Balanço do Venture Capital 2025: o hashrate é rei, a narrativa morreu

Título original: Análise: Aprendendo com 2025 para vencer na economia das máquinas de 2026

Fonte original: Fintech Blueprint

Tradução original: Bitpush News

Structural Issues in the Crypto Market

Problemas estruturais no mercado de criptomoedas

A adoção de ferramentas financeiras on-chain e a tendência da economia das máquinas estão prosperando. No último ano, vimos uma expansão significativa da finança nativa blockchain nas cinco dimensões a seguir:

(1) Stablecoin

(2) Empréstimos e trading descentralizados (DeFi)

(3) Contratos perpétuos

(4) Mercados de previsão

(5) Tesourarias de ativos digitais (DATs)

O ambiente regulatório nos Estados Unidos tornou-se extremamente favorável, levando a um aumento tanto no número de projetos quanto no apetite ao risco.

Além da incerteza trazida pelas tarifas e pela estrutura do mercado, um ambiente macroeconômico tolerante também forneceu um terreno fértil para a inovação em criptomoedas. Essas tendências são bem conhecidas e não precisam de mais elaboração com dados.

No entanto, para investidores de longo prazo em tokens e criptomoedas além do Bitcoin, 2025 foi um ano extremamente desafiador. Se você é um trader ou banqueiro, pode ter se divertido — foram observadas comissões recordes para trazer DATs ao mercado e enormes receitas de taxas para exchange de criptomoedas como a Binance durante os processos de listagem. Mas para aqueles de nós com um horizonte de investimento de 3 a 5 anos, a estrutura do mercado tem sido consistentemente ruim.

Estivemos totalmente entrincheirados em um "dilema do prisioneiro negativo": os detentores de tokens esperam futuros despejos, levando à venda de todos os ativos; enquanto os formadores de mercado e exchange de criptomoedas que sustentam toda a economia crypto assumiram posições especulativas preocupadas apenas com ganhos de curto prazo. Os mecanismos de desbloqueio de tokens e os preços de emissão muitas vezes fazem os tokens colapsarem antes que os projetos tenham alcançado a lucratividade ou encontrado um ajuste de mercado.

Além disso, a falha na estrutura do mercado em 10 de outubro deste ano evidentemente desferiu um golpe severo em vários grandes players do mercado; embora a extensão das perdas não tenha sido divulgada, as repercussões da liquidação ainda estão em andamento. A correlação entre todas as criptomoedas subiu para quase 1, indicando ações de desalavancagem em todo o setor, apesar de suas lógicas fundamentais serem vastamente diferentes. É fácil neste momento recuar e tornar-se cínico.

Mas preferimos conduzir o "mark-to-market" da forma mais clara possível para planejar o posicionamento futuro. A desaceleração no campo de investimento em criptomoedas em 2025 é informativa, mas não definitiva. É muito provável que, em 2026, testemunhemos liquidações em larga escala no mercado secundário de empresas privadas, onde analisaremos como, durante o boom das criptomoedas, as pessoas emitiram tantos veículos de propósito especial (SPVs) com avaliações altas. Enquanto isso, a visão da finança programável e do "Robot Money" continua a se materializar, e devemos nos esforçar para encontrar o posicionamento ideal em sua ascensão inevitável.

Para contexto, consulte o gráfico abaixo. Este gráfico amplia a última década, mostrando a criação de valor em várias regiões e indústrias.

Ao olharmos para esta história, a criação de valor nos campos de criptomoeda e IA é impressionante em comparação com o resto do mundo.

Os mercados de capitais europeus (cerca de 2-3 trilhões de USD em cada país) não fizeram quase nenhum progresso, apenas mantendo o status quo. Seria melhor investir em títulos do governo, ganhando 3% de juros ao ano, o que poderia criar mais valor. No lado direito do gráfico, a Índia e a China mostram taxas de crescimento anual composto (CAGR) de 5-10%, com crescimento simultâneo do valor de mercado líquido de cerca de 3 trilhões e 5 trilhões de USD, respectivamente.

Entendendo esta escala, vamos revisitar nossa definição de "Robot Money":

(1) As "Magnificent 7" representando os setores de tecnologia e IA adicionaram cerca de 17 trilhões de USD em valor de mercado anualmente a uma taxa de 20%;

(2) O mercado de criptomoeda representando a órbita financeira moderna adicionou 3 trilhões de USD durante o mesmo período, com um CAGR alto de 70%.

Este é o futuro centro financeiro.

No entanto, a mera correção lógica é insuficiente. Devemos identificar meticulosamente aquelas partes da cadeia de valor que ainda não foram notadas pelo mundo. Lembre-se das discussões sobre robo-advisors em 2009, neobancos em 2011 ou DeFi em 2017; naquela época, o vocabulário e as associações não estavam totalmente formados, e só 2-5 anos depois esses desenvolvimentos se solidificaram em oportunidades de negócios claras.

Value Capture in the Machine Economy

Captura de valor na economia das máquinas

Como um exercício de "autoflagelação", compilamos um relatório de resumo de 158 páginas cobrindo os participantes mais relevantes na economia das máquinas de 2025.

No mercado aberto, 2025 é um ano de "os fortes ficam mais fortes e os fracos ficam para trás".

Os vencedores claros são aqueles que possuem gargalos físicos e financeiros: eletricidade, semicondutores e poder computacional escasso. Empresas como Bloom Energy, IREN, Micron, TSMC e NVIDIA superaram significativamente porque o capital está perseguindo ativos que são "dependentes de máquinas". Bloom e IREN são exemplos perfeitos: eles estão diretamente no caminho das despesas de capital em IA, transformando a urgência em receita. Em contraste, os players de infraestrutura tradicionais como a Equinix tiveram um desempenho inferior, refletindo a visão do mercado de que o valor da computação de uso geral é muito menor do que a resiliência de energia e a computação personalizada de alta densidade.

No reino do software e dos dados, o desempenho divergiu ao longo de outra dimensão: (1) necessidade e (2) opcionalidade. Empresas de plataforma incorporadas em fluxos de trabalho e com renovações obrigatórias (como Alphabet, Meta) continuam a ver crescimento composto, dobrando desde o início do ano, à medida que os gastos com IA reforçam seus fossos de distribuição existentes. Empresas como ServiceNow e Datadog, apesar de produtos fortes, viram seus retornos arrastados para baixo por pressões de avaliação, pressões de agrupamento de hiperescaladores e um ritmo de monetização de IA mais lento. Elastic é um caso em questão do lado negativo: forte em tecnologia, mas espremido por alternativas nativas da nuvem, com a economia unitária se deteriorando.

Os mercados privados também exibem um mecanismo de filtragem semelhante.

As empresas de modelos base estão no centro da história, mas a vulnerabilidade está aumentando. Empresas como OpenAI e Anthropic estão experimentando um rápido crescimento de receita, mas a neutralidade, a intensidade de capital e a compressão da margem de lucro tornaram-se agora riscos claros. Scale AI é um conto de advertência este ano: a aquisição parcial pela Meta destruiu sua posição "neutra", levando ao êxodo de clientes, demonstrando quão rápido o colapso de um modelo de negócios de serviço pode ocorrer uma vez que a confiança é violada. Por outro lado, empresas focadas na captura de valor (Applied Intuition, Anduril, Samsara e sistemas operacionais de frota emergentes) parecem estar melhor posicionadas, mesmo que grande parte da realização de valor permaneça privada.

As redes tokenizadas são o setor com pior desempenho.

Com pouquíssimas exceções, os protocolos descentralizados de dados, armazenamento, agentes e automação tiveram desempenho inferior, pois o uso não se traduziu em captura de valor do token.

Chainlink ainda mantém importância estratégica, mas alinhar a receita do protocolo com a tokenomics continua desafiador; Bittensor representa a maior aposta no espaço de IA crypto, mas ainda não representa uma ameaça substantiva aos laboratórios incumbentes da Web2; Giza e protocolos Oracle semelhantes demonstraram atividade real, mas ainda são prejudicados pela diluição e taxas irrisórias. O mercado não recompensa mais aqueles que carecem de um mecanismo de taxa obrigatório para sua "narrativa de cooperação".

O valor está se acumulando em áreas onde as máquinas já estão pagando — eletricidade, silício, contratos de computação, contas de nuvem e balanços regulamentados — em vez de áreas pelas quais elas poderiam escolher pagar um dia.

Até 2025, o mercado recompensou a propriedade de "gargalos" e penalizou projetos com meros ideais, mas sem controle sobre fluxos de caixa ou computação. O princípio central futuro é este: identifique onde o poder econômico já existe e aposte em ativos que as máquinas não podem contornar.

Insights principais:

· A realização do valor da IA é "mais profunda" do que a maioria antecipava.

· A neutralidade é agora um ativo econômico de primeira ordem (veja: Scale AI).

· "Plataformas" só são eficazes quando combinadas com gargalos, não apenas como um recurso.

· Software de IA é deflacionário (pressão de preços); infraestrutura de IA é inflacionária.

· A integração vertical só é relevante quando capaz de capturar dados ou efeitos econômicos.

· Redes de tokens são repetidamente testadas sob estresse com a mesma estrutura de mercado.

· A exposição à IA por si só é insuficiente; a qualidade do posicionamento é primordial.

O próximo ciclo de hype será em hardware e software de robótica, com um frenesi de investimento semelhante e vencedores seletivos provavelmente surgindo.

2026 Positioning

Posicionamento 2026

Nos últimos dois anos, construímos um portfólio principal cobrindo os principais temas discutidos aqui. Olhando para 2026, nosso posicionamento e execução de investimento serão ainda mais fortalecidos. A seguir, discutirei nossa estratégia de participação.

Embora a visão de longo prazo de agentes autônomos, robótica e finanças nativas de máquinas esteja correta, o mercado está atualmente em um estágio absurdamente valorizado para IA privada e robótica. A liquidez secundária agressiva e as avaliações implícitas acima de 1 trilhão de dólares marcam a transição da "fase de descoberta" para a "fase de saída".

Como um fundo de estágio inicial com um ângulo Fintech, devemos nos concentrar nesses alvos de gastos a jusante:

Superfícies de transação de máquinas: Máquinas ou seus operadores que carregaram a hierarquia de atividade econômica, como pagamentos, faturamento, medição, roteamento e orquestração de conformidade de capital ou computação, custódia e primitivas de liquidação. Os retornos são obtidos através de volumes de transações, aquisição ou posições regulatórias, em vez de narrativas especulativas. Exemplos em nosso portfólio são Walapay e Nevermined.

Infraestrutura aplicada com orçamentos: Empresas ou plataformas que já incorporaram infraestrutura de gastos, como agregação e otimização de computação, serviços de dados incorporados em fluxo de trabalho, ferramentas com despesas recorrentes e custos de mudança. O foco está na propriedade dos orçamentos e na profundidade da integração. Exemplos incluem Yotta Labs e Exabits.

Oportunidades de alta novidade: Algumas oportunidades com alta assimétrica, mas com timing incerto: pesquisa fundamental, ciência de fronteira, plataformas culturais ou de IP relacionadas à IA. Nosso investimento recente na Netholabs (dedicada a inferir o cérebro digital completo de um camundongo) se encaixa neste perfil.

Além disso, até que os problemas da estrutura do mercado de tokens sejam resolvidos, investiremos mais ativamente em Equity. Anteriormente, nossa exposição era dividida igualmente entre tokens e equity em 40% cada, com os 20% restantes sendo alocados de forma flexível. Acreditamos que o espaço de tokens precisa de 12 a 24 meses para digerir os problemas atuais.

Key Insights

Insights principais

Você não precisa ser um capitalista de risco para aprender e se beneficiar dessas dinâmicas de mercado.

Enormes despesas de capital estão mudando dos gigantes da tecnologia para fornecedores de energia e peças. Espera-se que algumas empresas surjam como vencedoras nos mercados públicos de trilhões de dólares, mas escolham permanecer privadas enquanto desmembram veículos de propósito especial (SPVs). As empresas públicas estão lutando para se defender. O poder político está centralizando e nacionalizando essas iniciativas — seja Musk e Trump, ou a China e DeepSeek — em vez de abraçar suas alternativas descentralizadas Web3. Robôs estão entrelaçados com o complexo manufatureiro e militar-industrial nacional.

Nas indústrias criativas (de jogos a filmes, música), há uma reação contra a IA, com praticantes do "ofício humano" evitando robôs que fingem fazer o mesmo. Em software, ciência e matemática, a IA é vista como uma grande conquista que pode ajudar a descobrir e construir arquiteturas de negócios eficientes.

Precisamos parar de acreditar nessa ilusão coletiva e voltar à realidade. Por um lado, dezenas de empresas já alcançaram mais de 100 milhões de dólares em receita anual servindo usuários; por outro lado, o mercado também está cheio de um grande número de falsificações e golpes. Esses dois coexistem, não são mutuamente exclusivos.

O novo ano trará uma reformulação abrangente, mas também reserva enormes oportunidades. Somente caminhando cuidadosamente na corda bamba da oportunidade podemos ter sucesso. Vamos nos encontrar do outro lado!

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