Grayscale останнє дослідження зміщує фокус з популярних AI-токенів на рівні даних та кредиту, які лежать в основі AI-обчислень. Його ключове судження полягає в тому, що розширення AI-обчислень залежить не лише від чіпів, моделей і кластерів обчислювальної потужності, а й від стабільного постачання даних, підтвердження права власності на дані та їх обігу, а також від кредитного ринку, який забезпечує фінансування для будівництва великомасштабної обчислювальної потужності.
У криптоіндустрії ця перспектива означає, що AI-наратив може більше не обмежуватися окремим AI-токеном або концептуальним сектором. Такі ланки, як децентралізовані дані, фінансування обчислювальної потужності, інфраструктура та ончейн-кредит, можуть бути ближчими до реального попиту на AI-капітальні витрати та нести більш стійке захоплення вартості.
Точка спостереження Grayscale така: коли AI-будівництво входить у стадію важких активів і довгих циклів, дані та кредит стануть ключовими обмеженнями та бізнес-можливостями, що стоять за розширенням обчислювальної потужності. Для Web3 той, хто зможе поєднати реальні дані, реальну обчислювальну потужність і реальний попит на фінансування, може зайняти більш вигідну позицію в новому раунді наративу AI crypto.
