MNX alimentata da MegaETH sbarca con futures pre-IPO su OpenAI, Anthropic e DeepSeek

AI sta alimentando uno dei più grandi cicli di investimento della storia, ma l’infrastruttura finanziaria che lo circonda resta relativamente poco sviluppata: è il giudizio espresso da Max Killberg di Village Global.

Max Killberg ha dichiarato:

“L’intelligenza artificiale sta guidando uno dei maggiori cicli d’investimento mai visti, nonostante l’infrastruttura finanziaria attorno ad essa sia ancora sotto sviluppata.”

Secondo Killberg, esiste un’opportunità per creare mercati finanziari adatti all’AI, piuttosto che limitarsi a sostenere altri mercati predittivi. In questo contesto emergono strumenti finanziari innovativi che cercano di mettere un prezzo alle società private più rilevanti nel settore.

Approccio di MNX e critica sugli strumenti

Stephen Gruggett, cofondatore di Manifold Markets, ha spiegato:

“L’approccio di MNX è meglio adatto a società private come OpenAI e Anthropic, le cui azioni vengono scambiate raramente e sono difficili da valutare.”

La critica si concentra sulle caratteristiche di liquidità: le secondarie di OpenAI e Anthropic sono spesso illiquide e basarsi su prezzi vecchi o poco rappresentativi per costruire contratti perpetui (perp) può generare comportamenti anomali del mercato.

Meccanica del prodotto e leva

I contratti proposti consentono ai trader di utilizzare fino a tre volte i fondi a disposizione, aumentando quindi sia il potenziale profitto sia il rischio di perdite significative. Il prezzo di riferimento non deriva da un feed esterno consolidato, ma è determinato dall’attività di trading su MNX.

Quando una società rimane privata alla scadenza del contratto, la piattaforma può rifarsi a valutazioni pubblicamente disponibili, ottenute da round di finanziamento, fondi di investimento o mercati secondari. Se tali fonti non sono sufficienti, MNX può determinare autonomamente il prezzo di liquidazione, seguendo un processo di revisione pubblicato.

Rischi legati al prezzo di liquidazione

Questa modalità implica che i partecipanti potrebbero dover regolare le loro posizioni a un prezzo significativamente diverso da quello che verrebbe concordato in una transazione privata reale. Ciò aumenta il rischio di manipolazione, può produrre tassi di funding elevati e imprevedibili e genera discrepanze tra prezzo teorico e prezzo pratico di mercato.

In assenza di mercati secondari liquidi e di riferimenti trasparenti, i contratti perp basati su valori interni al mercato della piattaforma assumono una natura più speculativa che riflessiva del valore intrinseco delle partecipazioni private.

Implicazioni per investitori e sviluppi di mercato

Per gli investitori istituzionali e retail interessati all’AI, questi prodotti offrono nuove possibilità di esposizione senza dover acquisire direttamente quote di società private. Tuttavia, richiedono competenze su leva, margin call e meccanismi di funding, oltre a una capacità di valutare il rischio di liquidità.

Dal punto di vista dei mercati finanziari, l’introduzione di derivati legati a società private può stimolare la nascita di infrastrutture più robuste — come price discovery migliori, controlli anti-manipolazione e standard di trasparenza — ma potrebbe anche richiedere interventi regolamentari per tutelare gli investitori meno esperti.

Per il contesto italiano, la possibilità di accedere indirettamente al valore di aziende leader nel campo dell’AI rappresenta sia un’opportunità d’investimento sia una sfida in termini di informazione e supervisione, soprattutto se tali strumenti diventassero diffusi tra i risparmiatori nazionali.

Raccomandazioni di base per la gestione del rischio

Gli operatori interessati dovrebbero valutare con attenzione la governance della piattaforma che emette i contratti, la trasparenza del processo di determinazione del prezzo di liquidazione e la presenza di limiti di leva e meccanismi anti-manipolazione. Diversificare l’esposizione e utilizzare strumenti di hedging può aiutare a contenere la volatilità specifica di questi strumenti.

Conclusione

L’espansione di mercati finanziari attorno all’AI può favorire una migliore allocazione del capitale verso progetti innovativi, ma la transizione richiede sviluppo infrastrutturale, regole chiare e prudenza degli investitori. Strumenti come i perp su società private sono innovativi ma portano con sé rischi specifici che devono essere gestiti con criteri professionali.

In sintesi

• Lo sviluppo di derivati legati a società private nel settore dell’AI può migliorare il price discovery, ma richiede infrastrutture e regole per prevenire manipolazioni e disallineamenti di prezzo.
• L’uso della leva (fino a tre volte i fondi) amplifica sia il rendimento potenziale sia il rischio sistemico per investitori retail, aumentando la necessità di adeguati requisiti di capitale e informazione.
• Per gli investitori italiani, questi prodotti offrono accesso indiretto a società tecnologiche di rilievo, ma impongono una maggiore attenzione alla governance della piattaforma e alla trasparenza del processo di determinazione del prezzo.
• Lo sviluppo di mercati secondari più liquidi e di standard di valutazione condivisi potrebbe ridurre i costi di investimento e favorire una crescita più sostenibile dell’ecosistema dell’AI.