Hay tres tipos de criptoactivos: reservas de valor, tokens de seguridad y tokens de utilidad. Las reservas de valor de uso general deben valorarse utilizando la ecuación de cambio porque estas monedas son bases monetarias independientes. Algunos ejemplos incluyen Bitcoin, Bitcoin Cash, Zcash, Dash, Monero y Decred.
Aunque algunos no estén de acuerdo, también incluyo en esta categoría los tokens nativos de las plataformas de contratos inteligentes como Ethereum, EOS, Dfinity y Kadena. ¿Por qué? La razón es que existe una posibilidad real de que el token nativo de una plataforma de contratos inteligentes que se vuelva lo suficientemente útil surja como una reserva de valor independiente.
No tocaré el tema de los tokens de seguridad en este ensayo, ya que hay una comprensión amplia de los valores tradicionales. Trasladar los valores a una cadena de bloques, si bien es mejor que los sistemas heredados en términos de tiempos de liquidación y custodia, no cambia nada de la naturaleza del valor en sí.
Este ensayo se centrará en los tokens de utilidad.
Antecedentes
La gran mayoría de las ICO que se lanzaron en 2016 y 2017 eran tokens de utilidad que también actuaban como monedas de pago propietarias. Entre ellas se encuentran muchos de los proyectos más destacados: Filecoin, Golem, 0x, Civic, Raiden, Basic Attention Token y otros.
Cada una de estas criptomonedas se presenta como una base monetaria independiente. Las bases monetarias deben valorarse utilizando la ecuación de cambio MV = PQ. Por lo tanto, M = PQ / V.
Como señalé en Comprender la velocidad de los tokens, la V en la ecuación de cambio es un gran problema para básicamente todas las monedas de pago propietarias. Las monedas de pago propietarias son, en general, susceptibles al problema de la velocidad, lo que ejercerá una presión perpetua sobre los precios a la baja. Debido a este efecto, espero ver que los tokens de utilidad que son solo monedas de pago propietarias superen una velocidad de 100. Incluso son posibles velocidades de 1000. Como punto de referencia, la oferta de M1 USD tiene una velocidad de 5,5.
A continuación presentaré dos nuevos modelos económicos de tokens que abordan el problema de la velocidad de los tokens de utilidad. Ambos modelos están diseñados principalmente para optimizar lo siguiente:
El precio del token de utilidad debe aumentar de forma aproximadamente lineal con el uso de la red.
Por supuesto, el corolario de esto es que el precio del token nativo debe disminuir si el uso de la red cae, o crece más lentamente de lo previsto anteriormente.
Tokens de trabajo
Augur es el pionero del modelo de tokens de trabajo. Keep es otro ejemplo.
En el modelo de tokens de trabajo, un proveedor de servicios apuesta (tambi én conocido como "bonding") por el token nativo de la red para ganar el derecho a realizar trabajos para la red. Para los servicios que son productos básicos como Keep (computación privada fuera de la cadena), Filecoin (almacenamiento de archivos distribuidos), Livepeer (codificación de video distribuida), Truebit (computación verificable fuera de la cadena), e incluso "Turk mecánico descentralizado" impulsado por los seres humanos como Gems, la probabilidad de que un proveedor de servicios determinado reciba el siguiente trabajo es proporcional al número de tokens apostados como una fracción del total de tokens apostados por todos los proveedores de servicios.
Lo bueno del modelo de tokens de trabajo es que, en ausencia de especuladores, un mayor uso de la red provocará un aumento del precio del token. A medida que la demanda del servicio crece, más ingresos recibirán los proveedores de servicios. Dado un suministro fijo de tokens, los proveedores de servicios pagarán racionalmente más por cada token por el derecho a ganar parte de un flujo de efectivo creciente.
La mayoría de los sistemas de tokens de trabajo aplican algún tipo de mecanismo para penalizar a los trabajadores que no realizan su trabajo de acuerdo con alguna norma preestablecida. Por ejemplo, en Filecoin, los proveedores de servicios se comprometen contractualmente a almacenar algunos datos durante un periodo de tiempo. Durante la vigencia del contrato, los proveedores de servicios deben bloquear un cierto número de Filecoin, y el archivo debe estar disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, con una cierta garantía mínima de ancho de banda. Si el proveedor de servicios no se adhiere a esta norma, será automáticamente penalizado por el protocolo, y se le rebajarán algunos de sus tokens apostados (quitados).
El modelo de valoración de los tokens de trabajo es sencillo: valor actual neto (VAN).
En relación con el modelo tradicional de "tokens como dinero", el modelo de tokens de trabajo cambia completamente el cálculo del valor final de un token de utilidad. Consideremos Filecoin para destacar la magnitud de la discrepancia.
El equipo de Filecoin ha sugerido que su mercado objetivo es de 110 000 millones de dólares (página 16) en 2021. Estas cifras se basan en el modelo heredado de comprar discos duros con la intención expresa de alquilarlos, en lugar de aprovechar lo que de otro modo sería una capacidad no utilizada. Es probable que Filecoin ofrezca precios unitarios sustancialmente más bajos. Seamos conservadores y supongamos que Filecoin no reduce los precios en absoluto.
Filecoin, al utilizar el modelo de "token como dinero", tendrá una alta velocidad. Esta velocidad no se acercará al infinito, ya que los proveedores de almacenamiento en la red Filecoin deben realizar un depósito antes de almacenar los archivos. La mecánica exacta de este sistema de apuestas aún no se ha establecido. En cualquier caso, este mecanismo garantiza un límite superior a la velocidad de los tokens de Filecoin (del mismo modo, las tasas de transacción también imponen un límite superior; sin embargo, es probable que ese límite superior sea tan alto que no tenga importancia en el contexto de este ensayo).
La velocidad del M1 USD es de aproximadamente 5,5. Antes de la crisis financiera (en la que la Reserva Federal duplicó aproximadamente la oferta monetaria), la velocidad era de aproximadamente 10. Sin embargo, 10 no es una hipótesis realista para Filecoin. Dado que Filecoin no está destinado a ser dinero de uso general, y que no hay una motivación convincente para mantener Filecoin más allá de los requisitos de apuestas mínimas, supondré una velocidad de 3 a 10 veces mayor que el USD M1. Esto significa una velocidad de 30 a 100.
El valor terminal de Filecoin (suponiendo una saturación del mercado del 100 %) se sitúa, por tanto, entre $ 1100 y $ 3600 millones ($ 110 000 millones / $ 100 y $ 110 000 millones / 30).
Ahora, consideremos el valor terminal potencial de Filecoin en el modelo de tokens de trabajo. El valor terminal puede calcularse como flujo de caja / tasa de descuento. Suponiendo una tasa de descuento del 40 % y unos márgenes operativos del 50 %*, el valor terminal potencial de Filecoin es de $ 110 000 millones x 50 % / 40 % = $ 137 500 millones.
El modelo de token de trabajo captura ~ 100 veces más valor que el modelo de moneda de pago propietaria.
¿Cómo es esto posible?
Considerando los tokens de utilidad como moneda de pago propietaria, el valor del terminal tenderá a ser una fracción del volumen de transacciones. ¿Por qué? Porque, según la ecuación de cambio, M = PQ/V, y asumiendo un V > 1, M debe ser menor que PQ.
Por otro lado, si se utiliza un token de utilidad como un derecho a realizar trabajo en nombre de la red, se valora como un múltiplo de los flujos de efectivo operativos que genera el sistema, en lugar de como una fracción de los ingresos pagados a los proveedores de servicios**. Además, en el modelo de tokens de trabajo, a medida que la red crece y madura, se reduce el riesgo, lo que disminuye la tasa de descuento y, en última instancia, aumenta el valor final (esto implica que el valor total de los tokens debería crecer de forma superlineal en relación con el rendimiento de las transacciones).
El modelo de tokens de trabajo solo funciona si el servicio que se presta es un producto básico puro. Si los proveedores compiten con otras variables, como el marketing, el servicio al cliente, las estrategias de comercialización, etc., el modelo de tokens de trabajo no funciona. El modelo de tokens de trabajo se basa en la asignación de nuevos trabajos a los proveedores de servicios en función de sus tokens apostados. Esto no se adapta a los proveedores de servicios que deben competir activamente por los clientes. En este tipo de redes, es necesario otro modelo.
Equilibrio de quema y acuñación
Factom es el pionero del modelo de equilibrio de quema y acuñación (BME, por su sigla en inglés), y es, hasta donde yo sé, el único token con un valor de red sustancial que implementa este modelo. (Factom está proporcionando un servicio de materias primas que podría implementarse como un token de trabajo; sin embargo, eligieron implementar BME en su lugar).
En el modelo BME, a diferencia del modelo de tokens de trabajo, los tokens son una moneda de pago propietaria. Sin embargo, a diferencia de las monedas de pago tradicionales, los usuarios que quieren utilizar un servicio no pagan directamente a una contraparte para utilizarlo. Más bien, los usuarios queman tokens.
Sí, el cliente quema el dinero.
Cuando el cliente quema el dinero, lo hace en nombre del proveedor de servicios. Es decir, el cliente reconoce públicamente (en la cadena) que el proveedor de servicios hizo el trabajo por el dinero que se quemó.
La cantidad de token quemado para acceder al servicio subyacente debe estar denominada en USD. Por ejemplo, en Factom, el coste de comprometer una entrada en la blockchain de Factom es de $ 0,001, independientemente del precio de los Factoids (FCT) en USD.
Independientemente del proceso de quema de tokens, el protocolo debería acuñar X nuevos tokens por periodo de tiempo y asignar esos tokens a los proveedores de servicios de forma proporcional: Si 1 de los 50 tokens quemados durante un periodo de acuñación de tokens estaba a nombre del proveedor de servicios A, entonces el proveedor de servicios A debería recibir el 2 % de los tokens recién acuñados.
Ten en cuenta que el valor X no tiene que ser estático. Puede ser variable, siempre y cuando X no sea una función de los tokens quemados (esto crearía una lógica circular y, en última instancia, invalidaría el propósito de BME).
A primera vista, parece que este modelo podría crear escenarios en los que los proveedores de servicios estén mal pagados o sobrepagados. Sin embargo, en la práctica, si el sistema funciona cerca del estado de equilibrio, los proveedores de servicios recibirán la cantidad adecuada.
También, hay que tener en cuenta que en el caso de Factom, los proveedores de servicios y los productores de bloques son lo mismo. En el caso de los tokens ERC20, esto no se cumple por definición, ya que la red Ethereum abstrae la producción de bloques. Sin embargo, el modelo BME puede adoptarse para los tokens ERC20.
Al igual que el modelo de tokens de trabajo, el modelo BME crea un modelo en el que el crecimiento lineal del uso de la red provoca un crecimiento lineal y no especulativo del valor del token.
Veamos un ejemplo en el que se asume que no hay especuladores en el mercado. Supondré lo siguiente:
Tokens acuñados por mes: 10 000
Costo del token en USD: $ 10,00
Costo unitario del servicio: $ 0,001
El sistema estará en equilibrio (lo que significa que el número de tokens en circulación no cambia) si se queman 10 000 fichas al mes. Dado que el costo de usar el servicio es de $ 0,001, el sistema estará en equilibrio si el servicio se utiliza (10 000 * 10) / 0,001 = 100 000 000 veces al mes. Si el uso crece y se queman 15 000 fichas en un mes, la oferta total disminuirá, creando una presión de precios al alza. Esta presión al alza de los precios significa que hay que quemar menos tokens para comprar la misma cantidad de servicio de la red, lo que devuelve el equilibrio al sistema.
El mismo sistema funciona a la inversa: Si el uso disminuye y se acuñan más tokens de los que se queman en un mes determinado, la oferta aumenta, creando una presión de precios a la baja, lo que significa que hay que quemar más tokens para la misma cantidad de servicio, lo que le devuelve equilibro al sistema.
Este modelo asume que tanto los consumidores como los proveedores de servicios nunca querrán tener la moneda de pago propietaria. Más bien, este modelo asume que los proveedores de servicios solo quieren tener monedas de uso general.
Nótese que este modelo no requiere que el servicio que se ofrece sea un producto. La redistribución de los tokens recién acuñados permite a los proveedores de servicios fijar el precio de su servicio como consideren oportuno.
Dado que siempre habrá un exceso de oferta flotante en el mercado como bienes de Menger, no existe un modelo de fórmula universal que pueda utilizarse para calcular el valor no especulativo. A pesar de ello, se puede generalizar lo siguiente:
El precio debería aumentar si la cantidad de tokens quemados > la cantidad de tokens acuñados
El precio debe disminuir si la cantidad de tokens quemados < la cantidad de tokens acuñados.
Cuándo utilizar cada modelo
Dado que los tokens de trabajo capturan mucho más valor que los tokens de BME, los equipos deberían intentar implementar los tokens de trabajo siempre que sea posible. Sin embargo, el token de trabajo no es aplicable universalmente. Los tokens de trabajo son aplicables a la mayoría de los servicios descentralizados en la nube, como Filecoin, Keep, Truebit y Livepeer. Estos servicios pueden utilizar el modelo de tokens de trabajo porque proporcionan servicios básicos no diferenciados. Además, los tokens de trabajo pueden utilizarse para servicios que requieren la intervención humana, como Augur o Gems.
Incluso sistemas como Filecoin, que ofrecen diferentes niveles de servicio (por ejemplo, la cantidad de redundancia) pueden adoptar el modelo de tokens de trabajo.
La mayoría de los demás servicios deberían utilizar el modelo BME: Civic, Golem, Raiden, Basic Attention Token (BAT), 0x, etc. En estos modelos, los proveedores de servicios no proporcionan un producto básico puro. Compiten en variables que están fuera de banda en relación con el propio protocolo. Los proveedores de servicios de la red Civic compiten en el desarrollo de negocios y en el desarrollo de asociaciones. Los repetidores 0x compiten en UX, calidad de la API, SLA, tokens listados y más. Los editores web compiten en contenidos diferenciados en la red BAT.
ICO y distribución de tokens
Para los tokens que emplean el modelo de tokens de trabajo, los equipos de desarrollo no necesitan realmente preocuparse por la distribución de tokens. ¿Por qué? Porque los usuarios finales nunca necesitan comprar el token. Los proveedores de servicios que buscan el rendimiento de los recursos de computación, almacenamiento o ancho de banda infrautilizados descubrirán cómo ganar dinero con el hardware infrautilizado con relativa rapidez. Surgirán servicios como AwesomeMiner para los protocolos de estacionamiento basados en tokens de trabajo que asignan dinámicamente los recursos propios a la red más rentable. 1protocol ya está trabajando en esto.
Desafortunadamente, el modelo BME no ofrece esta misma ventaja. Los sistemas que implementen el modelo BME seguirán necesitando que sus tokens lleguen a manos de millones de personas para que los usuarios finales puedan utilizar el servicio.
Precios (de los servicios)
En los sistemas que utilizan tokens de trabajo, el precio unitario del servicio debe fijarse en el ámbito de la red. Los proveedores de servicios individuales no pueden fijar los precios. En relación con el enfoque de libre mercado de Filecoin (cada minero fija su propio precio en un mercado hipercompetitivo), esto suena todavía peor. Sin embargo, en la práctica, habrá competencia, no entre proveedores de la misma red, sino entre proveedores de diferentes redes. Esto es similar a la forma en que Amazon y Google fijan los precios para almacenar 1 GB de datos en sus respectivas ofertas de nube.
En los sistemas que aplican BME, cada proveedor de servicios puede fijar su propio precio.
Gobernanza
En el caso de los tokens que implementan el modelo genérico de "tokens como dinero", muchos empresarios asumen que los usuarios tendrán voz y voto en la gobernanza. Es poco probable que esto sea cierto en la práctica. Debido al problema de la velocidad, los consumidores no tendrán tokens, por lo que es poco probable que voten en los modelos de gobernanza basados en la participación. ¿Por qué dedicar tiempo a votar sobre cuestiones de gobernanza cuando solo se tiene la intención de mantener el token durante diez segundos a la vez?
El modelo de tokens de trabajo acepta esta realidad al trasladar la votación basada en participaciones exclusivamente al lado de la oferta del mercado. Esto se parece mucho más a la equidad descentralizada en el sentido de que los titulares de acciones tradicionales votan sobre lo que la empresa (lado de la oferta) debe hacer en el contexto de un mercado competitivo.
En el modelo BME, los tokens siguen actuando como dinero. No está claro cómo afectará BME a la gobernanza de la votación basada en la participación, si es que lo hace, en relación con las monedas de pago propietarias que no implementan BME.
Efectos de la red
Ninguno de estos modelos debería afectar materialmente a los efectos de red en relación con el modelo genérico de "tokens como dinero". Los efectos de red para los tokens de utilidad no se basan en la liquidez del propio token; se basan en la naturaleza intrínseca del protocolo. Por ejemplo, el efecto de red en 0x no es la liquidez entre ETH y ZRX, sino el efecto de red del conjunto de liquidez global de todos los pares de operaciones que utilizan el protocolo de 0x. Si los tokens ZRX adoptan el modelo BME, el pool de liquidez global no cambiará. De igual modo, el efecto de red de Filecoin, que debería ser aproximadamente log(n) (debido al valor decreciente por minero marginal a medida que se acerca a la saturación global), no debería ser materialmente diferente como token de trabajo frente a la moneda de pago propietaria.
Escalado de las redes de tokens de trabajo
En el modelo de tokens de trabajo, surgen algunos fenómenos interesantes a medida que la red crece en uso y valor.
Imaginemos que en el momento del lanzamiento de la red, poseo el 1 % de todos los tokens Keep, que toda la red Keep puede ser alimentada por 300 servidores AWS de gama media y que no hay especuladores en el mercado. Para realizar este trabajo, necesito 3 servidores AWS de gama media. Supongamos entonces que, durante el próximo año, la demanda de tokens Keep crece 100 veces, y que no vendo ningún token. Para atender esa demanda necesitaré gestionar 300 servidores.
Sin embargo, no quiero gestionar 300 servidores. Es demasiado complicado para mí.
¿Y ahora qué? Puedo vender mis tokens en el mercado abierto. El mercado debería valorar racionalmente los tokens a 100 veces el valor que tenían hace un año, ya que los flujos de efectivo que pasan por la red son 100 veces mayores que hace un año.
Si la red crece más rápido de lo que yo puedo crecer como proveedor de servicios, no pasa nada. Puedo vender mis tokens a otra persona. Incluso, puedo prestar mis tokens a otra persona utilizando 1protocol o algo similar.
Tokens sintéticos
Nada de estos modelos supone que un token determinado existe en una única plataforma de contratos inteligentes. Tanto el modelo de tokens de trabajo como el de BME son compatibles con tokens sintéticos que viven a través de las cadenas, tal como se describe en La falacia del efecto de red de los contratos inteligentes.
Conclusión
Por primera vez, Ethereum proporciona un lienzo para que los desarrolladores, proveedores de servicios y consumidores realicen transacciones mediante el uso de dinero programable. Los tokens de trabajo y el modelo BME son solo dos ejemplos de las oportunidades creadas por el dinero programable. El espacio de diseño para el dinero programable es amplio y está totalmente inexplorado. Surgirán nuevos modelos y mecánicas.
A medida que el ecosistema de las criptomonedas madure, los desarrolladores experimentarán al modificar y construir sobre las ideas presentadas en este ensayo. A medida que lo hagan, encontrarán formas nuevas y creativas de capturar valor en los tokens nativos de sus redes sin degradar la experiencia del usuario.
Por último, agradeceré sus comentarios. Envíenme un correo electrónico a research@multicoin.capital con preguntas e ideas. He presentado una gran cantidad de material en este ensayo. Espero aprender del público e iterar sobre las ideas y diseños presentados en el mismo.
Gracias a Tushar Jain y Myles Snider (Multicoin Capital), Matt Luongo y James Prestwich (Keep), Jon Choi (Ethereum Foundation), Will Peets (Passport Capital), Matt Huang (Sequoia), Gustav Simonsson (Orchid) y a todos los que han contribuido a la redacción de este ensayo.
Actualización: 18 de abril de 2018
Doug Petkanics, de Livepeer, ha propuesto una solución para agregar el descubrimiento de precios al modelo de tokens de trabajo:
- El protocolo avanza en rondas.
- Los nodos trabajadores anuncian su precio por alguna unidad de trabajo, que se bloqueará en la siguiente ronda.
- Durante el X % final de una ronda (por ejemplo, el 10 %), el precio mínimo ofrecido por cualquier nodo trabajador queda fijado, y el único cambio de precio permitido para otros nodos trabajadores es el ajuste a la baja del precio hasta esta cantidad mínima. Esto tiene como efecto que todos los nodos tienen la opción de igualar el precio mínimo ofrecido.
- Los usuarios ofrecen el precio máximo que están dispuestos a pagar. Todos los nodos trabajadores que han ofrecido un precio <= este precio ofrecido son considerados para el trabajo, y el trabajo se distribuye entre ellos en proporción a la participación.
Dado que los nodos tienen la opción de igualar el precio mínimo, esencialmente están optando por el trabajo distribuido en proporción a la participación. Pero si ese precio es demasiado bajo para operar de forma rentable, entonces es probable que converjan en el segundo o tercer precio más bajo. En este punto, la red se arriesga a tener problemas de planificación de la capacidad, donde todos los usuarios pueden ofrecer solo el precio más bajo posible, salvo que un único o muy pocos nodos a ese precio no podrán manejar toda la capacidad. Este es un problema diferente que también se puede resolver, aunque es un poco complejo de implementar. El problema de la capacidad podría ser simplemente un problema de los usuarios, quienes determinarán mediante la observación que necesitan ofrecer un precio más alto para que su trabajo sea recogido y completado en poco tiempo.
Observaciones finales
- Aunque los márgenes de explotación del 50 % son elevados para un negocio de hardware, Filecoin difiere en que no hay costes de hardware, ya que el hardware iba a generar 0 $ de ingresos. Además, es poco probable que la mayoría de los proveedores de servicios de la red Filecoin tengan gastos generales (sin alquiler, sin empleados, etc.).
** Ten en cuenta que esta no es una comparación "de igual a igual". Es una comparación de manzanas con naranjas. Los "tokens como dinero" se valoran como una fracción de los ingresos pagados a los proveedores de servicios, mientras que los tokens de trabajo se valoran como un múltiplo de los flujos de efectivo. Los flujos de efectivo incluyen los gastos de explotación. Los ingresos pagados al proveedor de servicios no.
Hay un error en el modelo BME: los arbitrajistas. Este problema se entiende mejor con un ejemplo sencillo. Digamos que un protocolo que implementa BME acuña 100 tokens por período de 24 horas. Si a las 23 horas y 50 minutos únicamente se han quemado 50 tokens de forma orgánica, los arbitrajistas se ven incentivados a quemar arbitrariamente hasta 49 tokens adicionales en su propio nombre, ya que tienen un ROI positivo garantizado.
Esto es problemático porque significa que los tokens que implementan BME serán perpetuamente deflacionarios. Los arbitrajistas garantizan que la oferta nunca se inflará, aunque la demanda orgánica de uso del servicio disminuya.
Se puede reducir el alcance de este problema al reducir el intervalo de tiempo a un solo bloque, el cual es de unos 15 segundos en Ethereum. Utilizando un periodo de tiempo de un solo bloque, los arbitrajistas no tienen nada que arbitrar. Sin embargo, con un calendario de acuñación tan corto, los mineros se verán incentivados a actuar como arbitrajistas, tal y como se ha descrito anteriormente, al manipular el orden de las transacciones en los bloques.
Una solución a este problema es utilizar un esquema de commit-reveal (comprometer-revelar). Will Warren, de 0x, describe los esquemas de commit-reveal en este ensayo. En el futuro, esto puede ser abordado a través de zk-SNARK.
Factom no tiene que lidiar con este problema, ya que usa un modelo de red federada en el que hay un número fijo de proveedores de servicios conocidos. Además, cada servidor federado tiene garantizado un pago igual.
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