加密风投370亿美元新高背后：为何融资仍难？

比推Dipublikasikan tanggal 2025-07-11Terakhir diperbarui pada 2025-07-11

作者：Mason Nystrom

编译：深潮TechFlow

原标题：加密风投 2025：融资难背后的新趋势

为创始人提供有关加密货币融资现状的一些见解，以及我个人对加密货币 VC 未来的一些预测。

话说在前：融资环境艰难，因为上游DPI（深潮注：按市值加权的指数，用于追踪去中心化金融(DeFi)资产在加密货币市场中的表现）和LP的资金挑战，纵观整个 VC 领域，基金在相同时间段内向LP返还的资金与以往相比有所减少。

这反过来导致现有和新创VC获得的净资本减少，最终导致创始人的融资环境更加艰难。

这对加密企业意味着什么？

2025 年交易放缓，但与 2024 年的资本部署步伐相匹配。

- 交易数量放缓可能与许多 VC 接近基金末期，可供部署的资金较少有关。

- 一些大型交易仍由大型基金完成，因此资本部署速度与前两年持平。

过去两年，加密货币并购交易持续改善，这预示着流动性和退出机会的良好发展。近期发生的包括 NinjaTrader、Privy、Bridge、Deribit、HiddenRoaad 等在内的大型并购交易，预示着整合和承销更多加密股权风险投资的好兆头。

过去一年，交易数量相对稳定，2024年第四季度和2025年第一季度有一些规模较大、处于后期阶段的交易完成（或宣布）。

这主要是因为更多交易属于早期的Pre-seed、种子轮和加速器阶段，这些阶段的资金总是比较充裕。

加速器和 Launchpad 引领各阶段交易数量

自 2024 年以来，市场上出现了大量的加速器和 Launchpad 平台，这可能反映了更为严峻的资本环境以及创始人选择更早地推出代币。

早期阶段交易规模中位数回升

Pre-seed融资规模持续同比增长，表明市场在早期阶段仍拥有充足的资金。种子轮、A轮和B轮融资中位数已接近或回升至2022年的水平。

加密VC未来阶段预测

1：代币将成为主要投资机制

从代币和股权的双重结构转向单一资产增值的统一结构。一种资产，一个价值增值的故事。

原推文链接：点击此处

2：金融科技与加密VC的融合

每一位金融科技投资者都在转型成为加密货币投资者，因为他们希望投资于下一代支付网络、新型银行和代币化平台，而这些都建立在加密货币轨道之上。

加密 VC 的竞争即将到来，许多尚未投资稳定币/支付领域的加密 VC 将难以与经验丰富的金融科技VC竞争。

3：流动性风险投资的兴起

“流动性风险投资” ——流动性代币市场中的风险投资机会。

流动性——公共资产/代币的流动性意味着更快的流动性。

可访问性——在私人风险投资中，获得准入并不容易，而流动性风险投资意味着投资者并不总是需要赢得交易，他们可以直接购买资产。场外交易期权也可用。

仓位调整——由于公司更早发行代币，这意味着小型基金仍然可以建立有意义的仓位，大型基金也可以类似地部署到市值更大的流动性资产中。

资金配置——许多表现最佳的 VC 历史上都将其风险资金持有为 BTC 和 ETH 等代币，这些代币已产生超额回报。我个人认为，在熊市周期中，VC 提前调用更多资金，这种情况将变得更加正常。

加密货币将继续引领 VC 的前沿

公私资本市场的融合是风险投资的发展方向，随着企业推迟上市，更多传统 VC 选择在流动性市场（IPO后持有工具）或二级市场进行投资。加密货币正处于风险投资的前沿。

加密货币持续在新的资本市场形成方面进行创新。而且，随着越来越多的资产转移到链上，更多公司将着眼于链上优先的资本形成。

最后，加密货币的收益往往比传统风险投资更具幂律性（深潮注：在幂律分布中，大部分事件的发生概率很小，而极少数事件的发生概率很大。），顶级加密资产竞相成为主权数字货币和新金融经济的底层。这种分散性将更大，但加密货币的超幂律和波动性将继续推动资本进入加密货币风险投资领域，寻求非对称回报。

原文链接:https://www.techflowpost.com/article/detail_26941.html

说明: 比推所有文章只代表作者观点，不构成投资建议

融资

Bacaan Terkait

Saham Chip Memimpin Penurunan Saham AS, Apakah Perdagangan AI Sedang Dikalahkan Ganda oleh Suku Bunga dan Imbal Hasil?

Saham chip memimpin penurunan di pasar saham AS, dengan indeks Nasdaq jatuh 2,2% dan S&P 500 turun 1,4%. Tekanan terjadi di seluruh rantai perangkat keras AI, termasuk Nvidia (turun ~4%), Micron (anjlok 13,2%), Qualcomm, serta saham memori dan penyimpanan. Pasar Asia juga terdampak, dengan KOSPI Korea turun hampir 10% dan raksasa chip seperti SK Hynix serta Samsung Electronics mencatat penurunan dua digit. Penjualan difokuskan pada aset dengan valuasi tinggi dan kepemilikan padat, dipicu oleh dua tekanan utama: Pertama, ekspektasi kenaikan suku bunga Federal Reserve yang lebih agresif, meningkatkan tekanan diskonto pada arus kas masa depan perusahaan teknologi. Kedua, investor mulai mempertanyakan kapan pengeluaran modal besar-besaran untuk AI oleh vendor cloud akan diterjemahkan menjadi keuntungan yang jelas, menggeser fokus dari "hanya membeli pertumbuhan" ke "harus melihat imbal hasil". Meski demikian, ini lebih dilihat sebagai koreksi setelah kenaikan tajam daripada tanda pecahnya gelembung. Permintaan dasar untuk perangkat keras AI masih ada. Titik kunci selanjutnya adalah laporan keuangan Micron yang akan datang untuk konfirmasi permintaan, serta data inflasi AS yang akan mempengaruhi jalur kebijakan Fed. Pasar kini mempertimbangkan narasi AI dengan lebih realistis, menyeimbangkannya dengan tekanan suku bunga dan garis waktu imbal hasil.

marsbit1j yang lalu

Saham Chip Memimpin Penurunan Saham AS, Apakah Perdagangan AI Sedang Dikalahkan Ganda oleh Suku Bunga dan Imbal Hasil?

marsbit1j yang lalu

OpenAI Publikasi Makalah Baru: Bagaimana Melatih AI yang 'Tetap Baik di Bawah Tekanan'?

OpenAI menerbitkan makalah tentang cara melatih AI agar tetap bermanfaat dan aman di bawah tekanan atau skenario baru. Penelitian ini berfokus pada penggunaan _reinforcement learning_ untuk membentuk sifat-sifat bermanfaat yang luas dan persisten dalam model, bukan sekadar daftar larangan. Sifat-sifat ini mencakup kejujuran, transparansi, kesadaran risiko, dan kemampuan untuk dikoreksi. Makalah ini memperkenalkan konsep "penyimpangan muncul" (_emergent misalignment_), di mana perilaku buruk di satu bidang dapat menyebar ke bidang lain. OpenAI bertanya apakah perilaku baik juga dapat digeneralisasi secara lintas domain. Mereka membuat dataset dialog sintetis multi-domain untuk mengevaluasi dan melatih 15 sifat bermanfaat. Eksperimen menunjukkan bahwa dengan hanya mengganti 5% data pelatihan standar dengan data sifat bermanfaat, model menunjukkan peningkatan signifikan dalam 83% evaluasi. Yang penting, pelatihan di satu bidang (misalnya, kesehatan) meningkatkan kinerja di bidang lain yang tidak terkait, menunjukkan adanya transfer perilaku yang bermanfaat. Model ini juga menunjukkan ketahanan yang lebih baik terhadap petunjuk yang bermusuhan (_adversarial prompting_) dan penyetelan halus yang berbahaya (_harmful finetuning_), dengan penurunan performa yang lebih kecil dan lebih sedikit penyebaran kerusakan ke domain lain. Penelitian ini menekankan bahwa AI yang baik bukan tentang selalu menolak atau selalu mematuhi pengguna, tetapi tentang membuat penilaian yang lebih kuat antara menjadi berguna, jujur, dan aman. Ini mewakili pergeseran dari memperbaiki masalah keamanan setelah fakta menuju membentuk perilaku yang diinginkan sejak awal, yang merupakan langkah penting sebelum AI digunakan dalam tugas berisiko tinggi.

marsbit1j yang lalu

OpenAI Publikasi Makalah Baru: Bagaimana Melatih AI yang 'Tetap Baik di Bawah Tekanan'?

marsbit1j yang lalu

Goldman Sachs Bicara Lagi tentang Kondisi Demam AI: Sebelum Siklus Investasi Capai Puncak, 'Laba Kuat Akan Mengalahkan Kekhawatiran Valuasi', Volatilitas Akan Naik Lebih Lanjut

Penelitian Goldman Sachs menggarisbawahi bahwa gelombang investasi AI saat ini tidak sama dengan gelembung teknologi 1999-2000. Perbedaan kuncinya terletak pada fundamental: laba dan pengeluaran modal (capex) perusahaan terkait AI masih kuat dan terus dinaikkan, mendorong pasar, sementara valuasi forward P/E tidak melonjak ekstrem karena kenaikan harga saham didorong oleh kenaikan ekspektasi laba. Namun, risikonya tetap ada. Pasar telah mengantisipasi banyak hal optimis, dengan peningkatan nilai pasar AI (sekitar $27 triliun) melebihi perkiraan manfaat makroekonomi dasar. Harga saat ini bergantung pada asumsi bahwa perusahaan pemenang AI dapat mempertahankan pangkat laba tinggi dalam jangka panjang dari lonjakan produktivitas. Sinyal utama yang mirip era 1990-an adalah intensitas investasi. Capex AI, terutama dari penyedia cloud hyperscale, meningkat sangat cepat dan bisa mendekati puncak era dot-com. Namun, sinyal gelembung lain seperti penurunan margin makro, peningkatan leverage korporat, atau defisit neraca berjalan yang membesar belum terlihat. Risiko utama telah bergeser dari "gelembung valuasi" ke kemungkinan "gelembung laba". Selama siklus capex belum mencapai puncaknya, laba kuat kemungkinan masih mendominasi kekhawatiran valuasi. Namun, begitu siklus investasi memuncak, kelangsungan laba tinggi akan diuji. Selain itu, ekonomi non-AI AS relatif lemah, sehingga AI mungkin menutupi kelemahan di sektor lain. Mengingat ketergantungan pada narasi optimis ini, volatilitas saham diperkirakan meningkat. Investor disarankan untuk tetap berada dalam tren, tetapi meningkatkan perlindungan downside, misalnya melalui opsi put atau menggunakan opsi call sebagai pengganti sebagian eksposur spot. Risiko terbalik juga ada di sisi suku bunga, yang bisa turun signifikan jika kerapuhan ekonomi non-AI terungkap setelah puncak investasi AI berlalu.

marsbit1j yang lalu

Goldman Sachs Bicara Lagi tentang Kondisi Demam AI: Sebelum Siklus Investasi Capai Puncak, 'Laba Kuat Akan Mengalahkan Kekhawatiran Valuasi', Volatilitas Akan Naik Lebih Lanjut

marsbit1j yang lalu

Mark Zuckerberg Masuk ke Pasar Prediksi

Meta, perusahaan teknologi sosial terbesar di dunia, secara resmi memasuki arena pasar prediksi. CEO Mark Zuckerberg telah menginstruksikan pembentukan tim kecil untuk mengembangkan aplikasi smartphone bernama "Arena", yang akan bersaing dengan platform seperti Polymarket dan Kalshi. Aplikasi ini, yang masih dalam tahap eksperimen awal, akan beroperasi secara independen dari aplikasi inti Meta seperti Facebook dan Instagram. Pada versi awal, pengguna dapat memprediksi hasil berbagai peristiwa seperti pemilihan politik, pertandingan olahraga, dan urusan dunia. Namun, alih-alih menggunakan uang sungguhan, Arena akan menerapkan sistem poin seperti dalam permainan video, di mana pengguna mengumpulkan poin, peringkat, dan prestasi berdasarkan prediksi akurat mereka. Meskipun demikian, Meta tidak menutup kemungkinan untuk memperkenalkan taruhan dengan uang nyata di masa depan. Langkah Meta ini terjadi di tengah pertumbuhan pesat industri pasar prediksi, dengan volume perdagangan online di platform utama melonjak menjadi lebih dari $130 miliar pada tahun 2026. Arena berpotensi memanfaatkan basis pengguna aktif harian Meta yang lebih dari 3,56 miliar untuk pertumbuhan cepat. Selain potensi pendapatan dari biaya transaksi (jika menggunakan uang sungguhan) atau barang virtual, data yang dihasilkan dari aktivitas prediksi pengguna dapat memperkaya sistem iklan inti Meta. Strategi ini selaras dengan pendekatan Meta untuk mengikuti tren pengguna dan mengembangkan aplikasi independen untuk menguji perilaku sosial baru. Namun, tantangan seperti risiko regulasi yang ketat dari badan seperti CFTC di AS, tekanan hukum di berbagai yurisdiksi, dan kesulitan dalam menarik serta mempertahankan pengguna untuk aplikasi independen tetap menjadi hambatan yang signifikan. Ini bukan upaya pertama Meta di bidang ini, setelah aplikasi serupa bernama Forecast ditutup pada tahun 2022.

Foresight News1j yang lalu

Foresight News1j yang lalu

Rebound Saham Semikonduktor: Akhir Koreksi Teknis atau Pembalikan Tren?

**Ringkasan (sekitar 1500 karakter):** Pasar saham semikonduktor, terutama di Korea Selatan (seperti Samsung dan SK Hynix), mengalami penjualan besar dan pemulihan cepat pada akhir Juni. Inti gejolak ini bukan pada fluktuasi harian, melainkan pergeseran fase penentuan harga saham semikonduktor setelah perdagangan tema AI menjadi sangat ramai. Pemulihan setelah anjlok lebih mencerminkan perbaikan posisi (teknis) dan ekspektasi pembagian hasil pemegang saham (seperti pada Samsung), bukan konfirmasi bahwa tren naik telah berlanjut. Validasi sesungguhnya berasal dari musim laporan keuangan, khususnya dari Micron Technology. HBM (High Bandwidth Memory) adalah variabel kunci. Komponen penting untuk server AI ini telah memberi produsen memori seperti Micron, Samsung, dan SK Hynix kekuatan penetapan harga yang kuat. Pertanyaan pasar sekarang adalah apakah kekuatan ini dan siklus pengeluaran modal AI dapat terus mendukung valuasi tinggi sektor ini. Laporan keuangan Micron (24 Juni) menjadi titik uji utama. Investor tidak hanya mencari hasil kuartal yang kuat, tetapi lebih pada panduan ke depan (guidance) dan konfirmasi bahwa visibilitas pesanan, harga memori, dan margin keuntungan masih kokoh. Jika Micron dapat memberikan sinyal kuat bahwa permintaan HBM dan kekuatan penetapan harganya masih berlanjut, rebound dapat diartikan sebagai akhir koreksi teknis dan tren naik berlanjut. Namun, jika panduannya mulai hati-hati atau ekspektasi kenaikan laba tertinggal dari valuasi, pemulihan saat ini mungkin hanya bersifat sementara sebelum tren melemah. Singkatnya, rebound saham semikonduktor Asia masih berupa perbaikan teknis yang menunggu konfirmasi fundamental lebih lanjut. Nasib perdagangan tema AI dalam waktu dekat sangat bergantung pada kemampuan rantai pasokan, terutama di segmen memori, untuk terus melampaui ekspektasi tinggi yang telah dibangun pasar.

marsbit1j yang lalu