Podsumowanie Venture Capital 2025: Hashrate jest królem, narracja umarła

Oryginalny tytuł: Analiza: Nauka z 2025 roku, aby wygrać w gospodarce maszyn w 2026

Oryginalne źródło: Fintech Blueprint

Oryginalne tłumaczenie: Bitpush News

Structural Issues in the Crypto Market

Adopcja narzędzi finansowych on-chain oraz trend gospodarki maszyn rozwijają się dynamicznie. W ciągu ostatniego roku zaobserwowaliśmy znaczącą ekspansję natywnych finansów blockchain w pięciu następujących wymiarach:

(1) Stablecoin

(2) Zdecentralizowane pożyczki i handel (DeFi)

(3) Kontrakty terminowe (perpetual contracts)

(4) Rynki predykcyjne

(5) Skarbce aktywów cyfrowych (DATs)

Otoczenie regulacyjne w Stanach Zjednoczonych stało się niezwykle sprzyjające, co doprowadziło do wzrostu zarówno liczby projektów, jak i apetytu na ryzyko.

Poza niepewnością wynikającą z ceł i struktury rynku, tolerancyjne otoczenie makroekonomiczne zapewniło również żyzny grunt dla innowacji w kryptowalutach. Trendy te są dobrze znane i nie wymagają dalszego wyjaśniania za pomocą danych.

Jednak dla inwestorów długoterminowych w tokeny i aktywa krypto inne niż btc-42">Bitcoin, rok 2025 był niezwykle trudny. Jeśli jesteś traderem lub bankierem, być może dobrze się bawiłeś — zaobserwowano rekordowe prowizje za wprowadzanie DATs na rynek oraz ogromne dochody z opłat dla giełd kryptowalut takich jak Binance podczas procesów listing. Ale dla nas, z horyzontem inwestycyjnym 3-5 lat, struktura rynku była konsekwentnie słaba.

Byliśmy całkowicie uwikłani w „negatywny dylemat więźnia”: posiadacze tokenów oczekują przyszłych wyprzedaży, co prowadzi do wyprzedawania wszystkich aktywów; podczas gdy animatorzy rynku i giełdy kryptowalut wspierające całą gospodarkę krypto zajmowały pozycje spekulacyjne, dbając jedynie o krótkoterminowe zyski. Mechanizmy odblokowywania tokenów i ceny emisji często powodują załamanie tokenów, zanim projekty osiągną rentowność lub znajdą dopasowanie do rynku.

Co więcej, awaria struktury rynku 10 października tego roku najwyraźniej zadała poważny cios kilku głównym graczom na rynku; chociaż zakres strat nie został ujawniony, reperkusje likwidacji wciąż trwają. Korelacja między wszystkimi aktywami krypto wzrosła do prawie 1, co wskazuje na ogólnobranżowe działania delewarowania, pomimo że ich fundamentalne logiki są zupełnie inne. W tym momencie łatwo jest się wycofać i stać się cynicznym.

My jednak wolimy przeprowadzać „mark-to-market” tak przejrzyście, jak to możliwe, aby zaplanować przyszłe pozycjonowanie. Spowolnienie w dziedzinie inwestycji krypto w 2025 roku jest pouczające, ale nie ostateczne. Jest bardzo prawdopodobne, że w 2026 roku będziemy świadkami masowej likwidacji na rynku wtórnym spółek prywatnych, gdzie przeanalizujemy, w jaki sposób podczas boomu krypto ludzie wyemitowali tak wiele spółek celowych (SPV) przy wysokich wycenach. Tymczasem wizja programowalnych finansów i „Robot Money” nadal się materializuje, a my musimy starać się znaleźć optymalne pozycjonowanie w jej nieuchronnym wzroście.

Dla kontekstu, proszę odnieść się do poniższego wykresu. Wykres ten przybliża ostatnią dekadę, prezentując tworzenie wartości w różnych regionach i branżach.

Patrząc wstecz na tę historię, tworzenie wartości w dziedzinach kryptowaluta i AI jest uderzające w porównaniu z resztą świata.

Europejskie rynki kapitałowe (około 2-3 biliony USD w każdym kraju) nie poczyniły prawie żadnych postępów, jedynie utrzymując status quo. Lepiej byłoby zainwestować w obligacje rządowe, zarabiając 3% odsetek rocznie, co mogłoby stworzyć większą wartość. Po prawej stronie wykresu Indie i Chiny wykazują złożoną roczną stopę wzrostu (CAGR) na poziomie 5-10%, przy jednoczesnym wzroście wartości rynkowej netto o odpowiednio około 3 biliony i 5 bilionów USD.

Rozumiejąc tę skalę, wróćmy do naszej definicji „Robot Money”:

(1) „Wspaniała Siódemka” (Magnificent 7) reprezentująca sektory technologii i AI dodała około 17 bilionów USD wartości rynkowej rocznie w tempie 20%;

(2) Rynek aktywów kryptowaluta reprezentujący nowoczesną orbitę finansową dodał 3 biliony USD w tym samym okresie, przy wysokim CAGR na poziomie 70%.

To jest przyszłe centrum finansowe.

Jednak sama poprawność logiczna jest niewystarczająca. Musimy skrupulatnie wskazać te części łańcucha wartości, które nie zostały jeszcze zauważone przez świat. Przypomnijmy dyskusje o robo-doradcach w 2009 roku, neobankach w 2011 roku czy DeFi w 2017 roku; w tamtym czasie słownictwo i skojarzenia nie były w pełni uformowane, a dopiero 2-5 lat później te osiągnięcia skrystalizowały się w jasne możliwości biznesowe.

Value Capture in the Machine Economy

Jako ćwiczenie z „samobiczowania” opracowaliśmy 158-stronicowy raport podsumowujący obejmujący najważniejszych uczestników gospodarki maszyn w 2025 roku.

Na otwartym rynku rok 2025 to rok „silni stają się silniejsi, a słabi zostają w tyle”.

Jasnymi zwycięzcami są ci, którzy posiadają fizyczne i finansowe wąskie gardła: energię elektryczną, półprzewodniki i rzadką moc obliczeniową. Firmy takie jak Bloom Energy, IREN, Micron, TSMC i NVIDIA osiągnęły znacznie lepsze wyniki, ponieważ kapitał goni za aktywami „zależnymi od maszyn”. Bloom i IREN to doskonałe przykłady: znajdują się bezpośrednio na ścieżce wydatków kapitałowych na AI, zamieniając pilność w przychody. W przeciwieństwie do nich, tradycyjni gracze infrastrukturalni, tacy jak Equinix, osiągnęli gorsze wyniki, co odzwierciedla pogląd rynku, że wartość obliczeń ogólnego przeznaczenia jest znacznie niższa niż odporność energetyczna i wysokiej gęstości obliczenia na zamówienie.

W sferze oprogramowania i danych wyniki rozbiegły się w innym wymiarze: (1) konieczność i (2) opcjonalność. Firmy platformowe osadzone w przepływach pracy i z obowiązkowymi odnowieniami (takie jak Alphabet, Meta) nadal odnotowują złożony wzrost, podwajając się od początku roku, ponieważ wydatki na AI wzmacniają ich istniejące fosy dystrybucyjne. Firmy takie jak ServiceNow i Datadog, mimo silnych produktów, odnotowały spadek zwrotów z powodu presji na wycenę, presji na łączenie ofert od hiperskalatorów i wolniejszego tempa monetyzacji AI. Elastic jest przykładem negatywnym: silny technologicznie, ale przyciśnięty przez alternatywy chmurowe, z pogarszającą się ekonomią jednostkową.

Rynki prywatne również wykazują podobny mechanizm filtrowania.

Firmy tworzące modele bazowe znajdują się w centrum historii, ale podatność na zagrożenia rośnie. Firmy takie jak OpenAI i Anthropic doświadczają szybkiego wzrostu przychodów, ale neutralność, intensywność kapitałowa i kompresja marży zysku stały się teraz jasnymi ryzykami. Scale AI to w tym roku przestroga: częściowe przejęcie przez Meta zniszczyło jej „neutralną” pozycję, prowadząc do odpływu klientów, co pokazuje, jak szybko może dojść do załamania modelu biznesowego usług, gdy zaufanie zostanie naruszone. Z drugiej strony, firmy skoncentrowane na przechwytywaniu wartości (Applied Intuition, Anduril, Samsara i wschodzące systemy operacyjne flot) wydają się być lepiej ustawione, nawet jeśli duża część realizacji wartości pozostaje prywatna.

Sieci tokenizowane są najsłabiej radzącym sobie sektorem.

Z bardzo nielicznymi wyjątkami, zdecentralizowane protokoły danych, przechowywania, agentów i automatyzacji osiągnęły gorsze wyniki, ponieważ wykorzystanie nie przełożyło się na przechwytywanie wartości przez token.

Chainlink nadal posiada strategiczne znaczenie, ale dopasowanie przychodów protokołu do tokenomiki pozostaje wyzwaniem; Bittensor stanowi największy zakład w przestrzeni krypto AI, ale nie stanowi jeszcze istotnego zagrożenia dla laboratoriów Web2; Giza i podobne protokoły Oracle wykazały rzeczywistą aktywność, ale nadal są hamowane przez rozwodnienie i marne opłaty. Rynek nie nagradza już tych, którym brakuje obowiązkowego mechanizmu opłat za ich „narrację o współpracy”.

Wartość gromadzi się w obszarach, w których maszyny już płacą — energia elektryczna, krzem, kontrakty obliczeniowe, rachunki za chmurę i regulowane bilanse — a nie w obszarach, za które mogą kiedyś zdecydować się zapłacić.

Do 2025 roku rynek nagradzał posiadanie „wąskich gardeł” i karał projekty z samymi ideałami, ale brakiem kontroli nad przepływami pieniężnymi lub mocą obliczeniową. Przyszła główna zasada brzmi: zidentyfikuj, gdzie już istnieje siła ekonomiczna i postaw na aktywa, których maszyny nie mogą obejść.

Kluczowe spostrzeżenia:

· Realizacja wartości AI jest „głębsza”, niż większość przewidywała.

· Neutralność jest teraz aktywem ekonomicznym pierwszego rzędu (patrz: Scale AI).

· „Platformy” są skuteczne tylko w połączeniu z wąskymi gardłami, nie tylko jako funkcja.

· Oprogramowanie AI jest deflacyjne (presja cenowa); infrastruktura AI jest inflacyjna.

· Integracja pionowa jest istotna tylko wtedy, gdy jest w stanie przechwycić dane lub efekty ekonomiczne.

· Sieci tokenowe są wielokrotnie testowane pod kątem wytrzymałości przy tej samej strukturze rynku.

· Sama ekspozycja na AI jest niewystarczająca; jakość pozycjonowania jest najważniejsza.

Następny cykl szumu (hype cycle) będzie dotyczył sprzętu i oprogramowania robotycznego, z podobnym szałem inwestycyjnym i prawdopodobnym wyłonieniem się selektywnych zwycięzców.

2026 Positioning

W ciągu ostatnich dwóch lat zbudowaliśmy główny portfel obejmujący kluczowe tematy omówione tutaj. Patrząc w przyszłość na 2026 rok, nasze pozycjonowanie i realizacja inwestycji zostaną jeszcze bardziej wzmocnione. Następnie omówię naszą strategię utrzymywania aktywów.

Chociaż długoterminowa wizja autonomicznych agentów, robotyki i finansów natywnych dla maszyn jest słuszna, rynek znajduje się obecnie na absurdalnie wycenionym etapie dla prywatnego AI i robotyki. Agresywna płynność wtórna i implikowane wyceny powyżej 1 biliona USD wyznaczają przejście z „fazy odkrywania” do „fazy wyjścia”.

Jako fundusz na wczesnym etapie z kątem Fintech, musimy skupić się na tych celach wydatków w dół łańcucha:

Powierzchnie transakcyjne maszyn: Maszyny lub ich operatorzy, którzy pełnili hierarchię aktywności ekonomicznej, taką jak płatności, rozliczenia, pomiary, routing i orkiestracja zgodności kapitału lub obliczeń, powiernictwo i prymitywy rozliczeniowe. Zwroty są zarabiane poprzez wolumeny transakcji, akwizycję lub pozycje regulacyjne, a nie spekulacyjne narracje. Przykładami w naszym portfelu są Walapay i Nevermined.

Infrastruktura stosowana z budżetami: Przedsiębiorstwa lub platformy, które już wdrożyły infrastrukturę wydatków, taką jak agregacja i optymalizacja obliczeń, usługi danych osadzone w przepływach pracy, narzędzia z powtarzającymi się wydatkami i kosztami zmiany. Skupiamy się na własności budżetów i głębokości integracji. Przykłady obejmują Yotta Labs i Exabits.

Możliwości o wysokiej nowości: Kilka możliwości z asymetrycznym wzrostem, ale niepewnym czasem realizacji: badania podstawowe, nauka graniczna, platformy kulturowe lub IP związane z AI. Nasza niedawna inwestycja w Netholabs (poświęcona wnioskowaniu pełnego cyfrowego mózgu myszy) pasuje do tego profilu.

Dodatkowo, dopóki problemy ze strukturą rynku tokenów nie zostaną rozwiązane, będziemy bardziej aktywnie inwestować w kapitał własny (Equity). Wcześniej nasza ekspozycja była równo podzielona między tokeny i kapitał własny po 40%, z pozostałymi 20% elastycznie alokowanymi. Uważamy, że przestrzeń tokenów potrzebuje 12-24 miesięcy, aby przetrawić obecne kłopoty.

Key Insights

Nie musisz być inwestorem venture capital, aby uczyć się i korzystać z tej dynamiki rynku.

Ogromne wydatki kapitałowe przesuwają się od gigantów technologicznych do dostawców energii i części. Oczekuje się, że kilka firm wyłoni się jako zwycięzcy na rynkach publicznych wartych biliony dolarów, ale zdecydują się pozostać prywatne, wydzielając spółki celowe (SPV). Spółki publiczne desperacko próbują się bronić. Władza polityczna centralizuje i nacjonalizuje te inicjatywy — czy to Musk i Trump, czy Chiny i DeepSeek — zamiast przyjmować ich zdecentralizowane alternatywy Web3. Roboty są splecione z narodowym kompleksem produkcyjnym i wojskowo-przemysłowym.

W branżach kreatywnych (od gier po film, muzykę) istnieje sprzeciw wobec AI, a praktycy „ludzkiego rzemiosła” unikają robotów udających, że robią to samo. W oprogramowaniu, nauce i matematyce AI jest postrzegane jako wielkie osiągnięcie, które może pomóc w odkrywaniu i budowaniu wydajnych architektur biznesowych.

Musimy przestać wierzyć w tę zbiorową iluzję i wrócić do rzeczywistości. Z jednej strony dziesiątki firm osiągnęły już ponad 100 milionów dolarów rocznego przychodu, służąc użytkownikom; z drugiej strony rynek jest również pełen dużej liczby podróbek i oszustw. Te dwa elementy współistnieją, nie wykluczając się wzajemnie.

Nowy rok przyniesie kompleksowe przetasowanie, ale niesie też ogromne możliwości. Tylko ostrożnie stąpając po linie możliwości, możemy odnieść sukces. Spotkajmy się po drugiej stronie!

Original Article Link