Que vaut vraiment votre NFT ? Cet homme utilise l’IA pour le savoir

Nous sommes en 2006. La scène : une partie de poker underground à New York. Nikolai Yakovenko jette un coup d’œil à sa main, son expression faciale s’est arrêtée, sa posture légèrement affaissée. Une paire de rois lui jette un coup d’œil.

Avec 30 000 $ sur la table, le flop est révélé – dix de cœur, sept de pique, six de cœur. « All in », fait signe son adversaire de l’autre côté de la table. Un pari de 80 000 $ est placé.

Yakovenko commence à calculer les chiffres dans sa tête, évoquant les résultats possibles de la main et leurs probabilités. Quelques instants plus tard, il a sa réponse – 42%, sa chance de victoire. Avec plus d’argent sur la table que Yakovenko est prêt à perdre, il se couche.

« Peut-être qu’un bot aurait mieux joué », a-t-il déclaré plus tard à propos de la main lors d’une conférence à la conférence d’analyse sportive du MIT en 2018.

Le sentiment – ​​que la technologie peut informer et même surpasser les capacités humaines – est au cœur du travail de la vie de Yakovenko et l’a emmené à travers le monde pour des tournois de poker, des compétitions d’échecs et maintenant, des jetons non fongibles ( NFT ).

Sa dernière mission est d’apprivoiser le Far West des prix NFT de premier ordre avec une startup d’intelligence artificielle qu’il a fondée appelée DeepValueNFT, qui utilise un algorithme de tarification pour évaluer la valeur marchande des objets de collection numériques à prix élevé comme CryptoPunks et Bored Apes. (Les deux sont des collections de 10 000 images de profil générées par ordinateur, chacune avec ses propres ensembles de traits et de raretés.)

Alors que les NFT de ces collections ont rapporté des millions de dollars de ventes individuelles sur les marchés NFT (le prix le moins cher pour un CryptoPunk avec le trait « extraterrestre » est coté à plus de 12 millions de dollars), les acheteurs restent seuls à déterminer un prix équitable pour leurs trésors . Même avec le refroidissement du marché NFT ces derniers mois dans le cadre d’un ralentissement plus large de la cryptographie, Yakovenko considère cela comme un problème qui mérite d’être résolu.

Son expertise dans ce domaine, fusionnant le monde de l’IA et de la modélisation statistique avec la force imprévisible de la nature humaine, remonte bien avant ses jours dans la cryptographie.

Yakovenko est né dans une petite ville à l’extérieur de Moscou en 1984 de deux jeunes scientifiques qui se sont rencontrés dans l’équipe nationale ukrainienne de physique. Ses premiers talents en mathématiques étaient prodigieux.

Immigré aux États-Unis avec sa famille à l’âge de sept ans en passant par l’Italie, Yakovenko a commencé à coder à l’âge de 10 ans, s’inscrivant à des cours universitaires à l’Université du Maryland, où son père était professeur, à l’âge de 14 ans.

À 16 ans, il est devenu étudiant à temps plein à l’université, prenant des cours de mathématiques de niveau supérieur et découvrant le jeu de poker dans les dortoirs, devenant plus tard un habitué des jeux à enjeux plus élevés dans une fraternité hors campus.

« J’ai eu beaucoup de chance car les gars qui jouaient dans la fraternité de mon ami étaient meilleurs que les joueurs que vous rencontriez à Atlantic City à l’époque », a déclaré Yakovenko à CoinDesk. « Le poker commençait tout juste à exploser et personne ne savait ce qu’il faisait, y compris moi. »

La carrière de poker de Yakovenko a commencé à s’épanouir des années plus tard à New York, où il a vécu pendant et après ses études supérieures à l’école d’ingénierie et de sciences appliquées de l’Université de Columbia, prenant un emploi à temps plein chez Google en tant qu’ingénieur dans l’équipe du moteur de recherche de l’entreprise en 2006. .

À 20 ans, il fréquentait un ring de poker underground à Times Square, gagnant et perdant plus d’argent qu’il n’en avait jamais eu à l’université.

« Je me souviens d’avoir quitté le travail chez Google, puis d’être allé dans les clubs et d’avoir joué jusqu’à 7 heures du matin », a déclaré Yakovenko. « Vous vous heurteriez à toutes sortes de personnages dans ces jeux. Après quelques mois, je pense avoir gagné 20 000 $ en jouant à 300 $ de buy-in.

La carrière de poker de Yakovenko l’a finalement amené dans des contextes plus estimés comme les World Series of Poker, mais ses jeux les plus intéressants se sont déroulés dans des contextes underground, y compris un passage à une table tristement célèbre dirigée par Molly Bloom (dont l’histoire a été transformée en film « Molly’s Game ”) qui accueillait régulièrement des célébrités de haut niveau, notamment Tobey Maguire.

« Tobey est en fait un bon joueur », a déclaré Yakovenko à propos du temps passé par l’acteur à la célèbre table. « Se faire colporter par Spider-Man a été une expérience intéressante. »

Comme avec sa passion pour les échecs à un âge précoce, Yakovenko était obsédé par les détails du jeu, obsédé par la façon dont l’apprentissage en profondeur et l’IA – deux sujets pour lesquels il s’était intéressé à la fois personnellement et professionnellement – pouvaient améliorer son jeu.

Après avoir quitté Google en 2008, Yakovenko s’est retrouvé à bricoler l’analyse d’un jeu différent : le baseball professionnel.

Ce qui a commencé comme un projet passionné, bloguant sur les modèles statistiques et les projections des joueurs, a finalement attiré l’attention du pionnier du développement du terrain, Kyle Boddy, qui construisait sa propre idée originale de recherche sur le baseball, connue sous le nom de Driveline Baseball , à travers le pays dans le Kent, Washington.

Les conclusions de ses études, la plus importante étant qu’il était avantageux pour les lanceurs de lancer plus fort (une observation apparemment évidente qui était encore contestée à l’époque), ont conduit à des concerts de consultation continus avec Driveline au fil des ans, contribuant en petite partie à la premiers jours d’une plus grande révolution analytique qui a depuis considérablement changé le jeu de baseball.

En 2012, Yakovenko a subi une lésion cérébrale traumatique lors d’un match de rugby des anciens de Columbia au cours duquel il a été assommé et plongé dans un coma médicalement provoqué.

Après avoir quitté l’hôpital une semaine plus tard, toujours incapable de sentir pleinement le côté droit de son corps, Yakovenko a abandonné son plan de thérapie prescrit par son médecin, optant plutôt pour son propre cocktail de bandes de résistance testées par essais et erreurs . balles de ping-pong, haltérophilie et vélo. Il a finalement fait un rétablissement complet.

Sa carrière professionnelle à partir de 2015 a inclus des séjours chez Twitter, le fabricant de puces Nvidia et le fonds spéculatif Point72 Asset Management, tous dans des postes étroitement liés à l’apprentissage en profondeur. Ses projets allaient des recommandations de réglage fin sur les flux d’utilisateurs sur Twitter à la recherche sur la génomique et l’ADN chez Nvidia ; son temps chez Point72 était axé sur le trading algorithmique.

Lorsque Larva Labs a publié son projet expérimental de «preuve de concept» en chaîne CryptoPunks en 2017, Yakovenko n’était pas étranger à la crypto-monnaie. Il suivait le bitcoin avec désinvolture depuis 2011 et avait publié ses propres recherches théoriques sur la cryptographie pendant son séjour à Columbia.

Yakovenko s’est intéressé à la collection en 2020 après avoir remarqué que ses anciens copains de poker parlaient du projet sur Twitter, se retrouvant une fois de plus dans les premiers jours d’un mouvement qui allait prendre de l’ampleur qu’il n’aurait pu prévoir.

Au printemps 2021, Yakovenko est devenu obsédé par CryptoPunks Bot , un compte Twitter qui servait de flux en direct pour les ventes de CryptoPunk.

Il s’est souvenu d’un moment pendant la Tech Week Miami où il lançait le bot de vente alors qu’il circulait dans Ubers, demandant aux gens combien ils pensaient que chaque punk valait, essayant de donner un sens aux écarts entre les punks « de plancher » avec des traits communs et des éditions plus rares. .

L’expérience conduirait finalement à un moment « aha » pour Yakovenko, qui a pensé qu’il pourrait créer son propre algorithme de tarification qui serait plus précis que toute information accessible au public.

« Nous allions de fête en fête et je me disais » mec, je dois construire un modèle «  », a déclaré Yakovenko. « Je voulais faire quelque chose dans le domaine de l’apprentissage automatique de la cryptographie, mais en tant qu’ingénieur, vous devez faire très attention à ne pas être le marteau à la recherche du clou, n’est-ce pas ? Je voulais que ça soit utile. »

Après avoir joué avec le modèle pendant quelques mois pendant son temps libre, il a fondé DeepValueNFT , une entreprise qui offrait exactement ce service. La spécialité actuelle du modèle est les prix CryptoPunk, mais Yakovenko et les membres de son équipe prévoient de déployer un prédicteur de prix Bored Ape Yacht Club dans les semaines à venir. La société vient de lever un tour de financement de 4 millions de dollars annoncé jeudi.

Les utilisateurs du site Web peuvent rechercher n’importe quel NFT individuel dans les collections disponibles, voir leur historique d’évaluation ainsi que ses offres, offres et ventes. La société dispose également d’un bot Twitter qui envoie des alertes pour les listes notables ainsi que des estimations de prix en temps réel.

La force du modèle est qu’il examine des données au-delà des seuls prix de vente, qui à eux seuls constituent une mauvaise mesure de la valeur d’un NFT. Plus importants que les ventes sont les prix des offres et des annonces actives, dit Yakovenko. Alors qu’un prix de vente détermine le montant qu’un acheteur était prêt à payer pour un NFT, les annonces qui ne sont pas modifiées indiquent également le montant qu’il n’est pas prêt à payer.

Le parcours de Yakovenko dans les NFT est à bien des égards emblématique de la nature éclectique de l’industrie. Les NFT, qui n’ont maintenant que quelques années, ne sont pas un sujet que vous étudiez à l’école, et leur attrait a surpris la plupart des acteurs du marché. Le type de personnes que les NFT attirent également a certains points communs – ils sont à l’aise avec la prise de risques, même s’ils sont calculés.

« Entre les groupes NFT Twitter et NFT Telegram, la moitié des personnes que vous rencontrez sont d’anciens joueurs de poker », a déclaré Yakovenko. « J’en ai croisé un bon nombre. »

Il y a quelques semaines à peine, Yakovenko, qui est maintenant basé à Miami, la ville de Miami, s’est retrouvé à une table de poker à New York, cette fois remplie d’amis crypto en ville pour NFT.NYC , la première conférence de l’industrie.

« Ce sont de bons matchs, même si j’ai perdu », a déclaré Yakovenko avec un sourire. « Je suppose que j’ai eu un peu de malchance. »