entretien : The Round Trip
Compilation & organisation : Yuliya, PANews
Dans un contexte où la concurrence dans la chaîne d'approvisionnement AI devient de plus en plus capitalistique, les actifs physiques tels que les GPU et les robots deviennent les facteurs de production les plus rares et les plus précieux au monde. Avec l'annonce par GAIB d'un TGE prévu pour le 19 novembre, ce modèle RWA × AI × DeFi attire également une attention accrue de l'extérieur.
Dans la nouvelle série Founder’s Talk de 《The Round Trip》 produite par PANews et Web3.com Ventures, l'animateur John Scianna et Cassidy Huang ont invité Kony Kwong, co-fondateur et CEO de GAIB, pour explorer en profondeur l'histoire derrière la création de GAIB, comment concevoir un modèle de gestion des risques robuste, et comment transformer la puissance de calcul en un actif circulable.
*Remarque : Cette interview vidéo a été réalisée le 30 octobre, certaines données peuvent être différentes ou ne pas correspondre à l'état actuel.
La création de GAIB - Combler le fossé entre l'IA et la finance
PANews : Tout d'abord, pourriez-vous vous présenter ainsi que les raisons qui vous ont poussé à fonder GAIB ? Nous savons que vous étiez auparavant investisseur en capital-risque chez L2 Iterative Ventures (« L2IV ») et que vous avez également un background en finance traditionnelle. Quelle expérience vous a amené à découvrir ce problème unique dans le domaine de l'IA actuellement ?
Kony : Avant d'entrer dans le domaine du VC, je travaillais dans la finance traditionnelle, y compris la recherche de crédit, la recherche d'actions et les services bancaires d'investissement traditionnels. Par la suite, j'ai développé un vif intérêt pour les cryptomonnaies, c'est pourquoi j'ai rejoint une grande plateforme d'échange, où j'étais responsable de son expansion à l'étranger, dirigeant les acquisitions d'autres plateformes d'échange, de sociétés de portefeuilles, de plateformes de jeux d'e-sport, etc.
Plus tard, mon partenaire et moi avons cofondé un fonds de capital-risque dédié aux cryptomonnaies, axé sur des investissements dans le domaine des infrastructures, tels que des projets ZK, Layer 1 et MEV inter-chaînes.
Le véritable moment qui m'a poussé à créer GAIB était à la fin de 2023 et au début de 2024. À ce moment-là, la convergence entre l'IA et la crypto-monnaie a commencé à se manifester, et tout le monde explorait les possibilités ici. En tant qu'amateur d'IA, j'ai mené des recherches approfondies à ce sujet. Depuis la sortie de ChatGPT-3.5, j'ai consacré beaucoup d'énergie, allant même jusqu'à construire moi-même un agent d'IA. À l'époque, il n'y avait presque aucun cadre mature disponible, tout devait être fait à partir de zéro, comme comment effectuer la vectorisation des données, comment rechercher, comment mettre en œuvre RAG (génération augmentée par recherche) et comment établir une mémoire à long terme (à l'époque, la fenêtre contextuelle était très courte).
J'ai découvert que mes deux domaines préférés fusionnent, alors j'ai commencé à approfondir mes recherches dans le domaine Crypto × AI. Mais à l'époque, la plupart des entreprises sur le marché faisaient :
- Marché de puissance de calcul décentralisé (par exemple Akash et Render) ;
- Annotation de données décentralisée (utilisation de la blockchain comme mécanisme d'incitation pour encourager la participation du public à la collecte de données) ;
- D'autres se concentrent sur les agents IA.
Mais ce qui m'étonne, c'est que très peu d'entreprises abordent cela sous l'angle « financier ». C'est inhabituel, en tant que personne ayant un background financier, je sais très bien que la première chose à résoudre dans une industrie à ses débuts est le « problème de capital ». L'ensemble de l'industrie de l'IA, en particulier dans le domaine des infrastructures d'IA, connaît une croissance exponentielle de la demande en puissance de calcul, ce qui entraîne directement une demande exponentielle pour des actifs de calcul comme les GPU. Ce sous-secteur est extrêmement capitalistique, la construction de centres de données, l'achat de GPU et le déploiement d'infrastructures nécessitent énormément d'argent.
À ce moment-là, je me suis dit, pourquoi ne pas faire quelque chose ici ? Pour moi, l'esprit fondamental de la blockchain réside dans la création de nouveaux marchés et de nouveaux types d'actifs, et c'est exactement ce que nous a appris le DeFi et l'été du DeFi. Ainsi, j'ai eu l'idée de fournir des services financiers pour l'infrastructure AI, car cette partie capture la majorité de la valeur dans la chaîne d'approvisionnement de l'IA.
J'ai partagé cette idée avec mon cofondateur Alex. Son expérience est davantage axée sur le domaine des semi-conducteurs et de l'IA, et sa famille dirige l'un des sept premiers fabricants de puces au monde - Realtek. Il gère également une entreprise de services cloud appelée GMI Cloud. Il ressent personnellement tous les points douloureux que j'ai mentionnés : en tant qu'entreprise de services cloud en démarrage, il est extrêmement difficile d'obtenir des capitaux. Les raisons sont au nombre de deux :
- Tout d'abord, le GPU et la puissance de calcul étaient à l'époque (il y a un an ou deux) une catégorie d'actifs très nouvelle, que personne ne comprenait vraiment ;
- Deuxièmement, le service cloud lui-même est aussi très nouveau.
Donc, Alex et moi étions sur la même longueur d'onde. Nous pensons qu'il faudrait créer une entreprise financière axée sur le domaine de l'IA. Cela s'est produit dans tous les autres secteurs, que ce soit le charbon, l'immobilier ou tout autre secteur. Ainsi, l'année dernière, nous avons décidé de fonder GAIB.
Retour sur investissement des infrastructures AI et modèle commercial de GAIB
PANews : En effet, le domaine de l'IA nécessite d'énormes dépenses en capital, et le délai de retour sur investissement (ROI) peut s'étendre sur plusieurs années. Quelle est votre opinion sur la situation du retour sur investissement des infrastructures d'IA telles que les GPU ? Par ailleurs, comment GAIB collabore-t-il avec les entreprises de services cloud et les aide-t-il à raccourcir le cycle de rotation du capital ?
Kony : En fait, la plupart des gens ne réalisent peut-être pas que le GPU, en tant qu'infrastructure, a en réalité une rentabilité assez considérable :
- Tout d'abord, les grandes entreprises d'IA ou de jeux ont besoin de nombreux GPU, et elles signent généralement des contrats à long terme de 2 à 3 ans avec des fournisseurs de services cloud pour garantir une puissance de calcul stable. Cela apporte un flux de trésorerie solide aux fournisseurs de services cloud.
- Deuxièmement, la puissance de calcul de l'IA utilisée à la demande est très rare. Par exemple, il y a quelques mois, ChatGPT a lancé une nouvelle fonctionnalité capable de transformer des images en un style spécifique, ce qui a temporairement conduit OpenAI lui-même à faire face à une pénurie de puissance de calcul, ce qui montre que le marché est toujours dans un état évident de pénurie par rapport à la demande.
- Plus important encore, le cycle de retour sur investissement habituel des GPU est en réalité de 12 à 18 mois. Cela signifie que, si l'on considère le revenu, son taux de retour sur investissement annuel (ROI) peut atteindre 50 % à 100 %, ce qui est très performant par rapport à d'autres catégories d'actifs.
Concernant la deuxième question, avec qui nous collaborons. La société de mon co-fondateur Alex, GMI Cloud est naturellement l'un de nos premiers partenaires et également le point de départ de notre projet. Mais au cours des neuf mois suivants, en raison de la croissance exponentielle du marché et de l'augmentation de la demande, nous avons reçu une multitude de demandes de collaboration et avons constitué un solide portefeuille de projets. Actuellement, nous collaborons avec plus de 10 « nouveaux fournisseurs de services cloud » (Neo Cloud) et des partenaires cloud Nvidia à l'échelle mondiale, couvrant des régions telles que la Thaïlande, Taïwan, Singapour, Hong Kong, Japon en Asie, les États-Unis, le Canada en Amérique du Nord, ainsi que la Norvège, l'Islande et le Danemark en Europe.
Nous tendons à collaborer avec des entreprises qui sont généralement des partenaires de cloud Nvidia. Pour les auditeurs qui ne comprennent pas, cela signifie que ces entreprises ont déjà passé l'examen de Nvidia et disposent des licences et des capacités pour fournir des services matériels et logiciels. Plus important encore, elles bénéficient des recommandations et des avantages officiels de Nvidia pour l'acquisition des derniers GPU et des clients de qualité. Par conséquent, la plupart de nos partenaires sont des partenaires de cloud Nvidia.
Cela met en lumière notre avantage unique dans ce domaine :
- Tout d'abord, notre équipe fondatrice est elle-même opératrice dans ce domaine, nous comprenons profondément son modèle économique et le secteur des GPU.
- Deuxièmement, nous avons un réseau de clients partenaires.
- Troisièmement, nos solutions de capital sont plus flexibles, que ce soit en termes de délais de souscription ou de durée, elles répondent mieux à leurs besoins.
Ainsi, notre réserve de projets de collaboration continue de croître.
Comment GAIB garantit-il des rendements et contrôle-t-il les risques ?
PANews : Vous avez mentionné une collaboration avec des fournisseurs de services cloud dans le monde entier, mais les structures de coûts, telles que l'électricité et les centres de données, varient considérablement d'une région à l'autre. Comment vous assurez-vous d'obtenir un retour sur investissement (ROI) relativement cohérent entre différents partenaires ? De plus, vous avez également mentionné une collaboration avec des partenaires cloud Nvidia. Cela signifie-t-il que vous disposez d'un ensemble de normes pour garantir la crédibilité et la capacité opérationnelle de vos partenaires ?
Kony : Oui, il est très difficile de garantir un ROI complètement cohérent à travers différents fournisseurs de services cloud, car chacun a ses propres frais et structures de coûts. Par exemple, les coûts d'électricité, d'installations et de centres de données en Asie sont complètement différents de ceux aux États-Unis.
Ainsi, lors des transactions avec ces fournisseurs de services cloud, notre attention ne se porte pas sur le coût, mais sur le flux de trésorerie net de récupération. Nous allons évaluer :
- Si nous donnons 100 dollars à l'autre partie, à quel moment et de quelle manière nous rendront-ils 100 dollars.
- Coûts de l'électricité, coûts des installations, et même les coûts d'amortissement qui peuvent influencer la valeur des actifs.
En ce qui concerne la structure des transactions, cela dépend des accords spécifiques que nous avons conclus avec eux. Parfois, nous adoptons un modèle de taux fixe, demandant un taux de rendement fixe annuel. Dans d'autres cas, nous préférons investir directement dans l'actif lui-même, puis prélever un certain pourcentage des revenus générés, par exemple entre 50 % et 70 %. Dans ce modèle, notre protection est plus forte.
Cela se résume à la conception de la structure réelle des transactions et à notre expérience. Nous pouvons demander plusieurs clauses de protection, par exemple, que nous récupérions en priorité l'intégralité de notre investissement et de nos retours avant que l'autre entreprise ne distribue des bénéfices. En résumé, nous mettrons en place divers mécanismes de protection pour garantir que nos fonds soient remboursés en priorité.
De plus, nous avons deux normes strictes lors de nos transactions avec ces entreprises de cloud :
- Il doit y avoir un actif réel comme garantie, et cela doit être sur-garanti. Lorsque nous fournissons des fonds, il doit y avoir un actif physique en soutien. Plus important encore, nous exigeons une sur-garantie. Par exemple, si l'autre partie n'a qu'un GPU d'une valeur de 100 dollars, nous ne fournirons peut-être que 70 à 80 dollars de fonds, ce qui signifie que nous avons un taux de sur-garantie d'au moins 1,3 à 1,5 fois. De cette façon, en cas de problème, même si la valeur des actifs est vendue à rabais, notre capital reste encore avec un tampon assez sûr.
- L'entreprise doit avoir des clients déjà signés et un bon historique de paiement. Cela garantit que les GPU que nous investissons ne sont pas laissés à brûler de l'argent, mais sont utilisés efficacement et peuvent continuer à générer des flux de trésorerie pour rembourser les fonds que nous avons fournis.
Si une entreprise ne respecte pas l'un de ces deux critères, nous ne poursuivrons pas les négociations de transaction.
De “épices” à la tokenisation, le concept central de GAIB
PANews : Ce modèle de gestion des risques semble très robuste. De plus, nous sommes très intéressés par le nom GAIB, qui semble être lié au célèbre roman de science-fiction « Dune ». Pouvez-vous expliquer l'origine de ce nom et comment vous percevez la place des GPU dans la chaîne de valeur de l'IA ?
Kony : Oui, nous sommes tous fans de « Dune », et le nom GAIB est effectivement inspiré de « Dune ». En réalité, c'est aussi l'acronyme des trois mots GPU, AI et Blockchain. On peut dire que nous sommes une plateforme de « blockchain d'infrastructure AI mondiale » (Global AI Infrastructure Blockchain).
Cette analogie est très appropriée. Dans l'univers de Dune, l'“épice” (Spice) est la marchandise la plus précieuse et la plus importante. De même, à notre époque de l'IA, la puissance de calcul est tout. Que vous utilisiez ChatGPT, Claude ou Perplexity, l'unité de base dont vous parlez est la puissance de calcul. Ainsi, le rôle de la puissance de calcul est très similaire à celui de l'“épice”.
En ce qui concerne la position de la puissance de calcul dans la chaîne d'approvisionnement de l'IA, j'aime utiliser une “courbe de sourire” pour décrire cela. Cela signifie que la valeur est principalement concentrée aux deux extrémités de la courbe.
- Une extrémité est le niveau des applications, car elles détiennent le pouvoir de fixation des prix et des utilisateurs. Cependant, actuellement, la courbe de ce marché n'est pas encore assez raide, car la plupart des applications ont commencé à générer des bénéfices seulement cette année, après avoir brûlé de l'argent auparavant, sans avoir créé d'applications commerciales à grande échelle. Mais nous voyons de plus en plus d'applications émerger.
- À l'autre extrémité, c'est-à-dire du côté gauche de la courbe, se trouve l'infrastructure AI, y compris les GPU, les centres de données, et même les entreprises de fabrication de robots.
Peu importe comment les couches d'application évoluent, elles dépendront de l'infrastructure AI fondamentale. Comme je l'ai mentionné précédemment, que vous utilisiez le modèle de ChatGPT ou celui de Claude, vous ne pouvez finalement pas vous passer des puces GPU sous-jacentes pour fournir la puissance.
J'aime faire une analogie avec la “carte Visa” : peu importe la banque qui émet votre carte Visa, chaque fois que vous effectuez une transaction, Visa gagne un peu d'argent. Il en va de même pour le GPU, chaque fois que vous appelez un modèle ou utilisez une application d'IA, le GPU fonctionne, fournit de la puissance de calcul et en tire des revenus. C'est pourquoi nous nous concentrons sur l'infrastructure AI fondamentale, car avec la croissance continue des applications, cette partie a un énorme potentiel d'expansion.
Comment GAIB transforme-t-il le GPU/la puissance de calcul en actifs sur la chaîne ?
PANews : La financiarisation des infrastructures AI semble être un excellent point d'entrée. Alors, quel est le plan pour la suite ? Comment envisagez-vous de construire une pile financière complète sur cette base ?
Kony : C'est une très bonne question. Au sein de GAIB, nous nous appelons « écosystème », car nous sommes le pont qui relie les RWA hors chaîne à l'économie DeFi sur chaîne. Le processus de gestion de ces actifs se divise principalement en trois étapes :
- Digitalisation des actifs : Nous devons d'abord convertir ces actifs physiques en une forme numérique. Sinon, leurs données, valeur d'actif et autres informations ne peuvent pas être reflétées et utilisées sur la chaîne.
- Financiarisation des actifs : Après la mise en chaîne des actifs, la prochaine étape consiste à les transformer en outils ou produits financiers utiles. Par exemple, peuvent-ils générer des revenus ? Peuvent-ils être utilisés comme garantie pour des prêts ? Sur cette base, nous développons différents produits.
- Injection de liquidité : Une fois que ces actifs existent sur la chaîne, s'ils n'ont aucune utilité ou canal de transaction, ils ne sont en essence qu'un tas de données inutiles. Par conséquent, nous avons constamment élargi l'utilisation de ces actifs, y compris l'intégration avec des protocoles de prêt, des DEX, des protocoles de produits dérivés, etc., pour les intégrer véritablement dans l'économie de la chaîne et former un cycle fermé.
Voici les trois choses que nous faisons. Grâce à cette infrastructure de base, nous pouvons gérer tout type d'actif d'infrastructure AI. Nous avons commencé par la puissance de calcul et avons prouvé que cette voie est viable, nous avons actuellement réussi à tokeniser des actifs d'une valeur d'environ 30 millions de dollars sur la blockchain.
Maintenant, nous nous préparons à nous étendre vers ce que nous considérons comme la prochaine grande tendance - les robots. Si vous considérez l'IA comme le “cerveau”, alors les robots sont le “corps” qui interagit avec le monde physique. Tout comme les GPU, les robots ont un matériel physique et sont sur le point de connaître une énorme transformation de leur modèle économique. Les modèles de robots de demain seront complètement différents des grands bras mécaniques de l'industrie manufacturière traditionnelle, et deviendront plus adaptés aux consommateurs.
Nous avons récemment annoncé notre partenariat avec une entreprise cotée au Nasdaq, Primech, qui produit principalement des robots de nettoyage. Nous explorons la possibilité de tokeniser ces robots, car ils adoptent un nouveau modèle commercial que nous appelons « Robot-as-a-Service » (RaaS). Dans ce modèle, nous avons à la fois des actifs matériels et pouvons générer un revenu mensuel stable, ce qui est un modèle parfait pour créer un produit capable d'offrir des revenus stables liés à l'IA aux utilisateurs.
AI Dollar, GAIB Token et perspectives de l'écosystème
**PANews：**Cela semble très excitant. Vous avez mentionné l'intégration avec les protocoles de prêt, l'intégration des DEX est relativement sans permission et assez facile à réaliser. Mais pour le marché du prêt, comment avancez-vous ? Pouvez-vous révéler quelques accords de coopération spécifiques ?
Kony : En ce qui concerne le marché des prêts, nous allons bientôt nous intégrer à Morpho ainsi qu'à de nombreux autres protocoles similaires. De plus, il existe différents types de protocoles de prêt sur diverses blockchains que nous pouvons exploiter. Par exemple, sur Plume Chain, il existe des protocoles de prêt spécifiquement conçus pour les RWA, c'est pourquoi nous nous efforçons de nous intégrer à autant de blockchains que possible, afin que nos actifs puissent bénéficier d'une utilisation aussi large que possible.
PANews : Le mois dernier, nous avons vu des cas dans le domaine des NFT où des stratégies créatives ont été mises en place pour libérer la liquidité des “actifs non liquides”. Je me demande s'il est possible de créer une “stratégie AI”, c'est-à-dire d'utiliser ces actifs AI tokenisés pour générer des bénéfices grâce aux frais de transaction, puis de réinvestir ces bénéfices dans davantage d'infrastructures AI ?
Kony : C'est une idée intéressante. C'est aussi l'une des raisons pour lesquelles nous avons lancé une stablecoin soutenue par l'IA ou un dollar synthétique - que nous appelons “AI Dollar”. L'objectif du lancement de l'AI Dollar est de le rendre un “parapluie” universel couvrant tous les actifs de notre plateforme. La valeur de l'AI Dollar sera soutenue par tous les différents types d'actifs d'infrastructure AI tokenisés que nous introduisons, y compris la puissance de calcul et les robots.
Ainsi, les utilisateurs disposent d'une unité unifiée qui leur permet de générer des revenus facilement, et elle peut être intégrée dans tous les protocoles DeFi que vous souhaitez. Par conséquent, l'AI Dollar est une porte d'entrée unique que nous proposons aux utilisateurs pour accéder à l'ensemble du monde des infrastructures AI.
PANews : Comment les utilisateurs peuvent-ils générer des revenus grâce à AI Dollar ? Faut-il effectuer un staking sur votre plateforme ?
Kony : Oui, c'est similaire à d'autres modèles. Pour l'AI Dollar, vous pouvez le mettre en staking et obtenir une version de certificat de staking. Ce certificat de staking générera continuellement des revenus à partir de la puissance de calcul sous-jacente et des actifs de robots.
PANews : Alors, quelle est la vision et le rôle du jeton natif de GAIB dans l'ensemble de l'écosystème ?
Kony : Le jeton GAIB est un élément crucial de notre écosystème. Ce n'est pas seulement un jeton de gouvernance ordinaire, il a une utilité réelle.
Comme je l'ai mentionné précédemment, GAIB est une plateforme d'infrastructure. L'un des éléments clés de cette infrastructure que nous construisons est notre réseau de nœuds, que nous appelons « réseau de validation » ou « réseau de coordination des nœuds ». Ce réseau exige que tous les GPU tokenisés fonctionnent en continu en tant que nœud et rapportent des données à notre réseau pour garantir que ces actifs existent réellement, fonctionnent correctement et génèrent des revenus.
Pour garantir la sécurité de ce réseau, nous avons besoin que les utilisateurs mettent en jeu notre jeton GAIB. Nous avons mis en place certains mécanismes de protocoles de re-staking. Cela signifie que le jeton GAIB fournit une garantie de sécurité économique pour le réseau que nous offrons.
Ensuite, le token GAIB est bien sûr au cœur de toutes les mesures incitatives de notre écosystème. Que ce soit des revenus supplémentaires, des incitations supplémentaires, des récompenses supplémentaires ou des activités d'intégration DeFi, tous les comportements que nous encourageons seront alimentés par le token GAIB.
Ainsi, le jeton GAIB est au cœur des opérations de GAIB non seulement sur le plan de l'infrastructure technique, mais aussi sur le plan de la gouvernance et des incitations.
PANews : Enfin, nous voyons qu'il y a de nombreux fournisseurs de puissance de calcul décentralisée sur le marché, comme Io.net et Akash, mais ils semblent se concentrer davantage sur l'infrastructure cloud Web3. Pensez-vous que GAIB, qui se concentre sur les entreprises du marché Web2, aura des intersections avec ces projets Web3 à l'avenir ?
Kony : Je pense que les raisons de leur existence sont différentes. Des marchés de puissance de calcul décentralisés comme Akash ou Io.net ont pour but d'agir comme un agrégateur, rassemblant diverses ressources inutilisées, qu'il s'agisse de GPU grand public ou de GPU de niveau institutionnel, et offrant aux utilisateurs une API unifiée pour accéder à cette puissance de calcul.
Ce modèle convient effectivement à certains utilisateurs, car pour un déploiement à petite échelle ou des cas d'utilisation à petite échelle, le coût peut être plus bas. Cependant, si vous avez besoin d'un déploiement à grande échelle, par exemple si vous avez besoin de milliers de GPU pour entraîner un grand modèle ou fournir des services de niveau production, vous devrez peut-être quand même dialoguer avec ces grandes entreprises de cloud traditionnelles ou ces nouvelles entreprises de cloud avec lesquelles nous collaborons.
Je pense donc que le marché est suffisamment grand pour accueillir leurs produits et services de niche respectifs.
