El token VVV de Venice AI alcanzó un nuevo récord hoy, superando temporalmente los 25 dólares. Este repunte se debió a una controversia en investigación matemática que hizo que muchas personas reconocieran la importancia de la "inferencia privada".

El matemático de la Universidad de Nueva York Tristan Buckmaster escribió en una declaración pública que él y sus colaboradores habían ingresado el borrador completo del proyecto en Codex. Al enterarse de que el equipo interno de OpenAI también había logrado avances relacionados, preguntó si su modelo había accedido a estas conversaciones o si se habían utilizado para el entrenamiento. La respuesta que recibió fue que el modelo no consultaba los datos de los usuarios, pero no obtuvo respuesta respecto a la pregunta sobre el entrenamiento.

La respuesta de OpenAI niega que los investigadores o agentes hayan accedido a datos de usuarios específicos para resolver el problema, mientras reconoce que, aunque es poco probable, no se puede descartar que los datos desidentificados de las conversaciones privadas del equipo con Codex hayan ayudado a mejorar el modelo.

La comunidad comienza a cuestionar si, cuando los incentivos son lo suficientemente grandes, estos laboratorios pueden ver todo tu trabajo y publicar los resultados antes que tú.

El trader based16z ha compartido su exposición de trading. Reveló que tiene una posición larga en VVV a través de spot, contratos perpetuos y opciones call OTC con un precio de ejercicio de 25 dólares. Según él, este evento ha generado una amplia conciencia sobre la importancia de la privacidad, y Venice es el activo de liquidez más adecuado para absorber esta narrativa. Además, comparó el capitalización de mercado circulante de VVV con la de ZEC cuando estaba en 50 dólares. Esta es su evaluación sobre la revalorización del valor de la privacidad.

Cuando la IA pasa de responder preguntas de conocimiento general a participar en artículos, código, desarrollo de productos y estrategias de trading, el contenido que los usuarios ingresan en el cuadro de entrada también se vuelve más valioso.

¿Quién puede permitirte mantener el control sobre el contenido y el proceso de ejecución mientras usas IA? Tres proyectos Web3 ofrecen sus propias respuestas.

VVV: Convertir la privacidad en un negocio

Venice AI, fundada por Erik Voorhees, ofrece una aplicación de chat para consumidores y una API para que los desarrolladores accedan a modelos. Agrupa diferentes modelos, destacando la privacidad y la menor restricción como diferenciadores del producto.

La privacidad de Venice AI se divide en tres niveles. El modo «anónimo» de Venice oculta la identidad del usuario, pero el modelo de origen aún puede ver el contenido de la solicitud. El modo «cero retención» depende del cumplimiento por parte del proveedor de servicios. El modo TEE coloca la inferencia en un entorno de hardware protegido; el modo «cifrado extremo a extremo» cifra desde el dispositivo del usuario hasta que entra en el entorno protegido, momento en el que se descifra.

Este negocio ya ha alcanzado cierto tamaño. Banyan, que participa en la inversión, reveló que los ingresos anuales de Venice aumentaron de 14 millones de dólares en enero a más de 100 millones de dólares en agosto.

VVV es el token emitido por Venice en Base; por cada $100 gastados en la compra de cuotas de API de Venice, $5 se utilizan para comprar y quemar VVV. En cuanto a la oferta, la emisión anual de tokens VVV también está disminuyendo: el 1 de septiembre, la emisión anual se redujo de 3 millones a 2,5 millones, y se planea reducirla aún más a 2 millones el 1 de octubre.

Otra fuente de demanda para VVV es DIEM. Los titulares pueden bloquear VVV质押 para acuñar DIEM; por cada DIEM质押, se reciben 1 dólar en cuotas de API actualizadas diariamente. Así, los desarrolladores y agentes pueden poseer un activo que genera continuamente cuotas de uso, preparándose para futuras llamadas a modelos.

El 14 de septiembre, la oferta objetivo de DIEM completará la expansión por etapas de 38.000 a 40.000 unidades, creando espacio para la acuñación adicional. Esta medida también sugiere una actitud optimista por parte del equipo Venice respecto a la expansión de usuarios.

La lógica alcista para VVV es muy clara: ante la amenaza a la privacidad de la IA, Venice ha encontrado su nicho de mercado, lo que lleva a más personas a pagar por su uso y a mayores recompras; además, un mayor número de usuarios requiere cuotas continuas de inferencia, generando demanda de bloqueo.

NEAR: Razonamiento privado verificable

Siguiendo la pista de Venice AI, también encontraremos una figura familiar: NEAR. Esta cadena pública está ampliando el uso del token NEAR mediante cálculo confidencial y servicios de agentes.

En marzo de este año, Venice y NEAR AI anunciaron la integración, permitiendo a los usuarios seleccionar servicios de inferencia privada verificable proporcionados por NEAR AI. Los consumidores realizan solicitudes en Venice, y la capacidad subyacente de cómputo privado es proporcionada por servicios como NEAR AI.

La capacidad principal de NEAR AI Cloud es permitir que los modelos se ejecuten dentro de TEE, es decir, un entorno de ejecución confiable aislado por hardware. Según su diseño, el texto en claro durante el cálculo se limita a una zona protegida, impidiendo que los operadores de la infraestructura lo lean directamente; los usuarios pueden verificar la prueba de hardware para confirmar que la solicitud ingresó al entorno correspondiente. Esto ofrece a los equipos que desean proteger sus datos de investigación y comerciales una opción de cómputo en la nube.

Los modelos de pesos abiertos pueden implementarse en este entorno. Al llamar a modelos propietarios como Claude, GPT o Gemini a través de la puerta de enlace, las solicitudes aún se entregan al proveedor ascendente; la computación confidencial de NEAR garantiza que no se pueda sobrescribir el servidor del otro. El valor de NEAR en esta ruta proviene de la capacidad de proteger el proceso de cálculo y gestionar los servicios de modelos.

Esta funcionalidad ya está vinculada al token NEAR. El pago de staking lanzado el 30 de julio permite a los titulares de tokens convertir los rendimientos del staking de NEAR en cuotas de inferencia, las cuales varían según la cantidad staked, el precio del token y la tasa de rendimiento. Los usuarios conservan la propiedad subyacente de los tokens y pueden desstakear en cualquier momento. Para equipos que utilizan modelos de forma prolongada, esto añade un nuevo uso para poseer NEAR.

Otra oportunidad para NEAR radica en los pagos. Para completar tareas, los agentes de IA, además de invocar modelos, necesitan comprar datos, pagar servicios y mover activos en diferentes cadenas. El enfoque de ejecución de intenciones proporcionado por NEAR Intents permite a los usuarios enviar el resultado deseado, mientras que solucionadores compiten por completar el intercambio y la ejecución. Esta infraestructura permite integrar operaciones complejas entre cadenas en los flujos de trabajo de los agentes de IA.

Según las estadísticas de DeFiLlama, NEAR Intents generó aproximadamente 9,32 millones de dólares en comisiones totales durante el segundo trimestre de este año, de los cuales el protocolo retuvo aproximadamente 1,5 millones de dólares; los ingresos retenidos se utilizan para recomprar NEAR en el mercado.

Por lo tanto, la narrativa alcista de NEAR cuenta con dos pilares comerciales: proporcionar cómputo para tareas sensibles y ejecutar y pagar tareas entre cadenas. El primero puede alcanzar a los usuarios a través de aplicaciones como Venice, mientras que el segundo tiene la oportunidad de crecer junto con los Agentes de IA.

TAO: Modelo de IA de oferta abierta

Bittensor ha sido el proyecto de IA más destacado en Crypto. TAO es el token nativo de la red Bittensor.

Bittensor organiza diferentes tareas en subredes independientes; los mineros ofrecen servicios como inferencia, almacenamiento y predicción, mientras que los validadores evalúan la calidad del servicio, y la red distribuye recompensas según reglas establecidas. Un equipo puede organizar una competencia en torno a una necesidad específica, y toda la red aloja múltiples mercados de este tipo.

Después de la expansión de la demanda de IA, las aplicaciones necesitan más proveedores intercambiables, y los pequeños equipos deben encontrar clientes, recursos de cómputo y financiamiento. Bittensor intenta organizar esta oferta mediante un mercado de incentivos abierto, permitiendo que distintos equipos compitan en tareas específicas.

Ya se han iniciado subredes que generan ingresos externos. Por ejemplo, Chutes, que ofrece servicios de inferencia de modelos, registró ingresos de aproximadamente 1,37 millones de dólares en el segundo trimestre de este año, provenientes de suscripciones, pago por uso y servicios de instancias.

¿Cómo absorbe TAO este crecimiento? Cada subred tiene su propia token alpha y se empareja con TAO para formar pares de intercambio. Al stakeear TAO en una subred específica, este se convierte en la token alpha correspondiente; por lo tanto, TAO actúa como el activo base que facilita la asignación de capital entre subredes. Si surgen más servicios competitivos en la red, la demanda de participar en estos mercados tendrá la oportunidad de expandirse.

En el lado de la oferta, TAO mantiene el diseño de escasez familiar en los mercados criptográficos. El suministro total de TAO está limitado a 21 millones de unidades, y ya se completó la primera reducción a la mitad en diciembre de 2025; actualmente se emiten 0.5 TAO por bloque, aproximadamente 3,600 TAO diarios.

El auge de VVV nos ha proporcionado una ventana de observación. A medida que los modelos se vuelven más potentes, las personas les entregan más información sensible, y el «IA criptográfica/privada» encuentra lógicamente su PMF.