Spadek tokenów AI — zaufanie inwestorów osłabło znacząco

Spadek tokenów AI — zaufanie inwestorów osłabło znacząco

Komentarze

10 Minuty

Spadek tokenów AI — zaufanie inwestorów osłabło znacząco

Główne tokeny powiązane z AI zanurkowały w tym tygodniu o ponad 20%, gdy apetyt inwestorów ostygł w obliczu nowych obaw dotyczących ogromnych wydatków na infrastrukturę AI przez firmy Big Tech. Dane z CoinGecko wskazują, że Bittensor (TAO), NEAR Protocol (NEAR), Internet Computer (ICP) i Render zanotowały ostre spadki tygodniowe, ponieważ uczestnicy rynku zrewidowali oczekiwania dotyczące tempa wzrostu i harmonogramów monetyzacji zdecentralizowanych projektów AI.

Rzut na rynek i kluczowe straty

Bittensor, największa kryptowaluta koncentrująca się na AI pod względem kapitalizacji rynkowej, notowała kurs blisko 164 USD po zniżce rzędu 23% w ciągu siedmiu dni, przy kapitalizacji rynkowej około 1,58 mld USD. NEAR Protocol spadł o około 25,4% w tym samym okresie, a Internet Computer i Render również odnotowały dwucyfrowe spadki. Ogólnie rzecz biorąc, łączna kapitalizacja rynkowa segmentu kryptowalut AI zanurkowała w piątek o ponad 40% i spadła o ponad 42% w ciągu 24 godzin, zmniejszając wycenę sektora do około 12 mld USD.

Te liczby odzwierciedlają szybką korektę oczekiwań: rynki wyceniają ryzyko związane zarówno z czasem potrzebnym na rozwinięcie skalowalnych usług AI, jak i z niepewnością co do ścieżek monetyzacji projektów zdecentralizowanych. Inwestorzy, którzy wcześniej premiowali potencjał technologii AI i zdecentralizowanej infrastruktury, zaczęli weryfikować założenia dotyczące rentowności i płynności.

Dlaczego wydatki Big Tech wzbudzają niepokój

Pojawiające się raporty sugerujące, że firmy takie jak Alphabet i Amazon planują znaczne zwiększenie inwestycji w infrastrukturę AI w 2026 r. — szacunki sugerują, że wydatki mogą zwiększyć się w kierunku 500 mld USD — zaostrzyły nadzór inwestorów. Obawa polega na tym, że takie olbrzymie nakłady kapitałowe (CAPEX) wydłużą dystans czasowy między wdrożeniem infrastruktury a jej pełną monetyzacją.

Oświadczenia dotyczące przychodów, które wskazują na nieproporcjonalne wydatki na infrastrukturę w stosunku do krótkoterminowych zysków, potęgują wątpliwości co do marż i terminów zwrotu z inwestycji. W praktyce oznacza to większą presję na płynność i wzrost oczekiwań dotyczących dłuższego okresu przejściowego w kierunku rentowności biznesów zależnych od rozwiązań AI.

Przenikanie na inne rynki: chipy, oprogramowanie i likwidacje

Niepokoje na rynkach akcyjnych przeniosły się na rynek kryptowalut. Akcje dostawców oprogramowania i sprzętu AI, takich jak Microsoft, AMD i Nvidia, osłabły — Microsoft był ponad 8% niżej w pięć dni, podczas gdy AMD i Nvidia zanotowały spadki około 18,5% i 10% odpowiednio — co dodatkowo wywierało presję na tokeny powiązane z AI. Te publiczne spółki dostarczają GPU, układy scalone i usługi chmurowe, które stanowią fundament wielu zdecentralizowanych projektów AI, dlatego słabość ich kursów zwykle odbija się na nastrojach w sektorze kryptowalut.

Dźwignia finansowa, spadek Bitcoina i przymusowa sprzedaż

Sprzedaż tokenów AI zbiegła się z szerszym wydarzeniem likwidacyjnym na rynku kryptowalut po tym, jak Bitcoin chwilowo zanurkował o ponad 18% w czwartek, zbliżając się do obszaru 60 000 USD. Ten ruch wywołał około 2,6 mld USD likwidacji pozycji z dźwignią, nasilając zachowanie „risk-off” i obniżając wycenę aktywów spekulacyjnych. W warunkach, gdy obawy makroekonomiczne i geopolityczne się kumulują, kapitał skłonny do ryzyka ucieka z sektorów o wyższej zmienności, takich jak kryptowaluty AI.

Likwidacje dźwigni występują, gdy rynek porusza się w sposób gwałtowny, powodując automatyczne zamknięcie długich lub krótkich pozycji na giełdach z dźwignią. W przypadku rynku AI tokenów, gdzie płynność jest często niższa niż w głównych kryptowalutach, nawet umiarkowane zlecenia przymusowej sprzedaży mogą prowadzić do agresywnych spadków cen, tworząc sprzężenie zwrotne, które dodatkowo podbija wolumen sprzedaży.

Dlaczego projekty AI są podatne — i czym się zajmują

Wiele projektów kryptowalutowych związanych z AI opiera się na wysokowydajnych zasobach obliczeniowych i zdecentralizowanej infrastrukturze. Zależność ta ma kilka wymiarów ryzyka:

  • Eksponowanie na koszty sprzętu: projekty wykorzystujące trening modeli ML w skali często wymagają rozległych klastrów GPU. Koszty nabycia, obsługi i wymiany tych GPU mogą być znaczące.
  • Zależność od cen chmury i providerów: nawet gdy projekty deklarują zdecentralizację, część obciążeń często działa na infrastrukturze dostawców chmury, co tworzy ryzyko koncentracji.
  • Monetyzacja wyników: przełożenie technologicznego postępu na stabilne przychody (np. subskrypcje, opłaty za API, hostowanie modeli) wymaga czasu i skali, których inwestorzy mogą oczekiwać szybciej niż projekty są w stanie je dostarczyć.

Przykłady technologii z sektora:

  • Bittensor: wykorzystuje klastry obciążone GPU do wspierania konkurencyjnego treningu modeli uczenia maszynowego. Ekosystem stawia na mechanizmy rynkowe do wyceny wkładu obliczeniowego i danych.
  • NEAR Protocol: architektura skonstruowana z myślą o skalowaniu, umożliwiająca aplikacjom AI wysoką przepustowość i przetwarzanie danych o dużej intensywności.
  • Internet Computer: oferuje koncepcję suwerennej chmury, umożliwiającą hostowanie autonomicznych agentów AI w środowisku blockchain, co ma za zadanie zmniejszyć zależność od tradycyjnych dostawców chmury.
  • Render: koncentruje się na zdecentralizowanym renderingu i obliczeniach dla zadań graficznych i AI, oferując rozproszoną moc obliczeniową dla aplikacji wymagających GPU.

Ta współzależność z dostawcami sprzętu i chmury sprawia, że wydajność tokenów jest często powiązana z narracją dotyczącą infrastruktury AI — zarówno w kontekście podaży, kosztów, jak i czasu wdrożenia.

Mechanika tokenów AI: model tokenomiki i ryzyka

Tokenomika projektów AI może obejmować nagrody dla dostawców mocy obliczeniowej, mechanizmy stakingu dla zarządzania siecią, opłaty transakcyjne za wykorzystanie modeli czy udział w przychodach z usług. Kluczowe ryzyka związane z tokenomiką to:

  1. Nadmierna emisja tokenów lub szybkie uwalnianie tokenów zespołowych, które mogą wywierać presję na podaż.
  2. Niska płynność na giełdach, co utrudnia wyjście z większych pozycji bez wpływu na cenę.
  3. Słabe powiązanie między utility tokena a rzeczywistym wykorzystaniem platformy — jeśli token nie jest wymagany do zakupów usług, jego wycena może stać się bardziej spekulacyjna.

Zrozumienie mechanizmów dystrybucji tokenów (vesting, nagrody sieciowe) i rzeczywistego popytu na usługi jest niezbędne do oceny długoterminowego ryzyka inwestycyjnego.

Perspektywy i na co powinni zwracać uwagę inwestorzy

Presja krótkoterminowa na tokeny AI może utrzymywać się, jeśli Big Tech będzie kontynuować intensywny cykl CAPEX bez wyraźnych popraw w marżach, lub jeśli ogólny sentyment makro pozostanie napięty. Inwestorzy powinni monitorować następujące sygnały:

  • Kwartalne wytyczne dotyczące wydatków i wyniki finansowe głównych dostawców chmury i producentów chipów (np. raporty finansowe Amazon, Alphabet, NVIDIA, AMD). Zmiany w CAPEX i perspektywy wykorzystania centrów danych mają bezpośredni wpływ na koszty i dostępność mocy obliczeniowej.
  • Stabilność ceny Bitcoina i wskaźniki likwidacji, takie jak open interest oraz funding rates na rynkach futures — te dane pomagają ocenić prawdopodobieństwo szerokich likwidacji i przeniesienia zmienności na altcoiny.
  • Metryki on-chain i aktywność deweloperów dla protokołów skupionych na AI: liczba aktywnych adresów, wolumen transakcji, liczba wdrożeń kontraktów inteligentnych, commitów w repozytoriach GitHub i aktywność społecznościowa.
  • Płynność krótkoterminowa i przepływy na giełdach dla tokenów AI: głębokość księgi zleceń, wolumeny obrotu, udział w DEX vs CEX, a także koncentracja posiadania tokenów (adresy wielorybów).

Oprócz monitorowania tych wskaźników, inwestorzy powinni rozważyć strategie zarządzania ryzykiem: dywersyfikację portfela, stosowanie stop-lossów, ograniczanie dźwigni i ocenę płynności w scenariuszach awaryjnych.

Metryki on-chain i sygnały fundamentalne

W segmencie zdecentralizowanego AI warto śledzić konkretne metryki techniczne:

  • Użytkowanie zasobów obliczeniowych: liczba godzin GPU wykorzystywanych przez sieć, średnie obciążenie węzłów, czas oczekiwania na zadania.
  • Zaangażowanie deweloperów: częstotliwość commitów, otwarte pull requesty, rozwój SDK i integracji z zewnętrznymi frameworkami ML (np. PyTorch, TensorFlow).
  • Przyjęcie produktów: liczba aktywnych aplikacji korzystających z protokołu, ilość zapytań API, przychody z opłat za wykorzystanie.
  • Token utility: udział tokenów używanych do płatności za usługi, stakingu, głosowania i nagród — im wyższe realne użycie tokena, tym lepszy sygnał dla fundamentów.

Te metryki pomagają odróżnić projekty z rzeczywistą adaptacją i popytem od tych, które opierają swoją wycenę głównie na spekulacji.

Scenariusze odzyskania i czynniki wspierające

Choć zmienność niesie ze sobą ryzyko spadków, długoterminowe fundamenty dla zdecentralizowanej AI — takie jak popyt na rozproszoną moc obliczeniową, open-model training oraz suwerenne hostowanie modeli — mogą wspierać odbicie, o ile projekty udowodnią dopasowanie produktu do rynku i zmniejszą zależności od scentralizowanej infrastruktury. Czynniki sprzyjające odbiciu obejmują:

  • Realne wdrożenia komercyjne i kontrakty B2B z klientami używającymi usług obliczeniowych lub hostingu modeli.
  • Postępy technologiczne w optymalizacji kosztów treningu modeli (np. algorytmy oszczędzające pamięć GPU, kompresja modeli, federated learning).
  • Zwiększenie interoperacyjności z istniejącymi ekosystemami chmurowymi i ML, co ułatwia adopcję i integrację.

Jednak przejście od prototypu do trwałego przychodu wymaga czasu, a rynek obecnie wycenia niepewność i przesuwa kapitał w kierunku bezpieczniejszych, bardziej płynnych aktywów.

Strategie inwestycyjne i zarządzanie ryzykiem

Dla inwestorów zainteresowanych sektorem tokenów AI, zalecane podejścia obejmują:

  1. Faza weryfikacji: sprawdzenie roadmap projektu, rzeczywistych użytkowników i dowodów na działające produkty (proofs of concept, wdrożenia referencyjne).
  2. Ocena tokenomiki: zrozumienie harmonogramu emisji, roli tokena w ekosystemie i mechanizmów redukujących inflację (burn, buyback, lockups).
  3. Analiza płynności: sprawdzenie głębokości książki zleceń, dostępności par tradingowych i wolumenów na giełdach scentralizowanych i zdecentralizowanych.
  4. Zarządzanie wielkością pozycji i dźwignią: ograniczanie ekspozycji do poziomów, które można utrzymać w razie gwałtownej korekty.
  5. Monitoring makro: śledzenie sygnałów rynkowych, takich jak kurs Bitcoina, stopy procentowe i wydarzenia makroekonomiczne, które mogą wpływać na sentyment rynkowy.

Połączenie analizy on-chain i tradycyjnych wskaźników finansowych pomaga lepiej ocenić ryzyko i potencjał zwrotu w sektorze tokenów AI.

Wnioski

Rynek tokenów AI doświadcza obecnie korekty, napędzanej obawami o koszty infrastruktury, gwałtowne ruchy na rynkach akcji technologicznych oraz mechanikę likwidacji na rynkach z dźwignią. Krótkoterminowa presja może się utrzymać, szczególnie jeśli Big Tech będzie zwiększać nakłady CAPEX, a jednocześnie nie zobaczymy szybkiej poprawy marż w branży.

Jednak dla inwestorów z dłuższym horyzontem perspektywa zdecentralizowanej infrastruktury AI pozostaje istotna: rosnący popyt na rozproszone obliczenia, otwarte treningi modeli oraz suwerenne środowiska hostingu mogą stanowić fundament dla przyszłego wzrostu, jeśli projekty zdołają dostarczyć realne produkty i ograniczyć zależności od scentralizowanych dostawców. Na dziś rynek wycenia niepewność — dlatego krytyczne jest śledzenie wskaźników CAPEX, płynności rynku, metryk on-chain oraz rzeczywistego przyjęcia technologii przez użytkowników i przedsiębiorstwa.

Źródło: crypto

Zostaw komentarz

Komentarze

Powiązane posty