整理 & 编译:深潮 TechFlow
嘉宾:Austin Barack,Relayer Capital(专注于 AI 领域的数字资产投资基金)创始人
主持人:Andy
播客源:The Rollup
原标题:Austin Barack: My AI Bull Thesis (...And What I'm Holding)
播出日期:2026年 5月 23 日
要点总结
本期 AI Supercycle 邀请了 Relayer Capital 创始人 Austin Barack,围绕 Venice、Grass、NEAR、Akash 以及更广泛的 Crypto x AI 资产框架展开讨论。Austin 的核心观点是,AI 正在把用户数据量级提升到过去互联网产品难以想象的程度,因此隐私 AI、数据供给、推理算力、去中心化训练与 Agent 基础设施都会成为关键赛道。他认为 Venice 和 Grass 的收入增长、用户增长与估值之间存在明显错配,而 NEAR 在跨链 Intents 与 Agent 基础设施上的定位也被低估。对更广泛的加密市场,Austin 强调投资者应从"净 Token 价值流"出发,而不是机械地看回购销毁机制,真正判断 Token 持有人是否捕获了业务创造的价值。
精彩观点摘要
Venice 与隐私 AI 的真正价值
- "在 AI 里隐私比其他任何场景都重要。因为你分享的是健康数据、财务数据,你会连接所有文件,会以前所未有的方式分享自己的整个生活。"
- "这不是比社交媒体多 10 倍的数据,而是多 100 倍的数据。"
- "Venice 真正酷的地方在于,它不只是让你在私密环境中使用 AI,而是在完全不牺牲用户体验的情况下做到这一点,甚至改善了用户体验。"
- "Token 可以成为非常重要的一部分,可以大幅增强体验,但对大多数用户来说,他们不需要理解 Token,也能觉得这个产品有用。"
VVV、DM 与 Venice 的经济模型
- "DM 的作用是:你每拥有 1 个 DM Token,就可以每天在 Venice 平台上获得 1 美元的免费推理计算额度。你可以把它理解成一种永续权益,一年下来相当于获得 365 美元的计算额度。"
- "它的额度不用就作废,不会随时间累积。如果你某天只用了 50 美分,第二天不会变成 1.5 美元,还是重新从 1 美元开始。"
- "如果所有的 DM 都被锁定并用于推理计算,那么 Venice 的最大成本是每天 3.8 万美元,年化成本大约为 1000 万美元,而且这一成本不会超过这个数字。"
- "我认为 DM 更应该按类似公司债的方式估值,而不是用过高的折现率去压低价值。"
Grass 与 AI 数据需求
- "Grass 会收集数据集,然后把这些数据集卖给需要数据来训练新模型的前沿 AI 实验室。"
- "这不是随机爬互联网,它必须非常专业,是非常具体的数据集,并且质量要很高。"
- "模型的投入规模非常大,Grass 就成为这一趋势的受益者。模型投入越多,对数据的需求就越大"
- "根据最近披露的数据,这个项目的 ARR 大约是 5000 万美元。目前,它的估值大约是 4 亿美元。对于一个增长如此迅速的项目来说,仅仅用 5 倍收入 来估值,在我看来是完全不合理的。"
NEAR、Akash 与 AI 堆栈
- "EAR Intents 非常实用,而且可能是目前最好的跨链 Swap 体验之一。同时,它在 Agent(智能体) 领域也扮演了非常重要的角色。"
- "我认为 NEAR 在 Intents 这一侧做得非常好。他们也在做很多其他事情,比如隐私意图,以及围绕 AI 使用的其他元素,它是少数几个真正找到了自己独特定位的 L1 项目之一。"
- "Akash。他们最早是从去中心化 CPU 市场起步的,后来转向了 GPU 市场。"
- "我关注的主要领域包括:去中心化训练、推理和算力市场、Agent 基础设施、数据,以及面向消费者的模型使用应用。"
Token 价值捕获与市场分化
- "Hyperliquid 首先是一个非常成功的商业模式,所以人们喜欢它的 Token,而回购只是它将价值传递给 Token 持有人的一种方式。如果它本身不是一个运转良好的生意,那么即使你采用回购机制,Token 价格也不会因此自然上涨。"
- "核心问题不是机制叫什么,而是 Token 持有人是否能够最大程度地捕获到你所构建的东西所产生的价值。"
- "每个项目和每种机制都需要具体分析。但核心问题是:Token 持有人是否能够从系统正在产生的价值中获益?"
- "投资者可以从一个更小的优质项目池中做出选择。现在,资金流正集中涌向像 Venice、HYPE、Grass、AERO、NEAR 和 Zcash 这样的项目。"
- "对于那些希望获得 5 到 10 倍,甚至 3 倍 回报的投资者来说,这个时间点比以往更容易成功。虽然你可能最终也能获得 100 倍的回报,但我认为,现在有一批项目正在做非常有意思的事情,而这些项目正是我会关注并投资的资产。"
Venice 隐私情况概览
主持人 Andy:不久前我第一次用了 Venice,我在 Venice 里输入:"这真的隐私吗?"它回答说:"是的,推理过程是私密的",然后解释了一堆。我又回了一句:"这太酷了。"它马上接着回应:"是的,这确实很酷,不是吗?使用 Venice,你可以......"
所以第一次使用 Venice 时,会有一个很有意思的瞬间:你突然意识到,自己过去在典型 AI 服务商那里输入的所有聊天内容,虽然不一定是公开的,但数据都流向了大型供应商。那些最私密的日记、商业秘密、计划等等,都会被交给它们。
从高层视角讲讲市场结构、投资逻辑、创始团队这些角度,你怎么看私密 AI 和 Venice?
Austin:
Venice 很有意思,因为它一路经历了很多不同阶段的迭代。我最早是在去年 1 月接触到这个项目。当时我非常关注 Virtuals 和 aixbt,而 Venice 早期空投里,有很大一部分给到了这些生态里 Token 的持有人,所以我是从那里第一次看到它的。
当时它已经是一个很有意思的产品。很疯狂的是,虽然只过去了大概 16 个月,但 AI 当时还远没有今天这么无处不在,也还没有成为每个人日常生活中不可或缺的一部分。这段时间里,无论是 Claude、ChatGPT,还是其他服务,AI 一开始像是在替代 Google 搜索。人们会说:"我不再用 Google 搜某个问题,我直接去 AI 平台用 LLM 问。"但现在它已经进入创作、任务解决,甚至是你身边有一整支团队和一批 Agent 帮你工作的阶段。
AI 使用的数据量是过去的 100 倍
Austin:
我认为人们正在逐渐意识到,在 AI 里隐私比其他任何场景都重要。因为你分享的是健康数据、财务数据,你会连接所有文件,会以前所未有的方式分享自己的整个生活。
过去大家谈隐私,更多是在社交媒体语境下,比如我的账号是公开还是私密,Facebook 是不是掌握了太多关于我的信息,但 AI 不只是多 10 倍数据,而是多 100 倍数据。
Venice 真正酷的地方在于,它不只是让你在私密环境中使用 AI,而是在完全不牺牲用户体验的情况下做到这一点,甚至改善了用户体验。因为你不需要被绑定在某一个模型上。比如你用 ChatGPT,就只能跟着 OpenAI 的模型升级;你用 Anthropic,就跟着 Anthropic 不同模型的演进;或者你用 Gemini、开源模型,也各有边界。
在 Venice 里,你可以针对每个任务选择最合适的模型,也可以自己选择想用哪些模型。所以它的自定义程度很高。他们首先做出来的是一个非常非常好的消费者产品,而且大多数用户并不知道 Token 是什么。
Token 则是在上面增加了一个很有意思的元素。我很看好他们正在做的事情。这里的关键在于,我认为加密消费产品会走向这样一种形态:Token 可以成为非常重要的一部分,可以大幅增强体验,但对大多数用户来说,他们不需要理解 Token,也能觉得这个产品有用。
主持人 Andy:这确实像是消费产品突破的一种形态:底层有 Crypto,但用户不需要先理解它。不过它也带来了很有意思的 Token 结构。有人把它和 Luna 类比:质押 VVV 之后得到 DM Token,然后通过推理额度形成某种债务结构。
300 万用户
主持人 Andy:那么应该如何理解当前 Venice 飞轮中的 VVV Token 和 DM Token?也请你讲讲 Venice 的收入侧,因为他们确实在做一些回购,但规模不是特别大。这两个 Token 到底怎么运作?为什么它不像 Luna?
Austin:
他们刚刚宣布有 300 万用户,而且增长非常快。最近大概 3 个月新增了 100 万用户,而之前那 100 万用户用了 7 个月左右。所以增长一直在加速。
VVV 与 DM Token 飞轮
Austin:
他们有两个 Token。第一个是 VVV,协议收入会被用来销毁 VVV。用户也可以质押 VVV 来获得免费会员。但最有意思的是,用户可以质押并锁定 VVV,然后铸造一个叫 DM 的 Token。你也可以在公开市场买 DM,但核心机制是质押 VVV 并铸造 DM。
DM 的作用是:你每拥有 1 个 DM Token,就可以每天在 Venice 平台上获得 1 美元的免费推理计算额度。你可以把它理解成一种永续权益,一年下来相当于获得 365 美元的计算额度。
但它的额度不用就作废,不会随时间累积。如果你某天只用了 50 美分,第二天不会变成 1.5 美元,还是重新从 1 美元开始。我认为这形成了一个非常有趣的机制,类似于一种接近于亏本获客的工具。这和 Luna 不同,Luna 当时走到了一个极端状态,发行了疯狂数量的 Token,导致稳定币的规模达到数十亿甚至上百亿美元。而 Venice 在这件事上非常明确:他们将潜在成本控制在了一个明确的范围内。
目前,每个 Venice Token 能铸造的 DM 数量会随着流通中的 DM 数量增加而逐步下降,这实际上设置了一个大约 3.8 万个 DM 的硬性上限。在当前情况下,如果所有的 DM 都被锁定并用于推理计算,那么 Venice 的最大成本是每天 3.8 万美元,年化成本大约为 1000 万美元,而且这一成本不会超过这个数字。
目前,每天大约有 1 万个 DM 被用于推理计算,其对应的年化成本大约为 350 万美元。这部分成本会通过他们的业务收入来抵消。他们提供 Pro 订阅 和 Premium 订阅 服务,价格范围从每月 18 美元 到 68 美元,甚至更高。同时,用户在使用平台时,也会购买 Token 或额外的积分来使用模型。
值得注意的是,他们的每日 Token 使用量已经从最初的几十亿增长到最近的 大约 700 亿,在过去几个月内增长了大约 15 倍。所以我认为这里和 Luna 的区别在于:公司存在一个最大潜在成本,而且 DM 用户在使用 DM 的同时,也会使用订阅服务。如果他们一天需要超过每个 Token 1 美元的额度,也会购买其他积分。这个成本很容易被业务收入覆盖,而且业务收入已经大幅超过它。
DM 应该像公司债一样定价
Austin:
另一方面,DM 最酷的地方在于,它能够保证你未来获得计算资源的访问权。现在市场大约用 20% 的折现率来对它进行估值,目前价格大约在 1800 美元 左右。
我认为这种资产更应该采用类似公司债的定价方式,比如使用 8% 到 12% 的折现率。如果用 10% 的折现率来计算,它的价格大致会在 3650 美元。举个例子,我刚开始关注它的时候,价格还在 200 美元的区间。
主持人 Andy:我当时也在想,一个一年能产生 365 美元权益 的资产,怎么可能只值 200 美元?除非市场认为 Venice 根本无法维持这个机制。
Austin:
没错。所以在那个价格点上,这对我来说几乎是一个无需思考的投资机会。即使在现在,我仍然认为它还有上涨空间。
不过如果放眼 DM 之外,去看 Venice 的整体经济状况,会发现数字非常惊人。而且它的增长模式与我们在加密行业中看到的大多数项目完全不同。它更像是只有 AI 领域才可能出现的增长率,这也是它极具吸引力的原因。
20 美元的 Venice 是否仍被低估
主持人 Andy:所以你坚信,现在 Venice 的 VVV 资产 价格接近 20 美元。你觉得 15 亿到 20 亿美元 的估值范围,对 VVV 来说依然是明显被低估的吗?
Austin:
是的。我 1 月第一次买的时候,大概是 2.5 美元左右。当时他们每天处理的 Token 量只有几十亿。现在是那时的 15 倍左右。
当初他们每天处理的 Token 交易量只有 几十亿,而现在已经增长到当时的 15 倍。他们的用户数从 150 万 增长到目前的 300 万。根据我的估算,他们的收入至少是当时的 3 倍。
目前,Venice 的估值大概是其年收入的 20 至 30 倍,而且这是一家每月仍在以 20% 的速度增长的公司。从这个角度看,我认为它的估值仍然非常低。你甚至可以将它与 OpenRouter 进行对比。OpenRouter 的估值虽然和 Venice 差不多,但收入规模可能还略低,增长速度也未必有 Venice 快。
关键的区别在于,Venice 拥有直接的客户资源。它不是一个纯粹提供后端服务的基础设施,而是一个用户每天都会主动使用的平台。就我个人而言,目前我使用 AI 的唯一方式就是通过 Venice。
所以,我认为它的潜力还很大。当然,这只是我的个人观点,并不构成任何投资建议。
Grass 如何赚钱
主持人 Andy:我对 Grass 还不太了解。你之前已经多次提到过这个项目,看起来它现在也正准备迎来快速增长。当然,今天它的价格可能有所回调。我听说它的 年化收入 已经超过 5000 万美元,而且增长速度还在加快,达到了 三位数的增长率。你能简单介绍一下 Grass 的核心盈利模式吗?它是如何赚钱的?又为什么这么吸引人?
Austin:
Grass 会收集数据集,然后把这些数据集卖给需要数据来训练新模型的前沿 AI 实验室。这些实验室正在以非常快的速度生成新模型,但要生成这些新模型,它们需要更多数据。而且这不是随机爬互联网,它必须非常专业,是非常具体的数据集,并且质量要很高。
这就是 Grass 扮演的角色,因为构建这些模型的投入规模非常大,Grass 就成为这一趋势的受益者。模型投入越多,对数据的需求就越大。
Grass 三位数增长
Austin:
Grass 团队已经构建了很多年。我记得去年某个季度,他们大概做了 300 万美元收入。到年底,他们一个季度做到了 1200 万或接近 1300 万美元。根据我的估算,他们现在增长得更快。接下来一个月到一个半月,他们会举行 Token 持有人电话会,我们会得到更多信息。
但这是一个正在呈现三位数增长的项目。根据最近披露的数据,这个项目的 ARR 大约是 5000 万美元。不过,我预计现在可能已经接近 8000 万美元。目前,它的估值大约是 4 亿美元。所以,对于一个增长如此迅速的项目来说,仅仅用 5 倍收入 来估值,在我看来是完全不合理的,这是一个非常有潜力的重新定价的候选项目。
主持人 Andy:Grass 和 Venice 之间有没有任何工作关系?
Austin:
目前没有。Venice 通常并不构建自己的模型。所以现在没有关系。未来谁知道呢。但我会把它们看作同一个方程的两个不同侧面。一个问题是:你如何使用 AI,以及如何以私密方式使用 AI?另一个问题是:模型一开始是怎么被构建出来的?Grass 和 Venice 分别在处理这两个侧面。
Grass 4 亿美元估值是否太便宜
主持人 Andy:所以 Grass 大概按 5 倍收入交易。加密行业里有些东西能按 20、30、40、50 倍收入交易。你觉得 4 亿美元左右这个区间,有点不用多想?
Austin:
是的。我认为很重要的一点是,加密行业也有其他东西按相对较低倍数交易,但它们没有增长。人们来到加密行业,是因为他们想投资增长。
所以我觉得很多低倍数案例并不一定站得住脚,因为那里没有资金流。但像 Grass 这样,是增长极快的最佳案例之一。我认为仅凭这一点,它就值得关注,更不用说在我看来它还相当便宜。
NEAR 跨链 Swap
主持人 Andy:那你对 NEAR 有投资论吗?你有关注 NEAR 吗?
Austin:
我一直在关注 NEAR。即使不看 AI 组件,NEAR 也是一个很有意思的项目。因为它是大量跨链 Swap 的底层基础设施。去年 10 月、11 月,大家进出 Zcash 时,NEAR 在这方面获得了很多关注。
NEAR Intents 非常实用,而且可能是目前最好的跨链 Swap 体验之一。同时,它在 Agent(智能体) 领域也扮演了非常重要的角色。在我看来,NEAR 是最适合承载跨链 Swap 的基础设施之一,它能够避免许多其他项目的依赖问题。
他们在这方面增长很快。现在如果你是一个 L1,我觉得你需要满足几个方向之一:你要么是一个垂直整合的 App 体验,要么在某件事上好 10 倍,要么在某一类应用上非常非常强。
我认为 NEAR 在 Intents 这一侧做得非常好。他们也在做很多其他事情,比如隐私意图,以及围绕 AI 使用的其他元素,它是少数几个真正找到了自己独特定位的 L1 项目之一。
这让我想到了 NBA 球员的分类。现在市场上有很多新的 L1 和 L2 项目,它们就像是一些有潜力的新秀。随着时间的推移,有些会成长为超级明星,有些则会逐渐被淘汰。但还有一类球员是“角色球员”,他们在自己的角色上表现得非常出色。比如 OKC 的 Lu Dort 或 Alex Caruso。
NEAR 给我的感觉就是这样的球员。它不是 LeBron James,但它非常重要,因为它在自己做的事情上非常强。
Akash GPU 市场更新
主持人 Andy:另一个一直被低估、Robbie 总是跟我强调的项目是 Akash。可惜他今天不在。Akash 很早就进入了分布式推理、分布式模型、去中心化训练这些方向,对吧?
这听起来像是 Crypto AI 的第一轮叙事。之后,我们经历了那些带有 Meme Token 的虚假 Agent(智能体) 项目。现在,我们似乎又进入了下一轮 去中心化推理 和 模型训练 的阶段,只是这次的产品要强大得多。你看过 Akash 在做什么吗?对这个项目你有投资观点吗?
Austin:
我确实关注过 Akash,他们最早是从去中心化 CPU 市场起步的,后来转向了 GPU 市场。现在,你其实可以查看有多少数据在通过 OpenRouter 流转。其中有相当一部分数据是通过 Akash,也就是 Akash ML,这一点非常酷。而且这些数据是公开的,任何人都可以看到。
不过,我也得承认,Akash 并不是我最密切跟踪的项目之一。但对于这样一个已经存在很久、不断迭代的团队来说,现在看到他们终于找到了真正的产品市场契合 (Product-Market Fit),而且这种契合似乎还在加速,这是件很酷的事情。
AI 堆栈拆解
主持人 Andy:有一个叫 Gitlab 的项目,它在 Base 上市值很小,但每天生产的 Token 数量表现很强。现在 Base 上出现了一批高度投机的 AI Token,而这个拼图里有很多小细分领域需要理解。
我想从更广泛的角度问:在这个 AI 堆栈 中,有没有某些部分最适合接入 区块链 之后实现大规模增长?我们已经看到像 Venice 提供 私密推理 和 不可审查的 ChatGPT;NEAR 像是 Agent 市场 的基础设施;Akash 有 Akash ML;Grass 则专注于 数据集。
你觉得在 AI 堆栈 中,有哪些关键的赛道或组成部分最有可能被区块链技术所替代,或者最适合在链上使用?
Austin:
我认为首先是隐私语境,包括对大语言模型 (LLM) 的私密使用,以及不可审查的使用。然后是训练模型所需的数据收集,也就是 Grass 在做的事情。
接下来是推理计算和算力市场,你刚才提到了 Akash。我们也看到其他推理市场正在涌现。还有一个围绕 DM 构建的项目,同时提供其他服务,让用户可以出售闲置算力,叫 AnC。这是我一直在关注的一个有趣项目。虽然它目前还没有上线 Token,但我觉得他们已经在做一些非常酷的事情,尤其是在与 Venice 和 DM 结合的方面。
我认为还有一个重要的方向是去中心化的模型训练。问题在于如何在构建开源模型的同时,通过 私有权重 保留模型的所有权和变现能力。目前有几个团队正在这个领域进行探索。比如,我觉得 Pluralis 是其中最有趣的项目之一。Nous Research 也在围绕 Hermes 开展一些非常有意思的工作。此外,还有 Prime Intellect 和其他几个团队也在这一领域有所布局。
所以我关注的主要领域包括:去中心化训练、推理和算力市场、Agent 基础设施、数据,以及面向消费者的模型使用应用。
净 Token 价值流框架
主持人 Andy:最近你一直在强调另一个观点:我们需要用新的方式来理解 Token 模型 和 经济学。你对 Aerodrome 和 Hyperliquid 这些项目一直非常支持。
我想在结束前,抛开 AI 的语境,问一个更广泛的问题:你如何看待 净 Token 价值流?也就是说,用 credit(收入) 和 debit(支出) 的方式,用加减表来分析一个加密资产的价值。你觉得整个行业在分析 Token 经济学 时的思维方式正在发生什么样的变化?你现在的框架是什么?你是否同意投资者应该像看一张正负表一样,去理解某个资产的净 Token 价值流?
Austin:
我认为有几种不同的方式可以看待这个问题,而且这并不是一个一刀切的事情。
我们可以先从回购销毁这种高层机制说起。Hyperliquid 让这个机制变得非常流行,大家会说:“看 Hyperliquid 做得多好,它有回购销毁。”但每出现一个 Hyperliquid,就会有另外 九个 Token 也试图采用同样的回购销毁机制,结果它们的价格表现却非常糟糕。
这里的教训是什么?教训在于,Hyperliquid 首先是一个非常成功的商业模式,所以人们喜欢它的 Token,而回购只是它将价值传递给 Token 持有人的一种方式。如果它本身不是一个运转良好的生意,那么即使你采用回购机制,Token 价格也不会因此自然上涨。
这是我认为人们经常混淆的第一个问题。
第二个问题是,你是否真的在为 Token 持有人创造价值。无论你采用回购销毁、回购分发,还是将资金重新投入到业务中,或者将资金存入银行账户以增强资产负债表的灵活性,核心问题在于:Token 持有人是否能够最大程度地捕获到你所构建的东西所产生的价值。
比如说,Hyperliquid 是这样,Aerodrome 也是这样。至于 Grass,很多人希望它能进行更多的回购,但很明显,它的所有合约都是与基金会签订的,所有的收入都进入了基金会的银行账户,而这些资产是由 Token 持有人 所控制的。
所以,我认为有很多不同的方式可以用来理解这件事。
回购销毁只在部分情况下有效
Austin:
接下来就是 Token 流动性的问题。以 Hyperliquid 为例,理论上它每个月会有一个最大的 解锁量,但实际上可能只有 二三十万个 Token 被解锁。而来自 ETF、DAT 和 assistance fund(援助基金) 的买入量却要高得多。因此,自然会出现 买方多于卖方 的情况。
再来看 Aerodrome。如果你将 AERO 锁定为 veAERO,那么在他们 7 月 扩展到 Ethereum 主网 后,veAERO 会被改名为 sAERO。持有者不仅可以赚取平台的全部收入,还可以将 Token 排放 引导到那些最需要流动性、同时最能产生收入的流动性池中。
有人可能会说,如果某个周期内 Token 排放的价值 超过了 收入的价值,那么这个周期就是 净负收益。但我认为这种看法是完全错误的。
正确的分析方式应该是:系统在这个周期内产生了多少收入?有多少 Token 的流通量增加了,但实际上并没有被卖出?比如,Aerodrome 最近将其一个机制改名为 Momentum Fund,这个机制的本质类似于基金会持续进行 回购。此外,还有很多赚到 AERO 的人会选择将其锁定并质押为 veAERO,以赚取更多收入。而且,还有一部分人只是对这个 Token 的未来充满信心,他们本来就不打算卖出。
从这个角度来看,每一个周期,也就是每一周,真正流向公开市场的 Token 数量,都远远少于平台在同一周期内产生的收入规模。
再结合最近的一些新发布,比如 Atlas、Aura 和其他项目,现在 Aerodrome 的收入显著增加了。这里我提到的收入,指的是 Token 持有人从平台中赚取的收益,这些收益已经明显超过了实际作为 排放流出 的价值。
所以,每个项目和每种机制都需要具体分析。但核心问题是:Token 持有人是否能够从系统正在产生的价值中获益? 这是分析的关键点。在此基础上,你可以从这个视角继续深入分析。
数字资产市场的两类新群体
主持人 Andy:我觉得整个行业都在转向类似的思维模型,虽然这个模型非常精细。现在似乎有两类东西正在浮现:一类是那些有收入、有基本面的公司;另一类则是更加注重叙事、更细分、但技术非常有用的项目,比如 Zcash、Venice、NEAR 这些与 AI 隐私 相关的资产。此外,还有一些纯粹基于链上业务的项目,而中间地带目前似乎没有太多事情发生。
Austin:
我同意你的看法。这个市场有趣的一点在于,真正值得关注的 Token 集合变得更小了。因为现在人们对什么项目真正有市场吸引力,什么项目是真实的,而不是单纯的炒作,有了更清晰的认知,现在可能只有 10 到 20 个 Token 拥有非常强的基本面。
因此,我们看到这些 Token 明显跑赢了市场。因为这是很长时间以来,第一次出现了这样的情况:投资者可以从一个更小的优质项目池中做出选择。现在,资金流正集中涌向像 Venice、HYPE、Grass、AERO、NEAR 和 Zcash 这样的项目。
Zcash 是另一个专注于隐私的项目。现在有些人担心 Bitcoin 可能会越来越受到 Michael Saylor 的影响(这是另一个话题),而 Zcash 则代表了 Bitcoin 的原始精神,同时其结构也与 Bitcoin 非常相似。
虽然 Zcash 在当前语境下并没有收入,但它仍然是一个有趣的资产。因为它的价格越高,其实际的效用就越大。价格越高,它就越有可能被巩固下来,从而围绕它形成更强的共识和社区价值。
所以,我认为我们现在正处于一个非常有趣的阶段:选择正确的 Token 变得更加容易了。只需要更加专注地研究,分辨出哪些项目是真实的,哪些只是虚假的炒作。
对于那些希望获得 5 到 10 倍,甚至 3 倍 回报的投资者来说,这个时间点比以往更容易成功。虽然你可能最终也能获得 100 倍的回报,但我认为,现在有一批项目正在做非常有意思的事情,而这些项目正是我会关注并投资的资产。
