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07 de julio de 2022 19:11 UTC
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El año es 2006. El escenario: un juego clandestino de póquer en efectivo en la ciudad de Nueva York. Nikolai Yakovenko echa un vistazo a su mano, su expresión facial se detiene, la postura ligeramente encorvada. Un par de reyes le devuelven la mirada.
Con $30.000 sobre la mesa, se revela el flop: diez de corazones, siete de picas, seis de corazones. “Todo adentro”, su oponente hace un gesto desde el otro lado de la mesa. Se hace una apuesta de $80,000.
Yakovenko comienza a procesar los números en su cabeza, evocando los posibles resultados de la mano y sus probabilidades. Momentos después, tiene su respuesta: 42%, su probabilidad de victoria. Con más dinero sobre la mesa del que Yakovenko está dispuesto a perder, se retira.
“Tal vez un bot lo hubiera jugado mejor”, dijo más tarde sobre la mano durante una charla en la conferencia de análisis deportivo del MIT en 2018.
El sentimiento, que la tecnología puede informar e incluso superar las capacidades humanas, está en el corazón del trabajo de la vida de Yakovenko, y lo ha llevado por todo el mundo a torneos de póquer, competencias de ajedrez y ahora, tokens no fungibles (NFT).
Su última misión es domar el Lejano Oeste de los precios de NFT de primer orden con una startup de inteligencia artificial que él fundó llamada DeepValueNFT, que utiliza un algoritmo de fijación de precios para evaluar el valor de mercado de los coleccionables digitales de alto precio como CryptoPunks y Bored Apes. (Ambas son colecciones de 10,000 imágenes de perfil generadas por computadora, cada una con sus propios conjuntos de rasgos y rarezas).
Si bien los NFT de estas colecciones han obtenido millones de dólares en ventas individuales en los mercados de NFT (el precio más barato para un CryptoPunk con el rasgo “alienígena” se encuentra en más de $ 12 millones), los compradores siguen determinando por su cuenta un precio justo para sus tesoros. . Incluso con el enfriamiento del mercado NFT en los últimos meses como parte de una recesión criptográfica más amplia, Yakovenko ve esto como un problema que vale la pena resolver.
Su experiencia al hacerlo, fusionando el mundo de la IA y el modelado estadístico con la fuerza impredecible que es la naturaleza humana, se remonta mucho antes de sus días en criptografía.
Primeros años de vida
Yakovenko nació en un pequeño pueblo a las afueras de Moscú en 1984, hijo de dos jóvenes científicos que se conocieron en el equipo nacional de física de Ucrania. Sus primeros talentos matemáticos fueron prodigiosos.
Inmigrando a los EE. UU. con su familia a la edad de siete años a través de Italia, Yakovenko comenzó a codificar a la edad de 10 años, inscribiéndose en clases universitarias en la Universidad de Maryland, donde su padre era profesor, a la edad de 14.
A los 16, se convirtió en estudiante de tiempo completo en la universidad, tomó cursos de matemáticas de nivel de posgrado y descubrió el juego de póquer en los dormitorios, luego se convirtió en un habitual en los juegos de apuestas más altas en una fraternidad fuera del campus.
“Tuve mucha suerte porque los muchachos que jugaban en la fraternidad de mi amigo eran mejores que los jugadores que conocías en Atlantic City en ese momento”, dijo Yakovenko a CoinDesk. “El póquer apenas comenzaba a tener un auge y nadie sabía lo que estaban haciendo, incluyéndome a mí”.
La carrera de póquer de Yakovenko comenzó a florecer años más tarde en la ciudad de Nueva York, donde vivió durante y después de graduarse de la escuela de ingeniería y ciencias aplicadas de la Universidad de Columbia, tomando un trabajo de tiempo completo en Google como ingeniero en el equipo del motor de búsqueda de la compañía en 2006. .
A los 20 años, frecuentaba una pista de póquer clandestina en Times Square, ganando y perdiendo más dinero que nunca en la universidad.
“Recuerdo salir del trabajo en Google y luego ir a los clubes y jugar hasta las 7 am”, dijo Yakovenko. “Te enfrentabas a todo tipo de personajes en esos juegos. Después de unos meses, creo que gané $20,000 con entradas de $300”.
La carrera de póquer de Yakovenko eventualmente lo llevó a escenarios más prestigiosos como la Serie Mundial de Póquer, pero sus juegos más interesantes se produjeron en contextos clandestinos, incluida una temporada en una mesa infame dirigida por Molly Bloom (cuya historia se convirtió en la película “Molly’s Game ”) que presentaba regularmente a celebridades de alto perfil, sobre todo a Tobey Maguire.
“Tobey es realmente un buen jugador”, dijo Yakovenko sobre el tiempo del actor en la famosa mesa. “Ser vendido por Spider-Man fue una experiencia interesante”.
Al igual que con su pasión por el ajedrez a una edad temprana, Yakovenko estaba obsesionado con los detalles del juego, obsesionado con la forma en que el aprendizaje profundo y la IA, dos temas en los que se había interesado tanto personal como profesionalmente, podían mejorar su juego.
bola de dinero
Después de dejar Google en 2008, Yakovenko se encontró jugando con los análisis de un juego diferente: el béisbol profesional.
Lo que comenzó como un proyecto apasionante, bloguear sobre modelos estadísticos y proyecciones de jugadores, finalmente llamó la atención del pionero en el desarrollo de lanzamientos Kyle Boddy, quien estaba construyendo su propia creación de investigación de béisbol, conocida como Driveline Baseball, en todo el país en Kent, Washington.
Los hallazgos de sus estudios, el más importante de los cuales era beneficioso para los lanzadores lanzar más fuerte (una observación aparentemente obvia que todavía se cuestionaba en ese momento), lo llevaron a trabajos continuos de consultoría con Driveline a lo largo de los años, lo que contribuyó en una pequeña parte a la primeros días de una revolución analítica más grande que desde entonces ha cambiado significativamente el juego de béisbol.
En 2012, Yakovenko sufrió una lesión cerebral traumática durante un partido de rugby de ex alumnos de Columbia en el que quedó inconsciente y entró en coma inducido médicamente.
Después de salir del hospital una semana más tarde, todavía incapaz de sentir completamente el lado derecho de su cuerpo, Yakovenko descartó su plan de terapia recetado por el médico y optó por su propio cóctel de bandas de resistencia probado por ensayo y error. pelotas de ping-pong, levantamiento de pesas y ciclismo. Finalmente se recuperó por completo.
Su carrera profesional desde 2015 en adelante ha incluido períodos en Twitter, el fabricante de chips Nvidia y el fondo de cobertura Point72 Asset Management, todos en puestos estrechamente vinculados al aprendizaje profundo. Sus proyectos abarcaron desde el ajuste fino de las recomendaciones en las fuentes de los usuarios en Twitter hasta la investigación de genómica y ADN en Nvidia; su tiempo en Point72 se centró en el comercio algorítmico.
Revolución punk
Cuando Larva Labs lanzó su proyecto experimental de “prueba de concepto” en cadena CryptoPunks en 2017, Yakovenko no era ajeno a las criptomonedas. Había estado siguiendo bitcoin casualmente desde 2011 y había publicado su propia investigación teórica sobre criptografía durante su tiempo en Columbia.
Yakovenko se interesó en la colección en 2020 después de notar que sus antiguos compañeros de póquer hablaban sobre el proyecto en Twitter, encontrándose una vez más en los primeros días de un movimiento que crecería más de lo que podría haber previsto.
En la primavera de 2021, Yakovenko se obsesionó con CryptoPunks Bot, una cuenta de Twitter que servía como fuente en vivo para las ventas de CryptoPunk.
Recordó un momento durante Tech Week Miami en el que sacaba el bot de venta mientras viajaba en Ubers, preguntaba a la gente cuánto pensaban que valía cada Punk, tratando de dar sentido a las discrepancias entre Punks “de piso” con rasgos comunes y ediciones más raras. .
La experiencia finalmente conduciría a un momento “ajá” para Yakovenko, quien pensó que podría crear su propio algoritmo de precios que sería más preciso que cualquier información disponible públicamente.
“Íbamos de fiesta en fiesta y yo estaba como, ‘amigo, tengo que construir un modelo’”, dijo Yakovenko. “Quería hacer algo en el aprendizaje de máquinas criptográficas, pero como ingeniero, debes tener mucho cuidado de no ser el martillo que busca el clavo, ¿verdad? Quería que fuera útil”.
Después de jugar con el modelo durante unos meses en su tiempo libre, fundó DeepValueNFT, una empresa que ofrecía precisamente ese servicio. La especialidad actual del modelo son los precios de CryptoPunk, pero Yakovenko y los miembros de su equipo planean lanzar un predictor de precios de Bored Ape Yacht Club en las próximas semanas. La compañía acaba de recaudar una ronda de financiación de 4 millones de dólares anunciada el jueves.
Los usuarios del sitio web pueden buscar cualquier NFT individual en las colecciones disponibles, ver su historial de valoración junto con sus ofertas, ofertas y ventas. La compañía también tiene un bot de Twitter que envía alertas para listados notables junto con estimaciones de precios en tiempo real.
La fortaleza del modelo es que analiza los datos más allá de los precios de venta, que por sí solos son una medida deficiente del valor de una NFT. Más importantes que las ventas son los precios de las ofertas y listados activos, dice Yakovenko. Si bien un precio de venta determina cuánto estaba dispuesto a pagar un comprador por un NFT, los listados que no se modifican indican igualmente cuánto no están dispuestos a pagar.
El viaje de Yakovenko hacia las NFT es, en muchos sentidos, emblemático de la naturaleza ecléctica de la industria. Los NFT, que ahora tienen solo unos años, no son un tema que se estudie en la escuela, y su atracción ha tomado por sorpresa a la mayoría de los participantes del mercado. El tipo de personas que atraen los NFT también tienen algunos puntos en común: se sienten cómodos asumiendo riesgos, aunque sean calculados.
“Entre los grupos de NFT Twitter y NFT Telegram, la mitad de las personas que conoces son exjugadores de póquer”, dijo Yakovenko. “Me he cruzado en el camino con un buen número de ellos”.
Hace solo unas semanas, Yakovenko, que ahora reside en Miami, la ciudad del centro criptográfico, se encontró una vez más en una mesa de póquer de la ciudad de Nueva York, esta vez llena de criptoamigos en la ciudad para NFT.NYC, la principal conferencia de la industria.
“Fueron buenos juegos, aunque perdí”, dijo Yakovenko con una sonrisa. “Supongo que tuve un poco de mala suerte”.
