The True Replay of the Internet Bubble Is Web3, Not AI

marsbitPublicado a 2026-03-13Actualizado a 2026-03-13

Resumen

Author TVBee argues that Web3, not AI, is the true reenactment of the 2000 dot-com bubble. The article compares the three sectors: the historical internet bubble, the current AI boom, and Web3. During the 2000 bubble, capital was focused on the supply side with many unprofitable companies, while demand-side applications were scarce due to limited internet access and primitive technology. In contrast, the current AI boom is primarily driven by infrastructure leaders like NVIDIA and AMD, which have substantial profits. Demand-side applications, such as various AI models and tools, are growing and integrating into more use cases, though the ecosystem is still developing. Web3, however, is criticized for its significant supply-side speculation with high valuations based on minimal revenue (e.g., ZKsync's $1.76B市值 vs. $458 daily income). Demand-side applications are limited mostly to DeFi, memecoins, and prediction markets, with much activity driven by airdrop farming rather than genuine utility. The author concludes that Web3, with its hype-driven capital and lack of practical products, mirrors the 2000 bubble most closely. Predictions include a likely U.S. stock market correction (but not a crash), a moderate impact on Bitcoin, and a prolonged, painful consolidation for altcoins to separate valuable projects from speculative ones. The author warns that the altcoin market decline since late 2024 is not yet over.

Author: TVBee

Both stock market and crypto players are worried that AI might repeat the 2000 internet bubble, but in reality, Web3 is the true replay of the internet bubble.

Bubble: Supply-Side Self-Indulgence, Lackluster Demand

During the 2000 internet bubble phase, capital was self-indulgent on the supply side. Many internet-listed companies had no profits or cash flow, yet their stock prices soared wildly.

On the other end, internet applications on the demand side were pitifully few... Before 2000, there was no Douyin or Kuaishou, no Alibaba or JD.com, no WeChat.

The mainstream internet applications at the time were only the雏形 of QQ like OICQ, MSN and other chat software, download tools like FlashGet and NetAnts, information platforms like Yahoo,网易, and搜狐, basic applications like Google Search and email, and the early stages of e-commerce like Amazon and eBay, which had very few users.

At that time, there was no mobile internet. Personal computers were considered luxury items, and most households in China did not have one. Monitors were those big, bulky CRT monitors. Laptops were as thick as bricks, and internet access relied on dial-up connections through telephone lines. Even older were the storage media; the primary storage was floppy disks—yes, the A drive. Their capacity was only 1.44MB, not even enough to hold a single moderately sized image today.

It's worth mentioning that there were single-player games back then, but they were pixelated games.

AI: Infrastructure Leaders Soar, Products Growing

Looking at the AI industry, stock prices have surged, but the main gainers are AI leaders, primarily in infrastructure—NVIDIA, AMD, SK Hynix, Samsung, Micron... This is because AI requires extensive training before deployment. On the supply side, AI does not have the exaggerated bubble seen in 2000. At least these leading AI companies do have considerable profits.

On the demand side, we can at least see Gemini, Claude, GPT, Doubao... various UGC applications. And the recently popular Lobster, the newly launched Perplexity Personal Computer... the highly eye-catching AI robots at the Spring Festival Gala... Although the breadth of AI products still can't be compared to that of the internet in 2000, this is because AI development has high infrastructure requirements. AI needs to develop its infrastructure first before it can integrate into more types of applications.

Web3: Technology as a Gimmick, Applications Few and Far Between

Circulating Market Cap and Profit

Now look at the Web3 industry. Various technological narratives emerge one after another, but how many applications actually have users? Aside from a handful of DeFi leaders, there might only be MEME platforms, prediction markets, and Perp DEXs, with much of the activity in the latter two coming from interaction behaviors driven by airdrop expectations.

Corresponding to the scarcity of products on the demand side is the self-indulgence on the supply side.

⏵ Example from the ZK track: ZKsync with a daily income of $458 has a circulating market cap of $176 million, equivalent to a P/E ratio of 1052.

⏵ Example from the L2 track: Optimism with a daily income of $2,427 has a circulating market cap of $253 million, equivalent to a P/E ratio of 285.

⏵ Example from the L1 track: Sei with a daily income of $3,564 has a circulating market cap of $424 million, equivalent to a P/E ratio of 327.

And there's Blast with a daily income of -$6...

If we follow stock market logic, shareholders of the first three projects would have to wait 1052 years, 285 years, and 327 years respectively to break even, and this doesn't even include the infrastructure and operational costs required to keep these chains running.

Although these ecosystems are not meant to break even and profit from on-chain revenue, for shareholders, i.e., token holders, this is a nightmare...

What Web3 Applications Are There?

Now, what Web3 applications are there?

Former applications like the metaverse,链游, inscriptions, social... and probably some others we can't even remember are almost never mentioned now.

Currently, besides DeFi and RWA, the only ones with users are almost just meme coins, prediction markets, and perp DEXs. Among these, meme coins are PvP among existing capital, and part of the activity in prediction markets and Perp DEXs is still driven by interaction behaviors due to airdrop expectations.

Compared to the internet applications mentioned from 2000, Web3 applications are truly few and far between...

Final Thoughts

Therefore, the sector that is truly indulging on the supply side while lacking achievement on the demand side is not AI, but Web3.

US stock market players overlap with those from 26 years ago. Investors and Wall Street are deliberately avoiding a repeat of history. AI has a bubble, but it differs from the 2000 internet bubble.

Instead, it's the younger Web3 field where capital is speculating on technology on the supply side, while the demand side has few truly practical products. This is the true reappearance of the 2000 internet bubble.

Based on the reasoning of a moderate AI泡沫 and a high Web3泡沫:

  • First, the US stock market will correct, but a crash like in 2000 is unlikely.
  • Second, BTC, which is correlated with US stocks, will be moderately affected.
  • Third, just like the 2000 internet bubble,山寨币 will continue to be washed out, forming a painful process of separating the wheat from the chaff. This process might be even longer than I imagine.

So far,山寨币 have generally been falling for about 15 months since the end of 2024, but this is not the end.

Don't believe the talk that山寨币 have bottomed out. Some have, others have no bottom.

Preguntas relacionadas

QAccording to the article, which sector is more likely to repeat the 2000 internet bubble: AI or Web3?

AThe article argues that Web3 is more likely to repeat the 2000 internet bubble, not AI.

QWhat was a key characteristic of the supply side during the 2000 internet bubble?

AA key characteristic was that capital was indulging in self-amusement on the supply side, with many internet companies having no profits or cash flow but their stock prices soared wildly.

QHow does the article describe the current state of Web3 applications?

AThe article describes Web3 applications as scarce and lacking truly practical products, with only a handful like some DeFi leaders, meme platforms, prediction markets, and perpetual DEXs having users, some of which are driven by airdrop expectations.

QWhat is the article's view on the profitability and valuation of major Web3 infrastructure projects like ZKsync, Optimism, and Sei?

AThe article highlights their extremely high Price-to-Earnings (PE) ratios (e.g., 1052 for ZKsync) based on meager daily revenues, suggesting it would take centuries for token holders to recoup their investment, representing a nightmare for them.

QWhat are the article's three main predictions based on its analysis of AI and Web3 bubbles?

A1. The U.S. stock market will correct but is unlikely to crash like in 2000. 2. Bitcoin, being associated with U.S. stocks, will be moderately affected. 3. Altcoins will continue to be washed out in a painful process of eliminating the false and preserving the true, which may be a prolonged cycle.

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Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Impulsada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas que se encuentran en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI aspira a evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. 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