Le fondateur de Relayer Capital partage sa thèse d'investissement sur la crypto x IA, mettant en avant Venice, Grass, NEAR

Organisé et compilé par Shenchao TechFlow

Invité : Austin Barack, fondateur de Relayer Capital (fonds d'investissement numérique spécialisé dans l'IA)

Animateur : Andy

Source du podcast : The Rollup

Austin Barack : Ma thèse haussière sur l’IA (... et ce que je détiens)

Date de diffusion : 23 mai 2026

Résumé des points clés

Ce épisode de l’AI Supercycle invite Austin Barack, fondateur de Relayer Capital, pour discuter de Venice, Grass, NEAR, Akash et du cadre plus large des actifs Crypto x AI. L’idée centrale d’Austin est que l’IA fait passer la quantité de données utilisateur à un niveau inimaginable pour les produits Internet précédents, ce qui fait des infrastructures d’IA privée, de fourniture de données, de puissance d’inférence, d’entraînement décentralisé et d’agent devenir des secteurs clés. Il estime qu’il existe un déséquilibre manifeste entre la croissance des revenus et des utilisateurs de Venice et Grass, et leur valorisation, et que le positionnement de NEAR sur les intents interchaînes et les infrastructures d’agents est sous-estimé. Pour le marché crypto dans son ensemble, Austin insiste sur le fait que les investisseurs doivent évaluer la valeur des jetons à partir du « flux net de valeur des jetons », et non pas observer mécaniquement les mécanismes de rachat et de brûlage, afin de déterminer véritablement si les détenteurs de jetons capturent la valeur créée par l’activité.

Résumé des points de vue intéressants

La véritable valeur de Venice et de l'IA privée

Dans l'IA, la confidentialité est plus importante que dans tout autre contexte. Car vous partagez des données de santé, des données financières, vous reliez tous vos fichiers et partagez votre vie entière d'une manière sans précédent.
Ce n'est pas 10 fois plus de données que les réseaux sociaux, mais 100 fois plus.
Ce qui rend Venise vraiment génial, c’est qu’il ne s’agit pas seulement d’utiliser l’IA dans un environnement privé, mais de le faire sans sacrifier l’expérience utilisateur, voire en l’améliorant.
Les jetons peuvent devenir une partie très importante, grandement améliorant l'expérience, mais la plupart des utilisateurs n'ont pas besoin de comprendre les jetons pour trouver ce produit utile.

Modèles économiques de VVV, DM et Venice

Le rôle de DM est le suivant : pour chaque DM Token que vous détenez, vous obtenez quotidiennement un crédit de calcul d'inférence gratuit d'une valeur de 1 dollar sur la plateforme Venice. Vous pouvez le considérer comme un droit perpétuel, équivalent à 365 dollars de crédit de calcul sur une année.
Son montant expire s'il n'est pas utilisé et ne s'accumule pas avec le temps. Si vous n'utilisez que 50 cents un jour, le jour suivant, il ne deviendra pas 1,50 dollar ; vous recommencez à zéro avec 1 dollar.
Si tous les DM sont verrouillés et utilisés pour le calcul d'inférence, le coût maximal de Venice s'élève à 38 000 dollars par jour, soit un coût annuel d'environ 10 millions de dollars, et ce coût ne dépassera pas ce montant.
Je pense que les DM devraient être évalués selon une méthode similaire à celle des obligations d'entreprise, plutôt qu'avec un taux d'actualisation excessivement élevé qui réduit leur valeur.

Grass et la demande de données IA

Grass collectera des jeux de données, puis les vendra aux laboratoires d'IA de pointe ayant besoin de données pour former de nouveaux modèles.
Ce n'est pas un simple rassemblement aléatoire sur Internet ; cela doit être très professionnel, basé sur un jeu de données très spécifique et de haute qualité.
La taille des investissements dans les modèles est très importante, ce qui fait de Grass un bénéficiaire de cette tendance. Plus les modèles sont investis, plus la demande en données augmente.
Selon les données les plus récentes, le ARR de ce projet est d'environ 50 millions de dollars. Actuellement, sa valorisation s'élève à environ 400 millions de dollars. Pour un projet en croissance aussi rapide, n'évaluer qu'avec un multiple de 5 fois les revenus me semble complètement irrationnel.

NEAR, Akash et la pile AI

EAR Intents est très pratique et pourrait être l'une des meilleures expériences de swap cross-chain actuelles. Il joue également un rôle essentiel dans le domaine des agents.
Je pense que NEAR fait un excellent travail du côté des intents. Ils font également beaucoup d'autres choses, comme les intents de confidentialité et d'autres éléments liés à l'utilisation de l'IA ; c'est l'un des rares projets L1 à avoir véritablement trouvé son positionnement unique.
Akash. Ils ont commencé par un marché décentralisé de processeurs CPU, puis se sont orientés vers le marché des GPU.
Mes domaines d'intérêt principaux incluent : l'entraînement décentralisé, l'inférence et le marché de la puissance de calcul, les infrastructures Agent, les données, ainsi que les applications d'utilisation de modèles destinées aux consommateurs.

Capture de valeur des jetons et différenciation du marché

Hyperliquid est d'abord un modèle économique très réussi, ce qui fait que les gens aiment son token, et le rachat n'est qu'une manière pour lui de transmettre de la valeur aux détenteurs de token. Si ce n'était pas en soi une entreprise bien gérée, même avec un mécanisme de rachat, le prix du token n'augmenterait pas naturellement.
La question centrale n'est pas de savoir comment s'appelle le mécanisme, mais de savoir si les détenteurs de jetons peuvent maximiser la capture de la valeur générée par ce que vous avez construit.
Chaque projet et chaque mécanisme nécessite une analyse spécifique. Mais la question fondamentale est : les détenteurs de jetons peuvent-ils bénéficier de la valeur générée par le système ?
Les investisseurs peuvent choisir parmi un petit ensemble de projets de qualité. Actuellement, les flux de capitaux se concentrent sur des projets tels que Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR et Zcash.
Pour les investisseurs cherchant à obtenir un retour de 5 à 10 fois, voire 3 fois, ce moment est plus propice au succès qu'auparavant. Bien que vous puissiez éventuellement réaliser un retour de 100 fois, je pense qu'il y a actuellement une série de projets qui mènent des actions très intéressantes, et ce sont précisément ces actifs sur lesquels je concentrerai mon attention et mes investissements.

Aperçu de la confidentialité de Venice

Animateur Andy : Il y a peu, j'ai utilisé Venice pour la première fois. J'ai tapé dans Venice : « Est-ce vraiment privé ? » Il a répondu : « Oui, le processus d'inférence est privé », puis a fourni une explication détaillée. J'ai répondu : « C'est génial. » Il a immédiatement répliqué : « Oui, c'est vraiment génial, non ? Avec Venice, vous pouvez... »

Ainsi, lors de votre première utilisation de Venice, vous vivez un moment fascinant : vous réalisez soudain que tous les messages que vous avez saisis auparavant sur des fournisseurs d'IA classiques, bien qu'ils ne soient pas nécessairement publics, ont été transmis aux grands fournisseurs. Vos journaux les plus personnels, vos secrets commerciaux, vos projets, etc., ont été remis à eux.

Du point de vue de la structure du marché, de la logique d’investissement et de l’équipe fondatrice, comment voyez-vous Private AI et Venice ?

Austin :

Venice est intéressante, car elle a traversé de nombreuses étapes d'itération. J'ai découvert ce projet pour la première fois en janvier de l'année dernière. À l'époque, je suivais de près Virtuals et aixbt, et une grande partie des airdrops initiaux de Venice a été attribuée aux détenteurs de jetons de ces écosystèmes, c'est donc de là que j'ai découvert Venice pour la première fois.

À l'époque, c'était déjà un produit très intéressant. Ce qui est fou, c'est qu'après seulement environ 16 mois, l'IA n'était alors pas encore aussi omniprésente qu'aujourd'hui, ni devenue une partie indispensable de la vie quotidienne de chacun. Pendant cette période, que ce soit Claude, ChatGPT ou d'autres services, l'IA a d'abord semblé remplacer Google Search. Les gens disaient : « Je n'utilise plus Google pour chercher une question, je vais directement sur une plateforme d'IA et je pose la question à un LLM. » Mais maintenant, elle est entrée dans la création, la résolution de tâches, et même dans le fait d'avoir une équipe entière et un ensemble d'agents qui travaillent pour vous à vos côtés.

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

Austin :

Je pense que les gens prennent progressivement conscience que, dans l’IA, la vie privée est plus importante que dans tout autre contexte. Car vous partagez des données de santé, des données financières, vous reliez tous vos fichiers et partagez votre vie entière d’une manière sans précédent.

Par le passé, lorsqu'on parlait de vie privée, c'était principalement dans le contexte des réseaux sociaux, par exemple, savoir si mon compte était public ou privé, ou si Facebook détenait trop d'informations à mon sujet. Mais l'IA ne collecte pas simplement 10 fois plus de données, elle en collecte 100 fois plus.

Ce qui rend Venise vraiment exceptionnel, c’est qu’il ne s’agit pas seulement de permettre l’utilisation de l’IA dans un environnement privé, mais de le faire sans sacrifier l’expérience utilisateur, voire en l’améliorant. Car vous n’êtes pas lié à un seul modèle. Par exemple, si vous utilisez ChatGPT, vous êtes contraint de suivre les mises à jour des modèles d’OpenAI ; si vous utilisez Anthropic, vous devez suivre l’évolution de ses différents modèles ; ou si vous utilisez Gemini ou des modèles open source, chaque option présente ses propres limites.

Dans Venice, vous pouvez choisir le modèle le plus adapté pour chaque tâche, ou sélectionner vous-même les modèles que vous souhaitez utiliser. Son niveau de personnalisation est donc très élevé. Ils ont d'abord créé un produit consommateur exceptionnel, et la plupart des utilisateurs ne savent pas ce qu'est un token.

Le token ajoute un élément très intéressant à cela. Je suis très optimiste quant à ce qu’ils sont en train de construire. L’essentiel ici est que je pense que les produits de consommation cryptographiques évolueront vers une forme où le token peut devenir une partie très importante, grandement améliorant l’expérience, sans que la majorité des utilisateurs aient besoin de comprendre le token pour trouver le produit utile.

Animateur Andy : Cela ressemble effectivement à une forme de rupture dans les produits de consommation : il y a du Crypto en fond, mais les utilisateurs n'ont pas besoin de le comprendre en amont. Toutefois, il introduit une structure de jeton très intéressante. Certains le comparent à Luna : en stakant VVV, on obtient le jeton DM, puis on crée une structure de dette via un quota de crédit.

3 millions d'utilisateurs

Animateur Andy : Comment comprendre les tokens VVV et DM dans le rouage actuel de Venice ? Pourriez-vous également expliquer les revenus de Venice, car ils effectuent effectivement des rachats, mais à une échelle relativement modeste ? Comment fonctionnent exactement ces deux tokens ? Pourquoi ne sont-ils pas comme Luna ?

Austin :

Ils viennent d'annoncer 3 millions d'utilisateurs, avec une croissance très rapide. Environ 1 million d'utilisateurs ont été ajoutés au cours des 3 derniers mois, tandis que les 1 million précédents avaient mis environ 7 mois à être atteints. La croissance s'accélère donc continuellement.

VVV et DM Token Flywheel

Austin :

Ils possèdent deux tokens. Le premier est VVV, dont les revenus du protocole sont utilisés pour brûler des VVV. Les utilisateurs peuvent également staker des VVV pour obtenir un abonnement gratuit. Mais le plus intéressant est que les utilisateurs peuvent staker et verrouiller des VVV pour créer un token appelé DM. Vous pouvez également acheter DM sur le marché ouvert, mais le mécanisme central consiste à staker des VVV et à créer des DM.

Le rôle de DM est le suivant : pour chaque DM Token que vous détenez, vous obtenez quotidiennement un crédit de calcul d'inférence gratuit de 1 dollar sur la plateforme Venice. Vous pouvez le considérer comme un droit perpétuel, équivalent à 365 dollars de crédit de calcul sur une année.

Mais son crédit expire s'il n'est pas utilisé et ne s'accumule pas avec le temps. Si vous n'utilisez que 50 cents un jour, le lendemain, cela ne deviendra pas 1,50 dollar ; vous recommencez à zéro avec 1 dollar. Je pense que cela crée un mécanisme très intéressant, semblable à un outil de acquisition client à perte potentielle. Cela diffère de Luna, qui avait atteint un état extrême en émettant un nombre fou de jetons, faisant passer la taille du stablecoin à plusieurs milliards, voire centaines de milliards de dollars. Venice, en revanche, est très clair sur ce point : ils limitent le coût potentiel à une fourchette bien définie.

Actuellement, le nombre de DM pouvant être frappés par chaque Venice Token diminue progressivement à mesure que le nombre de DM en circulation augmente, établissant en réalité un plafond rigide d'environ 38 000 DM. Dans les conditions actuelles, si tous les DM étaient verrouillés et utilisés pour des calculs d'inférence, le coût maximal de Venice serait de 38 000 dollars par jour, soit un coût annuel d'environ 10 millions de dollars, et ce coût ne dépassera jamais ce montant.

Actuellement, environ 10 000 DM sont utilisés chaque jour pour le calcul d'inférence, ce qui correspond à un coût annuel d'environ 3,5 millions de dollars. Ce coût est compensé par les revenus de leur activité. Ils proposent des abonnements Pro et Premium, avec des prix allant de 18 dollars à 68 dollars par mois, voire plus. En outre, les utilisateurs achètent des Token ou des crédits supplémentaires pour utiliser les modèles lorsqu'ils utilisent la plateforme.

Il est à noter que leur utilisation quotidienne de jetons est passée de quelques milliards au départ à environ 70 milliards récemment, soit une augmentation d’environ 15 fois au cours des derniers mois. Je pense que la différence ici par rapport à Luna réside dans le fait que l’entreprise a un coût potentiel maximal, et que les utilisateurs de DM utilisent également des services d’abonnement en parallèle de l’utilisation de DM. S’ils ont besoin de plus d’un dollar par jeton par jour, ils achètent également d’autres points. Ce coût est facilement couvert par les revenus de l’activité, qui ont déjà largement dépassé ce montant.

Les DM devraient être évalués comme des obligations d'entreprise

Austin :

D'autre part, le point le plus intéressant de DM est qu'il garantit votre accès aux ressources de calcul à l'avenir. Le marché l'évalue actuellement avec un taux d'actualisation d'environ 20 %, soit un prix d'environ 1800 dollars.

Je pense que ce actif devrait plutôt être évalué selon une méthode similaire à celle des obligations corporatives, par exemple en utilisant un taux d'actualisation de 8 % à 12 %. Si l'on utilise un taux d'actualisation de 10 %, son prix se situerait environ à 3 650 dollars. Par exemple, au moment où j'ai commencé à suivre ce projet, son prix se situait encore dans la fourchette de 200 dollars.

Animateur Andy : Je me demandais aussi comment un actif générant 365 $ de droits par an pouvait ne valoir que 200 $ ? À moins que le marché ne pense pas que Venice puisse maintenir ce mécanisme.

Austin :

Exactement. À ce niveau de prix, c’était pour moi presque une opportunité d’investissement sans réflexion. Même aujourd’hui, je pense qu’il reste encore de la marge de hausse.

Cependant, si l'on regarde au-delà de DM et qu'on examine la situation économique globale de Venice, on constate que les chiffres sont impressionnants. De plus, son modèle de croissance est totalement différent de celui de la plupart des projets que nous observons dans l'industrie des cryptomonnaies. Il ressemble davantage à des taux de croissance uniquement possibles dans le domaine de l'IA, ce qui en fait un projet extrêmement attrayant.

Is Venice at $20 still undervalued?

Animateur Andy : Donc vous êtes convaincu que le prix de l'actif VVV de Venice est actuellement proche de 20 dollars. Pensez-vous que la fourchette d'évaluation de 1,5 à 2 milliards de dollars reste toujours nettement sous-évaluée pour VVV ?

Austin :

Oui. Lors de mon premier achat en janvier, cela était d'environ 2,5 dollars américains. À l'époque, ils traitaient seulement quelques dizaines de milliards de tokens par jour. Maintenant, c'est environ 15 fois plus.

Au départ, ils traitaient seulement quelques milliards de tokens par jour, et ce chiffre a désormais augmenté de 15 fois. Leur nombre d'utilisateurs est passé de 1,5 million à 3 millions actuellement. Selon mes estimations, leurs revenus sont d'au moins trois fois supérieurs à ce qu'ils étaient à l'époque.

Actuellement, l'évaluation de Venice se situe environ entre 20 et 30 fois son revenu annuel, et il s'agit d'une entreprise qui continue de croître à un rythme mensuel de 20 %. À cet égard, je pense que son évaluation reste très basse. Vous pouvez même la comparer à OpenRouter : bien que son évaluation soit similaire à celle de Venice, son volume de revenus est probablement légèrement inférieur et son taux de croissance n'est peut-être pas aussi élevé que celui de Venice.

La différence essentielle réside dans le fait que Venice possède des ressources clients directes. Ce n'est pas une infrastructure fournissant uniquement des services en arrière-plan, mais une plateforme que les utilisateurs utilisent activement chaque jour. Personnellement, la seule façon dont j'utilise actuellement l'IA est à travers Venice.

Donc, je pense qu'il a encore un grand potentiel. Bien sûr, il s'agit uniquement de mon opinion personnelle et ne constitue aucune recommandation d'investissement.

Comment gagner de l'argent avec Grass

Animateur Andy : Je ne connais pas encore bien Grass. Vous avez déjà mentionné ce projet à plusieurs reprises, et il semble qu’il soit sur le point de connaître une croissance rapide. Bien sûr, son prix pourrait connaître un léger recul aujourd’hui. J’ai entendu dire que son revenu annuel dépasse déjà 50 millions de dollars et que son taux de croissance s’accélère, atteignant des taux à trois chiffres. Pourriez-vous nous expliquer brièvement le modèle économique central de Grass ? Comment gagne-t-il de l’argent ? Et pourquoi est-il si attrayant ?

Austin :

Grass collectera des jeux de données, puis les vendra aux laboratoires d'IA de pointe qui ont besoin de données pour former de nouveaux modèles. Ces laboratoires génèrent des modèles à un rythme très rapide, mais pour créer ces modèles, ils ont besoin de davantage de données. Il ne s'agit pas d'un simple web scraping aléatoire ; les données doivent être très spécialisées, très spécifiques et de haute qualité.

C’est le rôle joué par Grass, car l’échelle des investissements nécessaires pour construire ces modèles est très importante, ce qui fait de Grass un bénéficiaire de cette tendance. Plus de modèles sont déployés, plus la demande en données augmente.

Grass affiche une croissance à trois chiffres

Austin :

L'équipe Grass a construit son projet pendant de nombreuses années. Je me souviens qu'à un certain trimestre l'année dernière, ils ont généré environ 3 millions de dollars de revenus. À la fin de l'année, ils ont atteint 12 ou presque 13 millions de dollars par trimestre. Selon mes estimations, ils connaissent désormais une croissance encore plus rapide. Au cours du mois à venir ou un peu plus, ils organiseront une conférence téléphonique avec les détenteurs de jetons, et nous obtiendrons davantage d'informations.

Mais il s'agit d'un projet affichant une croissance à trois chiffres. Selon les données récemment divulguées, le ARR de ce projet est d'environ 50 millions de dollars. Cependant, je m'attends à ce qu'il soit désormais proche de 80 millions de dollars. Actuellement, sa valorisation s'élève à environ 400 millions de dollars. Ainsi, pour un projet en croissance aussi rapide, n'évaluer qu'avec un multiple de 5 fois les revenus me semble complètement irrationnel ; c'est un candidat très prometteur pour une réévaluation.

Animateur Andy : Y a-t-il un lien de travail entre Grass et Venice ?

Austin :

Pour l'instant, non. Venice ne construit généralement pas ses propres modèles. Donc, pour le moment, cela n'a pas d'importance. Qui sait ce que l'avenir réserve ? Mais je les considère comme deux aspects différents d'une même équation. Une question est : comment utilisez-vous l'IA, et comment l'utilisez-vous de manière privée ? L'autre question est : comment les modèles ont-ils été initialement construits ? Grass et Venice traitent respectivement ces deux aspects.

Grass à une évaluation de 400 millions de dollars, est-ce trop peu ?

Animateur Andy : Donc Grass est évalué à environ 5 fois son chiffre d'affaires. Dans l'industrie des cryptomonnaies, certains éléments sont évalués à 20, 30, 40, 50 fois leur chiffre d'affaires. Pensez-vous que cette fourchette d'environ 400 millions de dollars soit un peu trop évidente ?

Austin :

Oui. Je pense qu'il est important de noter que d'autres éléments dans l'industrie des cryptomonnaies sont également négociés à des multiples relativement bas, mais qu'ils n'ont pas connu de croissance. Les gens viennent dans l'espace des cryptomonnaies parce qu'ils veulent investir dans la croissance.

Je pense donc que de nombreux cas à faible levier ne sont pas nécessairement fondés, car il n’y a pas de flux de capitaux. Mais des cas comme Grass sont parmi les meilleurs exemples de croissance rapide. Je pense que cela seul mérite qu’on y prête attention, sans parler du fait qu’il me semble assez bon marché.

NEAR Swap cross-chain

Animateur Andy : As-tu un argument d'investissement pour NEAR ? Suivs-tu NEAR ?

Austin :

J'ai suivi NEAR de près. Même sans tenir compte de la composante IA, NEAR est un projet très intéressant, car c'est l'infrastructure sous-jacente de nombreux swaps cross-chain. En octobre et novembre de l'année dernière, NEAR a attiré beaucoup d'attention lors des échanges vers et depuis Zcash.

NEAR Intents est très pratique et l'une des meilleures expériences de swap cross-chain actuelles. Il joue également un rôle essentiel dans le domaine des agents. À mon avis, NEAR est l'une des infrastructures les plus adaptées pour héberger des swaps cross-chain, car il permet d'éviter de nombreux problèmes de dépendance présents dans d'autres projets.

Ils progressent rapidement dans ce domaine. Maintenant, si vous êtes une L1, je pense que vous devez vous concentrer sur l’un de ces trois axes : soit vous offrez une expérience d’application verticalement intégrée, soit vous êtes 10 fois meilleur sur un point précis, soit vous êtes extrêmement fort dans une catégorie d’applications particulière.

Je pense que NEAR excelle du côté des intents. Ils font également beaucoup d'autres choses, comme les intents de confidentialité et d'autres éléments liés à l'utilisation de l'IA ; c'est l'un des rares projets L1 à avoir véritablement trouvé son positionnement unique.

Cela me fait penser à la classification des joueurs de la NBA. Actuellement, le marché regorge de nouveaux projets L1 et L2, qui ressemblent à des rookies prometteurs. Avec le temps, certains deviendront des superstars, tandis que d'autres seront progressivement éliminés. Mais il existe aussi une catégorie de joueurs « spécialistes », qui excellent dans leur rôle précis, comme Lu Dort ou Alex Caruso à OKC.

NEAR me donne l'impression d'un joueur comme ça. Ce n'est pas LeBron James, mais il est très important car il est extrêmement fort dans ce qu'il fait.

Mise à jour du marché GPU Akash

Animateur Andy : Un autre projet toujours sous-estimé, que Robbie ne cesse de me souligner, est Akash. Malheureusement, il n'est pas présent aujourd'hui. Akash s'est engagé très tôt dans les domaines de l'inférence distribuée, des modèles distribués et de l'entraînement décentralisé, n'est-ce pas ?

Cela ressemble à la première narration de Crypto AI. Ensuite, nous avons traversé des projets d'agents falsifiés accompagnés de Meme Tokens. Maintenant, nous semblons entrer dans la prochaine phase de raisonnement décentralisé et d'entraînement de modèles, mais cette fois avec des produits bien plus puissants. As-tu vu ce qu'Akash fait ? Quelle est ta vision d'investissement sur ce projet ?

Austin :

J’ai effectivement suivi Akash, qui a commencé par un marché décentralisé de processeurs CPU, puis s’est orienté vers le marché des GPU. Aujourd’hui, vous pouvez vérifier la quantité de données qui transitent via OpenRouter. Une part importante de ces données passe par Akash, soit Akash ML, ce qui est très intéressant. De plus, ces données sont publiques et visibles de tous.

Cependant, je dois admettre qu'Akash n'est pas l'un des projets que je suis le plus étroitement. Mais il est fascinant de voir qu'après tant d'années et de nombreuses itérations, l'équipe a enfin trouvé un véritable product-market fit, et que ce dernier semble même s'accélérer.

Décomposition de la pile IA

Animateur Andy : Il y a un projet appelé Gitlab, qui a une petite capitalisation sur Base, mais dont la production quotidienne de jetons est très forte. Actuellement, une série de jetons AI hautement spéculatifs apparaissent sur Base, et ce puzzle comporte de nombreux sous-secteurs à comprendre.

Je voudrais poser la question sous un angle plus large : dans cette pile d’IA, y a-t-il certaines composantes particulièrement adaptées à l’intégration avec la blockchain pour réaliser une croissance à grande échelle ? Nous avons déjà vu Venice proposer des inférences privées et un ChatGPT non censurable ; NEAR agit comme infrastructure pour un marché d’agents ; Akash dispose d’Akash ML ; et Grass se concentre sur les jeux de données.

Quels sont les segments ou composants clés de la pile AI qui pourraient le plus probablement être remplacés par la technologie blockchain, ou qui sont les plus adaptés à une utilisation sur chaîne ?

Austin :

Je pense d'abord au contexte de la vie privée, incluant l'utilisation privée des grands modèles de langage (LLM) et leur utilisation non censurable. Ensuite, il y a la collecte de données nécessaire à l'entraînement des modèles, ce que fait Grass.

Ensuite, il y a le calcul d'inférence et le marché de la puissance de calcul ; vous avez mentionné Akash tout à l'heure. Nous voyons également d'autres marchés d'inférence émerger. Il existe un projet construit autour de DM qui propose également d'autres services permettant aux utilisateurs de vendre leur puissance de calcul inutilisée : il s'agit d'AnC. C'est un projet intéressant que je suis de près. Bien qu'il n'ait pas encore lancé de token, je pense qu'ils accomplissent des choses très intéressantes, notamment en lien avec Venice et DM.

Je pense qu’un autre axe important est l’entraînement décentralisé des modèles. La question réside dans la manière de conserver la propriété et la capacité de monétisation du modèle tout en construisant des modèles open source via des poids privés. Plusieurs équipes explorent actuellement ce domaine. Par exemple, je trouve Pluralis l’un des projets les plus intéressants. Nous Research mène également des travaux très intéressants autour de Hermes. En outre, Prime Intellect et plusieurs autres équipes sont également actifs dans ce domaine.

Mes domaines d'intérêt principaux incluent : l'entraînement décentralisé, l'inférence et le marché des ressources de calcul, l'infrastructure Agent, les données, ainsi que les applications d'utilisation de modèles destinées aux consommateurs.

Cadre de flux de valeur nette des tokens

Animateur Andy : Récemment, vous avez constamment souligné un autre point de vue : nous devons comprendre les modèles de jetons et l'économie d'une nouvelle manière. Vous avez toujours soutenu des projets comme Aerodrome et Hyperliquid.

Avant de conclure, je voudrais poser une question plus large, en dehors du contexte de l’IA : quelle est votre vision du flux net de valeur des tokens ? Autrement dit, en utilisant une approche de crédit (revenus) et de débit (dépenses), sous forme de tableau d’additions et de soustractions, comment analysez-vous la valeur d’un actif cryptographique ? Pensez-vous que la manière dont l’industrie analyse l’économie des tokens est en train d’évoluer ? Quel est votre cadre actuel ? Êtes-vous d’accord avec le fait que les investisseurs devraient comprendre le flux net de valeur d’un actif comme s’il s’agissait d’un tableau de crédits et de débits ?

Austin :

Je pense qu'il existe plusieurs façons différentes d'aborder cette question, et ce n'est pas une solution unique.

Nous pouvons commencer par le mécanisme de rachat et de destruction. Hyperliquid a rendu ce mécanisme très populaire, et les gens disent : « Regardez à quel point Hyperliquid le fait bien, il a un rachat et une destruction. » Mais à chaque fois qu’il y a un Hyperliquid, neuf autres tokens essaient d’adopter le même mécanisme de rachat et de destruction, et leurs performances de prix sont très mauvaises.

Quelle est la leçon ici ? La leçon est que Hyperliquid est avant tout un modèle économique très réussi, ce qui fait que les gens aiment son token, et le rachat n’est qu’une manière pour lui de transmettre de la valeur aux détenteurs de token. Si ce n’était pas une entreprise qui fonctionne bien, même avec un mécanisme de rachat, le prix du token n’augmenterait pas naturellement.

C'est la première question que les gens confondent souvent.

La deuxième question est de savoir si vous créez réellement de la valeur pour les détenteurs de jetons. Que vous optiez pour des rachats et des brûlures, des rachats et des distributions, ou que vous réinvestissiez les fonds dans l'activité ou les déposiez sur un compte bancaire pour renforcer la souplesse du bilan, la question fondamentale est la suivante : les détenteurs de jetons parviennent-ils à capter au maximum la valeur générée par ce que vous avez construit ?

Par exemple, Hyperliquid fonctionne ainsi, et Aerodrome aussi. En ce qui concerne Grass, beaucoup espèrent qu'il effectuera davantage de rachats, mais il est clair que tous ses contrats sont signés avec la fondation, que tous les revenus vont au compte bancaire de la fondation, et que ces actifs sont contrôlés par les détenteurs de jetons.

Donc, je pense qu'il existe de nombreuses façons différentes de comprendre cela.

Le rachat et la destruction ne sont efficaces que dans certains cas.

Austin :

Ensuite, il y a la question de la liquidité des jetons. Avec Hyperliquid, théoriquement, il y a un montant maximal de jetons débloqués chaque mois, mais en réalité, seuls quelques centaines de milliers de jetons peuvent être débloqués. En revanche, les achats provenant des ETF, de DAT et du fonds d’aide sont bien plus élevés. Il en résulte naturellement une situation où les acheteurs surpassent les vendeurs.

Passons maintenant à Aerodrome. Si vous verrouillez vos AERO sous forme de veAERO, après leur extension vers le réseau principal d’Ethereum en juillet, le veAERO sera renommé sAERO. Les détenteurs peuvent non seulement percevoir l’intégralité des revenus de la plateforme, mais aussi diriger les émissions de jetons vers les piscines de liquidité les plus nécessiteuses en liquidité et les plus génératrices de revenus.

Certains pourraient dire que si la valeur des jetons émis sur une période dépasse la valeur des revenus, cette période est à revenu net négatif. Mais je pense que cette vision est complètement erronée.

La bonne façon d'analyser consiste à se demander : combien de revenus le système a-t-il générés pendant cette période ? Quelle quantité de jetons a vu sa circulation augmenter sans être effectivement vendue ? Par exemple, Aerodrome a récemment rebaptisé l'un de ses mécanismes en Momentum Fund, qui fonctionne essentiellement comme un fonds effectuant des rachats continus. De plus, de nombreux détenteurs d'AERO choisissent de les verrouiller et de les staker sous forme de veAERO pour générer davantage de revenus. En outre, une partie des utilisateurs ont simplement confiance dans l'avenir de ce jeton et n'ont jamais l'intention de le vendre.

From this perspective, the number of tokens actually flowing into the public market during each cycle—i.e., each week—is far lower than the platform’s revenue generated during the same cycle.

En combinant les récents lancements, tels qu'Atlas, Aura et d'autres projets, les revenus d'Aerodrome ont considérablement augmenté. Ici, je fais référence aux revenus perçus par les détenteurs de jetons provenant de la plateforme, qui ont désormais clairement dépassé la valeur réelle émise en sortie.

Ainsi, chaque projet et chaque 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 ? C’est le point clé de l’analyse. À partir de là, vous pouvez approfondir votre analyse sous cet angle.

Deux nouveaux groupes sur le marché des actifs numériques

Animateur Andy : Je pense que toute l'industrie tend vers des modèles de réflexion similaires, bien que ces modèles soient très fins. Actuellement, deux types de projets semblent émerger : d'une part, des entreprises ayant des revenus et des fondamentaux solides ; d'autre part, des projets plus axés sur la narration, plus spécialisés, mais utilisant des technologies très utiles, comme Zcash, Venice, NEAR, ces actifs liés à la confidentialité et à l'IA. En outre, il existe également des projets entièrement basés sur des activités chain-on-chain, tandis que la zone intermédiaire semble pour l'instant relativement inactive.

Austin :

Je suis d'accord avec toi. Un point intéressant de ce marché est que l'ensemble des tokens véritablement à surveiller s'est réduit. Les gens ont maintenant une compréhension plus claire de quels projets ont réellement un attrait sur le marché et lesquels sont authentiques, et non simplement du bruit médiatique ; il ne reste peut-être plus que 10 à 20 tokens avec de très solides fondamentaux.

Ainsi, nous constatons que ces tokens ont nettement surperformé le marché. C’est la première fois depuis longtemps que les investisseurs ont la possibilité de choisir parmi un ensemble plus restreint de projets de qualité. Actuellement, les flux de capitaux se concentrent sur des projets tels que Venice, HYPE, Grass, AERO, NEAR et Zcash.

Zcash est un autre projet axé sur la confidentialité. Certains s'inquiètent désormais du fait que Bitcoin pourrait devenir de plus en plus influencé par Michael Saylor (un autre sujet), tandis que Zcash incarne l'esprit original de Bitcoin, tout en ayant une structure très similaire à celle de Bitcoin.

Bien que Zcash ne génère pas de revenus dans le contexte actuel, il reste un actif intéressant, car plus son prix augmente, plus son utilité réelle s'accroît. Un prix plus élevé augmente la probabilité qu'il soit solidement établi, favorisant ainsi une plus forte convergence et une valeur communautaire accrue autour de lui.

Donc, je pense que nous sommes actuellement à une phase très intéressante : il devient plus facile de choisir le bon token. Il suffit de faire preuve de plus de concentration dans l’analyse pour distinguer les projets réels de ceux qui ne sont que des炒作 falses.

Pour les investisseurs cherchant à obtenir un retour de 5 à 10 fois, voire 3 fois, ce moment est plus propice au succès qu'auparavant. Bien que vous puissiez éventuellement réaliser un retour de 100 fois, je pense qu'il existe actuellement un ensemble de projets qui mènent des actions très intéressantes, et ce sont précisément ces actifs sur lesquels je concentrerai mon attention et mes investissements.