Entretien avec le fondateur d'un fonds d'investissement dans l'IA : Oubliez le faux récit des gains x100, quels sont les actifs Crypto x AI prometteurs ?

Compliation & traduction : TechFlow de Shenchao

Invité : Austin Barack, fondateur de Relayer Capital (fonds d'investissement en actifs numériques spécialisé dans le domaine de l'IA)

Animateur : Andy

Source du podcast : The Rollup

Titre original : Austin Barack: My AI Bull Thesis (...And What I'm Holding)

Date de diffusion : 23 mai 2026

Points clés

Dans cet épisode de AI Supercycle, Austin Barack, fondateur de Relayer Capital, discute de Venice, Grass, NEAR, Akash et d'un cadre plus large pour les actifs Crypto x AI. Le point de vue central d'Austin est que l'IA élève le volume de données des utilisateurs à un niveau inimaginable pour les produits internet du passé. Ainsi, l'IA privée, l'approvisionnement en données, la puissance de calcul pour l'inférence, l'entraînement décentralisé et les infrastructures d'agents deviendront des secteurs clés. Il estime qu'il existe un décalage évident entre la croissance des revenus, la croissance des utilisateurs et la valorisation de Venice et Grass, et que le positionnement de NEAR dans les intents cross-chains et les infrastructures d'agents est également sous-évalué. Concernant le marché crypto au sens large, Austin souligne que les investisseurs devraient partir du "flux de valeur net des tokens" plutôt que de considérer mécaniquement les mécanismes de rachat et de destruction, et vraiment déterminer si les détenteurs de tokens captent la valeur créée par l'activité.

Résumé des points de vue intéressants

La véritable valeur de Venice et de l'IA privée

• "Dans l'IA, la vie privée est plus importante que dans tout autre scénario. Parce que vous partagez des données de santé, des données financières, vous connectez tous vos fichiers, vous partagez votre vie entière d'une manière sans précédent."
• "Ce n'est pas 10 fois plus de données que les réseaux sociaux, c'est 100 fois plus."
• "Ce qui est vraiment cool avec Venice, c'est qu'il ne s'agit pas seulement d'utiliser l'IA dans un environnement privé, mais de le faire sans sacrifier en rien l'expérience utilisateur, et même en l'améliorant."
• "Les tokens peuvent devenir une partie très importante, ils peuvent considérablement améliorer l'expérience, mais la plupart des utilisateurs n'ont pas besoin de comprendre les tokens pour trouver ce produit utile."

VVV, DM et le modèle économique de Venice

• "Le rôle du DM est le suivant : pour chaque token DM que vous possédez, vous obtenez quotidiennement 1 dollar de crédit de calcul d'inférence gratuit sur la plateforme Venice. Vous pouvez le considérer comme un droit perpétuel, équivalent à environ 365 dollars de crédit de calcul par an."
• "Le crédit est perdu s'il n'est pas utilisé, il ne s'accumule pas dans le temps. Si vous n'utilisez que 50 cents un jour, le lendemain vous ne repartez pas avec 1,5 dollar, mais à nouveau avec 1 dollar."
• "Si tous les DM sont verrouillés et utilisés pour le calcul d'inférence, le coût maximum de Venice est de 38 000 dollars par jour, un coût annualisé d'environ 10 millions de dollars, et ce coût ne dépassera pas ce montant."
• "Je pense que le DM devrait plutôt être valorisé de manière similaire à une obligation d'entreprise, plutôt qu'avec un taux d'actualisation trop élevé qui en rabaisse la valeur."

Grass et les besoins en données de l'IA

• "Grass collecte des ensembles de données, puis les vend aux laboratoires d'IA de pointe qui ont besoin de données pour entraîner de nouveaux modèles."
• "Il ne s'agit pas de crawler Internet au hasard, cela doit être très professionnel, des ensembles de données très spécifiques et de haute qualité."
• "Les investissements dans les modèles sont énormes, Grass bénéficie donc de cette tendance. Plus les investissements dans les modèles sont importants, plus la demande de données est grande."
• "Selon les données récemment divulguées, le CA annuel récurrent (ARR) de ce projet est d'environ 50 millions de dollars. Actuellement, sa valorisation est d'environ 400 millions de dollars. Pour un projet dont la croissance est si rapide, une valorisation à seulement 5 fois le chiffre d'affaires me semble totalement irrationnelle."

NEAR, Akash et la pile technologique de l'IA

• "Les intents NEAR sont très pratiques et constituent probablement l'une des meilleures expériences de swap cross-chains actuellement. Parallèlement, ils jouent également un rôle très important dans le domaine des agents (intelligents)."
• "Je pense que NEAR excelle dans le domaine des intents. Ils font aussi beaucoup d'autres choses, comme les intents de confidentialité et d'autres éléments autour de l'utilisation de l'IA. C'est l'un des rares projets L1 qui a vraiment trouvé son positionnement unique."
• "Akash. Ils ont commencé par un marché décentralisé de CPU, puis se sont tournés vers le marché des GPU."
• "Les domaines principaux que je suis incluent : l'entraînement décentralisé, l'inférence et les marchés de puissance de calcul, les infrastructures d'agents, les données, et les applications d'utilisation de modèles orientées consommateur."

Captation de valeur des tokens et différenciation du marché

• "Hyperliquid est d'abord un modèle économique très réussi, c'est pourquoi les gens aiment son token, et le rachat n'est qu'un moyen parmi d'autres de transmettre la valeur aux détenteurs de tokens. Si ce n'est pas une entreprise qui fonctionne bien en soi, alors même avec un mécanisme de rachat, le prix du token n'augmentera pas naturellement."
• "La question centrale n'est pas le nom du mécanisme, mais de savoir si les détenteurs de tokens peuvent capturer au maximum la valeur générée par ce que vous construisez."
• "Chaque projet et chaque mécanisme nécessite une analyse spécifique. Mais la question centrale est : les détenteurs de tokens bénéficient-ils de la valeur générée par le système ?"
• "Les investisseurs peuvent choisir parmi un pool plus restreint de projets de qualité. Actuellement, les flux de capitaux affluent massivement vers des projets comme Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR et Zcash."
• "Pour les investisseurs qui espèrent obtenir des rendements de 5 à 10 fois, voire 3 fois, ce moment est plus propice au succès que jamais. Bien que vous puissiez finalement obtenir un rendement de 100 fois, je pense qu'il existe aujourd'hui un groupe de projets qui font des choses très intéressantes, et ce sont ces actifs que je suivrais et dans lesquels j'investirais."

Aperçu de la confidentialité sur Venice

Animateur Andy : Récemment, j'ai utilisé Venice pour la première fois. J'ai tapé dans Venice : "Est-ce vraiment privé ?" Il a répondu : "Oui, le processus d'inférence est privé", puis a expliqué un tas de choses. J'ai répondu : "C'est trop cool." Il a immédiatement enchaîné : "Oui, c'est vraiment cool, n'est-ce pas ? En utilisant Venice, vous pouvez..."

Donc, la première fois que vous utilisez Venice, il y a un moment très intéressant : vous réalisez soudainement que tout ce que vous avez saisi dans les services d'IA typiques par le passé, bien que pas nécessairement public, a été transmis à de grands fournisseurs. Vos journaux intimes les plus privés, vos secrets commerciaux, vos projets, etc., leur ont tous été confiés.

D'un point de vue général, parlons de la structure du marché, de la logique d'investissement, de l'équipe fondatrice... Comment voyez-vous l'IA privée et Venice sous ces angles ?

Austin :

Venice est intéressant car il a traversé de nombreuses étapes d'itération. Je l'ai découvert pour la première fois en janvier de l'année dernière. À l'époque, je suivais beaucoup Virtuals et aixbt, et une grande partie des airdrops précoces de Venice a été distribuée aux détenteurs de tokens de cet écosystème, donc c'est comme ça que je l'ai découvert.

À l'époque, c'était déjà un produit intéressant. Ce qui est fou, c'est que même si seulement 16 mois se sont écoulés, l'IA était loin d'être aussi omniprésente qu'aujourd'hui et n'était pas encore devenue une partie indispensable de la vie quotidienne de chacun. Durant cette période, que ce soit Claude, ChatGPT ou d'autres services, l'IA ressemblait initialement à un remplacement de la recherche Google. Les gens disaient : "Je ne vais plus sur Google pour une question, je vais directement sur une plateforme d'IA pour demander à un LLM." Mais maintenant, elle est entrée dans la création, la résolution de tâches, et même dans la phase où vous avez toute une équipe et un groupe d'agents qui travaillent pour vous.

L'utilisation de l'IA génère 100 fois plus de données qu'auparavant

Austin :

Je pense que les gens prennent progressivement conscience que la vie privée dans l'IA est plus importante que dans tout autre scénario. Parce que vous partagez des données de santé, des données financières, vous connectez tous vos fichiers, vous partagez votre vie entière d'une manière sans précédent.

Dans le passé, quand on parlait de vie privée, c'était surtout dans le contexte des réseaux sociaux, par exemple si mon compte est public ou privé, si Facebook sait trop de choses sur moi, mais l'IA ne représente pas seulement 10 fois plus de données, c'est 100 fois plus.

Ce qui est vraiment cool avec Venice, c'est qu'il ne s'agit pas seulement d'utiliser l'IA dans un environnement privé, mais de le faire sans sacrifier en rien l'expérience utilisateur, et même en l'améliorant. Parce que vous n'êtes pas lié à un seul modèle. Par exemple, si vous utilisez ChatGPT, vous suivez les mises à jour des modèles d'OpenAI ; si vous utilisez Anthropic, vous suivez l'évolution des différents modèles d'Anthropic ; ou vous utilisez Gemini, des modèles open-source, chacun ayant ses limites.

Dans Venice, vous pouvez choisir le modèle le plus adapté à chaque tâche, vous pouvez aussi choisir vous-même les modèles que vous souhaitez utiliser. Il offre donc un degré élevé de personnalisation. Ils ont d'abord créé un produit consommateur très, très bon, et la plupart des utilisateurs ne savent pas ce qu'est un token.

Le token ajoute ensuite un élément intéressant. Je suis très optimiste sur ce qu'ils font. Là, le point clé est que je pense que les produits de consommation crypto évolueront vers cette forme : les tokens peuvent devenir une partie très importante, ils peuvent considérablement améliorer l'expérience, mais la plupart des utilisateurs n'ont pas besoin de comprendre les tokens pour trouver ce produit utile.

Animateur Andy : Cela ressemble effectivement à une forme de percée pour un produit de consommation : il y a du crypto en arrière-plan, mais l'utilisateur n'a pas besoin de le comprendre d'abord. Cependant, cela apporte aussi une structure de token intéressante. Certains le comparent à Luna : on stake VVV pour obtenir le token DM, puis à travers les crédits d'inférence, cela forme une sorte de structure de dette.

3 millions d'utilisateurs

Animateur Andy : Alors, comment comprendre les tokens VVV et DM dans la flywheel actuelle de Venice ? Parlez-nous aussi du côté revenus de Venice, car ils font effectivement des rachats, mais l'échelle n'est pas particulièrement grande. Comment fonctionnent exactement ces deux tokens ? Pourquoi ce n'est pas comme Luna ?

Austin :

Ils viennent d'annoncer avoir 3 millions d'utilisateurs, et la croissance est très rapide. Ils ont ajouté environ 1 million d'utilisateurs au cours des 3 derniers mois, alors que les 2 millions précédents avaient mis environ 7 mois. La croissance s'accélère donc constamment.

La flywheel des tokens VVV et DM

Austin :

Ils ont deux tokens. Le premier est VVV, les revenus du protocole sont utilisés pour brûler VVV. Les utilisateurs peuvent aussi staker VVV pour obtenir un abonnement gratuit. Mais le plus intéressant est que les utilisateurs peuvent staker et verrouiller VVV, puis miner un token appelé DM. Vous pouvez aussi acheter du DM sur le marché libre, mais le mécanisme central est de staker VVV et de miner DM.

Le rôle du DM est le suivant : pour chaque token DM que vous possédez, vous obtenez quotidiennement 1 dollar de crédit de calcul d'inférence gratuit sur la plateforme Venice. Vous pouvez le considérer comme un droit perpétuel, équivalent à environ 365 dollars de crédit de calcul par an.

Mais le crédit est perdu s'il n'est pas utilisé, il ne s'accumule pas dans le temps. Si vous n'utilisez que 50 cents un jour, le lendemain vous ne repartez pas avec 1,5 dollar, mais à nouveau avec 1 dollar. Je pense que cela crée un mécanisme très intéressant, similaire à un outil d'acquisition de clients proche du coût nul. Cela diffère de Luna, Luna était arrivé à un état extrême, émettant un nombre délirant de tokens, faisant atteindre à la stablecoin une échelle de dizaines de milliards, voire de centaines de milliards de dollars. Et Venice est très clair sur ce point : ils maintiennent le coût potentiel dans une limite claire.

Actuellement, le nombre de DM qu'un token Venice peut miner diminue progressivement à mesure que le nombre de DM en circulation augmente, ce qui fixe en réalité une limite stricte d'environ 38 000 DM. Dans la situation actuelle, si tous les DM étaient verrouillés et utilisés pour le calcul d'inférence, le coût maximum de Venice serait de 38 000 dollars par jour, un coût annualisé d'environ 10 millions de dollars, et ce coût ne dépasserait pas ce montant.

Actuellement, environ 10 000 DM sont utilisés quotidiennement pour le calcul d'inférence, ce qui correspond à un coût annualisé d'environ 3,5 millions de dollars. Ce coût est compensé par leurs revenus d'activité. Ils proposent des abonnements Pro et Premium, avec des prix allant de 18 dollars à 68 dollars par mois, voire plus. Parallèlement, les utilisateurs achètent aussi des tokens ou des crédits supplémentaires pour utiliser les modèles lorsqu'ils utilisent la plateforme.

Il est à noter que leur volume quotidien d'utilisation de tokens est passé de quelques dizaines de milliards au départ à environ 700 milliards récemment, soit une multiplication par environ 15 au cours des derniers mois. Je pense donc que la différence avec Luna ici est qu'il existe un coût potentiel maximum pour l'entreprise, et que les utilisateurs de DM, tout en utilisant le DM, utilisent aussi les services d'abonnement. S'ils ont besoin de plus de crédit que le dollar par token par jour, ils achètent aussi d'autres crédits. Ce coût est facilement couvert par les revenus de l'activité, et les revenus de l'activité le dépassent largement.

Le DM devrait être évalué comme une obligation d'entreprise

Austin :

D'un autre côté, ce qui est le plus cool avec le DM, c'est qu'il garantit votre accès futur aux ressources de calcul. Actuellement, le marché l'évalue avec un taux d'actualisation d'environ 20%, son prix est d'environ 1800 dollars.

Je pense que ce type d'actif devrait plutôt être évalué comme une obligation d'entreprise, par exemple avec un taux d'actualisation de 8% à 12%. Avec un taux de 10%, son prix serait d'environ 3650 dollars. Par exemple, quand j'ai commencé à le suivre, son prix était encore dans la fourchette des 200 dollars.

Animateur Andy : J'y pensais aussi, comment un actif générant un droit annuel de 365 dollars peut-il ne valoir que 200 dollars ? À moins que le marché estime que Venice ne pourra pas du tout maintenir ce mécanisme.

Austin :

Exactement. Donc à ce prix, c'était pour moi presque une opportunité d'investissement qui ne nécessitait pas de réflexion. Même maintenant, je pense qu'il a encore de la marge de croissance.

Cependant, si on regarde au-delà du DM, la situation économique globale de Venice, les chiffres sont très impressionnants. Et son modèle de croissance est très différent de la plupart des projets que nous voyons dans l'industrie crypto. Cela ressemble plus au taux de croissance que seul le domaine de l'IA peut permettre, c'est aussi pourquoi il est extrêmement attractif.

Venice à 20 dollars est-il toujours sous-évalué ?

Animateur Andy : Vous êtes donc convaincu qu'actuellement, le prix de l'actif VVV de Venice est proche de 20 dollars. Pensez-vous que la fourchette de valorisation de 1,5 à 2 milliards de dollars pour VVV est toujours manifestement sous-évaluée ?

Austin :

Oui. La première fois que je l'ai acheté en janvier, c'était environ 2,5 dollars. À l'époque, ils ne traitaient que quelques dizaines de milliards de tokens par jour. Maintenant, c'est environ 15 fois plus.

À l'époque, le volume quotidien de transactions en tokens qu'ils traitaient n'était que de quelques dizaines de milliards, et maintenant c'est 15 fois plus. Leur nombre d'utilisateurs est passé de 1,5 million à 3 millions actuellement. Selon mes estimations, leurs revenus sont au moins 3 fois supérieurs.

Actuellement, la valorisation de Venice est d'environ 20 à 30 fois son chiffre d'affaires annuel, et c'est une entreprise qui connaît encore une croissance mensuelle de 20%. De ce point de vue, je pense que sa valorisation est encore très basse. Vous pouvez même la comparer à OpenRouter. La valorisation d'OpenRouter est similaire à celle de Venice, mais son chiffre d'affaires est peut-être légèrement inférieur, et sa croissance n'est peut-être pas aussi rapide que celle de Venice.

La différence clé est que Venice a un accès direct à la clientèle. Ce n'est pas une infrastructure purement back-end, mais une plateforme que les utilisateurs utilisent activement tous les jours. Personnellement, la seule façon dont j'utilise l'IA actuellement est via Venice.

Donc, je pense qu'il a encore un grand potentiel. Bien sûr, ce n'est que mon opinion personnelle, et ce ne constitue pas un conseil en investissement.

Comment Grass gagne de l'argent

Animateur Andy : Je ne connais pas encore très bien Grass. Vous l'avez déjà mentionné plusieurs fois auparavant, et il semble qu'il soit également sur le point de connaître une croissance rapide. Bien sûr, son prix a peut-être baissé aujourd'hui. J'ai entendu que son chiffre d'affaires annuel récurrent dépasse 50 millions de dollars, et que sa croissance s'accélère encore, atteignant un taux de croissance à trois chiffres. Pouvez-vous expliquer brièvement le modèle de profit central de Grass ? Comment gagne-t-il de l'argent ? Et pourquoi est-il si attrayant ?

Austin :

Grass collecte des ensembles de données, puis les vend aux laboratoires d'IA de pointe qui ont besoin de données pour entraîner de nouveaux modèles. Ces laboratoires génèrent de nouveaux modèles à un rythme très rapide, mais pour générer ces nouveaux modèles, ils ont besoin de plus de données. Et il ne s'agit pas de crawler Internet au hasard, cela doit être très professionnel, des ensembles de données très spécifiques et de haute qualité.

C'est le rôle que joue Grass, car les investissements pour construire ces modèles sont énormes, Grass bénéficie donc de cette tendance. Plus les investissements dans les modèles sont importants, plus la demande de données est grande.

Croissance à trois chiffres pour Grass

Austin :

L'équipe de Grass construit depuis de nombreuses années. Je me souviens qu'au cours d'un trimestre l'année dernière, ils ont réalisé environ 3 millions de dollars de revenus. Fin d'année, ils ont réalisé environ 12 ou 13 millions de dollars par trimestre. Selon mes estimations, leur croissance est encore plus rapide maintenant. Dans le mois ou le mois et demi à venir, ils tiendront un appel avec les détenteurs de tokens, et nous obtiendrons plus d'informations.

Mais c'est un projet qui affiche une croissance à trois chiffres. Selon les données récemment divulguées, le CA annuel récurrent de ce projet est d'environ 50 millions de dollars. Cependant, je m'attends à ce qu'il approche désormais les 80 millions de dollars. Actuellement, sa valorisation est d'environ 400 millions de dollars. Donc, pour un projet dont la croissance est si rapide, une valorisation à seulement 5 fois le chiffre d'affaires me semble totalement irrationnelle, c'est un candidat très prometteur pour une revalorisation.

Animateur Andy : Existe-t-il une relation de travail entre Grass et Venice ?

Austin :

Actuellement non. Venice ne construit généralement pas ses propres modèles. Donc pas de relation actuellement. Qui sait dans le futur. Mais je les considère comme deux aspects différents de la même équation. Une question est : comment utilisez-vous l'IA, et comment l'utiliser de manière privée ? L'autre question est : comment les modèles sont-ils construits au départ ? Grass et Venice traitent respectivement ces deux aspects.

Une valorisation de 400 millions de dollars pour Grass est-elle trop bon marché ?

Animateur Andy : Donc Grass se négocie à environ 5 fois son chiffre d'affaires. Dans l'industrie crypto, certaines choses peuvent se négocier à 20, 30, 40, 50 fois leur chiffre d'affaires. Pensez-vous que la fourchette autour de 400 millions de dollars, c'est presque trop évident ?

Austin :

Oui. Je pense qu'il est important de noter que l'industrie crypto a aussi d'autres choses qui se négocient à des multiples relativement bas, mais elles ne connaissent pas de croissance. Les gens viennent dans l'industrie crypto parce qu'ils veulent investir dans la croissance.

Donc je pense que de nombreux cas à faibles multiples ne sont pas nécessairement solides, car il n'y a pas de flux de capitaux là-bas. Mais pour un cas comme Grass, c'est l'un des meilleurs exemples de croissance extrêmement rapide. Je pense que pour cette seule raison, il mérite l'attention, sans même mentionner qu'à mon avis, il est encore assez bon marché.

Le swap cross-chain de NEAR

Animateur Andy : Alors, avez-vous une thèse d'investissement sur NEAR ? Suivez-vous NEAR ?

Austin :

Je suis NEAR depuis un moment. Même sans la composante IA, NEAR est un projet intéressant. Car c'est l'infrastructure sous-jacente pour une grande quantité de swaps cross-chains. En octobre, novembre de l'année dernière, lorsque les gens entraient et sortaient de Zcash, NEAR a obtenu beaucoup d'attention à cet égard.

Les intents NEAR sont très pratiques et constituent probablement l'une des meilleures expériences de swap cross-chains actuellement. Parallèlement, ils jouent également un rôle très important dans le domaine des agents (intelligents). À mon avis, NEAR est l'une des infrastructures les plus adaptées pour supporter les swaps cross-chains, capable d'éviter de nombreux problèmes de dépendance d'autres projets.

Leur croissance est rapide dans ce domaine. Maintenant, si vous êtes un L1, je pense que vous devez satisfaire une ou plusieurs directions : soit vous êtes une expérience d'application verticalement intégrée, soit vous êtes 10 fois meilleur dans quelque chose, soit vous êtes très, très fort dans un certain type d'application.

Je pense que NEAR excelle dans le domaine des intents. Ils font aussi beaucoup d'autres choses, comme les intents de confidentialité et d'autres éléments autour de l'utilisation de l'IA, c'est l'un des rares projets L1 qui a vraiment trouvé son positionnement unique.

Cela me fait penser à la classification des joueurs de NBA. Actuellement, il existe de nombreux nouveaux projets L1 et L2 sur le marché, ils ressemblent à des recrues prometteuses. Avec le temps, certains deviendront des super-étoiles, d'autres seront progressivement éliminés. Mais il existe aussi une catégorie de joueurs "rôles", qui excellent dans leur rôle spécifique. Par exemple, Lu Dort ou Alex Caruso d'OKC.

NEAR me donne cette impression. Ce n'est pas LeBron James, mais il est très important parce qu'il est très fort dans ce qu'il fait.

Mise à jour du marché GPU d'Akash

Animateur Andy : Un autre projet toujours sous-évalué, que Robbie ne cesse de me souligner, est Akash. Dommage qu'il ne soit pas là aujourd'hui. Akash est entré très tôt dans les directions de l'inférence distribuée, des modèles distribués, de l'entraînement décentralisé, n'est-ce pas ?

Cela ressemble au premier récit de l'IA Crypto. Ensuite, nous avons traversé ces faux projets d'agents avec des tokens mèmes. Maintenant, nous semblons être entrés dans la phase suivante de l'inférence décentralisée et de l'entraînement de modèles, mais cette fois avec des produits bien plus puissants. Avez-vous regardé ce que fait Akash ? Avez-vous un point de vue d'investissement sur ce projet ?

Austin :

J'ai effectivement suivi Akash, ils ont commencé par un marché décentralisé de CPU, puis se sont tournés vers le marché des GPU. Maintenant, vous pouvez voir combien de données transitent par OpenRouter. Une part importante de ces données passe par Akash, via Akash ML, ce qui est très cool. Et ces données sont publiques, tout le monde peut les voir.

Cependant, je dois aussi reconnaître qu'Akash n'est pas l'un des projets que je suis le plus attentivement. Mais pour une équipe qui existe depuis si longtemps, qui itère constamment, c'est cool de les voir enfin trouver un véritable product-market fit, et ce fit semble s'accélérer.

Décomposition de la pile technologique de l'IA

Animateur Andy : Il y a un projet appelé Gitlab, sa valorisation sur Base est faible, mais sa production quotidienne de tokens est très performante. Maintenant, un groupe de tokens d'IA très spéculatifs est apparu sur Base, et il y a beaucoup de petits sous-secteurs à comprendre dans ce puzzle.

Je voudrais poser une question plus large : dans cette pile technologique de l'IA, y a-t-il certaines parties qui, après avoir intégré la blockchain, sont les plus adaptées pour une croissance à grande échelle ? Nous avons déjà vu Venice fournir de l'inférence privée et un ChatGPT non censurable ; NEAR ressemble à une infrastructure de marché d'agents ; Akash a Akash ML ; Grass se concentre sur les ensembles de données.

Selon vous, dans la pile technologique de l'IA, quels sont les secteurs ou composants clés les plus susceptibles d'être remplacés par la technologie blockchain, ou les plus adaptés à une utilisation on-chain ?

Austin :

Je pense que c'est d'abord le contexte de la confidentialité, incluant l'utilisation privée des grands modèles de langage (LLM) et l'utilisation non censurable. Ensuite, la collecte de données nécessaire à l'entraînement des modèles, c'est ce que fait Grass.

Vient ensuite le calcul d'inférence et les marchés de puissance de calcul, vous avez mentionné Akash. Nous voyons aussi émerger d'autres marchés d'inférence. Il y a aussi un projet construit autour du DM, fournissant d'autres services permettant aux utilisateurs de vendre leur puissance de calcul inutilisée, appelé AnC. C'est un projet intéressant que je suis. Bien qu'il n'ait pas encore lancé de token, je pense qu'ils font déjà des choses très cool, surtout en combinaison avec Venice et le DM.

Je pense qu'une autre direction importante est l'entraînement décentralisé des modèles. La question est de savoir comment construire des modèles open source tout en conservant la propriété et la capacité de monétisation du modèle grâce à des poids privés. Actuellement, plusieurs équipes explorent ce domaine. Par exemple, je pense que Pluralis est l'un des projets les plus intéressants. Nous Research fait aussi des travaux très intéressants autour d'Hermès. De plus, Prime Intellect et quelques autres équipes sont actives dans ce domaine.

Donc, les domaines principaux que je suis incluent : l'entraînement décentralisé, l'inférence et les marchés de puissance de calcul, les infrastructures d'agents, les données, et les applications d'utilisation de modèles orientées consommateur.

Le cadre du flux de valeur net des tokens

Animateur Andy : Récemment, vous avez mis en avant un autre point de vue : nous devons comprendre les modèles de tokens et l'économie d'une nouvelle manière. Vous avez été un grand supporter de projets comme Aerodrome et Hyperliquid.

Je voudrais, pour conclure, et en laissant de côté le contexte de l'IA, poser une question plus large : comment voyez-vous le flux de valeur net des tokens ? C'est-à-dire, en utilisant une approche de crédit (revenus) et de débit (dépenses), avec un tableau d'additions et de soustractions, pour analyser la valeur d'un actif crypto. Selon vous, comment évolue la façon de penser de toute l'industrie lorsqu'il s'agit d'analyser l'économie des tokens ? Quel est votre cadre actuel ? Êtes-vous d'accord pour que les investisseurs comprennent le flux de valeur net d'un actif comme un tableau de positifs et de négatifs ?

Austin :

Je pense qu'il existe plusieurs façons d'envisager cette question, et ce n'est pas une solution unique.

Nous pouvons d'abord parler de mécanismes de haut niveau comme le rachat et la destruction (buyback and burn). Hyperliquid a popularisé ce mécanisme, les gens disent : "Regardez comme Hyperliquid fonctionne bien, il a des rachats avec destruction." Mais pour chaque Hyperliquid, il y aura neuf autres tokens qui essaieront d'adopter le même mécanisme de rachat avec destruction, et leurs performances de prix seront très mauvaises.

Quelle est la leçon ici ? La leçon est qu'Hyperliquid est d'abord un modèle économique très réussi, c'est pourquoi les gens aiment son token, et le rachat avec destruction n'est qu'un moyen de transmettre la valeur aux détenteurs de tokens. Si ce n'est pas une entreprise qui fonctionne bien en soi, alors même avec un mécanisme de rachat, le prix du token n'augmentera pas naturellement.

C'est le premier problème que je pense que les gens confondent souvent.

Le deuxième problème est de savoir si vous créez réellement de la valeur pour les détenteurs de tokens. Que vous adoptiez le rachat avec destruction, la redistribution par rachat, le réinvestissement des fonds dans l'entreprise, ou le dépôt des fonds sur un compte bancaire pour augmenter la flexibilité du bilan, la question centrale est : les détenteurs de tokens peuvent-ils capturer au maximum la valeur générée par ce que vous construisez.

Par exemple, Hyperliquid le fait, Aerodrome aussi. Concernant Grass, beaucoup de gens souhaitent plus de rachats, mais il est clair que tous ses contrats sont conclus avec la fondation, tous les revenus vont sur le compte bancaire de la fondation, et ces actifs sont contrôlés par les détenteurs de tokens.

Donc, je pense qu'il existe de nombreuses façons différentes de comprendre cela.

Le rachat avec destruction n'est efficace que dans certains cas

Austin :

Ensuite, il y a la question de la liquidité des tokens. Prenons l'exemple d'Hyperliquid : théoriquement, il y a un maximum de tokens qui peuvent être débloqués chaque mois, mais en réalité, peut-être seulement deux cent mille ou trois cent mille tokens sont débloqués. Cependant, le volume d'achat provenant des ETF, DAT et du fonds d'assistance est beaucoup plus élevé. Par conséquent, il y a naturellement plus d'acheteurs que de vendeurs.

Prenons maintenant Aerodrome. Si vous verrouillez AERO en veAERO, alors après leur extension au mainnet d'Ethereum en juillet, le veAERO sera renommé sAERO. Les détenteurs peuvent non seulement gagner tous les revenus de la plateforme, mais aussi diriger les émissions de tokens vers les pools de liquidité qui ont le plus besoin de liquidité et qui génèrent le plus de revenus.

Certains pourraient dire que si la valeur des émissions de tokens au cours d'un certain cycle dépasse la valeur des revenus, alors ce cycle est en déficit net. Mais je pense que cette vision est totalement erronée.

La bonne façon d'analyser est la suivante : combien de revenus le système a-t-il généré pendant ce cycle ? Combien de tokens ont vu leur offre circulante augmenter, mais n'ont en réalité pas été vendus ? Par exemple, Aerodrome a récemment renommé l'un de ses mécanismes en Momentum Fund, dont l'essence est similaire à celle d'une fondation qui effectue des rachats continus. De plus, de nombreuses personnes qui gagnent des AERO choisissent de les verrouiller et de les staker en veAERO pour gagner plus de revenus. Et puis, il y a une partie des gens qui sont simplement très confiants dans l'avenir de ce token, et qui ne prévoient pas de le vendre de toute façon.

Sous cet angle, à chaque cycle, c'est-à-dire chaque semaine, le nombre de tokens qui arrivent réellement sur le marché libre est bien inférieur à l'échelle des revenus générés par la plateforme pendant le même cycle.

En combinant cela avec certaines publications récentes, comme Atlas, Aura et d'autres projets, les revenus d'Aerodrome ont considérablement augmenté. Ici, les revenus dont je parle sont les bénéfices que les détenteurs de tokens tirent de la plateforme, ces bénéfices dépassant nettement la valeur effectivement émise et sortante.

Donc, chaque projet et chaque mécanisme nécessite une analyse spécifique. Mais la question centrale est : les détenteurs de tokens bénéficient-ils de la valeur générée par le système ? C'est le point clé de l'analyse. Sur cette base, vous pouvez continuer à approfondir l'analyse sous cet angle.

Deux nouvelles catégories sur le marché des actifs numériques

Animateur Andy : Je pense que toute l'industrie évolue vers un modèle de pensée similaire, bien que ce modèle soit très détaillé. Deux types de choses semblent émerger maintenant : d'une part, celles qui ont des revenus, des fondamentaux d'entreprise ; d'autre part, des projets plus narratifs, plus spécialisés, mais avec une technologie très utile, comme Zcash, Venice, NEAR, ces actifs liés à la confidentialité de l'IA. De plus, il y a des projets purement basés sur des activités on-chain, et la zone intermédiaire semble actuellement peu active.

Austin :

Je suis d'accord avec vous. Ce qui est intéressant sur ce marché, c'est que l'ensemble des tokens vraiment dignes d'intérêt est devenu plus petit. Parce que maintenant, les gens ont une vision plus claire de ce qui a une véritable attrait du marché, de ce qui est réel, et non de la simple spéculation. Maintenant, peut-être seulement 10 à 20 tokens ont des fondamentaux très solides.

Par conséquent, nous voyons ces tokens surperformer nettement le marché. Car c'est la première fois depuis longtemps qu'une telle situation se produit : les investisseurs peuvent choisir parmi un pool plus restreint de projets de qualité. Actuellement, les flux de capitaux affluent massivement vers des projets comme Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR et Zcash.

Zcash est un autre projet axé sur la confidentialité. Certains s'inquiètent maintenant que Bitcoin puisse être de plus en plus influencé par Michael Saylor (c'est un autre sujet), tandis que Zcash représente l'esprit originel de Bitcoin, et sa structure est également très similaire à celle de Bitcoin.

Bien que Zcash n'ait pas de revenus dans le contexte actuel, c'est toujours un actif intéressant. Parce que plus son prix est élevé, plus son utilité réelle est grande. Plus le prix est élevé, plus il est probable qu'il se consolide, formant ainsi un consensus et une valeur communautaire plus forts autour de lui.

Donc, je pense que nous sommes actuellement à un stade très intéressant : il est plus facile de choisir les bons tokens. Il suffit de se concentrer davantage sur la recherche, de distinguer les projets réels de la spéculation artificielle.

Pour les investisseurs qui espèrent obtenir des rendements de 5 à 10 fois, voire 3 fois, ce moment est plus propice au succès que jamais. Bien que vous puissiez finalement obtenir un rendement de 100 fois, je pense qu'il existe aujourd'hui un groupe de projets qui font des choses très intéressantes, et ce sont ces actifs que je suivrais et dans lesquels j'investirais.