7 Minuty
AI-zaměřené kryptoměny klesají, důvěra investorů opadá
Hlavní tokeny spojené s umělou inteligencí utrpěly tento týden propady přes 20 %, protože zájem investorů ochladl kvůli novým obavám ze zásadních výdajů na infrastrukturu AI ze strany velkých technologických firem. Data z CoinGecko ukazují, že projekty jako Bittensor (TAO), NEAR Protocol (NEAR), Internet Computer (ICP) a Render vykázaly prudké týdenní poklesy, když účastníci trhu přehodnocovali časové osy růstu a monetizace decentralizovaných AI iniciativ. Tento pohyb reflektuje rostoucí opatrnost investorů vůči tokenům navázaným na nákladnou infrastrukturu a dlouhodobé obchodní modely, které jsou závislé na rychlém přechodu od investic do skutečných tržeb.
Okamžitý stav trhu a hlavní ztráty
Bittensor, největší kryptoměna zaměřená na AI podle tržní kapitalizace, se obchodovala kolem 164 USD poté, co za sedm dní klesla zhruba o 23 %, s tržní kapitalizací udávanou přibližně na 1,58 miliardy USD. NEAR Protocol zaznamenal přibližně 25,4% pokles ve stejném období, zatímco Internet Computer a Render vykázaly podobné dvouciferné propady. Celkově kombinovaná tržní kapitalizace AI-kryptoměn v pátek poklesla o více než 40 % a během 24 hodin klesla o více než 42 %, čímž se celkové ocenění sektoru snížilo na přibližně 12 miliard USD. Tyto čísla je třeba číst v kontextu likvidity trhu, procentuální volatility a faktoru denních objemů obchodů — menší trhy s omezenou likviditou mohou vykazovat rychlejší a hlubší cenové výkyvy, což zvyšuje riziko pro institucionální i menší investory. Navíc metodiky ocenění projektů, rozdíly v tokenomice a neočekávané zprávy o CAPEX plánech velkých technologických hráčů zvyšují krátkodobou volatilitu.
Proč výdaje Big Tech na infrastrukturu děsí investory
Zprávy, že společnosti jako Alphabet (Google) a Amazon plánují v roce 2026 dramaticky zvýšit investice do infrastruktury pro AI — odhady naznačují, že výdaje by se mohly blížit 500 miliardám USD — vyvolaly intenzivnější pozornost investorů. Hlavní obava spočívá v tom, že obrovské kapitálové výdaje (CAPEX) prodlouží časový odstup mezi nasazením infrastruktury a její skutečnou monetizací. Firemní výkazy ukazující nepoměrné investice do infrastruktury proti krátkodobému zisku zvýraznily pochybnosti ohledně marží a návratnosti investic na rozumném časovém horizontu. Z pohledu rozpočtů to znamená vyšší fixní náklady, které mohou tlumit provozní marže a prodloužit období, než firmy začnou generovat udržitelný volný cash flow. Pro tokeny a projekty závislé na externích cloudových a hardwarových dodavatelích to může znamenat zpomalení přijetí, nižší poptávku po decentralizovaných compute službách a přehodnocení hodnotových řetězců v ekosystému AI.
Efekt přenosu: čipy, software a nucené likvidace
Obavy z akciových trhů se přenesly i do kryptomarketů. Akcie poskytovatelů softwaru a hardware pro AI, jako Microsoft, AMD a Nvidia, oslabily — Microsoft byl během pěti dnů více než 8 % níže, zatímco AMD a Nvidia klesly zhruba o 18,5 % a 10 % — čímž se zvýšil tlak i na tokeny spojené s AI. Tyto veřejné společnosti dodávají GPU, čipy a cloudové služby, které podpírají mnoho decentralizovaných AI projektů, takže slabost v jejich akciích obvykle rezonuje sentimentem v kryptosféře. Když investoři vidí zhoršující se výsledky nebo vyšší CAPEX u klíčových dodavatelů hardwaru, okamžitě se přehodnocuje očekávaná dostupnost výpočetního výkonu, jeho cena a tím i obchodní modely projektů závislých na distribuovaném tréninku modelů či renderingu.
Pákové pozice, propad Bitcoinu a nucené prodávání
Výprodej AI tokenů nastal současně se širší likvidací na trhu kryptoměn poté, co Bitcoin krátce propadl přes 18 % ve čtvrtek, přibližně k oblasti 60 000 USD. Tento pohyb spustil zhruba 2,6 miliardy USD likvidací pákových pozic, což intenzivně posílilo rizikově averzní chování a srazilo spekulativní aktiva dolů. Vysoká páková expozice na burzách a v derivátových produktech (perpetuals, futures) vede k automatickým likvidacím, které vytvářejí kaskádový efekt: pokles ceny vyvolá likvidace, likvidace vytlačí cenu dále dolů, a to nutí algoritmické market makery a fondy k redukci expozic. Když se k tomu přidají makroekonomické a geopolitické obavy, kapitál s vyšším rizikem prchá z volatilních sektorů, jako jsou AI-kryptoměny, směrem k bezpečnějším aktivům s vyšší likviditou. Dále je důležité sledovat funding rates, open interest a koncentraci velkých držených pozic, protože vysoký open interest spojený s negativním sentimentem zvyšuje pravděpodobnost další vlny nucených prodejů.
Proč jsou tyto projekty zranitelné — a co vlastně dělají
Mnoho AI kryptoprojektů je silně závislých na vysokovýkonném výpočetním výkonu a decentralizované infrastruktuře. Bittensor využívá GPU-intenzivní clustery na podporu soutěžního tréninku strojových učení, přičemž jeho ekonomika tokenů je navržena tak, aby motivovala přispěvatele výpočetního výkonu a dat. NEAR Protocol je konstruován tak, aby škáloval pro aplikace s vysokou propustností a datově náročné AI workloady, využívající sharding a optimalizované konsensuální mechanismy ke snížení nákladů na transakce a zlepšení latence. Internet Computer (ICP) nabízí suverénní cloudovou infrastrukturu, která umožňuje hostování autonomních AI agentů a běh smart kontraktů s nízkou závislostí na centralizovaných poskytovatelích cloudu. Render se zaměřuje na decentralizované renderování a výpočet pro grafické a AI úlohy, poskytuje trh pro GPU výkon a snaží se konkurovat tradičním cloudovým render farmám. Tato vzájemná závislost na hardware a cloudových dodavatelích spojuje výkon tokenů s širším vyprávěním o infrastruktuře AI — pokud dojde ke zhoršení dostupnosti nebo nárůstu cen GPU, modely monetizace těchto projektů se zpomalí a cena tokenu bývá první indikátor přenastavení očekávání trhu.
Výhled a co by investoři měli sledovat
Krátkodobý tlak na AI-kryptoměny by mohl přetrvat, pokud Big Tech bude pokračovat v masivním CAPEX cyklu bez zřejmých zlepšení ziskovosti, nebo pokud bude sentiment ohledně makroprostředí zvýšený. Investoři by měli monitorovat: 1) kvartální pokyny k výdajům a výsledky hlavních cloudových a čipových dodavatelů (např. zprávy o CAPEX, náklady na datacentra, plánované upgrady GPU), 2) stabilitu ceny Bitcoinu a indikátory likvidací (open interest, funding rates, koncentrace pákových pozic), 3) on-chain metriky a aktivitu vývojářů u protokolů zaměřených na AI (počet nasazení smart kontraktů, počet aktivních uzlů, množství transakcí spojených s výpočetními úlohami, GitHub repo aktivita) a 4) krátkodobou likviditu a toky na burzách u velkých AI tokenů (objemy obchodů, rozdíly mezi spot a futures trhem, koncentrace držení velryb). Dále je užitečné sledovat signály produktového přijetí: konkrétní integrace s enterprise zákazníky, dohody o poskytování výpočetního výkonu, partnerství s dodavateli GPU a případné nasazení reálných zákaznických řešení, která generují opakovaný příjem.
Zatímco volatilita představuje riziko poklesu krátkodobě, dlouhodobé fundamenty pro decentralizovanou AI — jako je poptávka po distribuovaném výpočetním výkonu, otevřeném tréninku modelů a suverénním hostingu dat — by mohly podpořit zotavení, pokud projekty prokážou produktově-tržní fit a dokáží snížit závislost na centralizované infrastruktuře. Důležité je také zhodnotit tokenomiku a mechanismy incentivizace: projekty s jasně definovanou ekonomikou tokenů, mechanismy spalování nebo zámku tokenů, reálnými příjmy z úloh a robustní komunitou vývojářů mají vyšší šanci na dlouhodobou odolnost. Prozatím hodnocení trhu odráží nejistotu, jak se kapitál přerozděluje směrem k bezpečnějším a likvidnějším aktivům, a mnoho investorů volí redukci expozic v sektorech s vyšším betou a nižší krátkodobou likviditou.
Zdroj: crypto
Zanechte komentář