Venice ($VVV) : Le miroir de la bulle
Auteur original : nikshep
Compilation : Peggy

Note de la rédaction : Les performances récentes du marché de VVV ont placé Venice au premier plan du récit AI x Crypto. La page CoinMarketCap indique que le prix le plus récent du Venice Token est d'environ 17,28 dollars américains, avec une hausse de 19 % sur 24 heures et une capitalisation boursière circulante d'environ 795 millions de dollars américains ; CoinGecko affiche quant à lui une hausse de plus de 60 % sur les 7 derniers jours et une capitalisation boursière d'environ 694 millions de dollars américains. Cela pointe tous vers un même fait : le marché réexamine ce projet de « AI privée + économie de jetons ».

Mais ce dont traite véritablement cet article, ce n'est pas la hausse à court terme de VVV, mais un problème plus fondamental : où la valeur des plateformes IA s'ancrera-t-elle lorsque les capacités des modèles se commercialisent rapidement ?

Le jugement central de l'auteur est que les laboratoires d'IA de pointe comme OpenAI et Anthropic sont piégés par une « structure de capital » : leur valorisation repose sur l'hypothèse que les modèles resteront longtemps rares et à prime élevée, mais les modèles open source chinois, l'entraînement à faible coût, l'écosystème de poids ouverts et le déploiement cloud font rapidement baisser le prix même des capacités des modèles. En d'autres termes, la partie la plus coûteuse de l'industrie de l'IA risque de devenir la plus difficile à protéger en termes de marge bénéficiaire.

Dans ce cadre, Venice est considérée par l'auteur comme une structure inversée : elle ne forme pas de modèles, mais exploite les capacités des modèles open source ; elle ne repose pas sur la conservation centralisée des données, mais met l'accent sur la confidentialité et la preuve TEE ; elle ne transforme pas les utilisateurs en données d'entraînement, mais les intègre à l'économie de la plateforme grâce à des mécanismes tels que le staking VVV, la destruction par abonnement et les droits de calcul DIEM. Ce que l'auteur souhaite vraiment exprimer, c'est que Venice n'est pas une « application AI avec token », mais une expérience visant à reconstruire les relations logicielles avec les consommateurs à l'aide de tokens.

Ce qui mérite le plus d’attention, ce n’est pas si Venice peut directement défier OpenAI, mais si le marché de l’IA est en train de se diviser en deux parties : l’une continuant à servir les clients prêts à payer pour les modèles les plus avancés, tout en acceptant la conformité professionnelle et la conservation des données ; l’autre se tournant vers des capacités de modèles open source « suffisamment bonnes », en accordant une priorité accrue à la vie privée, à l’absence de censure, au coût réduit, à l’accès natif aux agents et à la propriété des utilisateurs. Si cette division se produit, l’opportunité de Venice ne réside pas à gagner la guerre des modèles dans son ensemble, mais à devenir la couche d’inférence et l’infrastructure de règlement dans l’économie ouverte des agents.

Ainsi, cet article constitue un argumentaire structurellement haussier : il ne mise pas uniquement sur une hausse du prix de VVV, mais sur la convergence simultanée de plusieurs tendances : la marchandisation des couches de modèles, la rattrapage des modèles open source, l'émergence des paiements pour agents et l'économie de la propriété des utilisateurs.

Le risque réside justement ici — si les progrès des modèles open source ralentissent, si la destruction de jetons ne peut plus suivre la croissance, ou si Venice ne parvient pas à établir véritablement des relations avec les utilisateurs, ce récit sera réévalué. Mais au moins à ce stade, la performance marché de VVV montre que le marché est prêt à accorder une prime plus élevée à cette histoire de « même demande, modèle économique inverse ».

The following is the original text:

Ces laboratoires dépensent des centaines de milliards de dollars pour tenter de préserver un fossé qui s'évapore en temps réel. GLM-5.1 a battu GPT-5.4 sur les benchmarks de programmation les plus difficiles — il est open source, sous licence MIT, et a été entraîné sur du matériel chinois bloqué par les États-Unis. Le coût de l'entraînement des capacités de pointe a diminué d'environ 95 % en dix-huit mois. Chaque dollar de la valorisation de 852 milliards de dollars d'OpenAI repose sur l'hypothèse que ces changements n'ont pas d'importance. Mais ils sont importants. Et Venice est la seule plateforme d'IA grand public : lorsque tout cela devra enfin être réévalué par le marché, sa structure économique en bénéficiera directement ; même si cette réévaluation ne se produit jamais, sa logique d'investissement reste valide.

L'argument central de l'article de avril ce article était que Venice occupe une position unique dans l'économie des agents. Ce jugement reste valable — l'adoption a triplé, le registre de destruction dépasse 42 % de l'offre initiale, DIEM a été réévalué de 75 % en six semaines, et le prix du jeton a plus que doublé depuis que j'ai rédigé cette analyse approfondie.

Mais le cadre des « sept avantages » que j'ai proposé en avril a peut-être sous-estimé ce qui est en train de se produire. Venice n'est pas une entreprise d'IA avec une étiquette de confidentialité qui émet par ailleurs des jetons. C'est une nouvelle structure économique pour les logiciels grand public : les utilisateurs sont propriétaires, la plateforme est la voie ferrée, et la valeur n'est pas évaluée en actions, mais en droits de puissance de calcul.

Cette structure n'est pas une pile de fonctionnalités, mais la seule configuration capable de survivre aux changements imminents au niveau du modèle. Ce sur quoi la bulle est construite, Venice le contredit. Même marché, même demande, modèle économique complètement opposé. Voilà le miroir.

C'est l'argument que je n'ai pas bien expliqué en avril. Je le complète maintenant.

Piège de structure de capital

OpenAI, Anthropic et Together AI ont un point commun qui n'a rien à voir avec leurs produits : leurs investisseurs attendent des rendements en actions dénommés en dollars américains, à hauteur de plusieurs centaines de milliards de dollars, et exigent qu'ils soient réalisés dans un calendrier accéléré.

Cela semble banal, jusqu'à ce que vous poussiez cette logique plus loin.

Une évaluation de 852 milliards de dollars pour OpenAI implique qu'elle devra générer entre 200 et 280 milliards de dollars de revenus annuels d'ici 2030 pour justifier ce multiple. L'entreprise génère actuellement 2 milliards de dollars de revenus par mois et a enregistré une perte de 13,5 milliards de dollars au premier semestre 2025 ; parallèlement, avec les coûts d'inférence multipliés par quatre pour atteindre 8,4 milliards de dollars, sa marge brute ajustée est passée de 40 % à 33 %. Les coûts en matière de puissance de calcul et de talents absorbent 75 % des revenus totaux. Microsoft prévoit également de prélever 20 % supplémentaires avant 2032. OpenAI anticipe que ses dépenses en puissance de calcul atteindront 121 milliards de dollars d'ici 2028, avec une perte annuelle de 85 milliards de dollars cette année-là seulement, et ne deviendra probablement rentable qu'après 2030.

Anthropic tombe dans le même piège, simplement à une échelle différente. Une évaluation de 380 milliards de dollars, un taux de revenus annuels de 30 milliards de dollars, avec des coûts d’entraînement prévus de 42 milliards de dollars d’ici 2029. Google a promis d’investir 40 milliards de dollars le mois dernier, Amazon en a ajouté 25 — mais les deux sont essentiellement des cycles de crédits cloud, et non du capital-actions réel. Les cinq principaux fournisseurs de cloud ont promis d’investir entre 660 et 690 milliards de dollars dans les infrastructures IA uniquement en 2026. Goldman Sachs prévoit que les dépenses cumulées entre 2025 et 2027 atteindront 1 400 milliards de dollars, soit environ trois fois les dépenses entre 2022 et 2024. Sam Altman a personnellement signé des transactions AI pour un montant de 1 000 milliards de dollars, alors que les revenus d’OpenAI s’élèvent à seulement 13 milliards de dollars.

Ce ne sont pas des entreprises ordinaires. Ce sont des paris souverains sur des infrastructures déguisés en entreprises logicielles. Leur évaluation exige que la couche modèle reste coûteuse en permanence. Mais la réalité est que la couche modèle devient de plus en plus bon marché.

Découplage

Au cours des 60 derniers jours, le lien entre les dépenses en capital pour l'IA et les capacités de l'IA s'est rompu. La publication de trois modèles à poids ouverts illustre cela.

Z.ai a publié GLM-5.1 le 7 avril, qui a obtenu un score de 58,4 sur SWE-Bench Pro, dépassant les 57,7 de GPT-5.4 et les 57,3 de Claude Opus 4.6. Il est open source sous licence MIT, entièrement entraîné sur les puces Ascend de Huawei, sans utiliser aucun matériel NVIDIA ; tandis que Z.ai lui-même figure toujours sur la liste d'entités américaine, interdisant l'accès aux H100. Son tarif API est de 1 dollar pour un million de tokens en entrée et 3,2 dollars en sortie, soit 5 à 8 fois moins cher que les 5 dollars / 25 dollars de Claude Opus.

Moonshot, publié le 20 avril, devient le modèle à poids ouvert n°1 sur l'indice Artificial Analysis Intelligence avec un score de 54, contre 57 pour les laboratoires propriétaires de pointe. Il surpasse GPT-5.4 sur les tâches d'agents : un score HLE-with-tools de 54,0, supérieur aux 52,1 de GPT-5.4. Score SWE-Bench Verified de 80,2, presque au niveau de Claude Opus à 80,8. Cloudflare le facture à 0,95 $ pour l'entrée et 4 $ pour la sortie, soit environ 15 fois moins cher que Claude Opus dans les scénarios à forte charge. Le coût initial d'entraînement de Kimi K2 n'était que de 4,6 millions de dollars.

DeepSeek V4-Pro, publié le 24 avril, se classe deuxième sur l'indice d'intelligence, derrière Kimi K2.6 et devant tous les modèles à l'exception des trois premiers laboratoires fermés avancés. Il est sous licence MIT. Le coût d'entraînement de DeepSeek V3 s'élève à 5,6 millions de dollars.

Trois laboratoires chinois, 60 jours, entièrement open source, tous atteignant ou dépassant les niveaux de pointe sur au moins un benchmark majeur, avec des coûts 5 à 15 fois moins élevés, dont l’un fonctionne sur du matériel sous sanctions. Les capacités qui ont soutenu l’évaluation d’OpenAI en 2024 sont désormais disponibles gratuitement sur Hugging Face, déployables sur du matériel loué, et continuent de s’améliorer chaque trimestre.

Ce n’est pas ce qu’on appelle le « moment IA chinois ». C’est un arbitrage structurel au niveau des modèles qui se produit en temps réel. Un article académique de mars 2026 indique directement : « La taille du pré-entraînement est désormais désynchronisée des capacités de pointe en IA. » La part des modèles open source chinois dans l’utilisation mondiale est passée de 1,2 % en 2025 à 30 %. Apple évalue l’intégration de DeepSeek, Qwen et Doubao dans iOS 27. AWS, Azure et Google Cloud proposent tous le déploiement de DeepSeek. Aujourd’hui, 80 % des startups cherchant un financement de capital-risque construisent leurs solutions sur des modèles open source. La série Llama de Meta a été délibérément libérée pour accélérer la marchandisation du niveau des modèles — lorsque votre plus grand concurrent, une entreprise valorisée à 1,6 billion de dollars, est le plus ferme défenseur de la baisse des prix, il est clair où iront les marges.

Chaque dollar de l'évaluation de 852 milliards de dollars d'OpenAI suppose que ces changements n'ont aucune importance. Il suppose que les clients professionnels paieront indéfiniment des capacités coûteuses facturées au token, même si GLM-5.1 peut offrir des capacités similaires à un huitième du prix ; il suppose que les poids ouverts de Kimi K2.6 n'ont aucune importance ; il suppose que DeepSeek vendant à moins de 3 % du prix des modèles de pointe n'a aucune conséquence. Il suppose que ces laboratoires peuvent à la fois augmenter leurs revenus de dix fois et élargir leurs marges sur un marché où les concurrents offrent leurs produits gratuitement.

Jai Das de Sapphire Ventures a qualifié OpenAI de « Netscape de l'ère de l'IA ». Mark Zuckerberg a également reconnu publiquement l'existence d'une bulle dans l'IA. En mars, le Pentagone a officiellement classé Anthropic comme un risque pour la chaîne d'approvisionnement, car Anthropic a refusé de permettre à Claude d'être utilisé pour la surveillance de masse et les armes autonomes ; tandis qu'OpenAI et Google ont signé des accords « pour tous les usages légaux » afin d'éviter le même sort. Les entreprises centralisées d'IA seront influencées par la force coercitive du gouvernement, et leur architecture ne peut pas rejeter cette coercition. L'architecture de Venice, elle, le peut.

Ces laboratoires ne sont pas inconscients des problèmes. Ils ne peuvent simplement pas faire machine arrière. Les investisseurs qui ont signé des chèques pour une évaluation de 852 milliards de dollars n'ont pas acheté un avenir où le modèle sera marchandisé. Ils ont acheté un avenir où le modèle conservera toujours une prime élevée. Ce sont deux entreprises complètement différentes, et pour que la seconde puisse véritablement se concrétiser, elle doit d'abord réévaluer à la baisse l'évaluation de la première.

C’est le piège. Le problème ne réside pas dans la pile de mécanismes de refus, ni dans l’architecture de journalisation. Le véritable problème est que les seuls investisseurs capables de tolérer une structure économique comme celle de Venice sont précisément ceux qui détiennent déjà VVV.

Ce n'est pas un marché, mais deux marchés

À partir de maintenant, cet argument ne nécessite plus l'éclatement d'une bulle pour être valable.

Supposons que ces laboratoires parviennent à survivre péniblement. Supposons que GPT-6 reste le meilleur de sa catégorie, que Claude Opus 5 conserve son avance en matière de raisonnement, et que Gemini demeure en pointe sur le multimodal. Supposons que les contrats entreprises puissent durer suffisamment longtemps pour permettre à ces sociétés de réaliser de nouveaux financements et de surmonter leur pression de valorisation.

Cela n'est pas non plus important. Le marché se divisera.

Les capacités d'inférence avancées ne représentent qu'une petite partie de la demande totale en inférence. La grande majorité des charges de travail réelles — assistance à la programmation, rédaction, analyse, génération d'images, vidéos, exécution d'agents, service client, recherche, résumés — ont déjà atteint un niveau « suffisamment bon » il y a plusieurs mois. Les capacités de codage de GLM-5.1 en production sont désormais équivalentes à celles de GPT-5.4. Les capacités d'exécution d'agents de Kimi K2.6 sont comparables à celles de Claude Opus 4.6. La capacité d'inférence générale de DeepSeek est également essentiellement équivalente à celle de tout modèle en dehors du top absolu du classement. Pour 80 % des besoins réels, l'écosystème à poids ouvert est déjà suffisant, et il s'améliore chaque trimestre.

Ces besoins ne requièrent pas une intelligence plus puissante, mais des attributs d'intelligence que les laboratoires ne peuvent pas fournir en raison de leur structure : confidentialité, sortie sans censure, pas de compte requis, pas de journalisation, accès natif aux agents, coûts prévisibles, propriété utilisateur. Les services des laboratoires ciblent une petite minorité de clients exigeants prêts à payer des prix d'entreprise et à accepter la surveillance. Venice s'adresse à tout le reste, soit précisément la moitié du marché la plus grande et à la croissance la plus rapide.

Scénario haussier : ces laboratoires s’effondrent, et Venice prend le contrôle de l’ensemble du marché. Scénario de référence : le marché se divise, et Venice détient la plus grande partie. Même dans le scénario baissier — où ces laboratoires dominent à long terme les capacités de pointe, sans aucun événement de réévaluation — Venice reste l’un des rares plateformes d’IA grand public capables de répondre à ces 80 % de besoins en inférence : des besoins qui n’exigent pas les capacités les plus avancées et qui ne peuvent pas accepter le modèle économique des laboratoires.

Cet argument ne demande pas qu'un effondrement se produise. Il exige simplement que la courbe open source continue de suivre la direction qu'elle a déjà empruntée.

Pourquoi Venice capte-t-il la plus grande moitié du marché ? Ce n'est pas parce qu'il est destiné à dominer entièrement le marché. Cela pourrait arriver, mais la réponse structurelle est plus simple que cela.

Venice est la seule plateforme grand public permettant aux utilisateurs de posséder les droits associés aux infrastructures qu'ils utilisent. Stakez VVV pour générer des revenus et obtenir un accès Pro à vie. Verrouillez sVVV pour minter DIEM et détenir un droit permanent à la puissance de calcul, qui s'apprécie à mesure que le coût de l'inférence devient une marchandise. Chaque utilisateur payant alimente une roue de destruction qui renforce en réinvestissant les positions de tous les autres utilisateurs. Ce n'est pas une fonctionnalité, mais une relation totalement différente entre le consommateur et le produit — une relation que les grandes IA ne peuvent offrir, car leur structure de propriété exclut l'idée d'utilisateurs-propriétaires.

Regardez ce que les utilisateurs ont vraiment besoin et que les laboratoires ne peuvent pas fournir : la confidentialité n’est pas une politique, mais une preuve vérifiable de TEE, une absence de conservation, et une architecture dans laquelle rien ne peut être saisi. Pour 99 % des scénarios d’utilisation intelligente qui n’ont pas besoin d’être filtrés par un comité de sécurité de marque entreprise, une sortie non censurée est essentielle. Les modèles open source de pointe peuvent être mis en ligne quelques jours après leur publication, car Venice n’a pas à défendre un fossé qui oblige la couche modèle à rester coûteuse. Accès natif aux agents — clés API autonomes, paiements via portefeuille x402, sans intervention humaine — car les agents déployés aujourd’hui ne peuvent tout simplement pas utiliser autre chose.

Chacune de ces forces s'amplifie indépendamment. Avec l'augmentation des fuites de données et le resserrement de la réglementation, la demande de confidentialité croît. Avec le mécontentement croissant des utilisateurs face aux produits d'IA « de sécurité marquée » qui refusent systématiquement les tâches quotidiennes, la demande de résistance à la censure augmente. L'open source réduit chaque trimestre l'écart avec le « suffisamment bon ». La part des agents dans la demande totale d'inférence double. Aucune de ces forces ne pointe vers un laboratoire. Toutes pointent vers Venice.

Mirror

Une plateforme fondée sur l'opposé de chaque hypothèse de bulle, dont de nombreuses caractéristiques semblent accidentelles avant que vous ne compreniez la forme globale.

Coût d'entraînement nul. Venice n'a jamais dépensé un dollar pour entraîner un modèle. Chaque publication provenant de Llama, Qwen, Mistral, GLM, DeepSeek ou Kimi représente une mise à niveau gratuite. Ces laboratoires dépensent des centaines de milliards de dollars pour tenter de maintenir un avance mesurée en mois. Venice, avec un coût nul, s'ajuste directement à la courbe qu'ils financent. Lorsque GLM-5.1 a été publié à un huitième du prix de Claude, ce fut pour Venice une occasion d'élargir sa marge ; mais pour les entreprises cherchant à facturer un prix élevé pour une capacité équivalente, ce fut une menace existentielle.

Zéro conservation des données. Dans les laboratoires, la confidentialité est un engagement politique ; ici, à Venice, la confidentialité est une structure mathématique. OpenAI Enterprise ne utilise par défaut pas les données des clients pour former ses modèles, et les clients peuvent définir une fenêtre de conservation, mais lors de l’inférence, les invites traversent toujours les serveurs d’OpenAI et peuvent être consultés par du personnel autorisé dans le cadre d’enquêtes sur les abus, de support ou de questions juridiques. Les politiques peuvent changer. Les fournisseurs peuvent également être compromis — en novembre 2025, Mixpanel a fuité des noms, adresses e-mail et ID d’organisation de clients API via un phishing par SMS. Les données en cours d’exécution peuvent également être exfiltrées via de nouvelles vulnérabilités — Check Point a révélé en mars une vulnérabilité dans ChatGPT permettant de faire fuiter silencieusement le contenu des conversations via un canal latéral DNS. Même avec une clause de zéro conservation contractuelle, son architecture repose toujours sur la confiance. La preuve TEE de Venice transforme les garanties de confidentialité en garanties cryptographiques. Les enclaves sécurisées traitent les invites, retournent les résultats, prouvent l’exécution, puis suppriment les entrées. Venice ne voit pas vos données, car son architecture ne le permet pas. Ce n’est pas un fossé de confidentialité, mais un bilan juridique qui devient plus solide à mesure que la réglementation sur les données se resserre.

Les jetons sont liés mécaniquement à l'utilisation. Chaque requête payante entraîne l'achat et la destruction de VVV sur le marché ouvert. La destruction liée aux abonnements échelonnés augmente avec les revenus : Pro environ 2 $, Pro+ environ 5 $, Max environ 10 $. Au cours des 18 derniers mois, l'émission a été réduite cinq fois et est prévue pour être de nouveau divisée par deux avant l'été. 42 % de l'offre initiale ont déjà été détruits. Aucune allocation ne va aux rendements des investisseurs, car il n'y a tout simplement pas d'investisseurs. Chaque dollar de revenu est réinvesti en capitalisation composée dans les actifs détenus par les détenteurs de staking.

Les utilisateurs sont une catégorie d'actifs, et non un produit. C'est un point que personne n'a vraiment clarifié. Sur les plateformes centralisées, les utilisateurs génèrent des données, ces données deviennent des entrées d'entraînement, et ces entrées deviennent le fossé compétitif de la plateforme. L'utilisateur est le produit. Sur Venice, les utilisateurs consomment des jetons en les stakant, en souscrivant à des abonnements ou en payant des frais d'inférence ; les jetons sont brûlés, augmentant ainsi la valeur de la position de chaque détenteur. L'utilisateur est un actif. Ce vecteur économique est exactement l'inverse de celui de presque toutes les autres entreprises de logiciels de consommation au monde.

DIEM est un instrument à revenu fixe soutenu par des capacités d'inférence. 1 DIEM mis en gage = un montant de 1 USD renouvelé automatiquement chaque jour, valable à perpétuité. Il peut être échangé sur Aerodrome ou libérer le gage initial de sVVV par destruction. Pendant la période de verrouillage, il génère un rendement d'environ 80 % de celui du gage standard de VVV. Ce n'est pas une simple token, mais un instrument à revenu fixe soutenu par une infrastructure d'IA. Alors que la puissance de calcul sous-jacente est en cours de marchandisation, chaque DIEM permet d'acheter davantage de capacités d'inférence chaque année, tout en conservant un droit nominal constant. Le laboratoire émet des actions basées sur un actif en dépréciation ; Venice émet quant à lui un droit perpétuel sur un actif en constante appréciation.

En rassemblant tout cela, vous n'obtenez pas « une entreprise d'IA au goût cryptographique ». Vous obtenez une forme entièrement nouvelle de logiciel grand public : chaque relation économique entre l'utilisateur et la plateforme est médiée par des actifs que l'utilisateur possède, fixe, échange et dont il tire des revenus. Et cela reste vrai, peu importe que ces laboratoires survivent ou non. Ce ne sont pas des paris sur un effondrement, mais un avantage structurel qui se compound dans n'importe quel contexte macroéconomique.

Pourquoi maintenant ?

L'économie des agents arrive, et le moment coïncide exactement avec l'épuisement des fonds de ces laboratoires.

Le volume des transactions sur les wallets agentic de Coinbase sur x402 dépasse 165 millions. Google AP2 est lancé avec plus de 60 partenaires. Visa a publié le Trusted Agent Protocol. Mastercard a investi 1,8 milliard de dollars dans l'infrastructure des stablecoins — il s'agit de la plus grande transaction de stablecoins de l'histoire. Coinbase a lancé Agent.market en avril, avec 69 000 agents actifs en cours de transaction. McKinsey prévoit que, d'ici 2030, le volume des affaires consommateurs médiées par des agents atteindra 3 à 5 billions de dollars.

Chacun de ces agents nécessite un fournisseur de services d'inférence. Mais ils ne peuvent pas être utilisés dans des scénarios sérieux avec OpenAI ou Anthropic. L'architecture de conformité du laboratoire exige le KYC ; leur modèle de revenus exige la journalisation ; leur politique de contenu exige le refus. Les agents ne peuvent pas remplir des formulaires d'inscription, ne peuvent pas saisir de CVV, ne peuvent pas accepter des conditions de service susceptibles de changer au prochain trimestre. Le PDG de Coinbase l'a dit clairement : les agents IA ne peuvent pas respecter les exigences KYC ni utiliser les systèmes bancaires traditionnels.

Ainsi, alors que les modèles à poids ouverts chinois exploitent en dessous les activités principales de ces laboratoires, la nouvelle catégorie la plus importante de besoins en infrastructure IA — les agents autonomes — est structurellement incompatible avec leur architecture. Les agents renforcent la fragmentation du marché : la demande haut de gamme reste en haut, tandis que le reste du marché bascule vers des agents natifs.

Venice sert à la fois les deux extrémités de cette transaction. Le processus de clés API autonomes est en ligne — mise en gage intelligente de VVV, signature de jetons, fusion de clés, paiement avec DIEM, sans aucune intervention humaine. Le paiement via le portefeuille x402 est désormais disponible sur tous les points de vente payants. Un seul certificat permet d'accéder aux JSON-RPC de 11 chaînes. Chaque agent Eliza, Fleek, OpenClaw, Hermes et NanoClaw est prêt à l'emploi. Les agents déployés aujourd'hui fonctionnent sur l'infrastructure de Venice parce qu'aucune autre option ne permet simultanément d'être sans autorisation, privée, non censurée et native pour les agents.

Lorsque la taille commerciale des agents intermédiaires atteindra des dizaines de milliers de milliards de dollars, comme prédit par McKinsey, et que ces laboratoires heurteront le mur intégré à leur structure de propriété — qu'ils l'heurtent réellement ou non — Venice sera déjà devenu la couche de raisonnement de cette économie.

Les arguments de avril ne sont plus des spéculations. Le 7 avril, l'utilisation quotidienne a atteint 50 milliards de tokens et 1 million d'images. GLM-5.1, Kimi K2.6 et DeepSeek V4 ont tous été intégrés sur Venice dans les jours suivant leur publication, tout en conservant les contrats de confidentialité inchangés. La décote d'exécution de DIEM est passée de 57 % au début mars à environ 32 % aujourd'hui — le marché réévalue la fiabilité, et non pas l'utilité supplémentaire. Dès que la décote descendra sous 20 %, DIEM franchira automatiquement les 1 500 dollars grâce à une logique mathématique pure. Les flux de staking dépassent 15 millions de dollars. Plus de 32 millions de VVV ont été stakés, soit environ 70 % de l'offre en circulation verrouillée. Le mécanisme de destruction par abonnement hiérarchisé est en ligne depuis avril et génère déjà une destruction mensuelle significative ; à ce rythme, même sans tenir compte de la prochaine réduction d'émission, VVV deviendra nettement déflationniste au troisième trimestre.

Chaque jugement de l'article d'avril a été soit capitalisé, soit rendu plus clair. Aucun n'a été affaibli.

L'article d'avril affirmait que Venice était la seule plateforme à combiner sept avantages spécifiques. Ce jugement reste valable. Mais ce que je n'ai pas clairement expliqué à l'époque, c'est la raison : ces sept avantages ne constituent pas un empilement de fonctionnalités, mais la forme naturelle prise par une entreprise de logiciel grand public qui n'a pas à répondre aux exigences de rendement sur le capital-investissement. Ces fonds de capital-risque ont acheté des actions fondées sur un actif bientôt commercialisé.

Ce marché présente deux voies d’évolution. La première est que ces laboratoires soient submergés par leur propre structure de propriété, et que Venice prenne en charge toute la pile technologique. La seconde est une fragmentation du marché — les laboratoires conservent une petite partie de la demande haut de gamme, composée d’utilisateurs prêts à payer des prix d’entreprise et à accepter la surveillance, tandis que Venice détient le reste : la moitié du marché plus grande et à croissance plus rapide, où l’intelligence « suffisamment bonne » s’associe à la confidentialité, à la sortie sans censure, à l’accès natif aux agents et à la propriété utilisateur.

La fin des deux chemins, c’est que Venice devienne la couche d’inférence de l’économie d’agents ouverts. Cet argument ne requiert pas l’éclatement d’une bulle. Il exige simplement que la courbe open source continue d’évoluer dans la direction déjà empruntée — et il est vrai qu’elle le fait chaque trimestre, à un rythme plus rapide que celui auquel les marchés mettent à jour leurs modèles.

Venise est construite sur ce pari. Il y a trois mois, j'ai fait cette prédiction à 2 dollars, et personne ne prêtait attention. Il y a un mois, lorsque le prix a atteint 8 dollars, les gens ont commencé à prêter attention. Aujourd'hui, le prix est à 18 dollars, mais le marché n'a toujours pas pleinement saisi cet argument structurel — ce qui n'est pas encore pris en compte, c'est ce qui se produira lorsque les deux scénarios convergeront enfin vers la même réponse.

La bulle repose sur l'hypothèse selon laquelle la couche modèle maintiendra continuellement un prime élevé. Le compound de Venice repose sur la tendance selon laquelle la couche modèle deviendra gratuite. Que la bulle éclate soudainement ou s'effondre lentement, la fin de cette transaction reste la même.

Le même marché. Un modèle économique opposé.

Le laboratoire ne peut pas suivre. Les fournisseurs de puissance de calcul ne peuvent pas capturer les utilisateurs. Le protocole est transféré à la fondation. La valeur se concentrera finalement, comme toujours, à quelques endroits : les marques choisies par les gens, les orbites sur lesquelles les agents opèrent, et la monnaie qu'ils utilisent pour évaluer les choses.

Venice établit sa marque, son infrastructure opérationnelle et émet sa monnaie.

Le prochain chapitre n'est pas une célébration. La vraie question est : l'argument structurel soulevé dans l'article d'avril sera-t-il réévalué lorsque les entreprises comparables financées par des fonds de capital-risque n'auront plus d'issues, ou sera-t-il réévalué lorsque le marché se divisera naturellement autour d'elles ?

Based on the current evidence, both events are happening on schedule.

Pas de conseil en investissement. Veuillez effectuer vos propres recherches.

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