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

marsbitPubblicato 2026-03-13Pubblicato ultima volta 2026-03-13

Introduzione

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.

Domande pertinenti

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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In linea con le informazioni trovate, anche questa sezione rimane allo stato di sconosciuto. Come funziona Euruka Tech, $erc ai? Nonostante la mancanza di specifiche tecniche dettagliate per Euruka Tech, è essenziale considerare le sue ambizioni innovative. Il progetto cerca di sfruttare la potenza computazionale dell'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare l'esperienza dell'utente all'interno dell'ambiente delle criptovalute. Integrando l'IA con la tecnologia blockchain, Euruka Tech mira a fornire funzionalità come operazioni automatizzate, valutazioni del rischio e interfacce utente personalizzate. L'essenza innovativa di Euruka Tech risiede nel suo obiettivo di creare una connessione fluida tra gli utenti e le vaste possibilità presentate dalle reti decentralizzate. Attraverso l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e IA, mira a ridurre le sfide degli utenti alle prime armi e semplificare le esperienze transazionali all'interno del framework Web3. 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Panoramica di DUOLINGO AI Alla sua base, DUOLINGO AI cerca di stabilire un ambiente decentralizzato in cui gli studenti possono guadagnare ricompense crittografiche per il raggiungimento di traguardi educativi nella competenza linguistica. Applicando smart contracts, il progetto mira ad automatizzare i processi di verifica delle competenze e le allocazioni di token, aderendo ai principi di Web3 che enfatizzano la trasparenza e la proprietà da parte degli utenti. Il modello si discosta dagli approcci tradizionali all'acquisizione linguistica, facendo forte affidamento su una struttura di governance guidata dalla comunità, che consente ai detentori di token di suggerire miglioramenti ai contenuti dei corsi e alle distribuzioni delle ricompense. Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

335 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

Cosa è DUOLINGO AI

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