Irmãos, hoje não vamos falar dessas narrativas grandiosas e sem sentido, vamos sentar de forma prática, como quando estamos em um izakaya tomando uma breja, e discutir uma questão que está agitando o nosso círculo ultimamente - OpenLedger!
Todo mundo sabe que eu tenho esse velho hábito, como um veterano que sobreviveu ao bear market de 2017, e que passa os dias nesse pequeno loft em Tóquio quebrando a cabeça com códigos e painéis de dados, eu sou extremamente realista ao analisar projetos - aqueles white papers e apresentações em PPT cheias de firulas, eu dou uma olhada e jogo pra um lado, porque nesse mercado, conceitos podem ser facilmente exagerados, mas o fluxo de capital nos contratos inteligentes nunca mente; se você quer entender se um projeto é uma infraestrutura sólida que aguenta o fogo ou apenas um jogo de passar a batata quente, basta seguir o livro de distribuição de tokens, você certamente vai descobrir suas cartas na manga!
Recentemente, eu rodei alguns scripts de análise de dados de projetos de IA populares com Python e dei uma olhada mais atenta na OpenLedger. Descobri que seu modelo econômico de token esconde um detalhe muito interessante e fácil de passar despercebido, que é exatamente o que determina se este projeto vai sobreviver ou não!
#### A roda de 'renda passiva' que soa tão bonita
Primeiro, vamos entender a história que a OpenLedger está contando. Parece realmente empolgante - eles criaram algo chamado PoA (Prova de Atribuição), que significa que sempre que você contribui com dados de alta qualidade para o treinamento ou inferência do grande modelo, assim que a IA usa seus dados, o sistema automaticamente registra uma conta e envia os lucros para sua carteira. É como se você escrevesse um hit, e cada vez que ele toca na internet, você recebe royalties enquanto relaxa em casa, certo?
A base desse raciocínio está na "demanda verdadeira gerada pelo mercado"! Ou seja, na ideia de que os contribuintes estão dispostos a coletar e limpar dados entediantes e enviá-los para a blockchain porque realmente existem equipes de desenvolvimento de IA desesperadas por esses dados e dispostas a pagar por eles. É por isso que a roda de dados pode girar! O coração desse argumento reside nas palavras “auto-sustentação” e “realidade”!
Mas irmãos, quando fui analisar os detalhes do seu modelo econômico, descobri uma fissura que não é tão harmoniosa nesse aparentemente perfeito ciclo!
#### Correntes ocultas: por que gastar dinheiro para comprar 'auto-sustentação'?
No seu pool de distribuição ecológica, há uma quantia significativa de subsídios (Grant) claramente destinada a financiar equipes que coletam, processam e publicam conjuntos de dados de alto valor. Além disso, a fundação criou um programa de incubação dedicado, despejando dinheiro para grupos de desenvolvedores que constroem modelos em sua rede!
À primeira vista, essa operação parece sem problemas. Nos dias de hoje, qual nova blockchain ou protocolo não lança alguns subsídios ecológicos? Mas se você comparar essa ação com a narrativa central de “demanda auto-sustentada”, você começará a perceber um gosto muito estranho!
Vamos colocar de forma mais direta - se realmente fosse possível contribuir com dados nessa rede e ganhar dinheiro constantemente com a poderosa mecânica de PoA, a fundação não precisaria gastar dinheiro para subsidiar! É como se, se o lago estivesse cheio de peixes grandes e eles estivessem mordendo as iscas, os pescadores experientes não precisariam chamar pessoas para pescar!
O fato de a fundação precisar abrir o bolso para dar Grants para estimular a produção de dados revela uma realidade dura: a máquina de imprimir dinheiro impulsionada pelo "consumo real de poder computacional de IA" ainda não começou a funcionar!
Agora, a maioria das equipes que estão enchendo sua rede de dados não é motivada pela ideia de que "meus dados são tão valiosos que a IA vai pagar por eles", mas sim pela mentalidade de que "se eu entregar os dados conforme solicitado, vou conseguir esse subsídio da fundação" - isso representa um fornecimento artificial forçado por subsídios de Token, e não um fornecimento de mercado impulsionado por verdadeiras demandas comerciais. Embora ambos possam parecer ativos na blockchain, a natureza econômica interna é completamente diferente!
#### Desmistificando a mágica: o jogo de mover dinheiro de um bolso para o outro
E tem mais, estou bastante atento a essas estruturas de dados, e vamos juntos analisar esse ciclo de fluxo de dinheiro:
Suponha que você seja uma equipe de dados financiada por Grant. Você pega o dinheiro da fundação, cria um conjunto de dados e os coloca na rede. Depois, esses dados são utilizados na rede, ativando o mecanismo de distribuição do PoA, e o sistema te envia uma recompensa em tokens - mas de onde vem essa suposta “taxa de uso”? Neste estágio, provavelmente não vem de uma empresa externa de IA comprando tokens com dinheiro real, mas ainda está sendo retirado do pool de incentivos do projeto!
Entendeu a mágica, irmãos? A fundação pega dinheiro do bolso esquerdo para te financiar na coleta de dados, depois seus dados geram um pouco de atividade dentro do sistema, e então o sistema tira dinheiro do bolso direito da fundação como “lucro” para te pagar - o dinheiro circula nesse sistema fechado e, no final, deixa um registro extremamente bonito e impressionante na blockchain: "Uau, um certo conjunto de dados de alto valor foi frequentemente utilizado pela IA e gerou enormes lucros de atribuição"!$BTC
Não estou dizendo que a OpenLedger está envolvida em um esquema de Ponzi ou falsificando dados. De jeito nenhum! Como alguém da indústria, sei que qualquer rede que crie um mercado bilateral (não importa se é um aplicativo de transporte ou infraestrutura Web3) precisa de subsídios para "criar um habitat" nos estágios iniciais. Se não fizer isso, no primeiro dia, será uma cidade fantasma. Trocar subsídios por prosperidade inicial é uma prática de indústria necessária!
#### Regras de sobrevivência dos pescadores experientes: não confunda 'criar um habitat' com 'captura abundante'
O que quero dizer é que, enquanto a equipe do projeto ainda está despejando tokens, não deve-se tomar esses dados bonitos de lucros na blockchain como uma prova inegável da "explosão real da demanda de IA no mercado"! É como ver a superfície da água agitada e precisar entender se é porque o projeto acabou de jogar uma quantidade de ração ou se realmente há grandes criaturas famintas competindo por comida por baixo! Quando essas duas forças se misturam, os dados de lucros iniciais, que parecem brilhantes, têm muito mais água do que substância!
Portanto, atualmente, ao avaliar esses projetos de infraestrutura descentralizada que se apresentam como "contribuição é mineração", não me importo com quão avançado é o algoritmo que eles descrevem em seus white papers. Estou focando em um indicador muito sólido: qual a porcentagem de receita gerada na blockchain que vem de clientes externos reais (como uma empresa de robótica ou uma grande instituição de pesquisa) que pagaram dinheiro de verdade para acessar os dados, e quanto vem de subsídios circulares que o projeto emitiu e que retornaram por meio de contratos!
O primeiro representa que este protocolo realmente se conecta às engrenagens da indústria do mundo real, é uma máquina de auto-sustentação; enquanto o segundo, na essência, é como uma garrafa de glicose em uma unidade de terapia intensiva. Se um dia essa garrafa no pool ecológico acabar e não houver demanda externa de pagamento real para assumir o controle, esse ecossistema aparentemente próspero cairá em uma situação desesperadora!
Meus amigos, quando eu cheguei a este ponto, definitivamente não é para convencer vocês a fazer short ou falar mal do projeto. Como um explorador inicial da infraestrutura da indústria, ele merece um pouco de paciência e tempo. Espero que, antes de investirmos dinheiro de verdade, possamos ter uma régua de medição clara em mente! Até que a linha vermelha da "proporção de receita externa real" apareça visivelmente, não importa o quanto as pessoas do lado de fora falem sobre "já ter lucrado muito", precisamos dar um desconto em nossa avaliação, como pescadores pacientes, segurando firmemente nossas fichas e não lançando redes grandes até que vejamos os peixes de verdade!
