Entretien avec le fondateur d'un fonds d'investissement spécialisé dans l'IA : Oubliez le mythe de s'enrichir rapidement avec des rendements multipliés par 100 et découvrez quels actifs Crypto x IA sont prometteurs ?

Invité : Austin Barack, fondateur de Relayer Capital (un fonds d'investissement en actifs numériques axé sur l'IA).

Animateur : Andy

Source du podcast : The Rollup

Titre original : Austin Barack : Ma thèse optimiste sur l’IA (…et ce que je défends)

Date de diffusion : 23 mai 2026

Résumé des points clés

Dans cet épisode d'AI Supercycle, Austin Barack, fondateur de Relayer Capital, aborde les sujets suivants : Venice, Grass, NEAR, Akash et le cadre plus large des actifs crypto et IA. Son principal argument est que l'IA augmente le volume de données utilisateur à des niveaux inimaginables pour les produits internet traditionnels, ce qui rend l'IA respectueuse de la vie privée, la fourniture de données, la puissance d'inférence, l'entraînement décentralisé et l'infrastructure d'agents essentiels. Il estime qu'il existe un décalage important entre la croissance du chiffre d'affaires et du nombre d'utilisateurs de Venice et Grass et leur valorisation, tandis que la position de NEAR dans les Intents inter-chaînes et l'infrastructure d'agents est sous-estimée. Concernant le marché crypto en général, Austin souligne que les investisseurs devraient se concentrer sur le flux de valeur net des tokens, plutôt que d'analyser mécaniquement les mécanismes de rachat et de destruction, afin d'évaluer véritablement si les détenteurs de tokens captent la valeur créée par l'entreprise.

Résumé des principaux points de vue

Venise et la véritable valeur de l'IA en matière de confidentialité

• « La protection de la vie privée est plus importante dans le domaine de l'IA que dans tout autre contexte. Car vous partagez des données de santé, des données financières, vous connectez tous vos fichiers et vous partagez toute votre vie d'une manière inédite. »
• « Il ne s'agit pas simplement de 10 fois plus de données que sur les réseaux sociaux, mais de 100 fois plus de données. »
• « Ce qui est vraiment génial avec Venice, c'est que le système ne se contente pas de permettre l'utilisation de l'IA dans un environnement privé, mais le fait sans sacrifier aucunement l'expérience utilisateur, et l'améliore même. »
• « Les jetons peuvent constituer un élément très important, améliorant considérablement l'expérience, mais la plupart des utilisateurs n'ont pas besoin de comprendre les jetons pour trouver le produit utile. »

Modèles économiques de VVV, DM et Venise

• « L’objectif de DM est le suivant : pour chaque jeton DM que vous possédez, vous pouvez recevoir 1 $ de crédit de calcul d’inférence gratuit par jour sur la plateforme Venice. Vous pouvez considérer cela comme un avantage permanent, équivalent à 365 $ de crédit de calcul par an. »
• « Sa limite de crédit expire si elle n'est pas utilisée et ne s'accumule pas avec le temps. Si vous n'utilisez que 50 centimes un jour, cela ne deviendra pas 1,50 $ le lendemain ; vous recommencerez à 1 $. »
• « Si toutes les mémoires numériques sont verrouillées et utilisées pour les calculs d'inférence, le coût maximal de Venise est de 38 000 $ par jour, soit environ 10 millions de dollars par an, et ce coût ne dépassera pas ce chiffre. »
• « Je pense que DM devrait être valorisée davantage comme une obligation d'entreprise, plutôt que de voir sa valeur freinée par un taux d'actualisation excessivement élevé. »

Besoins en données sur l'herbe et l'IA

• « Grass collecte des ensembles de données, puis les vend à des laboratoires d'IA de pointe qui ont besoin de ces données pour entraîner de nouveaux modèles. »
• « Il ne s'agit pas d'une simple récupération de données sur Internet ; cela doit être hautement spécialisé, impliquer des ensembles de données très spécifiques et être de très haute qualité. »
• « L’ampleur des investissements dans les modèles est considérable, et Grass a su tirer profit de cette tendance. Plus les investissements dans un modèle sont importants, plus la demande de données est forte. »
• « D'après des données récemment publiées, le chiffre d'affaires annuel récurrent (ARR) de ce projet s'élève à environ 50 millions de dollars. Actuellement, sa valorisation avoisine les 400 millions de dollars. Pour un projet connaissant une croissance aussi rapide, le valoriser à seulement cinq fois son chiffre d'affaires me semble totalement déraisonnable. »

NEAR, Akash et l'empilement d'IA

• « EAR Intents est très pratique et représente probablement l'une des meilleures expériences d'échange inter-chaînes actuellement disponibles. Il joue également un rôle très important dans le domaine des agents (agents intelligents). »
• « Je trouve que NEAR fait un excellent travail concernant les intentions. Ils s'occupent aussi de beaucoup d'autres choses, comme les intentions de confidentialité et d'autres aspects liés à l'utilisation de l'IA. C'est l'un des rares projets de couche 1 à avoir vraiment trouvé sa niche. »
• « Akash. Ils ont commencé sur le marché décentralisé des processeurs, puis se sont tournés vers le marché des GPU. »
• « Mes principaux domaines d'intérêt sont les suivants : la formation décentralisée, les marchés de la puissance de calcul et de l'inférence, l'infrastructure des agents, les données et les applications de modèles destinées aux consommateurs. »

Capture de valeur par jeton et différenciation du marché

• « Hyperliquid est avant tout un modèle économique très performant, ce qui explique la popularité de son token. Les rachats ne sont qu'un moyen pour l'entreprise de redistribuer de la valeur aux détenteurs de tokens. Si l'activité n'était pas aussi rentable, le prix du token n'augmenterait pas naturellement, même avec un mécanisme de rachat. »
• « Le problème fondamental n'est pas le nom du mécanisme, mais la capacité des détenteurs de jetons à capter au maximum la valeur générée par ce que vous avez construit. »
• « Chaque projet et mécanisme nécessite une analyse spécifique. Mais la question fondamentale est la suivante : les détenteurs de jetons peuvent-ils bénéficier de la valeur générée par le système ? »
• « Les investisseurs peuvent choisir parmi un nombre plus restreint de projets de haute qualité. Actuellement, les fonds affluent vers des projets comme Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR et Zcash. »
• « Pour les investisseurs visant des rendements de 5 à 10 fois, voire de 3 fois, le moment est plus propice que jamais à la réussite. Bien qu'un rendement de 100 fois soit envisageable à terme, je pense que plusieurs projets actuels présentent des caractéristiques très intéressantes, et ce sont ces actifs que je suivrais de près et dans lesquels j'investirais. »

Aperçu de la confidentialité de Venice

Andy, l'hôte : J'ai utilisé Venice pour la première fois récemment. J'ai tapé : « Est-ce vraiment privé ? » Venice a répondu : « Oui, le processus de raisonnement est privé », puis m'a donné plusieurs explications. J'ai ajouté : « C'est génial ! » Venice a immédiatement répondu : « Oui, c'est vraiment génial, n'est-ce pas ? Avec Venice, vous pouvez… »

Ainsi, lors de votre première utilisation de Venice, un moment révélateur survient : vous réalisez soudain que tout le contenu de vos conversations avec les fournisseurs de services d'IA habituels, même s'il n'était pas nécessairement public, était transmis à de grands fournisseurs. Vos journaux intimes, vos secrets commerciaux, vos projets, etc., leur sont ainsi confiés.

D'un point de vue général, comment envisagez-vous Private AI et Venice, en tenant compte de facteurs tels que la structure du marché, la logique d'investissement et l'équipe fondatrice ?

Austin :

Venice est un projet intéressant car il a connu de nombreuses phases d'itération. Je l'ai découvert en janvier dernier. À l'époque, je m'intéressais beaucoup aux Virtuals et à AIXBT, et une grande partie des premiers airdrops de Venice a été distribuée aux détenteurs de tokens de ces écosystèmes ; c'est donc là que je l'ai vu pour la première fois.

C'était déjà un produit très intéressant à l'époque. Le plus étonnant, c'est que, bien que seulement seize mois se soient écoulés, l'IA n'était pas aussi omniprésente qu'aujourd'hui, ni devenue un élément indispensable du quotidien. À cette époque, qu'il s'agisse de Claude, de ChatGPT ou d'autres services, l'IA semblait initialement remplacer la recherche Google. On entendait dire : « Je n'utilise plus Google pour trouver des réponses ; je vais directement sur la plateforme d'IA et je pose ma question via LLM. » Mais aujourd'hui, elle est entrée dans le stade de la création, de la résolution de problèmes, et même de la mise à disposition d'une équipe entière d'agents.

L'IA utilise 100 fois plus de données qu'auparavant.

Austin :

Je pense que les gens prennent progressivement conscience de l'importance accrue de la protection de la vie privée dans le domaine de l'IA. En effet, on partage des données de santé, des données financières, on relie tous ses fichiers et on partage l'intégralité de sa vie d'une manière inédite.

Auparavant, lorsqu'on parlait de protection de la vie privée, c'était surtout dans le contexte des réseaux sociaux : mon compte est-il public ou privé ? Facebook détient-il trop d'informations sur moi ? Or, l'IA ne traite pas seulement dix fois plus de données, mais cent fois plus.

Ce qui est vraiment génial avec Venice, c'est que non seulement il permet d'utiliser l'IA dans un environnement privé, mais il le fait sans compromettre l'expérience utilisateur ; au contraire, il l'améliore. En effet, vous n'êtes pas limité à un modèle particulier. Par exemple, si vous utilisez ChatGPT, vous ne pouvez mettre à jour qu'avec les modèles d'OpenAI ; si vous utilisez Anthropic, vous suivez l'évolution des différents modèles Anthropic ; ou si vous utilisez Gemini ou des modèles open source, chacun a ses propres limitations.

À Venise, vous pouvez choisir le modèle le plus adapté à chaque tâche, ou sélectionner les modèles que vous souhaitez utiliser. Le système offre donc un haut degré de personnalisation. À l'origine, il s'agissait d'un excellent produit grand public, et la plupart des utilisateurs ignoraient même ce qu'était un Token.

Le token ajoute une dimension très intéressante. Je suis très optimiste quant à leurs projets. L'idée principale est que, selon moi, les produits crypto grand public évolueront vers une forme où le token jouera un rôle essentiel, enrichissant considérablement l'expérience utilisateur, sans pour autant que la plupart des utilisateurs aient besoin de comprendre son fonctionnement pour apprécier le produit.

Andy, l'animateur : Il semblerait que ce soit une véritable révolution dans le domaine des produits grand public : le système repose sur la cryptomonnaie, mais les utilisateurs n'ont pas besoin de la comprendre au préalable. De plus, sa structure de jetons est particulièrement intéressante. Certains la comparent à Luna : après avoir mis en jeu des VVV, on obtient des jetons DM, puis une sorte de structure de dette se met en place grâce aux limites d'inférence.

3 millions d'utilisateurs

Andy, l'animateur : Comment faut-il comprendre les jetons VVV et DM dans le modèle de Venice ? Pourriez-vous également nous parler des revenus générés par Venice, puisqu'ils effectuent effectivement des rachats, même si ceux-ci restent relativement modestes ? Comment fonctionnent exactement ces deux jetons ? Pourquoi sont-ils différents de ceux de Luna ?

Austin :

Ils viennent d'annoncer avoir atteint les 3 millions d'utilisateurs, et la croissance est fulgurante. Ils ont gagné environ un million d'utilisateurs au cours des trois derniers mois, alors qu'il leur avait fallu sept mois pour atteindre le million précédent. La croissance s'accélère donc.

Volant d'inertie VVV et DM Token

Austin :

Ils proposent deux jetons. Le premier, VVV, est brûlé grâce aux revenus du protocole. Les utilisateurs peuvent également staker des VVV pour obtenir des abonnements gratuits. Mais le plus intéressant, c'est que les utilisateurs peuvent staker et bloquer des VVV pour émettre un jeton appelé DM. Il est également possible d'acheter des DM sur le marché, mais le mécanisme principal repose sur le staking de VVV et l'émission de DM.

Le fonctionnement de DM est le suivant : pour chaque jeton DM que vous possédez, vous bénéficiez de 1 $ de crédit de calcul gratuit par jour sur la plateforme Venice. Il s’agit d’un avantage permanent, équivalent à 365 $ de crédit de calcul par an.

Cependant, le montant non utilisé expire et ne s'accumule pas. Si vous n'utilisez que 50 centimes un jour, cela ne deviendra pas 1,50 $ le lendemain ; vous recommencerez à 1 $. Je trouve ce mécanisme très intéressant, comparable à un outil d'acquisition de clients à un prix proche de la perte. C'est différent de Luna, qui est allé trop loin en émettant un nombre absurde de jetons, ce qui a fait exploser le marché des stablecoins à des milliards, voire des dizaines de milliards de dollars. Venice a été très clair à ce sujet : ils ont maîtrisé les coûts potentiels.

Actuellement, le nombre de jetons DM pouvant être émis avec chaque jeton Venice diminue progressivement à mesure que le nombre de jetons DM en circulation augmente, fixant ainsi un plafond d'environ 38 000 jetons DM. Dans les conditions actuelles, si tous les jetons DM étaient bloqués et utilisés pour les calculs d'inférence, le coût maximal pour Venice serait de 38 000 $ par jour, soit environ 10 millions de dollars par an, et ce coût ne dépasserait pas ce montant.

Actuellement, environ 10 000 modèles numériques sont utilisés quotidiennement pour les calculs d'inférence, pour un coût annuel d'environ 3,5 millions de dollars. Ce coût est compensé par leurs revenus d'exploitation. Ils proposent des abonnements Pro et Premium, dont les prix varient de 18 à 68 dollars par mois, voire plus. Les utilisateurs peuvent également acheter des jetons ou des points supplémentaires pour accéder aux modèles lorsqu'ils utilisent la plateforme.

Il est important de noter que leur utilisation quotidienne de jetons est passée de plusieurs milliards initialement à environ 70 milliards récemment, soit une augmentation d'environ 15 fois ces derniers mois. Je pense donc que la différence entre eux et Luna réside dans le fait que l'entreprise a des coûts potentiels plus élevés, et que les utilisateurs de DM utilisent également des services d'abonnement. S'ils ont besoin de plus d'1 $ par jeton et par jour, ils achèteront également d'autres jetons. Ce coût est facilement couvert par les revenus de l'entreprise, qui le dépassent déjà largement.

Le prix des DM devrait être comparable à celui des obligations d'entreprises.

Austin :

En revanche, le principal avantage de DM est qu'il garantit l'accès aux ressources informatiques à l'avenir. Sa valeur marchande actuelle, avec un taux d'actualisation d'environ 20 %, avoisine les 1 800 $.

Je pense que cet actif devrait être valorisé de la même manière que les obligations d'entreprises, par exemple avec un taux d'actualisation de 8 % à 12 %. Avec un taux d'actualisation de 10 %, son prix serait d'environ 3 650 $. À titre d'exemple, lorsque j'ai commencé à m'y intéresser, son prix se situait autour de 200 $.

Andy, l'animateur : Je pensais exactement la même chose. Comment un actif qui génère 365 $ de plus-value par an peut-il ne valoir que 200 $ ? À moins que le marché ne pense que Venise ne puisse tout simplement pas maintenir ce mécanisme.

Austin :

C'est exact. À ce prix-là, c'était une évidence pour moi en tant qu'opportunité d'investissement. Même aujourd'hui, je pense que son cours a encore du potentiel.

Cependant, si l'on s'intéresse à la situation économique globale de Venice, au-delà de DM, les chiffres sont étonnants. De plus, son modèle de croissance est radicalement différent de la plupart des projets observés dans le secteur des cryptomonnaies. Il s'apparente davantage au taux de croissance que l'on observe dans le domaine de l'IA, ce qui explique son attrait.

La Venice à 20 dollars est-elle toujours sous-évaluée ?

Andy, l'animateur : Vous êtes donc convaincu que les actifs de VVV à Venise sont actuellement évalués à près de 20 $. Pensez-vous qu'une fourchette d'évaluation de 1,5 à 2 milliards de dollars soit encore largement sous-évaluée pour VVV ?

Austin :

Oui. Quand j'ai acheté pour la première fois en janvier, ça coûtait environ 2,50 $. À l'époque, ils ne traitaient que quelques milliards de jetons par jour. Maintenant, c'est environ 15 fois plus.

Au départ, ils ne traitaient que quelques milliards de transactions de jetons par jour, mais ce volume a depuis été multiplié par 15. Leur base d'utilisateurs est passée de 1,5 million à 3 millions. Selon mes estimations, leur chiffre d'affaires a au moins triplé.

Actuellement, Venice est valorisée à environ 20 à 30 fois son chiffre d'affaires annuel, et l'entreprise affiche toujours une croissance de 20 % par mois. De ce point de vue, sa valorisation me semble encore très faible. On pourrait même la comparer à OpenRouter. Bien que la valorisation d'OpenRouter soit similaire à celle de Venice, son chiffre d'affaires est probablement légèrement inférieur et son taux de croissance est peut-être moins rapide.

La principale différence réside dans le fait que Venice dispose de ressources directes pour ses clients. Il ne s'agit pas simplement d'une infrastructure fournissant des services backend, mais d'une plateforme que les utilisateurs utilisent activement au quotidien. Personnellement, j'utilise actuellement l'IA exclusivement via Venice.

Par conséquent, je crois qu'elle recèle encore un grand potentiel. Bien entendu, il ne s'agit que de mon opinion personnelle et cela ne constitue en aucun cas un conseil en investissement.

Comment l'herbe rapporte de l'argent

Andy, l'animateur : Je connais peu Grass. Vous avez évoqué ce projet à plusieurs reprises, et il semble promis à une croissance rapide. Bien sûr, son cours a peut-être légèrement baissé aujourd'hui. J'ai entendu dire que son chiffre d'affaires annuel a dépassé les 50 millions de dollars et que son taux de croissance atteint désormais trois chiffres. Pourriez-vous expliquer brièvement le modèle économique de Grass ? Comment génère-t-il des revenus ? Et pourquoi est-il si attractif ?

Austin :

Grass collecte des ensembles de données qu'elle vend ensuite à des laboratoires d'IA de pointe qui ont besoin de données pour entraîner de nouveaux modèles. Ces laboratoires génèrent de nouveaux modèles à un rythme effréné, mais pour ce faire, ils ont besoin de toujours plus de données. Et il ne s'agit pas simplement de récupération aléatoire de données sur Internet ; il faut une expertise pointue, avec des ensembles de données très spécifiques et de haute qualité.

C’est là le rôle de Grass : compte tenu de l’ampleur des investissements nécessaires à la construction de ces modèles, Grass a su tirer profit de cette tendance. Plus un modèle exige d’investissement, plus la demande en données est forte.

Croissance à trois chiffres de l'herbe

Austin :

L'équipe Grass existe depuis de nombreuses années. Je me souviens qu'un trimestre de l'année dernière, ils ont généré environ 3 millions de dollars de revenus. À la fin de l'année, ils atteignaient 12 millions, voire près de 13 millions de dollars en un seul trimestre. D'après mes estimations, leur croissance est encore plus rapide aujourd'hui. Ils organiseront une conférence téléphonique avec leurs détenteurs de jetons d'ici un mois à un mois et demi, et nous aurons alors plus d'informations.

Mais il s'agit d'un projet connaissant une croissance à trois chiffres. Selon des données récemment publiées, son chiffre d'affaires annuel récurrent (ARR) était d'environ 50 millions de dollars. Cependant, j'estime qu'il avoisine désormais les 80 millions de dollars. Actuellement, sa valorisation se situe autour de 400 millions de dollars. Par conséquent, valoriser un projet à seulement cinq fois son chiffre d'affaires me semble totalement déraisonnable ; il s'agit d'un candidat très prometteur pour une réévaluation.

Andy, l'animateur : Existe-t-il une relation de travail entre Grass et Venice ?

Austin :

Pas pour le moment. Venise ne conçoit généralement pas ses propres modèles. Donc, cela n'a pas d'importance pour l'instant. Qui sait ce que l'avenir nous réserve ? Mais je les vois comme les deux faces d'une même pièce. Une question est : comment utiliser l'IA, et comment l'utiliser à titre privé ? L'autre question est : comment le modèle a-t-il été initialement construit ? Grass et Venise s'intéressent respectivement à ces deux aspects.

L'évaluation de Grass à 400 millions de dollars est-elle trop basse ?

Andy, l'animateur : Grass a donc généré un rendement d'environ 5 fois sa mise. Dans le secteur des cryptomonnaies, certains investissements peuvent rapporter 20, 30, 40, voire 50 fois leur investissement. Pensez-vous qu'une estimation d'environ 400 millions de dollars soit raisonnable ?

Austin :

Oui. Je pense qu'il est important de noter que d'autres actifs du secteur des cryptomonnaies se négocient à des multiples relativement faibles, mais ne connaissent pas de croissance. Les investisseurs se tournent vers les cryptomonnaies parce qu'ils recherchent la croissance.

Par conséquent, je pense que de nombreux cas de faible multiplicateur ne sont pas forcément viables faute de flux de trésorerie. Mais Grass est un excellent exemple de croissance extrêmement rapide. À mon avis, cela justifie à lui seul qu'on s'y intéresse, sans compter que son prix me semble plutôt bas.

Échange interchaîne proche

Andy, l'animateur : Avez-vous des idées d'investissement concernant NEAR ? Suivez-vous l'actualité de NEAR ?

Austin :

Je suis le projet NEAR depuis un certain temps. Même sans tenir compte de ses composantes d'IA, NEAR est un projet très intéressant car il sert d'infrastructure sous-jacente à un grand nombre d'échanges inter-chaînes. NEAR a suscité beaucoup d'attention à cet égard en octobre et novembre derniers, lorsque les utilisateurs effectuaient des transferts entre Zcash et d'autres cryptomonnaies.

NEAR Intents est extrêmement pratique et offre sans doute l'une des meilleures expériences d'échange inter-chaînes actuellement disponibles. Il joue également un rôle crucial dans le domaine des agents (agents intelligents). Selon moi, NEAR est l'une des infrastructures les plus adaptées pour héberger des échanges inter-chaînes, car elle évite les problèmes de dépendance rencontrés avec de nombreux autres projets.

Leur croissance dans ce domaine a été fulgurante. Pour être un développeur de niveau 1, il faut, à mon avis, répondre à l'un des critères suivants : soit proposer une expérience applicative intégrée verticalement, soit exceller dans un domaine particulier, soit maîtriser parfaitement un type d'application spécifique.

Je trouve que NEAR gère très bien la gestion des intentions. Ils s'occupent aussi de beaucoup d'autres choses, comme la gestion des intentions de confidentialité et d'autres aspects liés à l'utilisation de l'IA. C'est l'un des rares projets de couche 1 à avoir trouvé sa véritable niche.

Cela me fait penser à la classification des joueurs NBA. On trouve beaucoup de nouveaux programmes L1 et L2 sur le marché actuellement, comparables à de jeunes espoirs prometteurs. Avec le temps, certains deviendront des superstars, tandis que d'autres disparaîtront progressivement. Mais il existe un autre type de joueur : le joueur de complément, qui excelle dans son rôle. Par exemple, Lu Dort ou Alex Caruso du Thunder d'Oklahoma City.

NEAR me donne cette impression. Il n'est pas LeBron James, mais il est très important car il est incroyablement fort dans son domaine.

Mise à jour du marché des GPU d'Akash

Andy, l'animateur : Un autre projet qui a toujours été sous-estimé, et que Robbie ne cesse de souligner à mon égard, c'est Akash. C'est dommage qu'il ne soit pas parmi nous aujourd'hui. Akash s'est intéressé très tôt à l'inférence distribuée, aux modèles distribués et à l'entraînement décentralisé, n'est-ce pas ?

On dirait le premier récit de Crypto AI. Après, on a eu droit à ces faux projets d'agents avec des jetons à l'effigie de mèmes. Maintenant, il semble que nous soyons entrés dans la phase suivante de l'inférence décentralisée et de l'entraînement de modèles, mais cette fois-ci, les produits sont bien plus performants. Avez-vous vu ce que fait Akash ? Avez-vous un avis sur un éventuel investissement dans ce projet ?

Austin :

Je suis de près l'actualité d'Akash. Ils ont débuté sur le marché des processeurs décentralisés avant de se tourner vers celui des GPU. Aujourd'hui, on constate l'immense quantité de données qui transitent par OpenRouter. Une part importante de ces données provient d'Akash, et plus précisément d'Akash ML, ce qui est vraiment impressionnant. Ces données sont publiques ; tout le monde peut les consulter.

Je dois toutefois avouer qu'Akash ne fait pas partie des projets que je suis de plus près. Mais pour une équipe aussi expérimentée et qui travaille en étroite collaboration, c'est vraiment formidable de les voir enfin trouver une adéquation produit-marché optimale, et que cette adéquation semble se confirmer de plus en plus rapidement.

désassemblage de l'empilement de l'IA

Andy, l'animateur : Il existe un projet appelé GitLab, dont la capitalisation boursière sur Base est faible, mais qui génère un grand nombre de jetons chaque jour. Or, une vague de jetons d'IA hautement spéculatifs a fait son apparition sur Base, et de nombreux marchés de niche subsistent au sein de ce phénomène qu'il convient d'analyser.

Dans une perspective plus large, j'aimerais aborder la question suivante : parmi les technologies d'IA existantes, certaines composantes sont-elles particulièrement adaptées à une croissance à grande échelle après leur intégration à la blockchain ? Nous avons déjà vu des entreprises comme Venice proposer l'inférence privée et ChatGPT non censurable ; NEAR fournir l'infrastructure nécessaire à la plateforme d'agents ; Akash avec Akash ML ; et Grass se concentrer sur les ensembles de données.

Selon vous, quels sont les éléments clés ou les composants de la pile d'IA les plus susceptibles d'être remplacés par la technologie blockchain, ou qui sont les mieux adaptés à une utilisation sur la blockchain ?

Austin :

Je pense que le premier point concerne le contexte de confidentialité, notamment l'utilisation privée et non censurée des grands modèles de langage (LLM). Ensuite, il y a la collecte de données nécessaire à l'entraînement du modèle, ce que fait Grass.

Ensuite, nous aborderons le calcul inférentiel et le marché de la puissance de calcul, comme tu l'as mentionné, Akash. D'autres plateformes de ce type émergent également. Il existe aussi un projet basé sur DM qui propose d'autres services, permettant aux utilisateurs de vendre leur puissance de calcul inutilisée : AnC. C'est un projet intéressant que je suis de près. Bien qu'il ne dispose pas encore de jeton, je trouve qu'ils font déjà des choses vraiment géniales, notamment grâce à son intégration avec Venice et DM.

Je pense qu'une autre piste importante est l'entraînement décentralisé des modèles. Le défi consiste à concevoir des modèles open source tout en préservant la propriété et les possibilités de monétisation grâce à des pondérations privées. Plusieurs équipes explorent actuellement ce domaine. Par exemple, Pluralis est à mon avis l'un des projets les plus intéressants. Nous Research réalise également des travaux très intéressants autour d'Hermes. De plus, Prime Intellect et plusieurs autres équipes progressent également dans ce domaine.

Par conséquent, mes principaux domaines d'intérêt sont les suivants : la formation décentralisée, les marchés de la puissance de calcul et de l'inférence, l'infrastructure des agents, les données et les applications d'utilisation des modèles destinées aux consommateurs.

Cadre de flux de valeur des jetons nets

Andy, l'animateur : Vous avez récemment insisté sur un autre point : nous devons repenser les modèles économiques et les tokens. Vous avez apporté un soutien indéfectible à des projets comme Aerodrome et Hyperliquid.

Avant de conclure, j'aimerais mettre de côté le contexte de l'IA et poser une question plus générale : comment envisagez-vous le flux de valeur net d'un token ? Autrement dit, comment analysez-vous la valeur d'un crypto-actif en utilisant une approche de crédit (revenu) et de débit (dépense), à l'instar d'un tableau d'addition et de soustraction ? Quel changement observez-vous dans la façon dont le secteur appréhende l'économie des tokens ? Quel est votre cadre d'analyse actuel ? Êtes-vous d'accord pour dire que les investisseurs devraient appréhender le flux de valeur net d'un token comme un tableau de valeurs positives et négatives ?

Austin :

Je pense qu'il existe plusieurs façons différentes d'aborder ce problème, et il n'y a pas de solution unique qui convienne à tous.

On peut commencer par aborder les mécanismes de haut niveau comme les rachats et les destructions de jetons. Hyperliquid a popularisé ce mécanisme, et on entendait souvent dire : « Regardez comme Hyperliquid le gère bien, avec ses rachats et ses destructions de jetons ! » Mais pour chaque Hyperliquid qui apparaît, neuf autres tokens tentent d’adopter le même mécanisme de rachat et de destruction, et leurs performances en termes de prix sont très décevantes.

La leçon à retenir est qu'Hyperliquid repose avant tout sur un modèle économique très performant, ce qui explique la popularité de son token. Les rachats ne sont qu'un moyen pour l'entreprise de redistribuer de la valeur aux détenteurs de tokens. Si l'entreprise n'est pas bien gérée, même avec un mécanisme de rachat, le prix du token n'augmentera pas naturellement.

C'est la première question qui, je crois, prête souvent à confusion.

La deuxième question est de savoir si vous créez réellement de la valeur pour les détenteurs de jetons. Que vous ayez recours aux rachats et à la destruction de jetons, aux rachats et aux distributions, au réinvestissement des fonds dans l'entreprise ou au dépôt de fonds sur un compte bancaire pour accroître la flexibilité de votre bilan, la question fondamentale est la suivante : les détenteurs de jetons peuvent-ils tirer pleinement profit de la valeur générée par votre création ?

Par exemple, Hyperliquid fonctionne ainsi, tout comme Aerodrome. Quant à Grass, beaucoup espèrent qu'elle procédera à davantage de rachats de jetons, mais il est clair que tous ses contrats sont passés avec la fondation, que tous les revenus sont versés sur le compte bancaire de celle-ci et que ces actifs sont contrôlés par les détenteurs de jetons.

Par conséquent, je crois qu'il existe de nombreuses façons différentes de comprendre cela.

Le rachat et la destruction ne sont efficaces que dans certaines circonstances.

Austin :

Vient ensuite la question de la liquidité des tokens. Prenons l'exemple d'Hyperliquid : théoriquement, son volume mensuel de déblocage est limité, mais en réalité, seuls deux à trois cent mille tokens peuvent être débloqués. Parallèlement, le volume d'achat via les ETF, les DAT et les fonds d'assistance est bien plus important. Il est donc logique qu'il y ait plus d'acheteurs que de vendeurs.

Intéressons-nous maintenant à Aerodrome. Si vous bloquez vos AERO sous le nom veAERO, ils seront renommés sAERO après leur déploiement sur le réseau principal Ethereum en juillet. Les détenteurs pourront non seulement percevoir l'intégralité des revenus de la plateforme, mais aussi orienter leurs émissions de jetons vers les pools de liquidités qui en ont le plus besoin et qui génèrent le plus de revenus.

Certains pourraient affirmer que si la valeur des émissions de jetons excède la valeur des recettes sur une période donnée, cette période représente un rendement net négatif. Cependant, je crois que ce point de vue est totalement erroné.

L'analyse pertinente consiste à déterminer les revenus générés par le système durant cette période. Quelle proportion de l'offre en circulation du token a augmenté sans être vendue ? Par exemple, Aerodrome a récemment renommé l'un de ses mécanismes « Fonds Momentum », similaire à une fondation rachetant régulièrement des tokens. De plus, de nombreux détenteurs d'AERO choisissent de les bloquer et de les staker sous forme de veAERO afin d'accroître leurs revenus. Enfin, certains sont tout simplement confiants dans l'avenir du token et n'ont aucune intention de le vendre.

De ce point de vue, le nombre de jetons qui arrivent effectivement sur le marché public à chaque cycle, ou chaque semaine, est bien inférieur aux revenus générés par la plateforme au cours du même cycle.

Grâce aux lancements récents tels qu'Atlas, Aura et d'autres projets, les revenus d'Aerodrome ont considérablement augmenté. Je fais ici référence aux gains que les détenteurs de jetons perçoivent de la plateforme, qui ont nettement dépassé la valeur réelle des émissions.

Par conséquent, chaque projet et mécanisme requiert une analyse spécifique. La question fondamentale demeure : les détenteurs de jetons peuvent-ils tirer profit de la valeur générée par le système ? C’est là le point clé de l’analyse. À partir de là, il est possible d’approfondir l’analyse sous cet angle.

Deux nouveaux groupes sur le marché des actifs numériques

Andy, l'animateur : Je pense que l'ensemble du secteur évolue vers un modèle de pensée similaire, bien que très sophistiqué. Deux types d'acteurs semblent émerger : d'une part, les entreprises générant des revenus et reposant sur des fondamentaux solides ; d'autre part, les projets davantage axés sur le récit, plus ciblés, mais dont la technologie est extrêmement utile, comme Zcash, Venice et NEAR (des actifs liés à l'IA et à la protection de la vie privée). Par ailleurs, certains projets sont exclusivement basés sur des activités liées à la blockchain, tandis que le segment intermédiaire semble actuellement peu dynamique.

Austin :

Je suis d'accord avec toi. Ce qui est intéressant avec ce marché, c'est que le nombre de tokens qui méritent vraiment notre attention s'est réduit. En effet, on distingue désormais plus clairement les projets qui ont un réel potentiel commercial et ceux qui sont authentiques, et non pas simplement le fruit d'un effet de mode. Aujourd'hui, il ne reste probablement qu'une dizaine, voire une vingtaine, de tokens aux fondamentaux très solides.

Par conséquent, ces jetons affichent une performance nettement supérieure à celle du marché. C'est la première fois depuis longtemps que les investisseurs ont la possibilité de choisir parmi un nombre restreint de projets de haute qualité. Les fonds affluent désormais vers des projets tels que Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR et Zcash.

Zcash est un autre projet axé sur la protection de la vie privée. Certains craignent désormais que Bitcoin ne soit de plus en plus influencé par Michael Saylor (mais c'est un autre sujet), tandis que Zcash représente l'esprit originel de Bitcoin et possède une structure très similaire.

Bien que Zcash ne génère pas de revenus actuellement, il demeure un actif intéressant. Plus son prix est élevé, plus son utilité réelle est grande. Un prix plus élevé accroît également la probabilité de sa consolidation, ce qui renforce le consensus et la valeur communautaire autour de cette cryptomonnaie.

Je pense donc que nous nous trouvons actuellement dans une phase très intéressante : choisir le bon token est devenu beaucoup plus facile. Il suffit d’effectuer des recherches plus ciblées pour distinguer les projets sérieux des projets éphémères.

Pour les investisseurs visant un rendement de 5 à 10 fois, voire de 3 fois, le moment est plus propice que jamais. Bien qu'il soit possible d'atteindre un jour un rendement de 100 fois votre investissement initial, je pense que plusieurs projets prometteurs sont actuellement en plein essor, et ce sont ces actifs que je suivrais de près et dans lesquels j'investirais.