risen.eth

Подход № 2

Total Addressable Market рынка для LLM ИИ - > интеллектуальный труд человечества [ ~ 50T$ ]
Текущий объем рынка токенов = 200B$ / год

Хуанг: Я буду удивлен, если мой инженер с зарплатой в 500 000$ в NVIDIA не будет потреблять > 250 000$ токенов в год
Хуанг: Я уверен, что доля ВВП, которая идет на compute сейчас будет в 100 раз больше [ 200B$ - > 20T$ / year ]

Предположим, что из 200B$ - 150B$, приходится на USA:
USA ВВП - 30T$ / текущий уровень = 0,5% ВВП
World ВВП - 100T$ / текущий уровень = 0,15% ВВП

Потребление энергии в США [ energy bills - без учета инфраструктуры ] = 2T$ = 7% от ВВП
Потребление энергии в мире [ energy bills - без учета инфраструктуры ] = 10T$ = 10% от ВВП

Итоговая текущая разница в затратах на энергию в $ и затратах на токены интеллекта в $ = 50x


CAGR в потреблении энергии за последние десятилетия: ~ 1.5% в год
При CAGR в 40% рынка токенов интеллекта К 2030 г. - рынок токенов составит 768B$ / энергорынок 10,6T$
Разница будет в 14х

Симуляция Revenue рынка ИИ-токенов к 2030г. + масштаба дата-центров [ GW ]


Уменьшение Цена / Токен:
2023 - 2024 [ -x3 ]
2024 - 2025 [ -x3 ]
2025 - 2026 [ -x2.5 ]
——————————————————————

Рост общего спроса на токены:
2024 - 2025 [ ~x8 ]
2025 - 2026 [ ~x7 ]

Google увеличили потребление токенов в 50 раз за год [ 2025г. / Май ] - связано с использованием в внутренних продуктов
Microsoft увеличили потребление токенов в 5 раз за год [ 2025г. / Апрель ]
OpenAI увеличили потребление токенов в 8 раз за год [ 2025 г.. / Декабрь ]
OpenAI увеличили потребление токенов в Reasoning - моделях в 320 раз за год [ 2025 г.. / Декабрь ]

——————————————————————

Рост сложности вычислений на токен в разных моделях:
Обычный chat -x1 [ GPT 5.4 - 15$ ]
Продвинутый чат - x12 [ GPT 5.5 - 180$ ]
Reasoning Model c длинным контекстом - x18 [ GPT 5.5 pro - 270$]
AI Agent tokens - x25 [ Claude ] / x1000 [ Huang ]


Microsoft CEO : Агенты добавляют второй множитель сверху/ Reasoning — это «думает один раз дольше». Агент — это «думает много раз + использует tools». - > потенциальное увеличение спроса на токены в тысячи раз.

Средневзвешенная "цена за токен" в долларах падает медленнее, чем удельная стоимость генерации одного токена, потому что средний токен становится "тяжелее"

——————————————————————

Оптимизация эффективности J / token
( учтена оптимизация не только на уровне GPU - но и на уровне софта и иных решений ) :

Hopper H100 [ 2022 г. ] - 10 J/token
Blackwell GB200 [ 2024 г. ] -1 J / token [ x10 ]
Rubin J100 [ 2026 г. ] - 0.1 J / token [ x10 ]

NVIDIA после Rubin планирует выпуск новой архитектуры чипа каждый год.
Текущие 10–50× за поколение у NVIDIA - это эра, эквивалентная закону Деннарду в CPU 1990-х.
Когда «лёгкие выигрыши» исчерпаются (вероятно, 2030–2035), темп замедлится с 10× за поколение до 1,4–2× - как у CPU после 2005 г.

GPU в дата-центрах только 40% затрат на энергию и GWT / остальные 60% затраты на обеспечение дата-центра.


——————————————————————

Текущие вводные за 2026г. для симуляции сценария:
Revenue от ИИ токенов: 200B$ / год
Rubin J100 : 0.1 J / token
GWT под дата-центры 30 GWT [ из них 40% на GPU конкретно ]


Сценарий за 2030г.:
Большая часть токенов = reasoning / AI Agents модели [ рост доли их использования ]
Уменьшение PRICE / per Token: -x81
Рост спроса Tokens : x625
Рост сложности вычислений: x10
Оптимизация эффективности watt / token : 1000x

Итог:
Revenue ~ 1.54T$ / год
Цена за 1M tokens ~ 0.00065$
GPU мощность - 75 GW / Полная мощность ДЦ - 187 GW

Прогноз Goldman Sachs для AI к 2030 ~ 160 GW
Прогноз McKinsey для AI к 2030 ~220 GW
*оба прогноза близки к моей симуляции

Прогноз OpenAI по выручке к 2030 г. :280B$
[ в целом, если OpenAI будет владеть 20% общего объема рынка - то мой прогноз соответсвтует ]

Ключевые наблюдения за Q1 2025 - Q1 2026 :
[ ТАБЛИЦЫ ]

•Мировой объем используемых токенов за квартал вырос на 660%
•Средневзвешенная цена 1M/токенов упала на 60%
•Enterprise использование LLM увеличилось с 5B$ за квартал до 15B$ за квартал
•Сегмент ИИ агентов увеличился с 0.37B$ - >1,42B$ за квартал
•COGC маржинальность с Q1 2024 г. увеличилась с 30% - > 65%

Мировые расходы на токены за 2025 г. = $110-130B / yr
AI capex Big Tech 2025 = $364B / yr
AI capex / AI revenue ratio 2025 = 1/4


Внутри документа:
Total Token Volume
Token Volume by Segment
Revenue by Segment
Revenue by AI Lab
Revenue vs COGS
Blended Price

$VVV - VENICE AI

Рост 50% за последний месяц
Рост 180% за последние 3 месяца
Рост 360% с ATL

Проблемы, которые помогает решить VENICE пользователям:

1️⃣Сложность запуска open-source моделей

•Экономия времени настройки модели -> venice настраивает модель за вас

•Высокая стоимость железа - размер моделей open-source растет - запустить фронтирные open-source модели без железа стоимостью 10-100к$ с максимальным качеством работы - нереально -> venice предоставляет вам возможность запустить их через посредников по вычислениям либо на своем железе

2️⃣Приватность

•Крупные взломы централизованных провайдеров / массовые утечки чатов

•OpenAI и другие централизованные игроки по решению суда обязаны хранить переписки пользователей

При запуске через централизованного провайдера GPU - ваши данные могут просмотреть - для этого Venice используют шифрование TEE.
Однако, сам VENICE имеет определенный доступ к данным, так как ваш запрос расшифровывается на прокси Venice, прежде чем уйти в анклав. Хоть, Venice и не логгируют эти данные - но риски взлома / юридического принуждения - есть.

TEE модель шифрования также используют единичные провайдеры из OpenRouter - но это не массовая история. У большинства GPU провадйеров из OpenRouter политика шифрования - через Policy-based ( обещание не смотреть ) , только Phala + Near AI Cloud используют TEE шифрование.

Более того, у Venice есть еще E2EE шифрование, которое обеспечивает практически полную приватность - но там есть проблемы с функционалом моделей ( отключены web search/memory/файлы )

TEE / E2EE касается только open-source моделей. Для центрилизованных моделей - ваши промпты в любом случае будут логироваться OpenAI / Claude и .т.п.
Venice старается только анонимизировать субъекта -отправителя промпта- > проксирует запрос, стирает вашу личность и метаданные.


Владелец проекта - Erik Voorhees
Продал SatoshiDice за 126 315 BTC в 2011 г.
[ 10B$ + по текущим оценкам ]

Система выкупов:
1️⃣Discretionary burns
Нераскрытый % от revenue каждый месяц

2️⃣Programmatic VVV Buy & Burns
1$ от подписчика PRO
На данный момент - 30 000 подписчиков / месяц


Конкуренты:

По слухам, OpenRouter привлекает раунд по оценке 1.3B$ от Google.
По оценкам, годовая выручка OpenRouter составила 50M$ - мультипликатор x26

Потребление токенов / месяц:
Venice - 2T / month
OpenRouter - 70T / month

Выручка в месяц:
OpenRouter ~ 50M$ [ по оценкам ]
Venice ~ 12M$ [ по оценкам / 80% - 30 000 subs/month + 20% от API ]
Маржинальность : TBA


Катализаторы роста для VENICE:
•Multi-model архитектуры [ Рост OpenRouter ×10 за 2025 ]
•Увеличение качества и мощности open-source моделей -> рост потребления + рост требований к железу
•Спрос на приватность из-за взломов и утечек корпоративных данных


Метрики по кол-во подписчиков / сжиганий монет и т.п. :
https://venicestats.com/burns

Short - PIEVERSE

Токен дал 3х после листинга на UpBit
Если кто не знал, то на UpBit листят только спот, без плечей, без маржи. Поэтому у корейских гемблеров только один вариант - BUY при листинге.
Корейские трейдеры хорошая exit-ликвидность для проекта, который ничего из себя не представляет. В текущих реалиях, практически единственные спот-покупатели альткоинов без PMF.

Основной продукт, с которым они везде ходят и хвастаются - Purr-Fect Claw -оплатили всего 20 человек ( наверное, семья фаундера)
[ 1 / 2 ]

Команда полностью ноуйнем, без заслуг.
В отличии от условных Kite AI - у которых тоже пока нет успехов, но там хотя бы команда из ML / AI Researchers и т.п.

Фандинг нейтральный - нет лишних пассажиров в шортах.

Hermes - NOUS Research

Hermes фреймворк для ИИ агентов- один из топовых в мире на текущий момент, лидер в сегменте персонализированных агентов.
Кол-во звезд на гитхабе - 115 000 / для сравнения у OpenClaw ~ 300 000.

Исходный код был выложен командой Nous Research.
Было привлечено 70M$ через token purchase.

Помимо, фрейморков для ИИ Агентов, Nous Research занимается децентрализованными ИИ вычислениями через Psyche Network.
Их сеть на текущий момент находится в режиме тестнета.

Рекомендую, как минимум использовать Hermes API для личных задач в ИИ.
В будущем, высоковероятен дроп токена большому кол-ву пользователей для децентрализованного распределения.

https://psyche.network/
https://portal.nousresearch.com/

400+ YT-Каналов на тему Tech / Investing

GOOGLE LINK

-Фонды
-Подкастеры
-Частные инвесторы
-Новостные каналы, ориентированные на финансы
-Каналы топовых компаний из NASDAQ

Потенциальное применение:
Автоматизированная обработка тезисов из субтитров

Подборка тезисов

Биткоин остается дефицитным, в то время как ИИ может создавать или воспроизводить почти все остальное — дефицит становится уникально ценным в мире AI abundance.
Source / Jordi Visser

LLM-модели никогда не достигнут уровня интеллекта, сравнимого с человеческим — модели мира, позволяющие планировать и действовать, являются недостающим звеном, и никакое масштабирование это не исправит.
Архитектура прогнозирования с точечным встраиванием (JEPA) — прогнозирование в латентном пространстве, а не реконструкция пикселей/токенов — это правильный путь к общему ИИ.
LLM — это тупик на пути к достижению ИИ человеческого уровня: им не хватает моделей мира, причинно-следственного мышления, персистентной памяти и планирования; путь к истинному интеллекту требует архитектур совместного встраивания и прогнозирования (JEPA), обученных на сенсорных данных, а не на прогнозировании текста.
Source / Yan LeCun - Founder AMI Labs

Мы уже внутри сингулярности, а не ждём её как какое-то будущее «большое событие». Сингулярность - не точка на временном горизонте, а процесс, который начался раньше, и два ключевых события уже позади: 1) AGI технически стал возможен минимум с 2020 год
2) Переход от Fast Token Generation - > Reasoning модели
Source / Alex-Wisner Gross


Большинство стран, пытающихся создать передовые модели ИИ с нуля, принимают экономически иррациональное решение; истинный суверенитет в области ИИ требует стратегического контроля над инфраструктурой и осознанного управления зависимостями, а не независимости от передовых моделей.
Даже если frontier-модель внешняя, государство может сохранить суверенность через инфраструктуру.
Source / Ryan Wain - Director TBI
Potential Exposure: национальная инфраструктура сильных государств ( чипы / энергетика / память / дата-центры

Данные о пациентах Национальной службы здравоохранения Великобритании представляют собой уникально мощный стратегический ресурс в области ИИ — гораздо более важный для суверенитета ИИ, чем любые попытки построить конкурирующие модели передовых разработок — и систематически не используются из-за инерции управления.
Source / Ryan Wain - Director TBI
Potential Exposure: большое кол-во закрытых данных в отрасли - конкуретное преимущество в эпоху ИИ

Thousand brains концепция Джеффа Хокинса представляет собой принципиально лучшую модель для AGI, чем текущий подход трансформеров.
Source / Microsoft Research

Агентские AI-продукты (OpenClaw, NemoClaw) быстро развиваются, но пока ограничены продвинутыми пользователями; ожидается их массовое распространение.
Source / Olivia Moore - GP a16z
Potential Exposure: AI Agents Payments / Workflow / Marketplaces + AI Infra


Чтобы сделать ресторанную еду такой же доступной, как продукты, необходима полная вертикальная интеграция: недвижимость - программное обеспечение - логистика - робототехника
Моя главная идея - цифровизация физического мира.
Нужно автоматизировать все процессы - приготовление + логистика.
Source / Travis Kalanick - CEO Atoms
Potential Exposure: CloudKitchens / Atoms

Сам дрон составляет лишь около 15% сложности системы автономной логистики --
основная работа и стоимость лежат в инфраструктуре, регуляторике и операционных
процессах. Инвесторы и конкуренты систематически переоценивают значение
аппаратной части.
Source / Keller Cliffton - CEO Zipline

Shit Happens

Polymarket решили запустить стейблкоин - по правилам predict fun - критерия governance не было для токена.
До этого никаких разговоров о стейбле не было, а наоборот в феврале было партнерство с USDC.
https://x.com/Polymarket/status/2019480805806932055

Продал обе ставки.
Вложено ~ 36 000$
Убыток ~ 31 000$

У OpenAI нет устойчивого конкурентного преимущества, поскольку её основной продукт — возможности языкового моделирования — копируется конкурентами, имеющими аналогичные обучающие данные и вычислительные ресурсы; рыночная позиция компании основана на бренде и дистрибуции, а не на защищённых технических преимуществах.
Конкуренты используют примерно те же данные и тот же объём вычислений (миллиарды долларов на GPU от Nvidia).
Поэтому модели быстро догоняют и перегоняют друг друга каждые несколько месяцев. Нет «секретного соуса», который нельзя воспроизвести.
Нет сетевых эффектов - пользователь может в любой момент переключиться на другую модель — ничего не потеряет.Нет эффекта, как у iOS/Android или Facebook: чем больше пользователей, тем сильнее продукт сам по себе.
Source / Benedict Evans

Сотни миллиардов автономных AI-агентов будут совершать торговые операции на основе блокчейн-активов -- это потребует совершенно новых регуляторных рамок для 'нечеловеческих идентичностей'. Без решения этой проблемы автономная агентная экономика создаст системные риски.
Source / Yat Siu - CEO Animoca Brands
Potential Exposure: SkyFire / / Tempo / WLD / TIBBIR

68% существующей биологической информации приходит от пяти биологических видов ( человек, мышь и еще пару). Остальные миллионы видов практически не представлены. Это критический пробел в обучающих данных, который делает все текущие биологические AI-модели систематически ненадёжными для обобщений.
Победитель в биологическом AI будет определяться качеством глобальной карты жизни, а не вычислительной мощью.
Большинство прорывных лекарств и инструментов приходят из «чужой» биологии. Антибиотики, статины, аспирин, иммуносупрессоры — почти все из грибов, бактерий, растений.
Basecamp Researchв марте 2026 года запустила проект Trillion Gene Atlas (Триллионный Атлас Генов).
Цель — создать «интернет биологии» или «глобальную карту жизни», на которой можно будет обучать по-настоящему мощные биологические foundation-модели.
Партнёры: Anthropic, Ultima Genomics, PacBio, NVIDIA.
Source / Oliver Vince - Founder BaseCamp

LLM эффективен для продуктивности и взаимодействия, но для создания новых продуктов необходима LQM (Large Quantitative Model), обученная на реальных данных физики/химии.
Source / Jack Hidary - CEO SandobxAQ
Potential Exposure: SandboxAQ / Physical Intelligence / AMI Labs / DeepMind

ИИ Агенты могут стать основным пользователем стейблкоинов; криптовалюта может стать нативной валютой для agent-ecommerce
Source / Patrick Witt - Executive Director, President's Council of Advisors for Digital Assets
Potential Exposure: Tempo / Circle

Самым большим препятствием на пути масштабирования ИИ к 2030 году являются не алгоритмы или данные, а поставки оборудования для EUV-литографии от ASML; для производства миллиардов чипов требуются тысячи операций EUV-литографии и сотни инструментов, что ограничивает развитие всей системы ИИ.
Source / Dylan Pate - Founder of SemiAnalysis
Potential Exposure: ASML + потенциальные альтернативы

В будущем, традиционные приложения и App Store как мы их знаем могут полностью исчезнуть. Вместо них пользователи будут получать готовое решение прямо в чат-боте или ином интерфейсе по запросу («сделай мне приложение, которое…»). Это радикально меняет всю модель разработки и дистрибуции ПО, особенно для iOS.
App Store — это централизованный магазин предсобранных приложений. Если 80–90 % задач можно решить кастомным ИИ-решением за секунды, зачем пользователю платить 30 % Apple, зачем разработчикам тратить месяцы на нативный SwiftUI-код?
Source / CNBC

Экономический Рост в эпоху AGI / Леопольд Ашенбреннер

Сельскохозяйственная революция ускорила рост примерно в 100–1000 раз по сравнению с эпохой охотников-собирателей, а промышленная — ещё примерно в 10–100 раз относительно аграрной эпохи. Вполне возможно, что искусственный интеллект станет следующим таким ускорителем. И что важно: сценарии, в которых искусственный интеллект становится по-настоящему опасным, — это те же сценарии, в которых возможен действительно взрывной рост. Если это просто «еще один интернет», то и риски, вероятно, гораздо меньше.


Вполне возможно, что искусственный интеллект окажется просто еще одним очень успешным инструментом, который автоматизирует какую-то часть экономики и какой-то кусок нашей работы, но не автоматизирует все. Это, в общем-то, и есть сильное априорное ожидание, потому что большинство технологий были именно такими. Возьми программирование: если ты пишешь программу сейчас и сравнишь это с тем, что было пятьдесят лет назад, то сейчас ты гораздо эффективнее, потому что у тебя есть библиотеки, чужой код, языки программирования вместо нулей и единиц. Мы автоматизировали значительную часть сельского хозяйства. Когда-то были целые комнаты людей, которые вручную делали вычисления, а теперь у нас есть электронные таблицы. Многие технологии автоматизируют девяносто процентов задачи, но оставшиеся десять процентов оказываются узким местом, и именно это ограничивает рост. Поэтому, даже имея серию технологий, которые автоматизируют девяносто процентов, мы все равно получаем только устойчивый, умеренный рост, потому что эти последние десять процентов по-прежнему делают люди. Может быть, с искусственным интеллектом будет именно так. Тогда он будет примерно масштаба интернета: очень большое дело, огромная польза, все технологические компании будут над ним работать, он, возможно, немного ускорит рост, но общая картина не изменится. И если смотреть на последние сто пятьдесят лет, то эта картина и так удивительно постоянна: если изобразить на логарифмическом графике, мы видим почти постоянный рост порядка двух процентов в год. Но может быть и другой сценарий: искусственный интеллект не остановится на девяноста процентах автоматизации, а пойдет ближе к ста процентам. И если получится автоматизировать сто процентов, это действительно все изменит. Особенно если удастся автоматизировать исследования и разработки. Если системы смогут делать науку и технологии, то они смогут создавать гораздо лучшую науку, лучшие технологии, лучшие изобретения, а ведь именно научно-технический прогресс и движет долгосрочным экономическим ростом. Тогда наша точка отсчета перестанет быть просто последними ста пятьюдесятью годами устойчивого роста.

Prediction Markets / Метрики

Polymarket Revenue ~ 1M$ / day
10B$ оценка = P/E ~ 30

Доля спортивных событий в объема Polymarket : 15%
Доля спортивных событий в объема Kalshi : 50%

Источники для мониторинга метрик:
https://predictions.paradigm.xyz/
https://defillama.com/protocols/prediction-market
https://dune.com/datadashboards/prediction-markets

Prediction Markets / Регуляторные проблемы

Prediction Markets Are Gambling Act введён 23 марта 2026 года сенаторами John Curtis (R-UT) и Adam Schiff (D-CA). Это первый двухпартийный законопроект в Сенате против prediction markets. Он вносит поправки в Commodity Exchange Act (CEA), запрещая зарегистрированным CFTC платформам (Kalshi, Polymarket, DraftKings, Robinhood, Crypto.com и др.) размещать контракты, которые напоминают спортивные ставки или казино-игры.

По оценке Paul Hastings: самые радикальные запретительные законопроекты вряд ли будут приняты в нынешнем составе Конгресса. Однако более узкие двухпартийные меры по борьбе с инсайдерской торговлей (Public Integrity Act, PREDICT Act) имеют реальные шансы на прохождение. Администрация Трампа активно поддерживает prediction markets, что делает широкий запрет ещё менее вероятным в ближайшей перспективе.

Prediction Markets / Updates p.2

Luana Lopes / Founder Kalshi [ YT Source ]
Одно из направление, которое нас вдохновляет - часы, сумки и другие категории, относящиеся к коллекционным вещам.
И ещё стоит поговорить о GPU compute. Это очень интересный товар нового типа.
И если смотреть на roadmap продукта, для нас важны четыре вещи.
1) Широта категорий рынков.
2) Рыночная структура. Сейчас у нас только да / нет. Но мы хотим иметь futures, swaps, options и всё прочее.
3) Система маржинальности.
4) Ликвидность

Мы сразу затрагиваем несколько направлений для TAM:
1) Традиционный betting
2) Традиционные фьючерсы
3) Политические опросы
4) Рынок страхования ( когда у нас будет лучше margining, мы сможем идти гораздо глубже в рынки ураганов, последствий катастроф, страховых событий и всего подобного )


Mike Cigney / CEO Figure [ YT Source ]
В будущем, рынки предсказаний могут выйти на первый план вместо фьючерсных рынков.

Rick Wurster / CEO Charles Schwab [ YT Source ]
Инвестирование в акции в долгом горизонте обычно увеличивает wealth, а prediction markets, как и gambling, со временем wealth снижают.
Ключевая разница — в вероятностной математике.


CFTC Chairman / Michael Selig [ YT Source ]
У CFTC очень четкая и исключительная юрисдикция над деривативами. Штаты не должны регулировать такие продукты, если это деривативные контракты под федеральным режимом.
Я удивлен числу исков штатов против prediction markets и считаю многие из них политически мотивированными.

Galaxy Digital [ YT Source ]
Потенциальный негативный сценарий: DraftKings и другие традиционные букмекерские конторы предложат рынки предсказаний без комиссии или с очень низкой комиссией просто чтобы завести к себе людей, а потом уже отправить их играть в слоты и блэкджек и так далее.

Есть целая финансовая экосистема вокруг prediction market assets, которая пока вообще не раскрылась: плечо, займы под prediction market assets и всё такое.
5C Capital привлекли 35M$ от CEO Kalshi + Polymarket


Haider Rafique / CMO OKX [ YT Source ]
У нас сегодня нет FCM. Это нас ограничивает.
Потому что мы не можем предлагать людям деривативы.
Сейчас мы не занимаемся рынками предсказаний.
Наш фокус — это две возможности: токенизация финансовых инструментов и agent tooling.

Vlad Tenev / CEO Robinhood [ YT Soruce ] :

Мы сотрудничаем с Kalshi и ещё с одной биржей — ForecastEx. И если посмотреть на другие продукты, которые мы предлагаем клиентам, то во многих случаях у нас нет абсолютно полного стека. В крипте у нас есть все три: мы исполняем, храним, брокеруем. И с Bitstamp, которую мы недавно приобрели, у нас теперь есть и биржевая площадка.
В prediction markets, думаю, всё будет развиваться примерно так же, как развивалась крипта.
Мы ведь не направляем 100% ордеров на Bitstamp — мы направляем только часть. Bitstamp конкурирует с другими площадками за то, кто лучше обслужит клиента. И хотя у них есть определённые преимущества как у части Robinhood, в итоге они всё равно конкурируют как биржевой бизнес на равных со всеми другими маркет-мейкерами и биржами. И такая же идея у нас для prediction markets.
Конечно, мы ожидаем, что когда у нас появится собственная площадка, она будет успешной. Но в конечном счёте для нас приоритет — это лучший продуктовый опыт для клиента.

The Verge [ YT Source ] :
Я действительно думаю, что мы движемся в очень-очень плохом направлении .Партнёрства медиа с prediction platforms легитимизируют слухи и размывают границу между проверенной информацией и спекуляцией. Они усиливают ощущение, что всё в мире можно превратить в ставку, а любая информация — это способ заработать.


Jesse Walden / Variant Fund [ YT Source ] :
The financialization of everything
Блокчейны делают запуск рынков дешёвым, глобальным и permissionless. Поэтому рынок можно создать почти для чего угодно: от деривативов и prediction markets до мемов, NFT и токенизированных активов. Всё больше сфер жизни будут превращаться в объекты торговли и рыночной координации. Рынки становятся не просто местом торговли, а универсальным механизмом координации поведения, спроса и сигналов.

Prediction Markets / Updates p.1

Head of Research Kalshi [ Source YT ] :
Total Addressable Market рынков предсказания огромен, намного больше любых рынков или класса финансовых активов, которые мы видели в прошлом. Потому что впервые вы получаете возможность напрямую хеджировать риск, связанный практически с любым событием, которое только можно представить.

Институциональное принятие может идти медленно, оно станет одной из самых мощных сил, которые встроят эти рынки в мейнстрим.Очень редко вы увидите, чтобы крупный хедж-фонд занимал полностью обеспеченную позицию. Поэтому для эффективности с точки зрения капитала наличие margin и доступа к leverage будет очень важно для институционального доступа к рынкам и, соответственно, для того, чтобы рынки получили ту огромную ликвидность, которую институты способны принести.Особенно важно это становится в случае с долгосрочными рынками. Когда мы говорим, скажем, о выборах, которые будут в 2028 году, институциональный доступ к margin на таких рынках крайне важен. Для институциональных фондов важно получать наибольшую эффективность размещения капитала.

Мы увидим совершенно новую версию страховой индустрии, которая придёт в prediction markets, чтобы брать на себя этот тип параметрического страхования, который такие контракты естественным образом предлагают.

John Wang / Head Of Crypto Kalshi [ Source YT ] :

Направления, где мы планируем расти:
1) Большая часть нашего объема все еще приходится на Соединенные Штаты.То есть есть еще более 140 стран, в которых мы могли бы очень глубоко развиваться.Мы недавно заключили партнерство с XP, которая, по сути, является крупнейшим брокером в Бразилии.
Мы планируем сотрудничать с каждым крупнейшим брокером стран, наподобие с Robinhood - в США для интеграции нашего продукта. Крупнейшие брокеры хотят работать с нами, так как мы полностью регулированный игрок на рынке.

2) Институциональное направление
К нам приходят прайм-брокеры, фьючерсные комиссионные посредники, еще больше брокеров и просто различных фондов.
И я думаю, что этот кейс с хеджированием — это лишь верхушка айсберга.

Tarek / Founder Kalshi [ YT Source ]

Примерно 80 процентов наших пользователей на самом деле просто потребляют информацию. Они приходят посмотреть, кто выиграет, например, праймериз в Техасе, и понять: хорошо, опросы говорят, что там ничья, а на деле это совсем не ничья.
Происходит значительный и ускоряющийся рост недоверия к традиционным источникам информации. И поэтому людям нужен новый источник. Стимул у рынков предсказаний — истина.

У нас есть все свойства платформы с сетевыми эффектами. Пользователи лучше удерживаются, потому что на платформе больше разнообразия и больше ликвидности. Их участие и объёмы торговли со временем растут, а это, в свою очередь, усиливает использование платформы другими людьми, потому что ликвидности становится ещё больше. И дальше люди начинают больше делиться этим с другими, потому что сам продукт становится лучше.

Поскольку мы биржа и клиринговая организация, по сути мы функционируем как NYSE.
Брокеры могут к нам подключаться. То есть вы можете зайти в Robinhood и торговать акциями, а можете зайти в Robinhood и торговать на Kalshi. То же самое касается Coinbase и других.
Подключение к Goldman Sachs, Robinhood и другим подобным игрокам очень важно для того, как мы видим экосистему в целом.

По сравнению с традиционными финансовыми рынками людям здесь просто интереснее. Вместо того чтобы раз за разом думать о квартальной отчётности IBM, ты исследуешь DOGE, политику, культуру и т.д.

В чем преимущества то децентрализованных ИИ GPU ?

1 iNFERENCE
GPU уже стоят у тысяч участников — майнеров, геймеров, небольших компаний, университетов. Это уже оплаченное и простаивающее железо. По разным оценкам, утилизация GPU в мире — 15–30%. Остальное время карточки просто греют воздух.

Аргумент за BitTensor:
- спекуляционный рост сабнета - т.е. грубо говоря майнеры воспринимаются не просто, как поставщики GPU за $ - а воспринимаются как участники / инвесторы сабнета
-более привлекательный ROI для майнера за счет дополнительного субсидирования доходности майнеров, спонсируемый интересом к $TAO как спекуляционному активу ( SoV / мемность / культ )


Аргумент против BitTensor:
-Отсутствие сильного технологического конкурентного преимущества против централизованных площадок, которые также собирают GPU от разных участников рынка. [ VAST / RunPod / TogetherAI ]
-Майнинг в свое время стал популярным среди обычного ритейла, так как человек мог с низким порогом входа
[ 1000$ ] войти в историю, на текущий момент throughput маков подходит только для личного пользования и нет возможности масштабирования в кластер. ASIC от Groq / Cerebras - не продаются для ритейла. Остается только покупка GPU от NVIIDA - наиболее досутпный вариант H100 > 25 000$



2. Training Models

Недавний рост $TAO был как раз связан с тем, что Templar натренировал модель Covenant на 72B параметрах.
Бенчмарки сравниваются с Llama-2, которая не является передовой моделью Meta
В январе их отмечал фаундер Anthropic, ссылаясь на статью от Epoch AI, как самую мощную децентрализованную модель вычислений в текущий момент. Он считает возможным дальнейший рост децентрализованного ИИ - но выразил сомнения в потенциале обойти централизованные дата-центры.

Самая главная проблема, что эта модель была натренирована на маленьком кол-ве участников сети [ 70 ] и на мощных кластерах GPU, главные проблемы начинаются при масштабировании - больший масштаб кол-ва участников сети по геолокации / по мощности GPU.

НО - в случае решения этих проблем, что потенциально может произойти в ближайшее время - это может стать главной фишкой Decentralized AI.

Вот хороший пост на эту тему от CEO CoinFund:
https://x.com/jbrukh/status/2033354896674632061

Аргумент за BitTensor:
-Лидер в этом сегменте - Templar / их похвалил даже CEO Anthropic / Помимо, Templar - этим же занимаются: Nous / Prime Intellect / Pluralis
-Экономическая обоснованность тренировки моделей - так как в отличии от инференса, тебе тут нужен обязательно большой ИИ дата-центр для тренировки моделей - и если получится убрать CAPEX на этот ИИ дата-центр и распределить мощности распределено - то экономика сходится и тренировка модели становится дешевле
-Потенциал масштабного FLOPS за счет объединения миллионов устройств ( не только профессиональных майнеров, но и игровых GPU / MacBook Pro и т.д )

Аргументы против BitTensor:
-Потребление Compute смещается с Training - > Inference
-Together AI пошли по пути соединения ИИ дата-центров по разным городам, но через централизованное решение ( они кстати стояли в основе прорыва в сфере соединения разных GPU - DiLoCo - основа, которого использовалась Templar - Covenant72B)

Polymarket FDV > 10B$ - YES
+ Вилка / Polymarket token till December 31 - NO


Тезисы:
•Polymarket торгуется в районе ~15B$ на вторичных рынках ( EquityZen и т.п. )

•На PreStocks торгуется по оценке 14-15B$ c объемами > 30M$

•Раунд на 2B$ был по оценке 9B$
Учитывая, что продали 22% компании, то оценка были сильно занижена. Например, Kalshi продал 4% компании недавно по оценке 22B$.
При потенциальном новом раунде, на 3-5% компании - Polymarket может привлечь деньги по оценке как минимум в 1.5 раза выше.


•После привлечения раунда, были слухи от Bloomberg / WSJ о том, что Polymarket привлекает новый раунд по оценке 15B$ / 20B$

•IPO vs Token :
CMO Polymarket после привлечения раунда от ICE подтвердил токен и сказал, что после развертывания деятельности в США они сфокусируются на выпуске токена. [ 1 ]

•Катализаторы роста объема:
Чемпионат Мира 2026 ( + место проведение США )
Публичный запуск US Polymarket
Выборы США в Парламент
Рост участия хедж-фондов

Обсуждение твита Чамата об переоценке FCF компаний в эпоху ИИ

https://youtu.be/wMLcIWLlcWg?t=4208
"Пересмотр FCF вне SP500 уже происходит. Индексные компании, которые обречены, поддерживаются за счет индексного инвестирования и 401k. Есть хорошая возможность покупать компании, которые будут ИИ-автоматизированы, с низким FCF сегодня, которая завтра за счет ИИ-агентов резко увеличит свой свободный денежный поток, превратившись из «старой экономики» в высокоэффективный бизнес. Нужны компании где высокие расходы на сотрудников. "

В тему этого тезиса:
Безос планирует привлечь $100 млрд для создания фонда, который займется скупкой промышленных компаний для последующего внедрения в них технологии искусственного интеллекта (ИИ) в целях ускорения автоматизации. [ 1 ]

Взял на 10 000$
FDV Predict Fun > 200M$ - YES

Binance Wallet интегрирует predict fun как основного провайдера для рынка предсказаний [ 1 ]

Причины:
-Binance любит делать собственные продукты в разных нишах [ Pancake / Aster / Four / Trust Wallet ]
-Потенциальное увеличение объема за счет сибил-хантеров
- Polymarket odds [ 54.5% vs 63%]