लेकिन इस लेख में वास्तव में चर्चा की जा रही बात VVV का अल्पकालिक वृद्धि नहीं है, बल्कि एक अधिक मूलभूत समस्या है: जब मॉडल क्षमताएँ तेजी से वस्तु बन जाती हैं, तो AI प्लेटफॉर्म का मूल्य कहाँ स्थिर होगा?
लेखक का मुख्य निष्कर्ष है कि OpenAI, Anthropic जैसे अग्रणी AI प्रयोगशालाएँ एक «इक्विटी स्ट्रक्चर ट्रैप» में फंस गई हैं: उनका मूल्यांकन इस परिकल्पना पर आधारित है कि मॉडल स्तर पर लंबे समय तक दुर्लभता और उच्च मूल्य बनी रहेगी, लेकिन चीनी ओपन-सोर्स मॉडल, कम लागत वाली प्रशिक्षण, ओपन-वेट्स इकोसिस्टम और क्लाउड डिप्लॉयमेंट मॉडल क्षमता की कीमत को तेजी से कम कर रहे हैं। दूसरे शब्दों में, AI उद्योग का सबसे महंगा हिस्सा, संभवतः सबसे कठिन हिस्सा बन रहा है जिसे लाभक्षमता बनाए रखनी हो।
इस ढांचे के तहत, वेनीस को लेखक एक विपरीत संरचना के रूप में देखता है: यह मॉडल को प्रशिक्षित नहीं करता, बल्कि ओपन सोर्स मॉडल क्षमताओं को समाहित करता है; यह केंद्रीकृत डेटा संग्रह पर निर्भर नहीं है, बल्कि गोपनीयता और TEE प्रमाणन पर जोर देता है; यह उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षण डेटा में नहीं बदलता, बल्कि VVV स्टेकिंग, सब्सक्रिप्शन रद्दीकरण, DIEM कैलकुलेशन अधिकार आदि तंत्रों के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को प्लेटफॉर्म अर्थव्यवस्था का हिस्सा बनाता है। लेखक का वास्तविक उद्देश्य यह है कि वेनीस एक “टोकन-युक्त AI एप्लिकेशन” नहीं है, बल्कि एक प्रयोग है जो टोकन का उपयोग करके उपभोक्ता सॉफ़्टवेयर संबंधों को पुनर्गठित करता है।
सबसे अधिक ध्यान देने योग्य बात यह नहीं है कि वेनीस OpenAI को सीधे चुनौती दे सकती है या नहीं, बल्कि यह है कि AI बाजार क्या दो हिस्सों में विभाजित हो रहा है: एक हिस्सा ऐसे ग्राहकों की सेवा करता रहता है जो सबसे अग्रणी मॉडल के लिए भुगतान करने को तैयार हैं और उद्योग-स्तरीय अनुपालन और डेटा संग्रहण स्वीकार करते हैं; दूसरा हिस्सा 'पर्याप्त अच्छा' ओपन सोर्स मॉडल क्षमताओं की ओर मुड़ रहा है और गोपनीयता, सेंसरशिप-मुक्त, कम लागत, एजेंट-मूल पहुंच और उपयोगकर्ता स्वामित्व पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है। यदि यह विभाजन होता है, तो वेनीस का अवसर पूरे मॉडल युद्ध में जीतने में नहीं, बल्कि खुले एजेंट अर्थव्यवस्था में निष्कर्षण स्तर और सेटलमेंट पथ के रूप में है।
इसलिए, यह लेख एक आमतौर पर संरचित बुलिश तर्क है: यह केवल VVV की कीमत में वृद्धि पर ही नहीं, बल्कि मॉडल स्तर के कमोडिटीकरण, ओपन सोर्स मॉडल के पीछे छूटने, एजेंट भुगतान के उदय और उपयोगकर्ता स्वामित्व अर्थव्यवस्था जैसी कई वक्रों के एक साथ अभिसरण पर निर्भर करता है।
जोखिम भी यहीं पर है—यदि ओपन सोर्स मॉडल की प्रगति धीमी हो जाए, या टोकन जलाना वृद्धि के साथ समान रूप से जारी न रखा जा सके, या वेनिस वास्तव में उपयोगकर्ता संबंधों को स्थापित न कर सके, तो यह कथा पुनर्मूल्यांकन की ओर जाएगी। लेकिन कम से कम वर्तमान चरण में, VVV का बाजार प्रदर्शन यह दर्शाता है कि बाजार अब 'समान मांग, विपरीत आर्थिक मॉडल' की कहानी के लिए अधिक प्रीमियम देने को तैयार हो रहा है।
नीचे मूल पाठ है:
ये प्रयोगशालाएँ हजारों अरब डॉलर खर्च कर रही हैं, ताकि एक ऐसी खाई को बचाए रख सकें जो वास्तविक समय में वाष्पित हो रही है। GLM-5.1 ने सबसे कठिन प्रोग्रामिंग बेंचमार्क में GPT-5.4 को हरा दिया—यह ओपन सोर्स है, MIT लाइसेंस के तहत है, और अमेरिका द्वारा प्रतिबंधित चीनी हार्डवेयर पर प्रशिक्षित किया गया है। अग्रणी क्षमताओं के प्रशिक्षण की लागत, अठारह महीनों में लगभग 95% घट गई है। OpenAI के 8520 अरब डॉलर के आकलन में प्रत्येक डॉलर एक मान्यता पर आधारित है: कि ये परिवर्तन महत्वहीन हैं। लेकिन ये महत्वपूर्ण हैं। और Venice एकमात्र उपभोक्ता-स्तरीय AI प्लेटफॉर्म है: जब यह सब अंततः बाजार द्वारा पुनः मूल्यांकन किया जाने लगेगा, तो इसकी आर्थिक संरचना सीधे लाभान्वित होगी; भले ही इस पुनः मूल्यांकन कभी न हो, इसका निवेश तर्क अभी भी मान्य है।
अप्रैल के उस लेख का मुख्य तर्क यह था कि वेनिस एजेंट अर्थव्यवस्था में एक अनूठी स्थिति रखती है। यह निर्णय अभी भी मान्य है—उपयोग में तीन गुना वृद्धि हुई है, जलाए गए लेजर में स्टार्टिंग सप्लाई से अधिक 42% जल चुके हैं, DIEM ने छह सप्ताह में 75% की कीमत समायोजित किया है, और टोकन की कीमत मेरे उस गहन विश्लेषण के समय की तुलना में दोगुनी से अधिक हो चुकी है।
लेकिन मैंने अप्रैल में जिस "सात लाभों" के ढांचे का उल्लेख किया था, वह संभवतः हो रही चीजों को कम आंका गया है। वेनीस एक ऐसी AI कंपनी नहीं है जिसने गोपनीयता के लेबल के साथ बेवजह टोकन जारी किए हों। यह एक नया उपभोक्ता सॉफ्टवेयर आर्थिक संरचना है: उपयोगकर्ता मालिक हैं, प्लेटफॉर्म ट्रैक है, और मूल्य शेयरधारण के आधार पर नहीं, बल्कि कैलकुलेशन अधिकार के आधार पर मापा जाता है।
यह संरचना एक फ़ंक्शन का स्तरीय ढेर नहीं है, बल्कि मॉडल स्तर पर आने वाले परिवर्तनों में बचने वाली एकमात्र व्यवस्था है। जिस चीज़ पर बुलबुला बनता है, वेनीस उसके ठीक विपरीत है। एक ही बाजार, एक ही मांग, पूरी तरह से विपरीत आर्थिक मॉडल। यही दर्पण है।
यह मैंने अप्रैल में स्पष्ट नहीं किया था। अब इसे पूरा कर रहा हूँ।
OpenAI, Anthropic और Together AI का एक सामान्य बिंदु है, जो उनके उत्पादों से संबंधित नहीं है: उनके निवेशक डॉलर में इक्विटी रिटर्न की उम्मीद करते हैं, जो कि हजारों अरब डॉलर के स्तर के हैं, और संकुचित समय सारणी के भीतर इसे प्राप्त करने की मांग करते हैं।
यह सामान्य लगता है, जब तक कि आप इस तर्क को आगे नहीं ले जाते।
OpenAI का 8520 अरब डॉलर का आकलन इस बात को दर्शाता है कि इस आकलन को समर्थित करने के लिए, 2030 तक इसे लगभग 2000 से 2800 अरब डॉलर की वार्षिक आय प्राप्त करनी होगी। वर्तमान में, कंपनी की मासिक आय 20 अरब डॉलर है, और 2025 की पहली छमाही में इसका नुकसान 135 अरब डॉलर रहा; इसी बीच, अनुमानित लागत में चार गुना की वृद्धि होकर 84 अरब डॉलर हो गई, जिससे समायोजित ग्रॉस मार्जिन 40% से घटकर 33% हो गया। कैलकुलेशन और प्रतिभा लागत ने कुल आय का 75% खा लिया। माइक्रोसॉफ्ट 2032 तक अतिरिक्त 20% भी ले जाएगा। OpenAI का अनुमान है कि 2028 तक इसका कैलकुलेशन खर्च 1210 अरब डॉलर हो जाएगा, और केवल उसी वर्ष का नुकसान 850 अरब डॉलर होगा, और 2030 के बाद ही लाभ कमाने की संभावना है।
एंथ्रोपिक भी एक ही जाल में है, केवल पैमाना अलग है। 3800 अरब डॉलर का आकलन, 300 अरब डॉलर की ARR रन रेट, और 2029 तक 420 अरब डॉलर की प्रशिक्षण लागत का अनुमान। पिछले महीने Google ने 400 अरब डॉलर का वादा किया, Amazon ने 250 अरब डॉलर और निवेश किए—लेकिन दोनों मूल रूप से बादल सेवा क्रेडिट का चक्र हैं, वास्तविक स्वामित्व पूंजी नहीं। पांच प्रमुख सुपरस्केल क्लाउड प्रदाताओं ने केवल 2026 में AI बुनियादी ढांचे पर 6600 से 6900 अरब डॉलर का वादा किया है। गोल्डमैन सैक्स का अनुमान है कि 2025 से 2027 तक कुल खर्च 1.4 ट्रिलियन डॉलर होगा, जो 2022 से 2024 के खर्च के लगभग तीन गुना है। सैम आल्टमैन ने व्यक्तिगत रूप से 1 ट्रिलियन डॉलर के AI लेनदेन पर हस्ताक्षर किए हैं, जबकि OpenAI की आय केवल 130 अरब डॉलर है।
ये सामान्य व्यवसाय नहीं हैं। ये सॉफ्टवेयर कंपनियों के रूप में छिपे सार्वभौमिक बुनियादी ढांचे के निवेश हैं। उनकी मूल्यांकन आवश्यकताएँ मॉडल स्तर को लगातार महंगा रखने की मांग करती हैं। लेकिन वास्तविकता यह है कि मॉडल स्तर लगातार सस्ता होता जा रहा है।
पिछले 60 दिनों में, AI की पूंजी खर्च और AI क्षमता के बीच का संबंध टूट गया है। इसकी व्याख्या तीन ओपन वेट मॉडल के प्रकाशन से होती है।
Z.ai द्वारा 7 अप्रैल को लॉन्च किया गया GLM-5.1, SWE-Bench Pro पर 58.4 का स्कोर प्राप्त करता है, जो GPT-5.4 के 57.7 और Claude Opus 4.6 के 57.3 से अधिक है। इसे MIT लाइसेंस के तहत ओपन सोर्स किया गया है और इसे पूरी तरह से हुआवे एशेंड चिप्स पर प्रशिक्षित किया गया है, बिना किसी NVIDIA हार्डवेयर के; जबकि Z.ai अभी भी संयुक्त राज्य अमेरिका की एंटिटी लिस्ट पर है, जिसके कारण इसे H100 प्राप्त करने से वर्जित किया गया है। इसकी API मूल्य निर्धारण प्रति मिलियन टोकन इनपुट 1 डॉलर और आउटपुट 3.2 डॉलर है, जो Claude Opus की 5 डॉलर / 25 डॉलर की तुलना में 5 से 8 गुना सस्ती है।
मूनशॉट द्वारा 20 अप्रैल को जारी किए गए Kimi K2.6 ने Artificial Analysis Intelligence Index पर 54 के स्कोर के साथ शीर्ष स्थान प्राप्त किया, जबकि अग्रणी बंद स्रोत प्रयोगशालाओं का स्कोर 57 था। यह एजेंट कार्यों पर GPT-5.4 को हरा दिया: HLE-with-tools स्कोर 54.0, जो GPT-5.4 के 52.1 से अधिक है। SWE-Bench Verified स्कोर 80.2 है, जो Claude Opus के 80.8 के लगभग बराबर है। Cloudflare ने इसकी कीमत इनपुट 0.95 डॉलर और आउटपुट 4 डॉलर रखी है, जो भारी लोड परिदृश्यों में Claude Opus से लगभग 15 गुना सस्ता है। मूल Kimi K2 की प्रशिक्षण लागत केवल 460 डॉलर थी।
4 अप्रैल को जारी DeepSeek V4-Pro, Intelligence Index पर Kimi K2.6 के बाद दूसरे स्थान पर है, और शीर्ष तीन अग्रणी बंद स्रोत प्रयोगशालाओं के अलावा सभी मॉडल्स से आगे है। इसका MIT लाइसेंस है। DeepSeek V3 की प्रशिक्षण लागत 560 डॉलर है।
तीन चीनी प्रयोगशालाएँ, 60 दिन, सभी ओपन सोर्स, सभी कम से कम एक प्रमुख बेंचमार्क पर अग्रणी स्तर तक पहुँच गए या उसे पार कर गए, कीमतें 5 से 15 गुना सस्ती, और उनमें से एक तो प्रतिबंधित हार्डवेयर पर चल रहा है। 2024 में OpenAI के मूल्यांकन को समर्थन देने वाली क्षमता, अब Hugging Face पर मुफ्त में डाउनलोड की जा सकती है, किराए के हार्डवेयर पर डिप्लॉय की जा सकती है, और प्रति तिमाही बेहतर होती जा रही है।
यह उसे कहलाने वाला “चीनी AI क्षण” नहीं है। यह मॉडल स्तर पर संरचनात्मक आर्बिट्रेज का वास्तविक समय में हो रहा है। 2026 की मार्च की एक शोध पत्रिका सीधे बताती है: “प्री-ट्रेनिंग स्केल अब अग्रणी AI क्षमताओं से अलग हो चुका है।” चीनी ओपन-सोर्स मॉडल्स का वैश्विक उपयोग में हिस्सा 2025 में 1.2% से बढ़कर 30% हो गया है। Apple, iOS 27 के लिए DeepSeek, Qwen और Doubao का मूल्यांकन कर रहा है। AWS, Azure और Google Cloud सभी DeepSeek के डिप्लॉयमेंट को सपोर्ट करते हैं। आज, 80% VC फंडिंग के लिए आवेदन करने वाली स्टार्टअप्स मॉडल्स पर आधारित हैं। Meta का Llama सीरीज़ मॉडल स्तर की कमोडिटीकरण को बढ़ावा देने के लिए जानबूझकर जारी किया गया है—जब एक 1.6 ट्रिलियन डॉलर की कंपनी, आपके बाजार में सबसे दृढ़ता से कीमतें कम करने वाली है, तो यह स्पष्ट है कि मुनाफा कहाँ जाएगा।
OpenAI के 8520 अरब डॉलर के आकलन में प्रत्येक डॉलर यह मानता है कि ये परिवर्तन अहम नहीं हैं। यह मानता है कि व्यावसायिक ग्राहक टोकन-आधारित महंगी क्षमताओं के लिए अनिश्चित काल तक भुगतान करेंगे, भले ही GLM-5.1 इसी तरह की क्षमता आठवें हिस्से की कीमत पर प्रदान कर सकता है; यह मानता है कि Kimi K2.6 का ओपन वेट्स महत्वपूर्ण नहीं है; यह मानता है कि DeepSeek जो अग्रणी मॉडल से 3% से कम कीमत पर बेच रहा है, उसका कोई महत्व नहीं है। यह मानता है कि इन प्रयोगशालाओं को प्रतिस्पर्धी बाजार में, जहां प्रतिद्वंद्वी मुफ्त में उत्पाद प्रदान कर रहे हैं, 10 गुना आय वृद्धि और मुनाफा मार्जिन में वृद्धि दोनों प्राप्त करना संभव है।
सैफिर वेंचर्स के जाई दास ने OpenAI को 'AI के युग का Netscape' कहा है। मार्क जुकरबर्ग ने भी AI बुलबुला गतिशीलता के अस्तित्व को स्वीकार किया है। मार्च में, पेंटागन ने Anthropic को आपूर्ति श्रृंखला जोखिम के रूप में आधिकारिक रूप से सूचीबद्ध कर दिया, क्योंकि Anthropic ने Claude को विशाल पैमाने पर निगरानी और स्वायत्त हथियारों के लिए उपयोग करने से इनकार कर दिया; जबकि OpenAI और Google ने समान भाग्य से बचने के लिए 'सभी कानूनी उपयोगों' की समझौता पर हस्ताक्षर किए। केंद्रीकृत AI कंपनियों पर सरकारी बल का प्रभाव पड़ेगा, और उनकी संरचना इस बल को अस्वीकार नहीं कर सकती। Venice की संरचना कर सकती है।
इन प्रयोगशालाओं को समस्या का एहसास नहीं है। बल्कि वे दिशा बदलने में असमर्थ हैं। उन निवेशकों ने, जिन्होंने 8520 अरब डॉलर के मूल्यांकन के साथ चेक लिखा, एक ऐसे भविष्य को खरीदा जहां मॉडल का व्यावसायिकीकरण होगा। उन्होंने एक ऐसे भविष्य को खरीदा है जहां मॉडल हमेशा उच्च प्रीमियम पर रहेगा। ये दो पूरी तरह से अलग कंपनियां हैं, और बाद वाली को वास्तविक रूप से लागू करने के लिए, पहली के मूल्यांकन को पुनर्मूल्यांकित करना होगा।
यही फंदा है। समस्या अस्वीकरण तंत्र स्टैक या लॉगिंग आर्किटेक्चर में नहीं है। वास्तविक समस्या यह है कि एकमात्र ऐसे निवेशक जो वेनेश के इस आर्थिक संरचना को सहन कर सकते हैं, वे ही वही हैं जिनके पास पहले से VVV है।
इस बिंदु से, इस तर्क को सफल होने के लिए बुलबुले के फटने की आवश्यकता नहीं है।
मान लीजिए कि ये प्रयोगशालाएँ बेहद कठिनाई से बच निकलती हैं। मान लीजिए कि GPT-6 अभी भी श्रेष्ठ रहता है, Claude Opus 5 तर्क में अग्रणी बना रहता है, और Gemini बहुआयामी प्रौद्योगिकी के अग्रदूत बना रहता है। मान लीजिए कि व्यावसायिक अनुबंध पर्याप्त समय तक बने रहते हैं, ताकि इन कंपनियों को पुनर्वित्तपूर्ति करने और अपने मूल्यांकन के दबाव से निपटने में सक्षम हो सकें।
यह भी मायने नहीं रखता। बाजार विभाजित हो जाएगा।
आगे की बुद्धिमत्ता केवल कुल निष्कर्षण आवश्यकताओं का एक छोटा हिस्सा है। अधिकांश वास्तविक कार्यभार—प्रोग्रामिंग सहायता, लेखन, विश्लेषण, चित्र उत्पादन, वीडियो, एजेंट निष्पादन, कस्टमर सपोर्ट, अनुसंधान, सारांश—पिछले कुछ महीनों से ही 'पर्याप्त अच्छे' स्तर पर पहुंच चुके हैं। GLM-5.1 की उत्पादन परिवेश में कोडिंग क्षमता GPT-5.4 के समान है। Kimi K2.6 की एजेंट चलाने की क्षमता Claude Opus 4.6 के समान है। DeepSeek की सामान्य निष्कर्षण क्षमता भी सूची के सबसे ऊपरी स्तर के बाहर किसी भी मॉडल के समान है। 80% वास्तविक आवश्यकताओं के लिए, ओपन वेटिंग पारिस्थितिकी पर्याप्त है, और प्रति तिमाही बेहतर होती जा रही है।
इन आवश्यकताओं के लिए अधिक शक्तिशाली बुद्धिमत्ता की आवश्यकता नहीं है, बल्कि उन बुद्धिमत्ता के गुणों की आवश्यकता है जो प्रयोगशालाओं की संरचना में उपलब्ध नहीं हैं: गोपनीयता, अनुमति-रहित आउटपुट, खाते की आवश्यकता नहीं, लॉगिंग नहीं, स्वाभाविक एजेंट एक्सेस, पूर्वानुमेय लागत, और उपयोगकर्ता स्वामित्व। प्रयोगशाला सेवाएँ केवल उन उच्च-अंत आवश्यकताओं को सेवा करती हैं जो उच्च कीमतों का भुगतान करने और निगरानी स्वीकार करने के लिए तैयार हैं। Venice शेष सभी की सेवा करता है, और यही सबसे बड़ा और तेज़ी से बढ़ता हुआ बाजार है।
बुलिश स्थिति यह है: ये प्रयोगशालाएँ टूट जाती हैं, और वेनीस पूरे बाजार पर कब्जा कर लेती है। बेसलाइन स्थिति यह है: बाजार विभाजित हो जाता है, और वेनीस के पास बड़ा हिस्सा होता है। यहाँ तक कि बेयरिश स्थिति में—जहाँ ये प्रयोगशालाएँ लंबे समय तक अग्रणी क्षमताओं पर कब्जा रखती हैं और कोई भी पुनर्मूल्यांकन घटना नहीं होती—वेनीस अभी भी कुछ ही ऐसे उपभोक्ता-स्तरीय AI प्लेटफॉर्म में से एक है जो 80% रीजनिंग मांग को सेवा प्रदान कर सकता है: ये मांगें सबसे अग्रणी क्षमताओं की आवश्यकता नहीं रखतीं और प्रयोगशालाओं के व्यापार मॉडल को स्वीकार नहीं कर सकतीं।
यह तर्क बाजार के गिरने की आवश्यकता नहीं रखता। यह केवल यह आवश्यकता रखता है कि ओपन सोर्स कर्व पहले से अपनाई गई दिशा में आगे बढ़ता रहे।
क्यों वेनीस इस बड़े आधे बाजार को पकड़ता है? इसलिए नहीं कि इसका विजेता-ले-सब का भाग्य निर्धारित है। ऐसा हो सकता है, लेकिन संरचनात्मक उत्तर इससे सरल है।
वेनीस एकमात्र उपभोक्ता-स्तरीय AI प्लेटफॉर्म है जो उपयोगकर्ताओं को अपने द्वारा उपयोग किए जा रहे ट्रैक अधिकारों को मालिकाना अधिकार देता है। VVV को स्टेक करें, आय और जीवनभर Pro अधिकार प्राप्त करें। sVVV को बंद करें, DIEM को मिंट करें, और स्थायी कैलकुलेशन अधिकार प्राप्त करें, जो निष्कर्षण लागत के व्यावसायिकीकरण के साथ मूल्यवर्धित होता है। प्रत्येक भुगतानकर्ता उपयोगकर्ताओं के सभी पोजीशन को चक्रवृद्धि रूप से मजबूत करने वाले एक जलाने के चक्र को आगे बढ़ाता है। यह कोई फीचर नहीं है, बल्कि उपभोक्ता और उत्पाद के बीच एक पूरी तरह से अलग संबंध है—जो Big AI नहीं दे सकता, क्योंकि उनकी स्टॉक संरचना 'उपभोक्ता को मालिक' की अनुमति नहीं देती।
उपयोगकर्ता की वास्तविक आवश्यकताओं को देखें, जो प्रयोगशाला नहीं दे सकती। गोपनीयता एक नीति नहीं है, बल्कि सत्यापित TEE प्रमाण, शून्य अवशेष, और एक ऐसी व्यवस्था है जिसमें कुछ भी जब्त नहीं किया जा सकता। 99% ऐसे स्मार्ट उपयोग के मामलों के लिए, जो कंपनी के ब्रांड सुरक्षा समिति के माध्यम से फ़िल्टर की आवश्यकता नहीं होती, अनुमति-रहित आउटपुट महत्वपूर्ण है। ओपन सोर्स फ्रंटियर मॉडल लॉन्च के कुछ ही दिनों के भीतर उपलब्ध हो जाते हैं, क्योंकि Venice को मॉडल स्तर को लगातार महंगा बनाए रखने के लिए एक खाई की रक्षा करने की आवश्यकता नहीं है। एजेंट-नेटिव एक्सेस—स्वायत्त API कुंजियाँ, x402 वॉलेट भुगतान, मानव हस्तक्षेप के बिना—क्योंकि आज जिन एजेंट्स को तैनात किया जा रहा है, उनके पास अन्य कुछ भी उपयोग करने की संभावना नहीं है।
इन शक्तियों में से प्रत्येक स्वतंत्र रूप से बढ़ रही है। डेटा लीक के बढ़ने और नियामक नियमों के कठोर होने के साथ, गोपनीयता की मांग बढ़ रही है। उपयोगकर्ता उन 'ब्रांड सुरक्षा आधारित AI उत्पादों' के प्रति निराश हो रहे हैं, जो दैनिक कार्यों को आसानी से अस्वीकार कर देते हैं, जिससे सेंसरशिप के प्रति प्रतिरोध की मांग बढ़ रही है। ओपन सोर्स हर तिमाही 'पर्याप्त अच्छा' के अंतर को कम कर रहा है। एजेंट्स का कुल निष्कर्षण मांग में हिस्सा दोगुना हो रहा है। इन शक्तियों में से कोई भी लैब की ओर इशारा नहीं करती। वे सभी Venice की ओर इशारा करती हैं।
एक ऐसा प्लेटफॉर्म जो प्रत्येक बुलबुले की धारणा के विपरीत बनाया गया है, जब तक आप पूर्ण रूप को नहीं समझ जाते, इसके कई गुण यादृच्छिक लगते हैं।
शून्य प्रशिक्षण लागत। वेनीस ने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक डॉलर भी खर्च नहीं किया। Llama, Qwen, Mistral, GLM, DeepSeek, Kimi की प्रत्येक रिलीज़ एक मुफ्त अपग्रेड है। उन लैबोरेटरियों ने हजारों अरब डॉलर खर्च किए हैं, ताकि 'महीने' के आधार पर अग्रणी स्थिति बनाए रख सकें। वेनीस की लागत शून्य है, और वह सीधे उनके द्वारा भुगतान किए जा रहे वक्र पर सवार हो गया है। जब GLM-5.1 Claude की आठवीं हिस्से की कीमत पर लॉन्च हुआ, तो यह वेनीस के लिए मुनाफा मार्जिन का विस्तार हुआ; लेकिन उन कंपनियों के लिए, जो समान क्षमता के लिए उच्च कीमत वसूलने की कोशिश कर रही हैं, यह अस्तित्व का खतरा है।
शून्य डेटा रिटेंशन। प्रयोगशाला में, गोपनीयता एक नीति का वादा है; वेनिस में, गोपनीयता एक गणितीय संरचना है। OpenAI एंटरप्राइज़ के डिफ़ॉल्ट रूप से ग्राहक डेटा का उपयोग मॉडल प्रशिक्षण के लिए नहीं किया जाता है, और ग्राहक रिटेंशन विंडो सेट कर सकते हैं, लेकिन निष्पादन के दौरान, प्रॉम्प्ट्स अभी भी OpenAI के सर्वर से होकर गुजरते हैं और दुरुपयोग की जांच, समर्थन और कानूनी मामलों के लिए अधिकृत कर्मचारी इनका प्रवेश कर सकते हैं। नीतियाँ बदल सकती हैं। सप्लायर्स को हैक भी किया जा सकता है—2025 के नवंबर में, Mixpanel ने SMS पिशाचन के माध्यम से API ग्राहकों के नाम, ईमेल और संगठन ID को लीक किया। रनटाइम डेटा को नए प्रकार के दुर्बलताओं के माध्यम से भी लीक किया जा सकता है—Check Point ने मार्च में ChatGPT में एक दुर्बलता का पता लगाया, जिससे DNS साइडचैनल के माध्यम से संवाद सामग्री को चुपचाप लीक किया जा सकता है। भले ही कॉन्ट्रैक्ट में शून्य रिटेंशन का प्रावधान हो, इसकी संरचना अभी भी विश्वास पर आधारित है। Venice का TEE प्रमाणीकरण गोपनीयता के आश्वासन को क्रिप्टोग्राफिक आश्वासन में बदल देता है। सुरक्षित एनक्लेव प्रॉम्प्ट्स को प्रोसेस करता है, परिणाम प्रदान करता है, निष्पादन प्रक्रिया को साबित करता है, और फिर इनपुट को मिटा देता है। Venice आपके डेटा को नहीं देख सकता, क्योंकि संरचना इसे देखने की अनुमति नहीं देती। यह कोई प्राचीर नहीं है, बल्कि एक कानूनी बैलेंस شीट है, जो डेटा नियमन कठोर होने पर मजबूत होता है।
उपयोग के साथ सीधे बंधा गया टोकन मूल्यवर्धित होता है। प्रत्येक भुगतान अनुरोध पर खुले बाजार में VVV खरीदा जाता है और नष्ट कर दिया जाता है। स्तरीय सदस्यता नष्टीकरण आय में वृद्धि के साथ बढ़ता है: Pro लगभग 2 डॉलर, Pro+ लगभग 5 डॉलर, Max लगभग 10 डॉलर। पिछले 18 महीनों में, उत्पादन को पांच बार कम किया जा चुका है और मध्यग्रीष्म से पहले फिर से आधा किए जाने की योजना है। स्थापना आपूर्ति का 42% पहले ही नष्ट कर दिया गया है। कोई भी आवंटन निवेशकों के लाभ की ओर नहीं जाता है, क्योंकि कोई निवेशक ही नहीं है। प्रत्येक डॉलर की आय को पुनः निवेश करके स्टेकिंग होल्डर्स के संपत्ति में पुनः सम्मिलित किया जाता है।
उपयोगकर्ता एक उत्पाद नहीं, बल्कि एक संपत्ति श्रेणी हैं। यह एक ऐसी बात है जिसे कोई वास्तव में स्पष्ट नहीं करता। केंद्रीकृत प्लेटफॉर्म पर, उपयोगकर्ता डेटा उत्पन्न करते हैं, जो प्रशिक्षण इनपुट बन जाता है, और यही प्रशिक्षण इनपुट प्लेटफॉर्म की रक्षा का माध्यम बन जाता है। उपयोगकर्ता ही उत्पाद हैं। जबकि Venice पर, उपयोगकर्ता स्टेकिंग, सब्सक्रिप्शन और इन्फरेंस शुल्क के माध्यम से टोकन का उपभोग करते हैं, जिससे टोकन नष्ट हो जाते हैं और प्रत्येक होल्डर के पोजीशन का मूल्य बढ़ता है। उपयोगकर्ता संपत्ति हैं। यह आर्थिक वेक्टर, दुनिया के लगभग सभी अन्य उपभोक्ता सॉफ़्टवेयर व्यवसायों के संपूर्ण विपरीत है।
DIEM एक रीजनिंग क्षमता द्वारा समर्थित फिक्स्ड इनकम टूल है। 1 DIEM को क्वेस्ट करने पर प्रतिदिन 1 डॉलर का स्लॉट स्वचालित रूप से रिन्यू होता है और यह स्थायी रूप से लागू रहता है। इसे Aerodrome पर ट्रेड किया जा सकता है या मूल sVVV क्वेस्टिंग को अनलॉक करने के लिए डिस्ट्रॉय किया जा सकता है। लॉकअप अवधि के दौरान, यह सामान्य VVV क्वेस्टिंग के लाभ के लगभग 80% कमाता है। यह सामान्य टोकन नहीं है, बल्कि AI इंफ्रास्ट्रक्चर द्वारा समर्थित एक फिक्स्ड इनकम टूल है। चूंकि नीचे की कैलकुलेशन क्षमता कमोडिटाइज़ हो रही है, प्रत्येक DIEM प्रति वर्ष अधिक रीजनिंग क्षमता खरीद सकता है, जबकि नाममात्र का हिस्सा अपरिवर्तित रहता है। लैबोरेटरी एक मूल्यह्रास होते हुए संपत्ति पर शेयर जारी कर रही है; Venice, अपनी स्वयं की बढ़ती हुई संपत्ति के प्रति स्थायी हिस्सेदारी जारी कर रही है।
इन सबको एक साथ रखें, आपको "एक क्रिप्टो स्वाद वाली AI कंपनी" नहीं मिलती। आपको एक पूरी तरह से अलग प्रकार की उपभोक्ता सॉफ्टवेयर आकृति मिलती है: उपयोगकर्ता और प्लेटफॉर्म के बीच का प्रत्येक आर्थिक संबंध, उपयोगकर्ता द्वारा स्वयं अधिकारित, मूल्यांकित, व्यापार किया जाने वाला और लाभ प्राप्त किया जाने वाला संपत्ति द्वारा मध्यस्थता किया जाता है। और चाहे वे प्रयोगशालाएँ जीवित रहें या नहीं, ये गुण सत्य हैं। ये किसी भी समग्र परिदृश्य में प्रतिफलित होने वाली संरचनात्मक लाभ हैं, न कि किसी असफलता पर सट्टेबाजी।
एजेंट अर्थव्यवस्था आ रही है, और यह समय इन प्रयोगशालाओं के फंडिंग रेस के समाप्त होने के साथ मेल खाता है।
Coinbase Agentic Wallets ने x402 पर 165 मिलियन से अधिक लेनदेन किए हैं। Google AP2 60 से अधिक साझेदारों के साथ लॉन्च हुआ है। Visa ने Trusted Agent Protocol जारी किया है। Mastercard ने स्थिर मुद्रा बुनियादी ढांचे पर 18 बिलियन डॉलर का निवेश किया है—यह अब तक की सबसे बड़ी स्थिर मुद्रा लेनदेन है। Coinbase ने अप्रैल में Agent.market लॉन्च किया, जिसमें 69,000 सक्रिय एजेंट्स लेनदेन कर रहे हैं। मैकिन्सी का अनुमान है कि 2030 तक, एजेंट-मध्यस्थित उपभोक्ता व्यापार का पैमाना 3 ट्रिलियन से 5 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच जाएगा।
इन एजेंट्स में से प्रत्येक को रीजनिंग सर्विस प्रोवाइडर की आवश्यकता होती है। लेकिन वे गंभीर परिदृश्यों में OpenAI या Anthropic का उपयोग नहीं कर सकते। प्रयोगशाला की अनुपालन ढांचे की आवश्यकता KYC है; उनके आय मॉडल में लॉगिंग की आवश्यकता है; उनकी सामग्री नीति में अस्वीकृति की आवश्यकता है। एजेंट्स पंजीकरण प्रपत्र भर नहीं सकते, CVV दर्ज नहीं कर सकते, और अगली तिमाही में बदल सकने वाली सेवा की शर्तों से सहमत नहीं हो सकते। Coinbase के CEO ने स्पष्ट रूप से कहा: AI एजेंट KYC आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकते और पारंपरिक बैंकिंग प्रणालियों का उपयोग नहीं कर सकते।
इसलिए, जब इन प्रयोगशालाओं के मुख्य व्यवसाय को चीनी ओपन-वेट मॉडल नीचे से आर्बिट्रेज कर रहे हैं, तो AI बुनियादी ढांचे में सबसे महत्वपूर्ण नई मांग श्रेणी—स्वायत्त एजेंट—संरचनात्मक रूप से उनके आर्किटेक्चर के साथ संगत नहीं है। एजेंट बाजार के विभाजन को मजबूत करते हैं: उच्च-अंत मांग अभी भी ऊपरी स्तर पर है, जबकि अन्य सभी स्थान स्वायत्त एजेंट-अनुकूलित हो रहे हैं।
वेनीस इस लेनदेन के दोनों छोरों की सेवा करता है। स्वायत्त API कुंजी प्रक्रिया लाइव हो चुकी है—स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट स्टेकिंग VVV, टोकन हस्ताक्षर, कुंजी निर्माण, और DIEM के माध्यम से भुगतान, सभी चरणों में मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं। x402 वॉलेट भुगतान सभी भुगतान बिंदुओं पर लाइव है। एक ही प्रमाणपत्र से 11 चेनों तक JSON-RPC तक पहुँच संभव है। प्रत्येक Eliza, Fleek, OpenClaw, Hermes और NanoClaw एजेंट बिना किसी सेटअप के तैयार हैं। आज तैनात किए जा रहे एजेंट्स Venice के ट्रैक पर चल रहे हैं क्योंकि अभी तक कोई अन्य विकल्प अनुमति-रहित, गोपनीयता, सेंसरशिप-मुक्त, और एजेंट-नेटिव समर्थन प्रदान करने में सक्षम नहीं है।
जब स्मार्ट एजेंट मीडिएटर का व्यापारिक आकार मैकिन्से द्वारा अनुमानित कई ट्रिलियन डॉलर तक पहुँच जाए, और उन प्रयोगशालाओं को उनकी स्वामित्व संरचना में निहित दीवारों से टकराना पड़े—चाहे वे वास्तव में टकराएं या नहीं—वेनीस पहले से ही इस अर्थव्यवस्था की तर्क परत बन चुकी है।
जो कुछ चक्रवृद्धि हो रहा है
अप्रैल का तर्क अब अनुमान नहीं रह गया है। 7 अप्रैल को, दैनिक उपयोग 50 अरब टोकन और 10 लाख छवियों तक पहुँच गया। GLM-5.1, Kimi K2.6 और DeepSeek V4 सभी लॉन्च के कुछ ही दिनों के भीतर Venice पर आ गए, और प्राइवेसी कॉन्ट्रैक्ट अपरिवर्तित रहे। DIEM का एग्जीक्यूशन डिस्काउंट 3 मार्च के 57% से अब लगभग 32% पर पुनः मूल्यांकन किया गया है—बाजार नए उपयोगिता के बजाय विश्वसनीयता को पुनः मूल्यांकित कर रहा है। जब तक डिस्काउंट 20% से नीचे नहीं आ जाता, DIEM केवल मशीनी गणित के माध्यम से 1500 डॉलर पार कर जाएगा। स्टेकिंग प्रवाह 1500 डॉलर से अधिक है। 32 मिलियन VVV से अधिक स्टेक किए गए हैं, जो लगभग 70% प्रचलित सप्लाई को बंद कर देता है। स्तरीकृत सब्सक्रिप्शन डिस्ट्रॉय मैकेनिज़म अप्रैल में लॉन्च हुआ है, और यह मासिक डिस्ट्रॉय का महत्वपूर्ण मात्रा पैदा कर रहा है; वर्तमान गति के साथ आगे बढ़ने पर, यहाँ तक कि अगली प्रतिष्ठापन कटौती को महत्व नहीं देते हुए, VVV तीसरे तिमाही में शुद्ध संकुचनमय हो जाएगा।
अप्रैल के लेख में प्रत्येक निर्णय या तो चक्रवृद्धि हो चुका है या और अधिक स्पष्ट हो गया है। कोई भी कमजोर नहीं हुआ है।
अप्रैल के लेख में कहा गया था कि वेनीस एकमात्र ऐसा प्लेटफॉर्म है जो सात विशिष्ट लाभों को जोड़ता है। यह निष्कर्ष अभी भी मान्य है। लेकिन मैंने तब स्पष्ट नहीं किया था कि इन सात लाभों का कारण क्या है: ये सात लाभ किसी फीचर्स के समूह नहीं हैं, बल्कि एक ऐसी उपभोक्ता सॉफ्टवेयर कंपनी का स्वाभाविक रूप है, जिसे वेंचर कैपिटल के शेयर रिटर्न की आवश्यकता को पूरा करने की जरूरत नहीं है। वह वेंचर कैपिटल एक ऐसे शेयर में निवेश करता है, जो आगामी वस्तु-स्वरूप में परिवर्तित होने वाले संपत्ति पर आधारित है।
इस बाजार के लिए दो विकास मार्ग हैं। पहला यह है कि ये प्रयोगशालाएँ अपनी स्वामित्व संरचना के कारण ध्वस्त हो जाती हैं, और वेनीस पूरी तकनीकी स्टैक पर कब्जा कर लेती है। दूसरा यह है कि बाजार विभाजित हो जाता है—प्रयोगशालाएँ उस छोटे से शीर्ष बाजार को बनाए रखती हैं जो उच्च-स्तरीय मांग के लिए उपयुक्त है, जहाँ उपभोक्ता व्यावसायिक मूल्य देने को तैयार हैं और निगरानी स्वीकार करते हैं, जबकि वेनीस शेष सब कुछ प्राप्त करती है: बड़ा, तेजी से बढ़ता हुआ आधा बाजार, जहाँ 'पर्याप्त अच्छा' स्मार्टनेस और प्राइवेसी, सेंसरशिप-मुक्त आउटपुट, एजेंट-नेटिव एक्सेस, और उपयोगकर्ता स्वामित्व एक साथ मिलते हैं।
दोनों मार्गों का अंतिम लक्ष्य, वेनीस को खुली बुद्धिमान अर्थव्यवस्था की निष्कर्षण परत बनाना है। यह तर्क बुलबुले के फटने की आवश्यकता नहीं करता। इसकी आवश्यकता केवल इतनी है कि ओपन सोर्स कर्व अभी तक जिस दिशा में आगे बढ़ रही है, उसी दिशा में आगे बढ़ती रहे—और वास्तविकता यह है कि यह प्रति तिमाही ऐसा कर रही है, और इसकी गति बाजार के मॉडल को अपडेट करने की गति से तेज है।
वेनीस इसी बात पर बनाई गई है। तीन महीने पहले, जब मैंने 2 डॉलर पर यह निष्कर्ष निकाला, तो किसी ने सुना नहीं। एक महीने पहले, जब कीमत 8 डॉलर पर पहुंची, तो लोगों ने ध्यान देना शुरू कर दिया। आज कीमत 18 डॉलर पर है, लेकिन बाजार अभी भी इस संरचनात्मक तर्क को पूरी तरह से समझ नहीं पाया है—अभी तक कीमत में शामिल नहीं हुआ हिस्सा यह है कि जब दोनों परिदृश्य अंततः एक ही उत्तर की ओर मिलेंगे, तब क्या होगा।
बुलबुला मॉडल स्तर पर लगातार उच्च प्रीमियम के अनुमान पर आधारित है। वेनेस की चक्रवृद्धि मॉडल स्तर पर मुफ्त होने की दिशा पर आधारित है। चाहे बुलबुला अचानक फूट जाए या धीरे-धीरे निकल जाए, इस लेनदेन का अंत एक ही होगा।
Same market. Opposite economic model.
लैब अनुसरण नहीं कर सकती। कैलकुलेशन प्रोवाइडर्स उपयोगकर्ताओं को पकड़ नहीं सकते। प्रोटोकॉल को फाउंडेशन को सौंपा जा रहा है। मूल्य अंततः पिछली बार की तरह कुछ ही स्थानों पर केंद्रित होगा: लोगों द्वारा चुने गए ब्रांड, एजेंट्स द्वारा चलाए जा रहे ट्रैक, और वे मुद्राएँ जिनका उपयोग वे चीजों की कीमत निर्धारित करने के लिए करते हैं।
वेनीस ब्रांड बना रही है, ऑपरेशनल ट्रैक तैयार कर रही है और मुद्रा जारी कर रही है।
अगला अध्याय जश्न का नहीं है। वास्तविक प्रश्न यह है: अप्रैल के लेख में उठाए गए संरचनात्मक तर्क को फंडिंग वाली तुलनात्मक कंपनियों के लिए रास्ते बंद होने पर पुनर्मूल्यांकन किया जाएगा, या बाजार उनके चारों ओर स्वाभाविक रूप से विभाजित होने पर?
From the current evidence, both things are happening on schedule.
यह निवेश सलाह नहीं है। कृपया अपनी खुद की शोध करें।
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