Bài đăng

Tác giả: @jonah_b, Nhà nghiên cứu Blockchain Capital Biên dịch: Gia Hoan, ChainCatcher Rất khó để không nhận thấy sự tương đồng đáng kinh ngạc giữa cơn sốt AI hiện tại và các đợt sốt thị trường tiền mã hóa trước đây. Thị trường tiền mã hóa rất phù hợp để quan sát cách mọi người hành xử trước một làn sóng công nghệ lớn: có cả mặt tốt, mặt xấu và cả những khía cạnh tồi tệ nhất. Điều này là do chu kỳ của thị trường tiền mã hóa diễn ra rất nhanh, các dự án giai đoạn đầu có thể huy động thanh khoản mà các thị trường khác khó có được thông qua token, đồng thời hành vi thị trường mặc định là công khai vì dữ liệu blockchain vốn dĩ mở. Chúng ta đã học được rất nhiều từ thị trường này, và những kinh nghiệm đó cũng áp dụng cho AI. Nếu bạn đang đầu tư vào AI, bài viết này dành cho bạn. Đặt cược kiểu xổ số Thành công lớn sẽ tạo ra hiệu ứng đám đông và FOMO. Khi một loại tài sản xuất hiện một người chiến thắng thay đổi thời đại, các nhà đầu tư sẽ đổ xô vào, cố gắng sao chép con đường thành công đó. Nhưng các dự án làn sóng thứ hai hiếm khi đạt được tầm cao của làn sóng đầu tiên, nhiều dự án cuối cùng chỉ là lâu đài trên không, khiến lượng lớn vốn bị thổi bay. Bitcoin trở thành tài sản nghìn tỷ đô la. Tiếp theo, Ethereum trở thành tài sản hàng trăm tỷ đô la, Solana cũng trở thành tài sản hàng chục tỷ đô la, chứng minh thị trường này không chỉ có thể sinh ra một người chiến thắng lớn. Do đó, cơn sốt đầu tư vào các blockchain mới bùng nổ. Các quỹ đầu tư mạo hiểm xem những dự án này như vé số, chỉ cần trúng một vé có thể kiếm lại nhiều lần quy mô quỹ. Ngày nay, nhiều phòng thí nghiệm AI mới nổi cũng được định giá dựa trên kỳ vọng kiểu vé số. OpenAI và Anthropic đều đang tiến tới định giá nghìn tỷ đô la. Công thức phía sau rất đơn giản: trước tiên là một thị trường được săn đón cực độ, sau đó là một người đến sau đã chứng minh thành công. Vì vậy, mỗi người mới tham gia đều được xem như tấm vé số làm giàu tiếp theo. Ngày trước, nhiều dự án L1 gần như chỉ dựa vào một whitepaper và một đội ngũ sáng lập đã nhận được định giá hàng chục tỷ đô la. Câu chuyện họ kể cũng rất hấp dẫn: Nếu toàn bộ nền kinh tế toàn cầu vận hành trên chuỗi của chúng tôi thì sao? Tương tự, các phòng thí nghiệm AI mới nổi cũng huy động hàng chục tỷ đô la dựa trên một bộ tư tưởng nghiên cứu và đội ngũ sáng lập được đào tạo từ OpenAI, Anthropic hoặc GoogleDeepMind. Nếu họ thực sự có thể tạo ra “Thần máy móc” thì sao? Tuy nhiên, nhiều khi khoản đầu tư này chỉ là đặt cược vào việc sẽ có người mua lại với giá cao hơn. Nhiều nhà đầu tư giai đoạn đầu không nhất thiết đánh giá kỹ lưỡng nền tảng hiện tại và triển vọng tương lai của công ty. Họ biết rằng sự gia nhập của một nhân tài nổi bật hoặc một hợp tác với nhà cung cấp đám mây quy mô lớn có thể nâng định giá công ty lên một vòng nữa. Cộng với thanh khoản thị trường thứ cấp ngày càng mạnh, họ mặc định sẽ luôn có người mua tiếp theo. Hỗn loạn thị trường Như BCAP GP @CremeDeLaCrypto đã nói trong chương trình Bankless, khi có lượng vốn lớn chảy vào thị trường, luôn có “một nhóm các nhà đầu cơ và kẻ lừa đảo chạy theo tiền nhanh, đổ xô đến nơi nào nóng hổi”. Trong hơn một thập kỷ, các nhà đầu tư tiền mã hóa đã chứng kiến hiện tượng này: từng đợt dự án mang danh “token là sản phẩm”, được đẩy ra thị trường nhờ các chiêu trò tạo lập thị trường đáng ngờ, cấu trúc FDV cao/ thanh khoản thấp gây bất lợi cho nhà đầu tư, các thỏa thuận SAFT không có lợi, cùng vô số chiêu trò thị trường khác. Ngày nay, ngành AI cũng đang diễn ra cảnh tương tự. Ví dụ, các cấu trúc SPV ba tầng với phí cao ngất ngưởng... Tuy nhiên, có một điểm khác biệt then chốt: trong thị trường tiền mã hóa, giá cả công khai và token có thể giao dịch công khai. Giá và định giá của các công ty AI được hình thành trong thị trường thứ cấp không minh bạch và thanh khoản hạn chế. Ngay cả khi không xét đến hành vi đầu cơ, các nhà đầu tư AI cũng có thể thấy từ thị trường tiền mã hóa rằng sự thay đổi cấu trúc thị trường sẽ quyết định lợi nhuận cuối cùng thuộc về ai. Ví dụ, khoản đầu tư lớn mà các nhà đầu tư AI đang đặt cược có thể cuối cùng trở thành một hàng hóa tiêu chuẩn hóa. Trường hợp thị trường tiền mã hóa: không gian khối trở thành hàng hóa Không gian khối từng khan hiếm và đắt đỏ, vốn đổ vào để mở rộng cung. Nhưng ngành này sau đó đã đi quá xa: ngày càng nhiều chuỗi L1 ra mắt, Ethereum cũng tăng cường L2. Cuối cùng, không gian khối từ khan hiếm trở nên dồi dào, thậm chí dư thừa. Điều này tốt cho phát triển công nghệ nhưng chưa chắc tốt cho nhà đầu tư. Hiện nhiều L1 thay thế vẫn có doanh thu rất hạn chế. Thị trường giai đoạn đầu phổ biến đặt cược vào lý thuyết “giao thức béo”, nhưng cuối cùng lý thuyết “ứng dụng béo” mới chiếm ưu thế. Khi không gian khối trở nên rẻ hơn, người dùng trả ít tiền hơn cho hạ tầng cơ sở, nhưng lại chi nhiều hơn cho ứng dụng tầng trên. Các dự án ứng dụng như Tether, Hyperliquid, Aave, Polymarket lại thu được phần lớn doanh thu. Trường hợp AI: mô hình có thể trở thành hàng hóa AI có thể đang tái hiện lại giai đoạn đầu của thị trường tiền mã hóa. Các phòng thí nghiệm AI ở Trung Quốc liên tục công bố trọng số mô hình ngày càng mạnh. Tôi đã giải thích về động lực thúc đẩy họ làm vậy. Nếu trọng số mô hình trở thành hàng hóa tiêu chuẩn, giá mô hình tiếp tục giảm, giá trị sẽ chuyển sang các tầng trên và dưới của ngăn xếp công nghệ. Ứng dụng sẽ là người hưởng lợi chính: nếu chi phí biên sử dụng mô hình dần tiệm cận chi phí biên vận hành mô hình, ứng dụng sẽ không phải trả lợi nhuận cao cho tầng mô hình nữa. OpenAI và Anthropic sẽ không dễ bị ảnh hưởng trực tiếp bởi thay đổi này vì họ đã có cơ sở người dùng, quan hệ khách hàng doanh nghiệp và kênh phân phối cho nhà phát triển. Nhưng họ là ngoại lệ. Nói cách khác, họ giống như Hyperliquid trong lĩnh vực AI, chứ không chỉ cung cấp hạ tầng cơ sở L1. Nói cách khác, OpenAI và Anthropic đã thực hiện tích hợp dọc. Các phòng thí nghiệm AI khác không thể tiếp cận trực tiếp người dùng cuối có thể gặp khó khăn hơn. Một kết quả khác của việc lợi nhuận mô hình giảm là tầng dưới cùng của ngăn xếp công nghệ – năng lượng và phần cứng – có cơ hội đạt lợi nhuận cao hơn. Đặc biệt khi nguồn cung tính toán bị giới hạn bởi điều kiện vật lý, xu hướng này có thể rõ rệt hơn. Tóm lại, tầng phần cứng và ứng dụng có thể thu nhiều lợi nhuận hơn, trong khi tầng mô hình bị ép lợi nhuận. Nhưng lượng vốn đầu tư lớn lại đổ vào tầng mô hình. Tất cả điều này không mới Nhìn ở chu kỳ lớn hơn, điều này không có gì ngạc nhiên. Carlota Perez trong "Cách mạng công nghệ và vốn tài chính" cho rằng các cuộc cách mạng công nghệ trải qua các giai đoạn: giai đoạn xây dựng hạ tầng, giai đoạn sốt nóng, giai đoạn sụp đổ và giai đoạn triển khai. Vốn tài chính đầu tư quá mức vào hạ tầng trong giai đoạn sốt nóng, nhưng những hạ tầng được xây dựng quá mức và hiện có giá rẻ này lại hỗ trợ phát triển ứng dụng thế hệ tiếp theo. Điều này giúp giải thích tại sao thị trường tiền mã hóa lại có hiện tượng xây dựng quá mức không gian khối. Việc mở rộng mô hình trong lĩnh vực AI có thể là trường hợp tiếp theo. Đầu tư vào các phòng thí nghiệm AI mới nổi, điều kiện tiên quyết là tin rằng họ có thể mang lại lợi nhuận lớn cho đầu tư nghiên cứu và phát triển. Lịch sử thị trường tiền mã hóa và các L1 thay thế ít nhất nên khiến chúng ta nghi ngờ giả định này. Tất nhiên, nếu AGI xuất hiện, những đánh giá trên có thể không còn đúng nữa. Bởi vì chúng ta hoàn toàn không biết kinh tế sẽ ra sao sau khi AGI đến.