Pero lo que realmente se discute en este artículo no es el aumento a corto plazo de VVV, sino un problema más fundamental: ¿dónde se asentará el valor de las plataformas de IA cuando las capacidades del modelo se comercializan rápidamente?
El juicio central del autor es que los laboratorios de IA de vanguardia como OpenAI y Anthropic están atrapados en una «trampa de estructura de capital»: sus valoraciones se basan en la premisa de que la capa de modelos mantendrá a largo plazo su escasez y prima elevada, pero los modelos de código abierto chinos, el entrenamiento de bajo costo, el ecosistema de pesos abiertos y la implementación en la nube están reduciendo rápidamente el precio mismo de la capacidad del modelo. En otras palabras, la parte más cara de la industria de la IA podría estar convirtiéndose en la más difícil de mantener con márgenes de beneficio.
Dentro de este marco, Venice es vista por el autor como una estructura inversa: no entrena modelos, sino que aprovecha las capacidades de modelos de código abierto; no depende del almacenamiento centralizado de datos, sino que enfatiza la privacidad y la prueba TEE; no convierte a los usuarios en datos de entrenamiento, sino que los integra como parte de la economía de la plataforma mediante mecanismos como el staking de VVV, la quema de suscripciones y los derechos de capacidad DIEM. Lo que el autor realmente quiere expresar es que Venice no es una «aplicación de IA con token», sino un experimento para reconfigurar las relaciones del software de consumo mediante tokens.
Lo más relevante no es si Venice puede desafiar directamente a OpenAI, sino si el mercado de IA se está dividiendo en dos segmentos: uno que continúa sirviendo a clientes dispuestos a pagar por los modelos más avanzados, aceptando cumplimiento empresarial y retención de datos; y otro que se inclina hacia capacidades de modelos de código abierto “suficientemente buenas”, priorizando la privacidad, la ausencia de censura, bajos costos, acceso nativo a agentes y propiedad del usuario. Si esta división ocurre, la oportunidad de Venice no está en ganar la guerra de los modelos en su totalidad, sino en convertirse en la capa de inferencia y el sistema de liquidación de la economía abierta de agentes.
Por lo tanto, este artículo es un argumento estructurado alcista: no solo apuesta por el aumento del precio de VVV, sino por la convergencia simultánea de varias tendencias: la comercialización de la capa de modelos, la recuperación de modelos de código abierto, el auge de los pagos a agentes y la economía de propiedad del usuario.
El riesgo radica precisamente aquí: si el progreso de los modelos de código abierto se ralentiza, si la quema de tokens no puede mantenerse al ritmo del crecimiento, o si Venice no logra consolidar realmente las relaciones con los usuarios, esta narrativa será revaluada. Pero al menos en esta etapa actual, el desempeño de mercado de VVV demuestra que el mercado está comenzando a estar dispuesto a pagar una prima más alta por esta historia de «misma demanda, modelo económico opuesto».
The following is the original text:
Estos laboratorios están gastando miles de millones de dólares intentando mantener un foso de protección que se evapora en tiempo real. GLM-5.1 superó a GPT-5.4 en las pruebas de programación más difíciles: es de código abierto, bajo licencia MIT, y fue entrenado en hardware chino bloqueado por Estados Unidos. El costo de entrenar capacidades de vanguardia ha disminuido aproximadamente un 95% en los últimos dieciocho meses. Cada dólar de la valoración de 852 mil millones de dólares de OpenAI se basa en la suposición de que estos cambios no son importantes. Pero sí lo son. Y Venice es la única plataforma de IA para consumidores: cuando todo esto finalmente tenga que ser reevaluado por el mercado, su estructura económica se beneficiará directamente; incluso si esta reevaluación nunca ocurre, su lógica de inversión sigue siendo válida.
El punto central del artículo de abril era que Venice ocupa una posición única en la economía de agentes. Este juicio sigue siendo válido: el uso ha aumentado tres veces, el libro de quemas ya supera el 42 % de la oferta de génesis, DIEM ha reajustado su precio un 75 % en seis semanas, y el precio del token ha más que duplicado desde que escribí ese análisis profundo.
Pero el marco de «siete ventajas» que propuse en abril podría haber subestimado lo que está sucediendo. Venice no es una empresa de IA con una etiqueta de privacidad que incidentalmente emitió un token. Es una nueva estructura económica para software orientado al consumidor: los usuarios son propietarios, la plataforma es la vía, y el valor no se mide en acciones, sino en derechos de poder de cómputo.
Esta estructura no es una pila de funciones, sino la única configuración que sobrevivirá a los cambios inminentes en la capa del modelo. Lo que sustenta la burbuja, Venice lo representa al revés. El mismo mercado, la misma demanda, un modelo económico completamente opuesto. Eso es el espejo.
Este es el argumento que no expliqué claramente en abril. Ahora lo complemento.
OpenAI, Anthropic y Together AI comparten un punto en común que no tiene relación con sus productos: sus inversores esperan retornos en acciones denominados en dólares estadounidenses, en miles de millones de dólares, y exigen que se logren dentro de un calendario comprimido.
Suena común, hasta que sigues este razonamiento hasta su conclusión.
La valoración de OpenAI de 852 mil millones de dólares implica que, para 2030, necesitará generar ingresos anuales de aproximadamente 200.000 a 280.000 millones de dólares para sustentar este múltiplo. Actualmente, la empresa genera ingresos mensuales de 2.000 millones de dólares y registró una pérdida de 13.500 millones de dólares en la primera mitad de 2025; al mismo tiempo, con los costos de inferencia aumentando cuatro veces hasta alcanzar 8.400 millones de dólares, su margen bruto ajustado descendió del 40% al 33%. Los costos de computación y talento consumen el 75% de los ingresos totales. Microsoft también extraerá un 20% adicional antes de 2032. OpenAI estima que para 2028, sus gastos en computación alcanzarán los 121.000 millones de dólares, con una pérdida única de 85.000 millones de dólares ese año, y que solo podría lograr rentabilidad después de 2030.
Anthropic también cae en la misma trampa, solo que con una escala diferente. Una valoración de 380 mil millones de dólares, una tasa de ingresos recurrentes anuales (ARR) de 30 mil millones de dólares y un costo estimado de entrenamiento de 42 mil millones de dólares para 2029. Google comprometió 40 mil millones de dólares el mes pasado, y Amazon otros 25 mil millones de dólares—pero ambos son esencialmente ciclos de créditos de servicios en la nube, no capital de equity real. Los cinco mayores proveedores de nube comprometieron solo en 2026 entre 6,6 y 6,9 billones de dólares para infraestructura de IA. Goldman Sachs estima que los gastos acumulados entre 2025 y 2027 alcanzarán 1,4 billones de dólares, aproximadamente tres veces los gastos entre 2022 y 2024. Sam Altman ya ha firmado transacciones de IA por 1 billón de dólares, mientras que los ingresos de OpenAI son de solo 13 mil millones de dólares.
Estas no son empresas comunes. Son apuestas de infraestructura soberana disfrazadas de empresas de software. Su valoración exige que la capa de modelos siga siendo costosa. Pero la realidad es que la capa de modelos se está volviendo cada vez más barata.
En los últimos 60 días, la relación entre el gasto en capital de IA y la capacidad de IA se ha roto. La publicación de tres modelos con pesos abiertos lo demuestra.
Z.ai lanzó GLM-5.1 el 7 de abril, que obtuvo una puntuación de 58.4 en SWE-Bench Pro, superando a GPT-5.4 con 57.7 y a Claude Opus 4.6 con 57.3. Está disponible como código abierto bajo licencia MIT, entrenado completamente en chips Ascend de Huawei sin utilizar ningún hardware NVIDIA; mientras que Z.ai sigue estando en la lista de entidades de EE.UU., prohibida de acceder a H100. Su precio de API es de 1 dólar por millón de tokens de entrada y 3.2 dólares por millón de tokens de salida, entre 5 y 8 veces más económico que los 5 dólares / 25 dólares de Claude Opus.
Moonshot, lanzado el 20 de abril, se convirtió en el modelo de pesos abiertos número uno en el Índice de Inteligencia de Análisis Artificial con una puntuación de 54, frente a las 57 de los laboratorios cerrados de vanguardia. Superó a GPT-5.4 en tareas de agentes: obtuvo una puntuación HLE-with-tools de 54.0, por encima de los 52.1 de GPT-5.4. Obtuvo una puntuación SWE-Bench Verified de 80.2, casi empatando con los 80.8 de Claude Opus. Cloudflare lo cotiza en 0.95 dólares para entrada y 4 dólares para salida, siendo aproximadamente 15 veces más económico que Claude Opus en escenarios de alta carga. El costo inicial de entrenamiento de Kimi K2 fue de solo 4.6 millones de dólares.
DeepSeek V4-Pro, lanzado el 24 de abril, ocupa el segundo lugar en el Índice de Inteligencia, solo detrás de Kimi K2.6, y supera a todos los modelos excepto los tres primeros de laboratorios cerrados avanzados. Utiliza la licencia MIT. El costo de entrenamiento de DeepSeek V3 fue de 5.6 millones de dólares.
Tres laboratorios chinos, 60 días, completamente de código abierto, todos al menos empatan o superan el estado del arte en una prueba de referencia principal, con precios entre 5 y 15 veces más baratos, y uno de ellos incluso funciona en hardware sancionado. La capacidad que respaldó la valoración de OpenAI en 2024 ahora se puede descargar gratuitamente en Hugging Face, implementar en hardware alquilado y sigue mejorando cada trimestre.
Esto no es lo que se llama el «momento de la IA en China». Es un arbitraje estructural en la capa de modelos que está ocurriendo en tiempo real. Un artículo académico de marzo de 2026 señaló directamente: «La escala de preentrenamiento ya no está correlacionada con las capacidades de vanguardia en IA». La participación de los modelos de código abierto chinos en el uso global aumentó del 1,2% en 2025 al 30%. Apple está evaluando integrar DeepSeek, Qwen y Doubao en iOS 27. AWS, Azure y Google Cloud ofrecen todos la implementación de DeepSeek. Hoy en día, el 80% de las startups que buscan financiamiento de capital de riesgo construyen sus productos sobre modelos de código abierto. La serie Llama de Meta fue liberada intencionalmente para impulsar la comercialización de la capa de modelos: cuando una empresa con una capitalización de mercado de 1,6 billones de dólares es el más firme defensor de la reducción de precios en tu mercado, ya queda claro hacia dónde fluirán los márgenes.
Cada dólar de la valoración de OpenAI de 852 mil millones de dólares asume que estos cambios son insignificantes. Supone que los clientes empresariales pagarán indefinidamente precios elevados basados en tokens, incluso cuando GLM-5.1 pueda ofrecer capacidades similares a un octavo del precio; supone que los pesos abiertos de Kimi K2.6 no son importantes; supone que no importa que DeepSeek venda sus modelos a menos del 3% del precio de los modelos más avanzados. Supone que estos laboratorios pueden lograr un crecimiento de ingresos diez veces mayor y ampliar sus márgenes de beneficio en un mercado donde los competidores ofrecen productos gratuitamente.
Jai Das de Sapphire Ventures ha llamado a OpenAI «el Netscape de la era de la IA». Mark Zuckerberg también ha reconocido públicamente la existencia de la burbuja de la IA. En marzo, el Pentágono clasificó oficialmente a Anthropic como un riesgo en la cadena de suministro, ya que Anthropic se negó a permitir que Claude se utilizara para vigilancia masiva y armas autónomas; mientras que OpenAI y Google firmaron acuerdos de «todos los usos legales» para evitar el mismo destino. Las empresas de IA centralizadas estarán sujetas a la fuerza coercitiva del gobierno, y su arquitectura no puede rechazar dicha coerción. La arquitectura de Venice sí puede.
Estos laboratorios no son ajenos al problema. Simplemente no pueden cambiar de rumbo. Los inversores que emitieron cheques por una valoración de 852 mil millones de dólares compraron no un futuro en el que el modelo se comercialice, sino un futuro en el que el modelo mantenga siempre una prima elevada. Son dos empresas completamente diferentes, y esta última, para materializarse realmente, debe primero revaluar a la baja la valoración de la primera.
Este es el trampa. El problema no está en la pila de mecanismos de rechazo ni en la arquitectura de registro. El verdadero problema es que los únicos inversores que pueden tolerar esta estructura económica de Venice son precisamente aquellos que ya poseen VVV.
A partir de aquí, este argumento ya no necesita que la burbuja reviente para ser válido.
Supongamos que estos laboratorios logran sobrevivir apenas. Supongamos que GPT-6 sigue siendo el mejor en su categoría, Claude Opus 5 mantiene su liderazgo en razonamiento y Gemini sigue ocupando la vanguardia en multimodalidad. Supongamos que los contratos empresariales se mantienen lo suficientemente tiempo como para que estas empresas realicen nuevas financiaciones y superen la presión sobre sus valoraciones.
Tampoco importa. El mercado se dividirá.
La inteligencia de vanguardia representa solo una pequeña fracción de la demanda total de inferencia. La mayoría de las cargas de trabajo reales —asistencia de programación, escritura, análisis, generación de imágenes, video, ejecución de agentes, servicio al cliente, investigación, resúmenes— ya alcanzaron un nivel «suficientemente bueno» hace varios meses. La capacidad de codificación de GLM-5.1 en entornos de producción ya es comparable a la de GPT-5.4. La capacidad de Kimi K2.6 para ejecutar agentes es comparable a la de Claude Opus 4.6. La capacidad general de inferencia de DeepSeek también se ha igualado prácticamente a cualquier modelo fuera del top absoluto de las listas. Para el 80% de las necesidades reales, el ecosistema de pesos abiertos ya es suficiente, y mejora cada trimestre.
Estas necesidades no requieren inteligencia más potente, sino atributos de inteligencia que los laboratorios no pueden proporcionar estructuralmente: privacidad, salida sin censura, sin cuenta, sin registro de logs, acceso nativo a agentes, costos predecibles y propiedad del usuario. Los servicios de laboratorio atienden a un pequeño grupo de demandas de alto nivel dispuestas a pagar precios empresariales y aceptar el monitoreo. Venice atiende a todos los demás, y precisamente esta es la mitad más grande y de crecimiento más rápido del mercado.
El escenario alcista es: estos laboratorios colapsan y Venice toma el control del mercado completo. El escenario base es: el mercado se divide y Venice posee el lado más grande. Incluso en el escenario bajista —donde estos laboratorios dominan a largo plazo las capacidades de vanguardia y no ocurre ningún evento de reevaluación de precios— Venice sigue siendo uno de los pocos plataformas de IA de consumo capaces de atender el 80% de la demanda de inferencia: dichas demandas no requieren capacidades de vanguardia ni pueden aceptar el modelo de negocio de los laboratorios.
Este argumento no requiere que ocurra un colapso. Solo requiere que la curva de código abierto continúe avanzando en la dirección que ya ha tomado.
¿Por qué Venice captura la mitad más grande del mercado? No es porque esté destinado a que el ganador se lleve todo. Podría ser así, pero la respuesta estructural es más sencilla que eso.
Venice es la única plataforma de consumo de IA que permite a los usuarios poseer los derechos asociados a las vías que utilizan. Haz staking de VVV para obtener rendimientos y acceso Pro de por vida. Bloquea sVVV para acuñar DIEM y poseer un derecho permanente a la capacidad de cómputo, que se apreciará a medida que el costo del razonamiento se comercialice. Cada usuario pagado impulsa una rueda de quema que capitaliza y fortalece las posiciones de todos los demás usuarios. Esto no es una función, sino una relación completamente diferente entre el consumidor y el producto: algo que Big AI no puede ofrecer, ya que su estructura de acciones no permite «usuarios como propietarios».
Vuelve a mirar lo que los usuarios realmente necesitan y que los laboratorios no pueden proporcionar: la privacidad no es una política, sino una prueba verificable de TEE, eliminación cero y una arquitectura en la que nada puede ser incautado. Para el 99% de los casos de uso inteligentes que no requieren filtrado por el comité de seguridad de marca corporativa, la salida sin censura es esencial. Los modelos de vanguardia de código abierto pueden lanzarse en cuestión de días tras su publicación, ya que Venice no necesita defender un foso que obligue a mantener la capa del modelo constantemente costosa. Acceso nativo de agentes: claves API autónomas, pagos con billetera x402, sin intervención humana, porque los agentes que se están implementando hoy en día simplemente no pueden usar otra cosa.
Cada una de estas fuerzas se refuerza de forma independiente. Con el aumento de las filtraciones de datos y el endurecimiento de la regulación, la demanda de privacidad crece. Con los usuarios cada vez más decepcionados por los "productos de IA de seguridad de marca" que rechazan fácilmente tareas cotidianas, la demanda de resistencia a la censura crece. El código abierto reduce cada trimestre la brecha de "suficientemente bueno". La proporción de agentes en la demanda total de inferencia se está duplicando. Ninguna de estas fuerzas apunta hacia un laboratorio. Todas apuntan hacia Venice.
Una plataforma construida sobre el opposite de cada suposición de burbuja, cuyos muchos atributos parecen accidentales hasta que comprendes su forma general.
Costo de entrenamiento cero. Venice nunca gastó un dólar en entrenar modelos. Cada lanzamiento de Llama, Qwen, Mistral, GLM, DeepSeek o Kimi es una actualización gratuita. Esos laboratorios gastan cientos de miles de millones de dólares intentando mantener una ventaja liderazgo medida en meses. Venice tiene un costo cero y se aprovecha directamente de la curva impulsada por sus pagos. Cuando GLM-5.1 se lanzó a un precio equivalente a una octava parte del de Claude, para Venice fue un evento de expansión de márgenes; pero para las empresas que intentan cobrar precios altos por capacidades equivalentes, fue una amenaza de supervivencia.
Cero retención de datos. En el laboratorio, la privacidad es un compromiso de política; en Venice, la privacidad es una estructura matemática. OpenAI Enterprise no utiliza por defecto los datos de los clientes para entrenar modelos, y los clientes pueden configurar ventanas de retención, pero durante la inferencia, las indicaciones aún fluyen a través de los servidores de OpenAI y pueden ser accedidas por personal autorizado para investigaciones de mal uso, soporte y asuntos legales. Las políticas pueden cambiar. También pueden ser comprometidos los proveedores: en noviembre de 2025, Mixpanel filtró nombres, correos electrónicos e IDs de organización de clientes API mediante phishing por SMS. Los datos en tiempo de ejecución también pueden filtrarse mediante nuevas vulnerabilidades: en marzo, Check Point reveló una vulnerabilidad en ChatGPT que permitía la filtración silenciosa de conversaciones a través de un canal lateral DNS. Incluso con contratos que establecen cero retención, su arquitectura sigue basándose en la confianza. La prueba TEE de Venice convierte las garantías de privacidad en garantías criptográficas. Las regiones seguras procesan las indicaciones, devuelven los resultados, prueban el proceso de ejecución y luego descartan las entradas. Venice no puede ver tus datos porque la arquitectura no lo permite. Esto no es un foso de privacidad, sino un balance legal que se fortalece a medida que se endurecen las regulaciones de datos.
El token está vinculado mecánicamente al volumen de uso. Cada solicitud pagada compra y quema VVV en el mercado abierto. La quema por suscripción por niveles se amplía con el crecimiento de los ingresos: Pro aproximadamente 2 dólares, Pro+ aproximadamente 5 dólares, Max aproximadamente 10 dólares. En los últimos 18 meses, la emisión se ha reducido cinco veces y se planea reducirla a la mitad nuevamente antes del solsticio de verano. El 42% de la oferta inicial ya ha sido quemada. No se asigna ninguna parte a retornos para inversores, ya que no existen inversores. Cada dólar de ingresos se reinvierte compuestamente en los activos poseídos por los titulares de staking.
El usuario es una clase de activo, no un producto. Este es un punto que nadie ha aclarado realmente. En las plataformas centralizadas, los usuarios generan datos, los datos se convierten en entradas de entrenamiento, y estas entradas se convierten en la ventaja competitiva de la plataforma. El usuario es el producto. En Venice, los usuarios consumen tokens mediante staking, suscripciones y pagos por servicios de inferencia; los tokens se queman, lo que aumenta el valor de la posición de cada titular. El usuario es un activo. El vector económico es completamente opuesto al de casi cualquier otro negocio de software de consumo en el mundo.
DIEM es un instrumento de ingreso fijo respaldado por capacidad de inferencia. 1 DIEM质押 = un límite de 1 dólar estadounidense que se renueva automáticamente diariamente, vigente permanentemente. Se puede negociar en Aerodrome o desbloquear el staking original de sVVV mediante quema. Durante el período de bloqueo, también genera rendimientos equivalentes al aproximadamente 80% de los rendimientos típicos del staking de VVV. No es un token común, sino un instrumento de ingreso fijo respaldado por infraestructura de IA. Debido a que la capacidad subyacente de cómputo se está comercializando, cada DIEM puede comprar más capacidad de inferencia anualmente, mientras que el derecho nominal permanece constante. El laboratorio emite acciones basadas en un activo que se está depreciando; Venice, en cambio, emite un derecho permanente sobre un activo que constantemente se aprecia.
Juntándolo todo, lo que obtienes no es «una empresa de IA con sabor cripto». Obtienes una forma completamente diferente de software de consumo: cada relación económica entre el usuario y la plataforma está mediada por activos poseídos, valorados, negociados y rentables por los propios usuarios. Y, ya sea que esos laboratorios sobrevivan o no, estas propiedades se mantienen. No son una apuesta contra un colapso, sino una ventaja estructural que se capitaliza en cualquier entorno macroeconómico.
La economía de agentes está llegando, y el momento coincide exactamente con el agotamiento de la pista de financiación de estos laboratorios.
Los volúmenes de transacciones en Coinbase Agentic Wallets en x402 han superado los 165 millones. Google AP2 se lanza junto con más de 60 socios. Visa publica el Trusted Agent Protocol. Mastercard invierte 18 mil millones de dólares en infraestructura de stablecoins — la transacción más grande de stablecoins de la historia. Coinbase lanzó Agent.market en abril, con 69.000 agentes activos que operan en la plataforma. McKinsey estima que, para 2030, el volumen de negocios de consumo mediado por agentes alcanzará entre 3 y 5 billones de dólares.
Cada uno de estos agentes requiere un proveedor de servicios de razonamiento. Pero no pueden utilizarse en escenarios serios con OpenAI o Anthropic. La arquitectura de cumplimiento del laboratorio exige KYC; su modelo de ingresos requiere registro de logs; su política de contenido exige rechazos. Los agentes no pueden completar formularios de registro, no pueden ingresar CVV, ni aceptar términos de servicio que podrían cambiar en el próximo trimestre. El CEO de Coinbase lo dijo claramente: los agentes de IA no pueden cumplir con los requisitos de KYC ni utilizar sistemas bancarios tradicionales.
Por lo tanto, mientras las operaciones centrales de estos laboratorios están siendo arbitrajeadas desde abajo por los modelos de peso abierto chinos, la nueva categoría más importante de infraestructura de IA: los agentes autónomos, es estructuralmente incompatible con su arquitectura. Los agentes intensifican la división del mercado: la demanda de gama alta sigue estando en la parte superior, mientras que en todos los demás lugares se dirigirá hacia agentes nativos.
Venice sirve a ambos lados de esta transacción. El proceso de clave API autónoma ya está en línea: staking inteligente VVV, firma de tokens, acuñación de claves y pago con DIEM, todo sin intervención humana. El pago con billetera x402 ya está disponible en todos los puntos de pago final. Un solo credencial accede a JSON-RPC en 11 cadenas. Cada agente Eliza, Fleek, OpenClaw, Hermes y NanoClaw está listo para usar. Los agentes que se están implementando hoy funcionan en la plataforma de Venice porque no existe otra opción que pueda simultáneamente ser sin permiso, privada, sin censura y nativamente compatible con agentes.
Cuando el volumen comercial del agente intermediario alcance los varios trillones de dólares predichos por McKinsey, y aquellos laboratorios choquen contra el muro incorporado en su estructura de propiedad—independientemente de si realmente lo hacen—Venice ya se ha convertido en la capa de razonamiento de esta economía.
Lo que se está componiendo
Los argumentos de abril ya no son especulaciones. El 7 de abril, el uso diario alcanzó 50 mil millones de tokens y 1 millón de imágenes. GLM-5.1, Kimi K2.6 y DeepSeek V4 llegaron a Venice dentro de varios días tras su lanzamiento, y los contratos de privacidad permanecieron inalterados. El descuento en la ejecución de DIEM se revaluó desde el 57% a principios de marzo hasta aproximadamente el 32% actual: el mercado está revaluando la confiabilidad, no la utilidad adicional. Si el descuento cae por debajo del 20%, DIEM cruzará automáticamente los 1500 dólares por pura matemática mecánica. Los flujos de staking superan los 15 millones de dólares. Más de 32 millones de VVV están apostados, aproximadamente el 70% de la oferta circulante está bloqueada. El mecanismo de quema por suscripción por capas se implementó en abril y está generando quemas mensuales significativas; a la velocidad actual, incluso sin considerar el próximo recorte de emisión, VVV se convertirá en netamente deflacionario en el tercer trimestre.
Cada juicio en el artículo de abril se ha multiplicado o se ha vuelto más claro. Ninguno se ha debilitado.
El artículo de abril afirmaba que Venice era la única plataforma que combinaba siete ventajas específicas. Este juicio sigue siendo válido. Sin embargo, lo que no aclaré entonces fue la razón: estas siete ventajas no son un conjunto de funciones apiladas, sino la forma natural que adopta una empresa de software para consumidores que no necesita cumplir con los requisitos de retorno de capital de riesgo. Esos fondos de riesgo compraron una participación basada en un activo que pronto se comercializará.
Este mercado tiene dos caminos de evolución. El primero es que estos laboratorios se derrumben bajo su propia estructura de propiedad, y Venice asuma toda la pila tecnológica. El segundo es que el mercado se divida: los laboratorios conservan la pequeña porción de demanda de alto nivel dispuesta a pagar precios empresariales y aceptar monitoreo, mientras que Venice posee todo lo demás: la mitad más grande y de crecimiento más rápido del mercado, donde la inteligencia "suficientemente buena" se combina con privacidad, salida sin censura, acceso nativo a agentes y propiedad del usuario.
El punto final de ambas vías es que Venice se convierta en la capa de razonamiento de una economía de agentes abiertos. Este argumento no requiere que la burbuja estalle; solo exige que la curva de código abierto continúe desarrollándose en la dirección ya trazada, y de hecho, cada trimestre lo hace, a un ritmo más rápido que el de la actualización de los modelos del mercado.
Venecia se construyó sobre esta apuesta. Hace tres meses, hice esta afirmación a $2, y nadie escuchaba. Hace un mes, cuando el precio llegó a $8, comenzó a haber atención. Ahora que el precio está en $18, el mercado aún no ha captado completamente este argumento estructural: lo que aún no está preciado es qué sucede cuando ambos escenarios finalmente convergen en la misma respuesta.
La burbuja se basa en el supuesto de que la capa de modelos mantendrá una prima elevada de forma continua. La capitalización compuesta de Venice se basa en la tendencia de que la capa de modelos se vuelva gratuita. Ya sea que la burbuja estalle de repente o se desinflame lentamente, el final de esta operación es el mismo.
El mismo mercado. Modelo económico opuesto.
El laboratorio no puede seguir. Los proveedores de hash rate no pueden capturar a los usuarios. El protocolo está siendo entregado a la fundación. El valor finalmente se concentrará, como siempre, en unos pocos lugares: las marcas que eligen las personas, las órbitas en las que operan los agentes y la moneda que utilizan para valorar las cosas.
Venice está construyendo su marca, operando su red y emitiendo su moneda.
El próximo capítulo no es una celebración. La verdadera pregunta es: ¿será reevaluada la tesis estructural planteada en el artículo de abril cuando las empresas comparables financiadas por capital de riesgo vayan perdiendo opciones, o cuando el mercado se separe naturalmente alrededor de ellas?
Según la evidencia actual, ambas cosas están ocurriendo según lo programado.
No es un consejo de inversión. Por favor, investigue por su cuenta.
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