La IA es la oportunidad de Nerd, y los Agentes son la oportunidad de Money. El capital de riesgo, MegaFunds como A16Z, siempre nos han contado historias sobre ciclos y salidas, pero Solo GP lo ve más como la vibración armónica de señales y estructuras; hay que encontrar los patrones reales que no han mencionado. En 2021, a16Z devolvió 12.500 millones de dólares en rendimientos a los LP, con un DPI superior al total de los diez años anteriores. Al mismo tiempo, 2021 también marcó el comienzo de un desastre para la industria del capital de riesgo estadounidense; aparte del DPI real, solo se trataba de ganancias en papel. En otras palabras, 2021 fue un período dorado para las salidas, donde los LP podían obtener dinero real. Sin embargo, si los LP reinvertían, experimentarían el dolor que continúa hasta el día de hoy. Todo esto cuenta la narrativa opuesta, y la turbulencia en el mercado de criptomonedas está sincronizada con esto. En 2022, el concepto de metaverso impulsó el auge de la Web3, incluso prolongando forzosamente el mercado alcista hasta principios de 2025, cuando Binance utilizó la farsa de "Best Coin" para acabar con las criptomonedas de capital riesgo. Actualmente, la mayoría de las empresas de capital riesgo se encuentran en un estado de inactividad. Las economías de escala se han visto arrastradas a un modelo intensivo en capital, centrado en la potencia informática y los datos, lo que dificulta la recuperación de la inversión. Los efectos de red son inexistentes en la cadena de bloques, lo que lleva a la institucionalización y a las comisiones de los canales SaaS como medio de supervivencia. Sin embargo, al repasar la historia del capital riesgo, cada ronda de subidas y bajadas de tipos de interés ha propiciado diferentes modelos de inversión. Constantemente inventamos lógicas de valoración para los riesgos, y la relativa libertad del mercado de criptomonedas permitirá a los inversores más perspicaces descubrir los mecanismos de señalización más rentables. Cuando las empresas de capital riesgo dejan de asumir riesgos, "toda pasión comienza con el impacto de elementos externos en los órganos sensoriales, provocando que el espíritu animal se mueva a través del sistema nervioso". Como recordarán, en marzo y abril de 2021, Roblox y Coinbase optaron por el modelo de cotización directa para sus OPV. A diferencia de una OPV tradicional, la cotización directa solo vende acciones existentes, sin intermediarios ni periodos de bloqueo. Curiosamente, ambas fueron lideradas por A16Z. Con impresionantes datos de DPI, A16Z recaudó 2200 millones de dólares para su tercer fondo de criptomonedas en junio de 2021, y otros 9000 millones en un nuevo fondo en enero de 2022. ¿Cuál fue el precio? El precio fue que el valor de las acciones de Coinbase cayó un 90 % desde su máximo en 2023. Se puede afirmar que el papel de A16Z en el mercado bursátil estadounidense no difiere del de un fondo de capital riesgo especializado en criptomonedas. Pero el problema es que A16Z aún puede recaudar 7.200 millones de dólares en 2024 y 15.100 millones en 2026. Incluso en mayo de 2026… En [mes], su quinto fondo de criptomonedas recaudó más de 2.200 millones de dólares, lo que elevó el tamaño total de sus fondos de criptomonedas a casi 10.000 millones de dólares. El mercado presenta una disyuntiva: o convertirse en socio limitado (LP) de @a16z y esperar el enorme DPI (entregables por acción) cuando se libere liquidez, o convertirse en el precio de A16Z y la fuente de ese enorme DPI.Sin embargo, surgen problemas. A16Z no es particularmente sensible a las señales del mercado. En otras palabras, cada rey del capital riesgo en cada ciclo se enfrenta a la maldición de la escala. Una escala excesiva reduce su motivación para descubrir paradigmas en etapas muy tempranas, especialmente mecanismos revolucionarios en lugar de reformadores. Arthur Rock, el padre del capital riesgo moderno, alcanzó su cima al principio. Fairchild e Intel fueron pioneros en el modelo de capital riesgo de Silicon Valley; KP y Sequoia introdujeron formalmente el modelo institucionalizado de capital riesgo, pero alternaron el liderazgo entre PC e internet móvil; Y Combinator convirtió el capital riesgo en un mecanismo de probabilidad bajo grandes números, produciendo en masa unicornios de segunda categoría bajo la ley de potencias; Masayoshi Son, con SoftBank, convirtió el capital riesgo en un esquema Ponzi masivo a través del mito de las acciones conceptuales chinas de Alibaba. Así, mientras los viejos gigantes se regodean en glorias pasadas, los individuos ambiciosos emergentes demostrarán su visión única a través de la innovación de mecanismos, obteniendo así dinero barato y comenzando su propia nueva era de aventuras. Incluso la reputación misma puede intercambiarse por dinero. El fundador de Paradigm, Matt Huang, invirtió en ByteDance. Aunque ByteDance no puede salir a bolsa, Paradigm optó por invertir en la criptomoneda ByteDance. La última noticia es que han cambiado su enfoque hacia la IA y la robótica. Revisemos nuestra respuesta. Si no puedes ser un LP de A16Z y no quieres ser el que salga perjudicado, entonces necesitas descubrir nuevas señales invisibles y usar nuevos mecanismos para superar a los actores establecidos. Las grietas ya han aparecido. En 2021, a A16Z no se le "permitió" participar en la ronda de financiación de Anthropic; en cambio, más inversores individuales apostaron por ella en las primeras etapas. Por ejemplo, el cofundador de Skype, Jaan Tallinn, y el ex CEO de Google, Eric Schmidt, lideraron la ronda Serie A, y SBF de FTX entró en 2022, dándonos otra visión duradera de la IA de Crypro X. A16Z no necesita correr riesgos; SBF usa el dinero de los inversores minoristas para "obtener ganancias de A". Si buscamos el punto de partida más razonable para Solo GP, la trayectoria de Claude en el capital de riesgo es el ejemplo más típico. A diferencia de los inversores ángeles individuales, SoloGP gestiona todo su negocio de capital de riesgo (VC) a través de sus propias capacidades de investigación. Si bien la era de los agentes es fácil de entender, fueron precisamente los humanos quienes la implementaron por primera vez. A diferencia del enfoque amplio de Y Combinator, SoloGP aún requiere una inversión profunda en cada proyecto, y cada inversión impacta significativamente en DPI. A16Z se ha convertido en un referente del mercado, están surgiendo nuevas tendencias tecnológicas y los nuevos participantes intentan adelantarse a A16Z y tecnologías similares. Más allá del modelo de IA a gran escala, apuntan a los agentes. Aquí hay un salto peligroso: las economías de escala no existen en los modelos de IA a gran escala. Cada usuario humano adicional aumenta los costos del servidor, lo que hace imposible amortizar los costos como con el software. En otras palabras, los efectos de red no se han materializado como se esperaba en los agentes; la comunicación entre agentes sigue siendo un estado ideal. El efecto de red no humano es como "la mejora que Watt realizó en la máquina de vapor rotativa en 1784, y la teoría completa de la máquina de vapor articulada por el francés Carnot en 1824".Todo lo relacionado con la IA es una caja negra. La Ley de Escalado, observada por Adi Wang en Baidu, sugiere que los requisitos matemáticos del Transformer no son superiores al nivel de un estudiante de posgrado, pero se desconoce por qué superan ese nivel. La IA es la oportunidad de los Nerds; solo necesitas invertir en los investigadores más vanguardistas y esperar a que ocurran milagros. El auge de la adquisición de talento en Silicon Valley es la mejor prueba: Investigador > Datos > Modelo. Sin embargo, los grandes modelos en sí mismos son difíciles de recuperar los costos, lo que resalta nuevamente el efecto inverso de la escala. Incluso cambiar del entrenamiento a la inferencia, o del diálogo a las tareas, no puede detener este proceso. La única forma de avanzar para los grandes modelos de IA es convertirse en centros de tráfico como AWS y Cloudflare. Si no se pueden reducir los costos de producción, entonces el consumo debe crecer infinitamente. Los agentes son una oportunidad de dinero; deben convertirse en los principales consumidores. Los consumidores infinitos multiplicados por el consumo infinito son la causa raíz del debate principal en torno a la comunicación entre agentes. Sin embargo, en gran medida, los agentes y los bots son indistinguibles; No está claro qué es un agente, y los bots también parecen haber existido desde hace mucho tiempo. Si debemos definir un agente, el "agente de evaluación" en el aprendizaje por refuerzo es el origen de esta ola tecnológica. En opinión de DeepMind, permitir que los agentes evalúen automáticamente el éxito del entrenamiento es clave para la siguiente etapa de actualizaciones inteligentes. Esto difiere enormemente de la clasificación de roles de Claude en la codificación. Desde una perspectiva de programación, un agente es esencialmente una representación del rol de un programador humano. Cuando hablamos de codificación agéntica, nos hemos alejado mucho del agente de AlphaZero. Solo desde esta perspectiva puede la incursión de Claude en el SaaS, donde los agentes reemplazan a los humanos, resistir un análisis riguroso. Es simplemente una iteración continua de los mecanismos de subcontratación humana: avanzando hacia escenarios de alto valor, con contadores y analistas siguiendo a los programadores; avanzando hacia menos empleados a tiempo completo, con la subcontratación generando múltiples tarifas por el uso de agentes. Sin embargo, persiste un problema: los agentes no exhiben relaciones sociales humanas. Las relaciones comerciales reales no se vuelven más fluidas con la aplicación de agentes; los humanos siguen prefiriendo interactuar con personas. De hecho, hemos creado más escenarios de agentes, que son efectivos para la coordinación "interna", como por ejemplo, para grandes empresas que reducen su tamaño y actualizan sus GPU. Sin embargo, en lo que respecta a la colaboración "externa", es crucial señalar que el fuerte crecimiento del empleo en EE. UU. previsto para mayo de 2026, con un aumento de 172.000 puestos de trabajo no agrícolas, no se confirmó. Este crecimiento se concentró principalmente en sectores de trabajadores manuales como el ocio y la restauración, y la sanidad, mientras que el sector financiero experimentó una disminución de 22.000 empleos. El temor de la sociedad humana a los agentes es real, pero está muy sobreestimado. Por supuesto, al igual que el Sáhara puede o no necesitar zapatos, esto también podría ser una señal para seguir mejorando la inteligencia de los modelos, aumentando aún más las capacidades de los agentes e invirtiendo en robótica.En otras palabras, la economía de agentes solo es válida en teoría; el crecimiento ilimitado del lado del consumidor no se ha materializado. Entonces, ¿cómo podemos seguir apostando por esto y permitir que los agentes se comuniquen entre sí, creando así un efecto de red? En la era de los agentes basados en criptomonedas, "la evolución no siempre conlleva una mayor complejidad, ni siempre es una tendencia ascendente". Resumir lo que sabemos sirve como advertencia contra los peligros de dirigirse hacia lo desconocido. El capital de riesgo no puede representar el descubrimiento efectivo de señales tecnológicas; se ha convertido en un juego para unos pocos valientes. Los agentes se producen en masa de forma forzada, con la esperanza de reducir los costos de producción de los grandes modelos, pero no existe una relación de comunicación natural entre ellos. Estos dos discursos aparentemente contradictorios contienen una ingeniosa coordinación: encontrar un mecanismo de señalización para estimular las llamadas de los agentes. Simplemente emitir activos de agentes o convertir los protocolos DeFi en agentes es inútil; ya hay pocas personas y muchos bots en la cadena, y agregar llamadas a contratos inteligentes solo aumenta los riesgos técnicos; este camino no es fácil. En la práctica, la primacía humana no será reemplazada por agentes porque la asignación de roles depende de las relaciones comerciales. La innovación nacional en TI no se adhiere al modelo 4090, y EE. UU. y China no se benefician mutuamente; los límites de la tecnología son más estrechos de lo que imaginamos. Exa apunta a la necesidad de datos en tiempo real y de alta calidad de los agentes, limpieza única, llamadas múltiples: esto es verdadera economía de escala, pero es difícil activar llamadas entre Claude y Codex. Catena satisface las necesidades de los agentes entre clientes B-end. Los requisitos financieros conformes, incluso requiriendo licencias OCC para el cumplimiento B2B, representan una versión especializada de los efectos de red, pero luchan por reducir el costo del uso a gran escala. Las stablecoins, que representan varios protocolos de pago, apuntan a capturar las necesidades de entrada y salida de compensación del extremo C, con protocolos ligeros que reducen los costos de uso y micropagos que reducen los costos de colaboración. Sin embargo, esto no es suficiente. Para lograr una verdadera comunicación diaria A2A, es crucial conseguir personas dispuestas a contribuir con su experiencia, similar al enfoque de tres pasos de TrueNorth: permitir que las personas utilicen agentes para ayudar en las transacciones; permitir que los agentes aprendan de la participación humana en las transacciones; y permitiendo que los agentes lideren transacciones en la cadena. Comparado con la integración de Claude con IBKR, que enfrenta restricciones legales y normativas que lo limitan a un rol de copiloto, el trading en vivo de TrueNorth usando Hyperliquid es relativamente sencillo. Sin embargo, lograr que las personas acepten voluntariamente la guía de los agentes sigue siendo una perspectiva lejana, al menos lejos de las expectativas de los capitalistas de riesgo. En los intentos de Agent+Finance, la estructura dominante es "invertir principalmente en pagos, secundariamente en transacciones". Los pagos son altamente predecibles; la cuota de mercado de PayPal y Stripe se verá erosionada por las stablecoins, y estas últimas serán gestionadas por agentes. Las perspectivas para estos acuerdos son prometedoras, con figuras como Simmons, Jane Street y los problemas aún sin resolver de Liang Shengen alimentando una especulación interminable entre los capitalistas de riesgo. Sin embargo, todo esto no es lo mismo que imaginamos: agentes que toman el control de las transacciones y los pagos.El trading cuantitativo establece la "hegemonía del poder computacional", que sigue siendo una ventaja de velocidad con respecto a los humanos. El trading establece la "ventaja del canal", que sigue siendo una ventaja de comisiones con respecto a los bancos. Aquí es donde surge la brecha. Los VC quieren lograr algo que haga que las personas estén dispuestas a ser reemplazadas activamente por agentes. A16Z es impotente en este sentido. Si arrojar dinero no puede hacer que los nuevos clubes sociales y protocolos de ciudades tengan éxito, entonces para escenarios de agentes financieros más complejos, solo puede permanecer inactivo. Si nos referimos a la experiencia exitosa de DeFi, permitir que los agentes accedan a fondos, la verificación de viabilidad de baja frecuencia y pequeña cantidad, puede luego conducir a un uso diario de alta frecuencia y gran cantidad. Imagínese si las carreteras estuvieran llenas de robotaxis Tesla FSD; en realidad sería más seguro que una mezcla de conductores humanos y FAI. Pero para que esto suceda, los humanos deben actuar como conejillos de indias: un pequeño número de personas usando la conducción asistida por IA para establecer la igualdad tecnológica para los conductores humanos; Reducir la tasa de lesiones de quienes utilizan la conducción asistida por IA y establecer mecanismos de compensación. En otras palabras, establecer un mecanismo para que los agentes gestionen el dinero es más eficaz para captar usuarios que para que los agentes ganen dinero. Solo cuando los agentes hayan acumulado suficiente experiencia con el dinero se podrá persuadir a los humanos para que hagan clic y confirmen sin pensar. Solo cuando los agentes participen activamente en el mercado se podrá mejorar la eficiencia y la seguridad del mismo. Esto puede entenderse como que el proceso de los agentes que buscan obtener beneficios es el proceso de mejorar la eficiencia del mercado, mediante un proceso gradual de autoaprendizaje, como escribir código C++ para optimizar a los agentes. Las transacciones son el punto final del agente, pero antes de eso, hay que recorrer una larga trayectoria elíptica. En el escenario de alto valor de las finanzas, la cadena de bloques es un campo de pruebas financiero abierto, y las stablecoins son credenciales para que los agentes optimicen el proceso del mercado. Esto no tiene relación con la escala ni la inversión de recursos; se trata del establecimiento y la expansión del mecanismo. En conclusión, "La vida está llena de ciclos; sin ciclos, no habría dividendos de era, y siempre es una nueva generación la que supera a la anterior. Los capitalistas de riesgo se están volviendo más pequeños y personalizados. Ya sean gestores de fondos individuales (Solo GPs) u organizaciones de capital privado (OPCs), aún no hemos visto que la inversión de Solo GPs en OPCs se generalice. En medio del incierto auge de las olas tecnológicas, no sabemos qué paradigma se impondrá. 'El software se come el mundo', lo que, tras la burbuja de las puntocom de principios de la década de 2000, trajo consigo más de 20 años de beneficios a largo plazo. Ahora hemos entrado en una nueva era de 'Los agentes se comen el software'. Los agentes son herramientas de desarrollo, un signo de la evolución de la productividad, pero ningún software nuevo desarrollado por agentes se ha convertido aún en una aplicación de uso universal. Esto también es un hecho. Tras las tres grandes OPV de @SpaceX, @OpenAI y @AnthropicAI, el posicionamiento del modelo fundamental a gran escala ha llegado a su fin."Si se trata de una nueva ronda de dividendos a largo plazo, entonces los nuevos fondos de capital riesgo de criptomonedas como @dragonfly_xyz, ParaFi, Haun, @paradigm y a16z continuarán expandiendo su escala o verán surgir fondos específicos para el mercado de predicción como 5cc, todo dependiendo de su rendimiento en este nuevo frenesí de despliegue. Incluso toda la industria DeFi experimentará un nuevo cambio de paradigma. En los dos ciclos anteriores de la onda Kondratiev, el sistema financiero ha experimentado una continua innovación y transformación, y esta vez, los agentes y las stablecoins se convertirán en el nuevo punto de partida de una doble revolución. Las criptomonedas son pequeñas, el mundo es grande, ¡seamos testigos juntos! [@zuoyeweb3]