercado secundário, assumem que sempre haverá um próximo comprador. Caos no mercado Como disse o BCAP GP @CremeDeLaCrypto no programa Bankless, quando há muito dinheiro a circular, aparecem "um grupo de especuladores e golpistas que perseguem dinheiro rápido e vão onde está a moda". Durante mais de uma década, investidores cripto testemunharam isso: projetos que se vendem como "token é produto", com práticas suspeitas de market making, estruturas de FDV alto/baixa circulação desfavoráveis, acordos SAFT prejudiciais e outras artimanhas de mercado. Agora, a indústria da IA está a passar por algo semelhante. Por exemplo, estruturas de três camadas SPV com taxas exorbitantes... Mas há uma diferença crucial: no mercado cripto, os preços são públicos e os tokens são negociados abertamente. Os preços e avaliações das empresas de IA formam-se em mercados secundários opacos e com liquidez limitada. Mesmo sem especulação, os investidores em IA podem ver no mercado cripto que a estrutura do mercado determina para quem os lucros vão no fim. Por exemplo, o que os investidores em IA apostam fortemente pode acabar por se tornar uma mercadoria padronizada. Caso cripto: espaço em bloco torna-se mercadoria O espaço em bloco era escasso e caro, atraindo capital para aumentar a oferta. Mas o setor exagerou: mais e mais L1s foram lançadas, e o Ethereum adicionou L2s. No fim, o espaço em bloco passou de escasso a abundante, até em excesso. Isto é bom para o desenvolvimento tecnológico, mas nem sempre para os investidores. Hoje, muitas L1 alternativas têm receitas muito limitadas. O mercado inicialmente apostou na teoria do "protocolo gordo", mas a "aplicação gorda" acabou por prevalecer. À medida que o espaço em bloco ficou mais barato, os utilizadores pagam menos pela infraestrutura base e mais pelas aplicações de topo. Projetos de camada de aplicação como Tether, Hyperliquid, Aave, Polymarket ganharam a maior parte das receitas. Caso IA: modelos podem tornar-se mercadoria A IA pode estar a repetir o que o mercado cripto viveu no início. Laboratórios de IA chineses estão a publicar pesos de modelos cada vez mais poderosos. Já expliquei os incentivos para isso. Se os pesos dos modelos se tornarem mercadorias padronizadas e os preços continuarem a cair, o valor desloca-se para os níveis superiores e inferiores da stack tecnológica. As aplicações serão as principais beneficiárias: se o custo marginal de usar o modelo se aproximar do custo marginal de executar o modelo, as aplicações não precisarão pagar os lucros elevados da camada de modelo. OpenAI e Anthropic não serão diretamente afetadas por esta mudança, pois já têm base de utilizadores, clientes empresariais e canais de distribuição para desenvolvedores. Mas são exceções. Neste sentido, são mais como Hyperliquid no campo da IA, e não apenas L1 que fornecem infraestrutura base. Em outras palavras, OpenAI e Anthropic já estão verticalmente integradas. Outros laboratórios de IA que não têm acesso direto ao utilizador final podem enfrentar dificuldades maiores. Outra consequência da queda das margens dos modelos é que a camada mais baixa da stack, energia e hardware, pode obter margens mais altas. Especialmente quando a oferta de computação é limitada por condições físicas, esta tendência pode ser mais evidente. Em resumo, as camadas de hardware e aplicação podem capturar mais lucros, enquanto a camada de modelo será pressionada. Mas muito investimento está a fluir para a camada de modelo. Nada disto é novo Num ciclo maior, isto não é surpreendente. Carlota Perez, em "Revoluções Tecnológicas e Capital Financeiro", argumenta que estas revoluções tecnológicas passam por fases: instalação de infraestrutura, euforia, colapso e implantação. O capital financeiro investe excessivamente em infraestrutura durante a euforia, mas essa infraestrutura sobreconstruída e agora barata suporta o desenvolvimento da próxima geração de aplicações. Isto ajuda a explicar o excesso de construção do espaço em bloco no mercado cripto. A expansão dos modelos na IA pode ser o próximo caso. Investir em startups emergentes de IA pressupõe acreditar que o investimento em P&D trará retornos enormes. A história do mercado cripto e das L1 alternativas deveria pelo menos fazer-nos questionar essa hipótese. Claro, se surgir AGI, estas avaliações podem não se aplicar. Porque não sabemos como será a economia após a chegada da AGI.