Venice ($VVV): Ang Gupa ng Salamin
May-akda: nikshep
I-translate: Peggy

Editor's Note: Ang recent market performance ng VVV ay nagdala sa Venice sa harap ng AI x Crypto narrative. Ipinapakita ng CoinMarketCap na ang pinakabagong presyo ng Venice Token ay humigit-kumulang $17.28, na may 24-hour increase na humigit-kumulang 19% at流通市值 na humigit-kumulang $795 milyon; samantalang ipinapakita ng CoinGecko na ang 7-day increase nito ay higit sa 60%, na may market cap na humigit-kumulang $694 milyon. Ipinapakita nito ang isang katotohanan: ang merkado ay bumabalik sa pagtitingin sa proyektong ito na “privacy AI + token economy”.

Ngunit ang tunay na pinag-uusapan ng artikulong ito ay hindi ang pansamantalang pagtaas ng VVV, kundi isang mas pangunahing tanong: Kung saan magiging nakapirmi ang halaga ng AI platform kapag ang kakayahan ng model ay mabilis na naging komodidad?

Ang pangunahing pagtataya ng may-akda ay ang mga advanced na AI lab tulad ng OpenAI at Anthropic ay nasa loob ng isang “trap ng equity structure”: ang kanilang valuation ay batay sa pagpapalagay na ang model layer ay magiging matatag at may mataas na premium sa mahabang panahon, ngunit ang mga open-source na AI model ng China, mababang gastos sa pagtatrain, ang open-weight ecosystem, at ang cloud deployment ay mabilis na nagpapababa sa presyo ng sariling kakayahan ng mga model. Sa ibang salita, ang pinakamahal na bahagi ng AI industry ay maaaring magiging pinakamahirap na panatilihin ang margin ng kita.

Sa ilalim ng framework na ito, itinuturing ng may-akda ang Venice bilang isang reverse structure: hindi ito nagtuturo ng model, kundi nagpapalakas ng kakayahan ng open-source model; hindi ito nakabatay sa centralized data retention, kundi nagpapahalaga sa privacy at TEE proof; hindi ito ginagawang training data ang mga user, kundi sa pamamagitan ng mekanismo tulad ng VVV staking, subscription burn, at DIEM compute rights, ginagawa nitong bahagi ng platform economy ang mga user. Ang tunay na nais ipahiwatig ng may-akda ay ang Venice ay hindi isang “AI app na may token,” kundi isang eksperimento na gumagamit ng token upang muli pang-ugnayin ang relasyon sa consumer software.

Hindi ang pagtatagumpay ng Venice laban sa OpenAI ang pinakamahalagang pag-uusapan, kundi kung ang AI market ay naghihiwalay sa dalawang bahagi: isa na patuloy na naglilingkod sa mga kliyente na handang magbayad para sa pinakamoderno na modelo, at tanggap sa enterprise-grade compliance at data retention; at isa pa na umuunlad sa mga open-source model na “sapat na mabuti”, at mas nagbibigay-diin sa privacy, walang censure, mababang gastos, native agent access, at user ownership. Kung mangyayari ang paghihiwalay na ito, ang pagkakataon ng Venice ay hindi nasa pagtatagumpay sa buong laban sa modelo, kundi sa pagiging inference layer at settlement layer sa open agent economy.

Kaya ang artikulong ito ay isang klasikong struktural na argumento para sa pagtaas: hindi ito nagtataya lamang sa pagtaas ng presyo ng VVV, kundi nagtataya sa pagkakasundo ng mga kurba ng komersyalisasyon ng model layer, paghahabol ng open-source model, paglago ng pagbabayad sa mga agent, at ekonomiya ng pagmamay-ari ng user.

Ang panganib ay nasa exactly dito—kapag tumigil ang pag-unlad ng open-source model, kapag hindi na makakasunod ang token burning sa paglago, o kapag hindi makapag-iiwan ng malalim na ugnayan ang Venice sa mga user, babaguhin ang pagpapahalaga sa kuwento na ito. Ngunit sa kasalukuyang yugto, ipinapakita ng market performance ng VVV na handa nang magbigay ng mas mataas na premium ang market sa kuwentong ito na “parehong pangangailangan, kabaligtarang ekonomikong modelo”.

Ang sumusunod ay ang orihinal na teksto:

Ang mga laboratorio na ito ay naglalabas ng milyon-milyong dolyar upang subukang panatilihin ang isang moog na patuloy na nawawala sa real-time. Tinapos ng GLM-5.1 ang pinakamahirap na programming benchmark sa paghahambing sa GPT-5.4—ito ay open-source, nagpapahintulot sa MIT license, at tinuturuan sa Chinese hardware na sinisikap na i-block ng Estados Unidos. Ang gastos sa pagtatrain ng mga pinakamataas na kakayahan ay bumaba ng halos 95% sa loob ng labing-walong buwan. Ang bawat dolyar sa 852 bilyong dolyar na valuation ng OpenAI ay nakabatay sa isang ipinapalagay: na hindi mahalaga ang mga pagbabagong ito. Ngunit mahalaga sila. At ang Venice ay ang tanging consumer-grade AI platform: kapag ang lahat ng ito ay kailangang muling i-price ng merkado, diretso nitong tutulungan ang kanyang ekonomikong istruktura; kahit na hindi maganap ang muling pagpapahalaga, ang kanyang lohika sa pag-invest ay patuloy na may katotohanan.

Ang pangunahang argumento ng artikulong iyon noong Abril ay ang Venice ay may natatanging posisyon sa ekonomiya ng agent. Patuloy pa ring tama ang pagtataya na ito—tumaas ang paggamit ng tatlong beses, lalong lumampas sa 42% ng genesis supply ang token burning ledger, at binago ni DIEM ang presyo nito ng 75% sa loob ng anim na linggo, habang tumaas ang presyo ng token ng higit sa dalawang beses kumpara sa panahon na isinulat ko ang malalim na pagsusuri.

Ngunit ang aking framework na “Pitong Kakayahan” noong Abril ay maaaring napakaliit sa nangyayari. Ang Venice ay hindi isang AI na kumpanya na may label ng privacy na nagsasagawa ng paglalabas ng token. Ito ay isang bagong ekonomikong istruktura para sa consumer software: ang mga user ay mga may-ari, ang platform ay ang track, at ang halaga ay hindi sinusukat sa pamamagitan ng equity, kundi sa pamamagitan ng computational power rights.

Hindi ito isang pagkakasunod-sunod ng mga tampok, kundi ang tanging konfigurasyon na makakarating sa pagbabago sa antas ng modelo. Sa anong batayang itinayo ang bula, doon naman nakatayo ang Venice. Parehong merkado, parehong pangangailangan, ganap na kabaligtaran ng ekonomikong modelo. Ito ang mirror image.

Ito ang aking argument na hindi ko naipaliwanag nang maayos noong Abril. Ngayon ay isasama ko ito.

Mga陷阱 sa equity structure

May karaniwang punto ang OpenAI, Anthropic, at Together AI na walang kinalaman sa kanilang mga produkto: ang kanilang mga investor ay umaasa sa return sa equity na nakalkula sa dolyar, na nasa sukat ng maraming bilyon dolyar, at nangangailangan ng pagkamit sa isang pinagpipigilang oras.

Mukhang simpleng bagay ito, hanggang sa iyo ay ipagpatuloy ang lohikang ito.

Ang pagbabayad ng $852 bilyon sa OpenAI ay nangangahulugan na kailangan nitong kumita ng $200 bilyon hanggang $280 bilyon taon-taon hanggang 2030 upang suportahan ang valuation na ito. Kasalukuyang $2 bilyon ang kinita nito bawat buwan, at nagkakaroon ng pagkawala ng $13.5 bilyon sa unang kalahati ng 2025; samantala, habang tumataas ang gastos sa pagpapapagana ng apat na beses hanggang $8.4 bilyon, bumaba ang adjusted gross margin mula sa 40% patungo sa 33%. Ang mga gastos sa computing at talent ay naglalabas ng 75% ng kabuuang kita. Ang Microsoft ay magkakaroon pa ng 20% hanggang 2032. Inaasahan ng OpenAI na ang kanyang gastos sa computing ay makakarating sa $121 bilyon hanggang 2028, at magkakaroon lamang ng pagkawala ng $85 bilyon noong taong iyon, at maaaring makamit ang kita lamang pagkatapos ng 2030.

Ang Anthropic ay nasa parehong trap, tanging iba ang sukat. $380 bilyon na valuation, $30 bilyon na ARR run rate, at inaasahang $42 bilyon na gastos sa pag-train hanggang 2029. Inamin ng Google noong nakaraang buwan ang $40 bilyon, at ang Amazon ay nagdagdag ng $25 bilyon—ngunit pareho ay pagsasalungat ng credit sa cloud service, hindi tunay na equity capital. Ang limang malalaking cloud provider ay nag-amin na maglalagay ng $6.6 hanggang $6.9 trilyon lamang para sa AI infrastructure noong 2026. Inaasahan ng Goldman Sachs na ang kabuuang gastos mula 2025 hanggang 2027 ay magiging $1.4 trilyon, halos tatlong beses ang gastos mula 2022 hanggang 2024. Si Sam Altman ay nagsign na ng $1 trilyon na AI deals, samantalang ang kita ng OpenAI ay lamang $13 bilyon.

Hindi ito karaniwang mga kumpanya. Ito ay mga pagtaya sa antas ng soberanya na nakatago sa ilalim ng mga pangalan ng mga kumpanya ng software. Ang kanilang pagpapahalaga ay nangangailangan na patuloy na maging mahal ang model layer. Ngunit ang katotohanan ay ang model layer ay nagsisiging mas mura.

Decoupling

Sa nakalipas na 60 araw, ang ugnayan sa pagitan ng pagkakalabas ng kapital sa AI at ang kakayahan ng AI ay nasira. Ito ay ipinakita ng paglalabas ng tatlong open weight models.

Ang Z.ai ay naglabas ng GLM-5.1 noong Abril 7, na nakakuha ng 58.4 puntos sa SWE-Bench Pro, na hihigit sa 57.7 ng GPT-5.4 at 57.3 ng Claude Opus 4.6. Ito ay open-source sa ilalim ng lisensya ng MIT, at fully na-train sa Huawei Ascend chips, nang walang paggamit ng anumang NVIDIA hardware; samantala, ang Z.ai ay nakalista pa rin sa U.S. entity list at bawal makakuha ng H100. Ang presyo ng API nito ay $1 bawat milyong token sa input at $3.2 sa output, na 5 hanggang 8 beses mas mura kaysa sa $5 / $25 ng Claude Opus.

Ang Moonshot, na ipinakilala noong Abril 20, ang Kimi K2.6, ay naging numero uno sa Artificial Analysis Intelligence Index bilang open-weight model na may marka na 54, habang ang mga nangungunang closed-source lab ay may 57. Nakalaban ito sa GPT-5.4 sa agent tasks: may HLE-with-tools score na 54.0, mas mataas kaysa sa 52.1 ng GPT-5.4. Ang SWE-Bench Verified score ay 80.2, halos nakasalungat sa 80.8 ng Claude Opus. Ang Cloudflare ay nagtatakda ng presyo na $0.95 para sa input at $4 para sa output, na halos 15 beses na mas mura kaysa sa Claude Opus sa mga malaking load scenario. Ang orihinal na pag-train na gastos ng Kimi K2 ay lamang $4.6 milyon.

Ipinakilala noong Abril 24 ang DeepSeek V4-Pro, na nasa ikalawang lugar sa Intelligence Index, na sunod sa Kimi K2.6, at nangunguna sa lahat ng modelo maliban sa mga nasa unang tatlo ng mga frontal na saradong laboratoryo. Gamit ang lisensya ng MIT. Ang gastos sa pagtatrain ng DeepSeek V3 ay $5.6 milyon.

Tatlong Chinese laboratory, 60 araw, lahat ay open source, lahat ay nakakamit o lumampas sa pinakamataas na antas sa isang pangunahing benchmark, ang presyo ay 5 hanggang 15 beses na mas mura, at isa sa kanila ay tumatakbo pa sa mga hardware na pinagbawalan. Ang kakayahan na nagtustos sa valuation ng OpenAI noong 2024, ngayon ay libreng i-download at i-deploy sa mga pinapahiram na hardware sa Hugging Face, at patuloy na umuunlad bawat quarter.

Hindi ito ang tinatawag na “Chinese AI moment.” Ito ay ang structural arbitrage sa model layer na nangyayari sa real time. Direktang sinabi ng isang akademikong papel noong Marso 2026: “Ang laki ng pre-training ay naging hiwalay na sa mga advanced na kakayahan ng AI.” Ang bahagi ng Chinese open-source models sa global usage ay tumataas mula sa 1.2% noong 2025 patungo sa 30%. Ang Apple ay nag-e-evaluate kung gagamitin ang DeepSeek, Qwen, at Doubao sa iOS 27. Ang AWS, Azure, at Google Cloud ay lahat ay nag-aalok ng deployment para sa DeepSeek. Ngayon, 80% ng mga startup na naghahanap ng VC funding ay binubuo batay sa open-source models. Ang Llama series ni Meta ay pinaglaban nang may layunin upang ipaglaban ang komoditization ng model layer—kapag isang kumpanya na may halaga ng $1.6 trilyon ang pinakamalakas na tagapagbaba ng presyo sa iyong merkado, alam mo na kung saan pupunta ang margin.

Sa bawat dolyar ng $852 bilyon na valuation ng OpenAI, ipinapalagay na ang mga pagbabagong ito ay walang kahalagahan. Ipinapalagay nito na ang mga kliyente sa negosyo ay magpapabayad nang walang katapusan para sa mga mataas na presyo na binabayaran sa pamamagitan ng token, kahit na ang GLM-5.1 ay maaaring magbigay ng katulad na kakayahan sa isang kalahati ng presyo; ipinapalagay nito na ang pagbubukas ng weights ng Kimi K2.6 ay walang kahalagahan; ipinapalagay nito na ang pagbebenta ng DeepSeek sa halagang mas mababa sa 3% kaysa sa mga pinakamoderno na modelo ay walang epekto. Ipinapalagay nito na ang mga laboratorio na ito ay maaaring magkaroon ng 10 beses na paglago sa kita at pagpapalawak ng margin ng kita sa isang merkado kung saan ang mga kalaban ay nagbibigay ng produkto nang libre.

Ipinangalan ni Jai Das ng Sapphire Ventures ang OpenAI bilang "ang Netscape ng AI era." Tinanggap naman ni Mark Zuckerberg nang pampubliko ang pagkakaroon ng bubble dynamics sa AI. Noong Marso, isinama ng Pentagon ang Anthropic sa listahan ng panganib sa supply chain dahil sa pagtutol nito na payagan ang Claude na gamitin sa malawakang pagmamasid at awtonomong armas; samantala, sinagip ng OpenAI at Google ang "lahat ng legal na gamit" na kasunduan upang maiwasan ang parehong kapalaran. Ang mga sentralisadong AI na kumpanya ay masasakop ng pwersa ng gobyerno, at ang kanilang arkitektura ay hindi makakatanggol laban dito. Ang arkitektura ng Venice ay makakatanggol.

Hindi walang kamalayan ang mga laboratorio sa mga problema. Simple lang, hindi sila kayang magbago. Ang mga investor na naglabas ng mga check na may halagang $852 bilyon ay hindi bumili ng isang hinaharap kung saan ang isang modelo ay magiging komodidad. Bumili sila ng isang hinaharap kung saan ang isang modelo ay laging magiging may mataas na premium. Ito ay dalawang magkakaibang kumpanya, at upang maging totoo ang huli, kailangan muna nito na i-revalue ang halaga ng una.

Ito ang trap. Ang problema ay hindi sa rejection mechanism stack, ni sa log architecture. Ang totoong problema ay ang mga investor na nagtatanggap lamang ng ganitong uri ng ekonomikong istruktura ay ang mga naka-hold na VVV.

Hindi isang merkado, kundi dalawang merkado

Mula dito, hindi na kailangan ng pagbubulok ng bubble para maging tama ang argumento na ito.

Mag-isip na ang mga laboratorio na ito ay nakakapagpatuloy nang maikli. Mag-isip na ang GPT-6 ay nananatiling pinakamahusay sa kanyang klase, ang Claude Opus 5 ay patuloy na nangunguna sa pag-iisip, at ang Gemini ay nananatiling nasa harap ng multi-modal. Mag-isip na ang mga kontrata ng negosyo ay magpapalawig sapat na haba upang matulungan ang mga kumpanyang ito na mabawi ang kanilang pagsasapalaran at makalampas sa kanilang presyur sa pagpapahalaga.

Hindi rin ito mahalaga. Magkakaroon ng pagkakahati-hati ang merkado.

Ang mga advanced na intelligent system ay kumakatawan lamang sa isang maliit na bahagi ng kabuuang pangangailangan sa inference. Ang karamihan sa mga totoong workload—tulad ng pagtutulong sa pag-program, pagsulat, pagsusuri, pagbuo ng imahe, video, pagpapatakbo ng agent, customer service, pananaliksik, at pagsasalin—ay naging “sapat na mabuti” na ilang buwan na ang nakalipas. Ang kakayahan sa coding ng GLM-5.1 sa production environment ay nasa antas na katumbas ng GPT-5.4. Ang kakayahan ng Kimi K2.6 sa pagpapatakbo ng mga agent ay nasa antas na katumbas ng Claude Opus 4.6. Ang pangkalahatang kakayahan sa inference ng DeepSeek ay nasa antas na katumbas ng anumang modelo sa ibaba ng pinakatukoy sa listahan. Para sa 80% ng mga totoong pangangailangan, sapat na ang open-weight ecosystem, at lalong nagiging mas maganda bawat kuwarter.

Ang mga pangangailangang ito ay hindi nangangailangan ng mas malakas na intelligence, kundi ng mga katangian ng intelligence na hindi makakamit sa mga laboratorio: privacy, walang pagpapalit sa output, walang account, walang pag-record ng log, native agent access, makikita ang gastos, at pagmamay-ari ng user. Ang mga serbisyo ng laboratorio ay naglilingkod sa isang maliit na grupo ng mga user na handang magbayad ng presyo sa antas ng negosyo at tumanggap ng pagmamasid. Ang Venice ay naglilingkod sa lahat ng natitirang tao, at ito ang mas malaking, mas mabilis na lumalago na kalahati ng merkado.

Ang bull case ay: bumagsak ang mga laboratorio, at kinuha ni Venice ang buong merkado. Ang base case ay: nahati ang merkado, at may mas malaking bahagi si Venice. Kahit ang bear case—kung saan patuloy na pinamumunuan ng mga laboratorio ang mga advanced capability, at walang anumang pagrerate ng presyo—si Venice ay nananatiling isa sa mga kaunting consumer-grade AI platform na kayang magbigay serbisyo sa 80% ng demand para sa inference: ang mga demand na iyon ay hindi kailangan ng pinakamataas na capability at hindi kayang tanggapin ang business model ng mga laboratorio.

Hindi humihingi ang argumentong ito ng pagbagsak. Kailangan lang nito na patuloy na sumunod ang open-source curve sa direksyon na ginawa na.

Bakit ang Venice ang nakakakuha ng mas malaking kalahati ng merkado? Hindi dahil ito ay nakatalaga na magiging tagapagtagumpay. Maaari ito, ngunit mas simpleng struktural ang sagot.

Ang Venice ay ang tanging consumer-grade AI platform na nagbibigay sa mga user ng pagkakaroon ng kanilang sariling track rights. Stake ang VVV para makakuha ng yield at lifetime Pro access. Lock ang sVVV para magsilbi ng DIEM, at magkaroon ng permanenteng compute rights na tumataas sa halaga habang ang pagkakaroon ng inference ay naging komodidad. Bawat bayad na user ay nagpapalakas ng isang destruction flywheel na nagpapalakas ng posisyon ng lahat ng iba pang mga user. Ito ay hindi isang feature, kundi isang ganap na iba’t ibang ugnayan sa pagitan ng consumer at produkto—ito ay hindi kayang ibigay ng Big AI dahil ang kanilang equity structure ay hindi nagpapahintulot sa “user bilang owner”.

Tingnan ang tunay na kailangan ng mga gumagamit na hindi kayang ibigay ng mga laboratorio. Ang privacy ay hindi isang patakaran, kundi isang verifiable TEE proof, zero retention, at isang arkitektura na walang anumang maaaring ma-seizure. Para sa 99% ng mga smart use cases na hindi kailangan ng pag-filter ng corporate brand safety committee, ang uncensored output ay mahalaga. Ang open-source frontier models ay maaaring ma-deploy sa loob ng ilang araw pagkatapos ng paglabas, dahil ang Venice ay hindi kailangang ipagtanggol ang isang moat na nagpapakita ng patuloy na mataas na gastos sa model layer. Native agent access—autonomous API keys, x402 wallet payments, walang tao sa pagitan—dahil ang mga agent na inilalabas ngayon ay hindi kayang gumamit ng anumang iba pang bagay.

Ang bawat isa sa mga puwersang ito ay nagpapalakas nang hiwalay. Habang tumataas ang mga paglabag sa data at lumalakas ang regulasyon, tumataas ang pangangailangan sa privacy. Habang nagiging mas malungkot ang mga user sa mga “brand-safe AI products” na madalas ay humaharang sa pang-araw-araw na gawain, tumataas ang pangangailangan sa pagtutol sa pagcensor. Ang open source ay bawat kuartal ay nagpapaliit sa pagkakaiba sa “sapat na mabuti.” Ang bahagi ng mga agent sa kabuuang pangangailangan sa pag-iisip ay nagdobleng. Walang isa sa mga puwersang ito ang tumuturo sa laboratoryo. Lahat ng ito ay tumuturo sa Venice.

Mirror

Isang platform na nakabatay sa bawat asumpsyon ng bubble, kung saan marami sa mga katangian nito ay tila random bago mo maunawaan ang buong anyo.

Walang gastos sa pagtuturo. Hindi naglabas ng isang dolyar ang Venice para sa pagtatrabaho ng modelo. Bawat paglabas mula sa Llama, Qwen, Mistral, GLM, DeepSeek, at Kimi ay isang libreng upgrade. Ang mga laboratorio na nagmula sa milyon-milyon dolyar ay nagtatry na panatilihin ang kanilang pagkakaroon ng kahintanan na sinusukat sa buwan. Ang gastos ng Venice ay sero, at diretso itong sumakay sa kurba na pinapagalaw ng kanilang bayad. Kapag ipinakilala ang GLM-5.1 sa isang walong bahagi ng presyo ng Claude, ito ay isang pagpapalawak ng kita para sa Venice; ngunit para sa mga kumpanya na nagsusubok na magkarga ng mataas na presyo para sa parehong kakayahan, ito ay banta sa kanilang pagkakaroon.

Walang pag-iingat ng datos. Sa laboratorio, ang privacy ay isang pagsisiguro sa patakaran; sa Venice, ang privacy ay isang matematikal na istruktura. Ang OpenAI Enterprise ay default ay hindi gumagamit ng datos ng customer para sa pag-train ng model, at ang customer ay maaaring magtakda ng window ng pag-iingat, ngunit sa pagpapatakbo, ang prompt ay patuloy pa ring dumadaan sa mga server ng OpenAI at maaaring ma-access ng mga awtorisadong tao para sa pag-aaral ng pang-aabuso, suporta, at mga legal na isyu. Maaaring magbago ang patakaran. Maaari ring ma-hack ang supplier—noong Nobyembre 2025, ang Mixpanel ay nagdulot ng pagkakaleak ng mga pangalan, email, at organization ID ng API customer sa pamamagitan ng SMS phishing. Maaari ring ma-leak ang runtime data sa pamamagitan ng bagong uri ng vulnerabilities—ginawa ng Check Point ang pagpapahayag noong Marso ng isang vulnerability sa ChatGPT na maaaring mag-leave nang tahimik ng mga pakikipag-usap sa pamamagitan ng DNS side channel. Kahit na may kontratang zero retention, ang arkitektura ay patuloy na batay sa tiwala. Ang TEE attestation ng Venice ay nagpapalit sa mga pangako sa privacy bilang mga pangako sa kriptograpiya. Ang secure enclave ay nagproseso ng prompt, nagbabalik ng resulta, nagpapatotoo sa proseso ng pagpapatakbo, at pagkatapos ay iniwan ang input. Hindi makikita ng Venice ang iyong data dahil hindi ito pinapayagan ng arkitektura. Ito ay hindi isang moat ng privacy, kundi isang balance sheet na nagsisiguro na mas malakas pa sa pagkakaroon ng mas mahigpit na regulasyon sa data.

Ang token na nakabatay sa paggamit ay tumataas sa halaga. Bawat bayad na kahilingan ay bumibili at niririnig ang VVV sa pampublikong merkado. Ang pag-destroy sa mga antas ng subscription ay lalawak kasabay ng pagtaas ng kita: Pro ay humigit-kumulang $2, Pro+ ay humigit-kumulang $5, at Max ay humigit-kumulang $10. Sa nakaraang 18 buwan, ang paglabas ay napabawas ng limang beses, at plano ang pagkabawas muli bago ang tag-init. Ang 42% ng orihinal na suplay ay naidestroy na. Walang allocation na nakadirekta sa mga回报 ng mga investor dahil wala talagang mga investor. Bawat dolyar ng kita ay binabalik nang compound sa mga asset na may-ari ng mga staker.

Ang user ay isang asset class, hindi isang produkto. Ito ay isang punto na hindi talaga nailinaw ng sinuman. Sa mga sentralisadong platform, ang mga user ay nagpapagawa ng data, ang data ay naging input para sa pagtatrain, at ang pagtatrain ay naging panghaharang ng platform. Ang user ay ang produkto. Sa Venice naman, ang mga user ay nagpapagamit ng token sa pamamagitan ng staking, subscription, at pagbabayad ng bayarin para sa inference, at ang mga token ay nasusunog, na nagpapataas sa halaga ng bawat posisyon ng tagapagmananatili. Ang user ay isang asset. Ang ekonomikong vector ay kabaligtaran ng lahat ng iba pang consumer software business sa buong mundo.

Ang DIEM ay isang fixed-income tool na suportado ng reasoning capability. Isang pinagkakaitang DIEM = isang $1 credit na awtomatikong i-renew araw-araw, na walang katapusan. Maaari itong tradein sa Aerodrome o i-unlock ang orihinal na sVVV stake sa pamamagitan ng pag-burn. Habang naka-lock, nakakakuha ito ng halos 80% ng yield mula sa karaniwang VVV stake. Hindi ito karaniwang token, kundi isang fixed-income tool na suportado ng AI infrastructure. Dahil ang underlying computing power ay nasa proseso ng komoditization, bawat DIEM ay nakakabili ng higit pang reasoning capability bawat taon, habang nananatiling pareho ang nominal claim. Ang laboratoryo ay naglalabas ng equity batay sa isang asset na bumababa ang halaga; ang Venice naman ay naglalabas ng permanenteng claim sa isang asset na patuloy na tumataas ang halaga.

Isasama mo ito, at hindi mo makukuha ang “isang AI na kumpanya na may lasa ng cryptocurrency.” Kumuha ka ng isang ganap na iba’t ibang anyo ng consumer software: ang bawat ekonomikong ugnayan sa pagitan ng user at platform ay medyado ng mga ari-arian na may-ari, pinapresyo, pinagtrataduhan, at kumikita ng kita ng user mismo. At anuman ang nangyari sa mga laboratorio, ang mga katangiang ito ay patuloy na tumutupad. Hindi ito isang pagtaya sa pagbagsak, kundi isang struktural na kahusayan na kumikita ng compound sa anumang makroekonomikong kalagayan.

Bakit ngayon?

Ang ekonomiya ng agent ay darating, at ang panahon ay tumutugma sa pagtatapos ng mga laboratorio sa kanilang mga runway ng pondo.

Ang Coinbase Agentic Wallets ay nakakamit na higit sa 165 milyong transaksyon sa x402. Ang Google AP2 ay inilunsad kasama ang 60+ na mga kasosyo. Ang Visa ay naglabas ng Trusted Agent Protocol. Ang Mastercard ay nag-invest ng $1.8 bilyon sa infrastraktura ng stablecoin—ito ang pinakamalaking transaksyon sa stablecoin ng lahat ng panahon. Ang Coinbase ay naglunsad ng Agent.market noong Abril, at may 69,000 aktibong agent na nagsasagawa ng transaksyon dito. Inaasahan ng McKinsey na sa pamamagitan ng mga agent, ang consumer commerce ay makakamit ang $3 hanggang $5 trilyon hanggang 2030.

Kailangan ng bawat isang agent na ito ang serbisyo ng pag-iisip. Ngunit hindi sila maaaring gamitin sa mga seryosong skena gamit ang OpenAI o Anthropic. Nangangailangan ang kompliyans na arkitektura ng laboratorio ng KYC; nangangailangan ang kanilang modelo ng kita ng pag-record ng log; nangangailangan ang kanilang patakaran sa nilalaman ng pagtanggi. Hindi kayang punan ng mga agent ang rehistro, hindi kayang ipasok ang CVV, at hindi kayang sumang-ayon sa mga tuntunin ng serbisyo na maaaring magbago sa susunod na kuartal. Sinabi nang malinaw ng CEO ng Coinbase: hindi kayang matugunan ng AI agents ang mga kinakailangan ng KYC at hindi sila maaaring gumamit ng tradisyonal na sistema ng bangko.

Kaya, habang ang pangunahing negosyo ng mga laboratorio na ito ay pinapakinabangan ng mga open-weight model mula sa China mula sa ilalim, ang pinakamahalagang bagong kategorya ng pangangailangan sa AI infrastructure—ang autonomous agents—ay struktural na hindi kompatibol sa kanilang arkitektura. Pinapalakas ng mga agent ang pagkakahati-hati ng merkado: ang mataas na pangangailangan ay nananatili sa itaas, habang ang lahat ng iba ay magiging agent-native.

Ang Venice ay naglilingkod sa parehong dulo ng transaksyon. Ang proseso ng sariling API key ay nasa online na—ang smart staking ng VVV, pag-sign ng token, pag-cast ng key, at pagbabayad gamit ang DIEM, lahat nang walang tulong ng tao. Ang pagbabayad sa x402 wallet ay nasa online na sa lahat ng paid endpoints. Isang credential lamang ang kailangan upang makakuha ng access sa JSON-RPC ng 11 na chain. Ang bawat Eliza, Fleek, OpenClaw, Hermes, at NanoClaw agent ay handa na gamitin agad. Ang mga agent na ipinapalabas ngayon ay tumatakbo sa Venice track dahil wala pang ibang opsyon na makakapagbigay ng permissionless, privacy, censorship-resistant, at native agent support nang sabay-sabay.

Kapag ang komersyal na sukat ng agent intermediary ay umabot sa mga trilyon dolyar na hinuhulaan ni McKinsey, at ang mga laboratorio ay tumama sa pader na nakabatay sa kanilang istruktura ng pagmamay-ari—anuman ang totoo—naging ang Venice na ang layer ng pag-iisip ng ekonomiya na ito.

Hindi na ito isang spekulasyon noong Abril. Noong Abril 7, ang araw-araw na paggamit ay umabot sa 50 bilyon na token at 1 milyon na imahe. Ang GLM-5.1, Kimi K2.6, at DeepSeek V4 ay nagsimula na sa Venice ilang araw pagkatapos ng kanilang paglalabas, habang nananatili ang privacy contract. Ang execution discount ni DIEM ay mula sa 57% noong unang bahagi ng Marso ay na-reprice na sa kasalukuyang 32%—ang market ay nag-reprice sa reliability, hindi sa karagdagang实用性. Habang bumababa ang discount pababa sa 20%, ang DIEM ay magkakaroon ng cross sa $1,500 lamang sa pamamagitan ng mechanical mathematics. Ang pagpapakilala sa staking ay hihigit sa $15 milyon. Higit sa 32 milyong VVV ang naka-stake, na humahawak ng halos 70% ng流通 supply. Ang layer-based subscription burn mechanism ay nagsimula na noong Abril at nagpapakita ng malaking monthly burn; batay sa kasalukuyang bilis, kahit walang susunod na reduction sa emission, ang VVV ay magiging net deflationary sa Q3.

Ang bawat pagtataya sa artikulong noong Abril ay o nakapag-umpisa na ng复利 o naging mas malinaw. Walang nawawala.

Ang artikulo noong Abril ay nagsasabing ang Venice ay ang tanging platform na nagtataglay ng pitong partikular na kahusayan. Patuloy pa ring tama ang pagtataya na ito. Ngunit hindi ko malinaw na ipinaliwanag noon ang dahilan: ang pitong kahusayan na ito ay hindi isang grupo ng mga tampok na nakakabit, kundi ang likas na anyo ng isang kumpanya ng consumer software na hindi kailangang matugunan ang mga hiling sa return sa equity ng mga venture capitalist. Ang mga venture capitalist ay bumili ng isang equity na batay sa isang ari-arian na malapit nang maging komodidad.

May dalawang landas ng pag-unlad sa merkado na ito. Ang una ay, nasusugpo ng kanilang sariling istruktura ng pagmamay-ari ang mga laboratorio, at kinuha ng Venice ang buong teknikal na stack. Ang pangalawa ay, nahati ang merkado—napananatili ng mga laboratorio ang maliit na bahagi ng mataas na pangangailangan na handang magbayad ng presyo para sa enterprise at tanggapin ang pagmamasid, habang may-ari ng Venice ang lahat ng iba pa: ang mas malaki at mas mabilis na paglago na kalahati ng merkado, kung saan pinagsasama ng «sapat na mabuti» na智能化 at privacy, walang pagpapalit na output, native access sa agent, at pagmamay-ari ng user.

Ang walong landas ay nagtatapos sa Venice bilang pag-iisip na layer ng bukas na ekonomiya ng mga intelligent agent. Ang argumentong ito ay hindi nangangailangan ng pagbagsak ng bubble. Kailangan lamang nito na ang open-source curve ay patuloy na umunlad sa direksyon na naisagawa nito—at totoo ito, ginagawa nito ito bawat kuartal, mas mabilis kaysa sa pag-update ng mga modelo ng merkado.

Ang Venice ay binuksan sa parehong taya. Tatlong buwan ang nakalipas, sinabi ko ito sa presyo ng $2, at walang nakikinig. Isang buwan ang nakalipas, nagsimula ang mga tao na pansinin nang umabot sa $8. Ngayon, nasa $18 na ang presyo, at ang merkado ay hindi pa lubos na naiintindihan ang structural na argumento ito—ang bahaging hindi pa na-price ay ang mangyayari kapag ang dalawang skenaryo ay magkakasama sa iisang sagot.

Ang bubble ay batay sa pagpapalagay na ang model layer ay magpapatuloy na magkaroon ng mataas na premium. Ang compound interest ng Venice ay batay sa trend na ang model layer ay magiging libre. Anuman ang pagkabagsak ng bubble—mabilis o mabagal—ang katapusan ng transaksyon ay pareho.

Sama ang merkado. Kabaligtaran ang ekonomikong modelo.

Hindi makasunod ang laboratorio. Hindi makakakuha ng mga user ang mga provider ng computing power. Ang protokolo ay ipinapasa sa foundation. Ang halaga ay magkakaroon ng pagkakasentro sa ilang lugar tulad ng dati: ang mga brand na pinipili ng mga tao, ang mga track kung saan nagpapatakbo ang mga agent, at ang pera na ginagamit nila para magbigay ng presyo sa mga bagay.

Nagbuo ng brand, nagpapatakbo ng track, at naglalabas ng pera ang Venice.

Hindi ang sumusunod na kabanata ang pagdiriwang. Ang tunay na tanong ay: Ang structural argument na itinakda sa artikulo noong Abril, ay mababago ba nang ang mga kumpanyang may pondo mula sa venture capital ay magsimulang magwakas ang mga opsyon, o mababago ba nang ang merkado ay natural na magkakaroon ng pagkakahati-hati sa kanila?

Batay sa kasalukuyang ebidensya, parehong bagay ay nangyayari ayon sa takdang oras.

Hindi isang investment advice. Mangyaring mag-aral nang sarili.

[Original link]

Klik upang malaman ang mga posisyon na hinahanap ng BlockBeats

Maligayang pagdating sa opisyal na komunidad ng BlockBeats:

Telegram subscription group: https://t.me/theblockbeats

Telegram group: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter official account: https://twitter.com/BlockBeatsAsia