Grayscale su investigación más reciente desplaza su enfoque de los populares tokens de IA hacia las capas de datos y crédito que sustentan la computación de IA. Su juicio central es que la expansión de la computación de IA depende no solo de chips, modelos y clústeres de potencia de cómputo, sino también de un suministro estable de datos, la confirmación y circulación de la propiedad de los datos, así como de un mercado de crédito que proporcione financiamiento para la construcción de potencia de cómputo a gran escala.
En la industria cripto, esta perspectiva significa que la narrativa de IA puede que ya no se limite a un único token de IA o sector conceptual. Eslabones como los datos descentralizados, las finanzas de potencia de cómputo, la infraestructura y el crédito en cadena pueden estar más cerca de la demanda real del gasto de capital en IA y conllevar una captura de valor más sostenida.
El punto de observación de Grayscale es: cuando la construcción de IA entra en una etapa de activos pesados y ciclos largos, los datos y el crédito se convertirán en las restricciones clave y las oportunidades de negocio detrás de la expansión de la potencia de cómputo. Para Web3, quien pueda conectar datos reales, potencia de cómputo real y demanda real de financiamiento podrá ocupar una posición más favorable en la nueva ronda de la narrativa de IA cripto.
