Grayscale najnowsze badanie przenosi swoje zainteresowanie z gorących tokenów AI na warstwy danych i kredytu, które stanowią podstawę obliczeń AI. Jego główny wniosek jest taki, że ekspansja obliczeń AI zależy nie tylko od chipów, modeli i klastrów mocy obliczeniowej, ale także od stabilnych dostaw danych, potwierdzenia własności danych i ich obiegu, a także od rynku kredytowego, który zapewnia finansowanie dla budowy mocy obliczeniowej na dużą skalę.
W branży kryptowalut ta perspektywa oznacza, że narracja AI może nie być już ograniczona do pojedynczego tokena AI lub sektora koncepcyjnego. Takie ogniwa jak zdecentralizowane dane, finansowanie mocy obliczeniowej, infrastruktura i kredyt on-chain mogą być bliższe rzeczywistemu popytowi na wydatki kapitałowe AI i nieść bardziej trwałe przechwytywanie wartości.
Punkt obserwacji Grayscale jest następujący: gdy budowa AI wchodzi w etap aktywów ciężkich i długiego cyklu, dane i kredyt staną się kluczowymi ograniczeniami i szansami biznesowymi stojącymi za ekspansją mocy obliczeniowej. Dla Web3, kto zdoła połączyć rzeczywiste dane, rzeczywistą moc obliczeniową i rzeczywisty popyt na finansowanie, może zająć korzystniejszą pozycję w nowej rundzie narracji AI crypto.
