سقوط رمزارزهای هوش مصنوعی و کاهش اعتماد سرمایه گذاران

نزول رمزارزهای مرتبط با هوش مصنوعی با افت اعتماد سرمایه‌گذاران

توکن‌های بزرگ مرتبط با هوش مصنوعی این هفته بیش از ۲۰٪ کاهش ارزش را تجربه کردند، چون تمایل سرمایه‌گذاران با بروز نگرانی‌های تازه درباره هزینه‌های عظیم زیرساختی هوش مصنوعی از سوی شرکت‌های بزرگ فناوری سرد شد. داده‌های CoinGecko نشان می‌دهد که Bittensor (TAO)، NEAR Protocol (NEAR)، Internet Computer (ICP) و Render همگی کاهش‌های هفتگی شدیدی را ثبت کردند، زیرا بازیگران بازار مجدداً جدول زمانی رشد و درآمدزایی پروژه‌های غیرمتمرکز هوش مصنوعی را ارزیابی می‌کردند. این روند با افزایش تمرکز بر ریسک‌های سرمایه‌ای و زمان‌بندی بازگشت سرمایه همزمان شد که بر جذابیت رمزارزهای مرتبط با هوش مصنوعی تأثیر منفی گذاشت.

تصویر بازار و زیان‌های کلیدی

Bittensor، بزرگ‌ترین رمزارز متمرکز بر هوش مصنوعی از منظر ارزش بازار، پس از ریزش حدوداً ۲۳٪ طی هفت روز، در حدود 164 دلار معامله شد و ارزش بازار آن در حدود 1.58 میلیارد دلار گزارش شد. NEAR Protocol در همین بازه نزدیک به 25.4٪ افت داشت، در حالی که Internet Computer و Render نیز کاهش‌های دو رقمی مشابهی را ثبت کردند. به‌طور کلی، مجموع ارزش بازار رمزارزهای مرتبط با هوش مصنوعی در روز جمعه بیش از ۴۰٪ کاهش یافت و طی یک بازه ۲۴ ساعته بیش از ۴۲٪ سقوط کرد که مجموع ارزش این بخش را در حدود ۱۲ میلیارد دلار قرار داد.

این ارقام نشان‌دهنده تجدید نظر سریع سرمایه‌گذاران در برآوردهای آینده‌نگر رشد و درآمدزایی پروژه‌های غیرمتمرکز است. کاهش قیمت‌ها باعث شد نقدینگی کوتاه‌مدت تحت فشار قرار گیرد و شاخص‌های عمق بازار برای بسیاری از توکن‌های کوچک‌تر نوسانات شدیدتری را نشان دهند. همچنین بخش‌هایی از بازار که پیش از این بر چشم‌انداز رشد سریع مبتنی بر تقاضای محاسبات توزیع‌شده تمرکز کرده بودند، حالا با سوالات جدی درباره سرعت رسیدن به درآمدپایداری مواجه شده‌اند.

• افزایش نوسان قیمت و کاهش نقدینگی در بازارهای معاملاتی اسپات و مشتقه
• تشدید فشار فروش در توکن‌های کم‌عمق و با نقدینگی محدود
• بازنگری ارزیابی‌ها و انتظار برای شفافیت بیشتر در برنامه‌های تجاری پروژه‌ها

چرا هزینه‌های سنگین شرکت‌های بزرگ سرمایه‌گذاران را می‌ترساند

گزارش‌ها حاکی از آن است که شرکت‌هایی مانند Alphabet و Amazon قصد دارند سرمایه‌گذاری‌های خود در زیرساخت‌های هوش مصنوعی را در سال ۲۰۲۶ به طور قابل‌توجهی افزایش دهند—برآوردها نشان می‌دهد که مخارج ممکن است تا حدود ۵۰۰ میلیارد دلار بالا برود—و این امر توجه سرمایه‌گذاران را تشدید کرده است. نگرانی اصلی این است که این هزینه‌های سرمایه‌ای بسیار بزرگ، فاصله زمانی بین استقرار زیرساخت و زمان واقعی کسب درآمد را افزایش دهد. اگر مخارج زیربنایی نسبت به رشد درآمد سریع‌تر افزایش یابد، حاشیه سود شرکت‌ها و بازده سرمایه‌گذاری ممکن است تحت فشار قرار گیرد.

افشای گزارش‌های مالی که نشان‌دهنده هزینه‌های نامتناسب زیرساختی در مقابل سود کوتاه‌مدت است، شک و تردیدها را درباره حاشیه‌ها و زمان‌بندی بازگشت سرمایه افزایش داده است. علاوه بر این، سرمایه‌گذاری کلان در مراکز داده، GPUها و سخت‌افزار اختصاصی می‌تواند مدل کسب‌وکارهای مبتنی بر زیرساخت توزیع‌شده را پیچیده کند—زیرا بازیگران بزرگ با دسترسی به مقیاس و ظرفیت مالی عظیم می‌توانند رقابت قیمتی و سرویس‌دهی را تحت‌الشعاع قرار دهند.

از منظر سرمایه‌گذاری، مهم است تفاوت میان سرمایه‌گذاری توسعه‌ای (CAPEX) و هزینه‌های عملیاتی (OPEX) را درک کنیم: سرمایه‌گذاری‌های اولیه بالا ممکن است فرصت‌های بلندمدت ایجاد کند اما تا زمانی که درآمدهای عملیاتی پایدار ایجاد نشود، فشار روانی و نقدینگی بر سهام و توکن‌های مرتبط باقی می‌ماند. این موضوع به ویژه برای پروتکل‌های غیرمتمرکز که وابستگی به ظرفیت سخت‌افزاری و خدمات ابری دارند، قابل توجه است.

اثرات سرریز: چیپ‌ها، نرم‌افزار و لیکوییدیشن‌ها

نگرانی‌ها در بازار سهام به بازار رمزارزها نیز سرریز شد. سهام ارائه‌دهندگان نرم‌افزار و سخت‌افزار هوش مصنوعی مانند Microsoft، AMD و Nvidia تضعیف شدند—سهام مایکروسافت بیش از ۸٪ در پنج روز پایین‌تر بود، در حالی که AMD و Nvidia به ترتیب نزدیک به ۱۸.۵٪ و ۱۰٪ کاهش داشتند—و این موضوع فشار بیشتری بر توکن‌های مرتبط با هوش مصنوعی وارد کرد. این شرکت‌های عمومی تأمین‌کننده GPUها، چیپ‌ها و خدمات ابری هستند که زیربنای بسیاری از پروژه‌های غیرمتمرکز هوش مصنوعی را شکل می‌دهد؛ بنابراین تضعیف قیمت سهام آن‌ها معمولاً به احساسات بازار رمزارزها نیز منتقل می‌شود.

علاوه بر تأثیر مستقیم بر هزینه سخت‌افزار، افت ارزش سهام بازیگران بزرگ می‌تواند پیامدهای زنجیره تأمین، زمان‌بندی تولید و قیمت‌گذاری خدمات ابری را نیز تحت تأثیر قرار دهد. برای نمونه، افزایش قیمت یا کمبود عرضه GPU می‌تواند هزینه‌های آموزش مدل‌های یادگیری عمیق را برای پروژه‌های توزیع‌شده افزایش دهد و از آنجا که بسیاری از پروتکل‌ها بر دسترسی به منابع محاسباتی ارزان و قابل‌پیش‌بینی تکیه دارند، هر اختلالی در عرضه می‌تواند مدل ارزش‌گذاری آن‌ها را به هم بریزد.

• وابستگی به تولیدکنندگان سخت‌افزار و عرضه GPU
• تأثیر کاهش قیمت سهام شرکت‌های فناوری بر تمایلات سرمایه‌گذاری در حوزه کریپتو
• افزایش هزینه آموزش مدل‌های بزرگ و فشار بر حاشیه سود پروژه‌ها

اهرم مالی، سقوط بیت‌کوین و فروش اجباری

فروش گسترده توکن‌های هوش مصنوعی هم‌زمان با یک رخداد بزرگ لیکوییدیشن در بازار کریپتو بود؛ پس از آن که بیت‌کوین به طور موقت بیش از ۱۸٪ در روز پنج‌شنبه سقوط کرد و تا حوالی ۶۰٬۰۰۰ دلار پایین آمد، حدود ۲.۶ میلیارد دلار لیکوییدیشن مبتنی بر اهرم رخ داد. این موج لیکوییدیشن رفتار ریسک‌گریز را تشدید کرد و دارایی‌های سفته‌بازانه را به پایین کشید. زمانی که نگرانی‌های کلان‌اقتصادی و ژئوپلیتیکی افزایش می‌یابد، سرمایه‌های ریسک‌پذیر از بخش‌هایی با بتای بالا مانند رمزارزهای هوش مصنوعی فرار می‌کنند.

نکته فنی این است که بازارهای مشتقه با استفاده از اهرم (leverage) می‌توانند حرکت‌های قیمتی را تشدید کنند؛ زمانی که قیمت‌ها افت می‌کنند، مارجین کال‌ها و لیکوییدیشن‌های اجباری افزایش می‌یابند و سفارش‌های فروش اهرمی می‌توانند به زنجیره‌ای از افت‌های بیشتر منجر شوند. این مکانیزم باعث شده تا نقدینگی در بازه‌های کوتاه به شدت کاهش یافته و نوسان‌پذیری دارایی‌ها به شدت بالا برود. برای توکن‌های با حجم معاملات کمتر، بازار نمی‌تواند به سرعت تقاضای فروش را جذب کند و در نتیجه شکاف‌های قیمتی و اسلیپیج تشدید می‌شود.

چرا این پروژه‌ها آسیب‌پذیرند و چه کاری انجام می‌دهند

بسیاری از پروژه‌های رمزارزی مرتبط با هوش مصنوعی بر محاسبات با کارایی بالا و زیرساخت‌های غیرمتمرکز تکیه دارند. Bittensor از خوشه‌های مبتنی بر GPU برای پشتیبانی از آموزش رقابتی مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند. NEAR Protocol برای مقیاس‌پذیری در برنامه‌های سنگین داده‌ای و اجرای تراکنش‌های با توان بالا طراحی شده است. Internet Computer زیرساخت ابری دارای حاکمیت مستقل برای میزبانی عامل‌های خودمختار هوش مصنوعی ارائه می‌دهد، و Render خدمات رندرینگ و محاسباتی غیرمتمرکز را برای بارهای کاری گرافیکی و هوش مصنوعی فراهم می‌آورد. این وابستگی متقابل با تأمین‌کنندگان سخت‌افزار و سرویس‌های ابری، عملکرد توکن‌ها را به روایت گسترده‌تری از زیرساخت هوش مصنوعی پیوند می‌دهد.

در گسترده‌ترین سطح، این پروژه‌ها تلاش می‌کنند تا سه مشکل اصلی را حل کنند:

• افزایش دسترسی به منابع محاسباتی توزیع‌شده و کاهش هزینه‌های آموزش مدل
• حفظ حاکمیت و مالکیت داده و مدل‌ها در محیطی که به دور از کنترل متمرکز باشد
• ایجاد بازارهای انگیزشی برای مشارکت‌دهندگان شبکه که منابع محاسباتی و داده ارائه می‌کنند

هر یک از این اهداف با چالش‌های فنی و اقتصادی همراه است. برای مثال، تأمین کیفیت سرویس (QoS) در شبکه‌های غیرمتمرکز که منابع سخت‌افزاری متنوع و پراکنده دارند، سخت است؛ اطمینان از تأخیر پایین، دسترس‌پذیری بالا و هزینه قابل‌پیش‌بینی برای آموزش مدل‌های بزرگ، مستلزم طراحی اقتصادی و تکنیکی پیچیده‌ای است. از سوی دیگر، مدل‌های کسب‌وکار که به توکنیزه کردن دسترسی به محاسبات تکیه دارند، نیازمند رشد نیروی کار توسعه‌دهنده، جذب مشارکت‌کنندگان سخت‌افزاری و ایجاد جریان‌های درآمدی قابل‌اتکا هستند.

چشم‌انداز و مواردی که سرمایه‌گذاران باید دنبال کنند

فشار کوتاه‌مدت بر رمزارزهای هوش مصنوعی ممکن است ادامه یابد اگر شرکت‌های بزرگ فناوری چرخه CAPEX سنگین خود را بدون بهبود واضح در سودآوری ادامه دهند یا اگر احساس ریسک کلان‌اقتصادی بالا بماند. سرمایه‌گذاران باید بر چند شاخص کلیدی نظارت کنند:

1. راهنمایی هزینه فصلی و گزارش‌های درآمدی ارائه‌دهندگان بزرگ ابر و سازندگان چیپ (مانند Amazon، Alphabet، Nvidia، AMD، Microsoft) که نشان‌دهنده روند مخارج زیرساختی و زمان‌بندی بازگشت سرمایه باشد.
2. ثبات قیمت بیت‌کوین و نشانگرهای لیکوییدیشن در بازار مشتقه که می‌تواند قدرت یا ضعف جریان نقدینگی به سمت رمزارزهای پرریسک‌تر را نشان دهد.
3. شاخص‌های درون‌زنجیره‌ای (on-chain) و فعالیت توسعه‌دهندگان برای پروتکل‌های متمرکز بر هوش مصنوعی؛ افزایش توسعه و مشارکت می‌تواند نشانه‌ای از تناسب محصول-بازار (product-market fit) باشد.
4. نقدینگی کوتاه‌مدت و جریان‌های صرافی برای توکن‌های بزرگ حوزه هوش مصنوعی؛ کاهش ناگهانی نقدینگی می‌تواند به زیان‌های بیشتر منجر شود.
5. پیشرفت‌های فنی پروژه‌ها در کاهش وابستگی به زیرساخت‌های متمرکز و ارتقاء پروتکل‌هایی که توان محاسباتی را بهینه‌تر می‌کنند.

در کنار این موارد فنی و مالی، سرمایه‌گذاران باید به ریسک‌های نظارتی و حقوقی نیز توجه کنند. هرچه تعامل میان خدمات ابری متمرکز و پروتکل‌های غیرمتمرکز بیشتر شود، احتمال تمرکززدایی ناکامل و بروز چالش‌های قانونی افزایش می‌یابد که می‌تواند روی ارزش توکن‌ها تأثیر بگذارد.

اگرچه نوسان فعلی ریسک رو به پایین ایجاد می‌کند، اصول بلندمدت برای هوش مصنوعی غیرمتمرکز—مانند تقاضا برای محاسبات توزیعی، آموزش مدل‌های باز، و میزبانی حاکمیتی—می‌توانند در صورت اثبات تناسب محصول-بازار و کاهش وابستگی به زیرساخت متمرکز، از بهبود قیمت‌ها پشتیبانی کنند. برای حال حاضر، بازار عدم قطعیت را قیمت‌گذاری می‌کند و سرمایه به سمت دارایی‌های امن‌تر و دارای نقدینگی بیشتر منتقل می‌شود. با این وجود، سناریوهای بازیابی محتمل شامل ترکیبی از کاهش هزینه‌های سخت‌افزاری، افزایش پذیرش موارد کاربردی واقعی و ایجاد جریان‌های درآمدی قابل‌پیش‌بینی برای پروتکل‌ها خواهد بود.

در نهایت، رویکرد محافظه‌کارانه و نظارت مداوم بر شاخص‌های کلیدی، همراه با تحلیل فاندامنتال پروژه‌ها (توکنومیک، تیم توسعه، مشارکت‌های استراتژیک و نقشه راه فنی)، می‌تواند به سرمایه‌گذاران کمک کند تا ریسک‌ها را بهتر مدیریت کنند و فرصت‌های بازگشتی را شناسایی نمایند.