May teorya si Arthur Hayes, at ito ang uri na nagpapadesisyon sa iyo na i-close ang iyong laptop o magsimula na agresibong bumili ng bitcoin. Ang co-founder ng BitMEX ay nagpapaliwanag na ang paglago ng infrastruktura ng AI ay bumubuo ng isang credit bubble na may isang tiyak, napakapanganib na structural flaw: ang mga naglalayong magbigay ng kredito ay pinauunlad ang GPU hardware sa mga termino ng 5-6 taon, ngunit ang mga chip mismo ay naging obsolete sa loob ng halos 2-3 taon.
Ang bomba ng pagsasapilitan ng GPU
Narito ang usapin tungkol sa pagpapautang laban sa nagde-depreciate na hardware. Ang math ay gumagana lamang kung ang borrower ay nakakagawa ng sapat na kita habang ang loan term upang takpan ang mga bayarin kahit na ang collateral ay walang halaga na. Itinuro ni Hayes ang Nvidia’s H100 chips bilang pangunahing halimbawa, hardware na may magiging useful life na humigit-kumulang 2-3 taon na pinapautang sa mga timeline na halos dalawang beses na iyon.
Ipinapahiwatig ni Hayes na humigit-kumulang $1.5 trilyon ang AI-related na utang na inilabas noong Nobyembre 2022 hanggang mid-2026. Ang bilang na ito ay hindi random. Tumutugma ito sa halos eksaktong $1.5 trilyon na pagtaas sa US M2 money supply sa parehong panahon, na nagpapahiwatig na ang pagbuo ng AI ay epektibong sinipsip ang bagong likuididad na maaaring kumalat sa mga risk asset tulad ng bitcoin.
Maaaring mas nakakalungkot: 75-80% ng paglabas ng utang na AI ay sinasabing naganap lamang sa 2025. Ang ganitong pagkonsentrasyon ay nagpapakita ng tuktok ng paggastos sa kapital, ang uri ng mapanlinlang na paggastos na karaniwang sumasalamin sa isang pagkakorekta.
Bakit nakikinabang ang bitcoin sa mga krisis sa pananalapi
Ang pangunahang teorya ni Hayes ay batay sa isang pattern na kilala nang mabuti ng mga investor sa bitcoin. Kapag tumigil ang mga pamilihan ng kredito, sumasagot ang mga sentral na bangko at gobyerno sa pamamagitan ng malalaking pagpapalabas ng likwididad. Sa framework ni Hayes, ang bitcoin ay nagiging bellwether para sa global na likwididad ng fiat. Kapag lumalawak ang suplay ng pera, karaniwang mas mabuti ang performa ng bitcoin. Kapag inililipat ang likwididad sa ibang lugar, tulad ng kasalukuyang ginagawa nito sa paggastos sa infrastruktura ng AI, mas mababa ang performa ng bitcoin kumpara sa inaasahan batay sa monetary na konteksto.
Ngunit kapag patay ang bubble ng kredito ng AI, ayon kay Hayes, baligtad ang dinamikang ito nang malakas. Ang mga sentral na bangko ay nagpapalabas ng bagong likwididad upang pigilan ang systemic na pagkabagsak, at sa pagkakataong ito, wala nang AI capex boom na makakasero nito. Ang kanyang price target para sa skenaryong ito ay $1 milyon bawat Bitcoin, na magiging sanhi ng network value na humigit-kumulang sa $21 trilyon.
Ang timeline at ang Ethereum angle
Ipinapakita ni Hayes ang inaasahang punto ng presyon sa merkado ng kredito ng AI sa pagitan ng huling bahagi ng 2027 at 2028. Ang timeline na ito ay tumutugma sa panahon kung kailan magkakaroon ng pagkakamaturity ang unang alon ng 5-6 taong loan sa GPU laban sa hardware na早已 na palitan ng dalawang henerasyon.
Kumikita rin siya na ang panahong ito ay posibleng tumutugma sa mga pagbabago sa pulitika tungkol sa regulasyon at pagbubuwis ng AI, na nagdadagdag ng isa pang antas ng presyon sa mga kumpanya na nag-utang nang malaki upang bumuo ng AI infrastructure.
Sa gilid ng Ethereum, inaasahan ni Hayes na maaabot ng ETH ang pagitan ng $100K at $200K sa mga peak ng siklo pagkatapos ng inaasahang pagbagsak. Ang kanyang maikling panahong paunang pagtataya ay mas modesto ngunit patuloy na bullish, na naglalagay ng Ethereum sa paligid ng $5K hanggang sa dulo ng 2026.
Ano ang ibig sabihin nito para sa mga investor
Kung tama si Hayes na ang capex sa AI ay nagpapabagal sa reaksyon ng bitcoin sa pagpapalawak ng pera, ang anumang pagbagsak sa gastos sa infrastruktura ng AI, kahit bago ang buong krisis sa kredito, ay maaaring magpalabas ng napipigil na taas para sa mga crypto asset. Ang pagmamasid sa mga order ng enterprise GPU, mga rate ng pagtatayo ng data center, at ang credit spreads sa korporatibong utang na may kinalaman sa AI ay maaaring magkaroon ng parehong kapaki-pakinabang na epekto tulad ng pagmamasid sa on-chain metrics para sa susunod na pangunahing catalyst ng bitcoin.


