ヴェネツィアAIのトークンVVVは本日再び新高を更新し、一時25ドルを突破しました。この上昇の背景には、数学研究に関する論争により、多くの人々が「プライバシー推論」の重要性に気づいたことが挙げられます。

ニューヨーク大学の数学者トリスタン・バッカマスターは、公開声明で、自身と共同研究者がプロジェクトのドラフト全体をCodexに入力したと述べた。OpenAIの内部チームが関連する進展を遂げたことを知った後、彼は、相手のモデルがこれらの会話にアクセスしたかどうか、またはそれらをトレーニングに使用したかどうかを尋ねた。返答としては、モデルはユーザーのデータを参照していないという点は確認されたが、トレーニングに関する追及には回答が得られなかった。

OpenAIの対応は、研究者やエージェントが特定のユーザーのデータにアクセスして問題を解決したことを否定し、同時に、その可能性は低いものの、課題グループとCodexのプライベートな会話から得られた匿名化されたデータがモデルの改善に役立った可能性を認めました。

コミュニティは、利益が十分に大きくなると、これらのラボがあなたのすべての作業を把握し、あなたよりも先に成果を発表できるのか疑問を呈し始めている。

トレーダー based16z が自身のトレード戦略を公開しました。彼は现货、永続契約、および行使価格25ドルのオフプライス・コールオプションを通じてVVVにロングポジションを構築しました。彼の見解では、このイベントによりプライバシーの重要性が広く認識され、Venice がこのナラティブを受けるのに最も適した流動性資産であると判断しています。また、彼はVVVの流通時価総額をZECが50ドルだった頃と比較しており、これはプライバシー価値の再評価に対する彼の判断です。

AIが常識的な質問に答える段階から、論文、コード、製品開発、取引戦略への参加へと進むにつれ、ユーザーが入力ボックスに記入する内容もより価値が高まっています。

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VVV：プライバシーをビジネスにする

エリック・ヴルシーが設立したVenice AIは、消費者向けにチャットアプリを提供し、開発者向けにモデルを呼び出すAPIを提供します。同社は複数のモデルを統合し、プライバシーと制限の少なさを製品の差別化要因としています。

Venice AI のプライバシーは3つのレベルに分かれています。Veniceの「匿名モード」はユーザーの身元を隠しますが、上流モデルはリクエスト内容を確認できます。「ゼロ保存モード」はサービスプロバイダーの約束を信頼します。「TEEモード」は推論を保護されたハードウェア環境に実行します。「エンドツーエンド暗号化モード」は、ユーザーのデバイスから暗号化を開始し、保護された環境に到達するまで復号しません。

このビジネスはすでに規模を拡大しています。投資に参加したBanyanは、Veniceの年間収益が今年1月の1400万ドルから8月には1億ドル以上に増加したと明らかにしました。

VVVは、VeniceがBase上で発行したトークンであり、ユーザーが100ドル分のVenice APIクォータを購入するたびに、5ドルがVVVの購入および焼却に使用されます。供給側では、VVVトークンの新規発行量も減少しており、9月1日に年間発行量は300万枚から250万枚に引き下げられ、10月1日にはさらに200万枚に引き下げられる予定です。

VVVのもう一つの需要源はDIEMです。保有者は、质押済みのVVVをロックしてDIEMを鋳造できます。1 DIEMを质押すると、毎日更新される1ドル分のAPIクォータが得られます。これにより、開発者やエージェントは、将来的なモデル呼び出しに備えて、継続的に使用クォータを生成する資産を保有できます。

9月14日、DIEMの目標供給量は38,000枚から40,000枚へ段階的に拡張され、新規鋳造のための余地が確保されます。この措置は、Veniceチームがユーザー拡大に対して楽観的であることを示唆しています。

VVVに対するバイアスの論理は明確です。AIによるプライバシーの脅威の中で、Veniceは自らの市場ポジションを確立し、より多くのユーザーがVeniceに有料で利用してもらい、より多くの買い戻しが発生します。さらに、継続的な推論クォータが必要なユーザーが増え、ロックアップ需要が生じます。

NEAR：検証可能なプライバシー推論

ヴェニスAIの手がかりをたどると、よく知られた存在であるNEARが見えてきます。このパブリックチェーンは、機密計算とエージェントサービスを通じて、NEARトークンの用途を拡大しています。

今年3月、VeniceはNEAR AIと統合を発表し、ユーザーはNEAR AIが提供する検証可能なプライバシー推論サービスを選択できるようになりました。消費者がVeniceからリクエストを発信すると、その基盤となるプライバシー計算機能はNEAR AIなどのサービスプロバイダーが提供します。

NEAR AI Cloud の核心機能は、モデルをTEE（信頼できる実行環境）内で実行することです。TEEはハードウェアで隔離された安全な領域であり、計算中の平文は保護された領域に制限され、インフラストラクチャの運用者は直接読み取ることができません。ユーザーはハードウェア証明を検証し、リクエストが適切な環境に到達したことを確認できます。これにより、研究およびビジネスデータを保護したいチームにクラウド計算の選択肢を提供します。

オープンウェイトモデルはこの環境にデプロイできます。ゲートウェイを通じてClaude、GPT、Geminiなどのプロプライエタリーモデルを呼び出す場合、リクエストは依然として上流のサービスプロバイダーに渡されますが、NEARのシークレットコンピューティングにより、相手のサーバーを上書きすることは不可能です。NEARのこのルートにおける価値は、計算プロセスを保護し、モデルサービスを管理する能力に由来します。

この機能はNEARトークンと連携されています。7月30日にリリースされたステーキング支払いにより、トークン保有者はNEARのステーキング収益を推論クレジットに変換できます。クレジット額はステーキング量、通貨価格、収益率に応じて変動します。ユーザーは元のトークンの所有権を維持し、ステーキングを解除して退出することも可能です。長期間モデルを呼び出すチームにとって、これはNEARを保有する新たな用途を提供します。

NEARのもう一つの機会は支払いにあります。AIエージェントがタスクを完了するには、モデルを呼び出すだけでなく、データの購入、サービスの支払い、異なるチェーン上の資産の移動が必要です。NEAR Intentsが提供する意図実行方式により、ユーザーは望む結果を提出し、ソルバーが交換と実行を競い合って完了できます。このインフラストラクチャにより、複雑なクロスチェーン操作をAIエージェントのタスクフローに統合できます。

DeFillamaの統計によると、NEAR Intentsは2024年第二四半期に約932万ドルの総手数料を生成し、そのうちプロトコルが実際に保持したのは約150万ドルです。この保持された収益は、NEARの市場での買い戻しに使用されます。

したがって、NEARのバイヤーニューヨークは、センシティブなタスクのための計算と、クロスチェーンタスクのための実行および支払いという2つのビジネスによって支えられています。前者はVeniceのようなアプリを通じてユーザーにリーチでき、後者はAIエージェントとともに成長する機会があります。

TAO：供給が開放されたAIモデル

Bittensorは、暗号資産分野で最も注目されているAIプロジェクトです。TAOはBittensorネットワークのネイティブトークンです。

Bittensorは、異なるタスクを独立したサブネットに整理し、マイナーが推論、ストレージ、予測などのサービスを提供し、バリデーターがサービスの品質を評価し、ネットワークはルールに従って報酬を配分します。あるチームは特定のニーズに沿って競争を組織でき、全体のネットワークは複数のこのようなマーケットを収容します。

AIの需要が拡大するにつれ、アプリケーションにはより多くの代替サプライヤーが必要になり、小規模チームは顧客、計算リソース、資金を見つける必要があります。Bittensorは、公開されたインセンティブ市場を通じてこの供給を整理し、異なるチームが特定のタスクで競い合うことを試みています。

既にサブネットが外部収益を獲得し始めています。モデル推論サービスを提供するChutesは、今年第2四半期にサブスクリプション、使用量課金、インスタンスサービスから約137万ドルの収益を上げています。

TAOはどのようにこの成長を引き継ぐのでしょうか？各サブネットは独自のアルファトークンを持ち、TAOとペアを組んでトレーディングプールを形成します。TAOを特定のサブネットにステークすると、実際には対応するアルファトークンに交換されます。したがって、TAOはサブネット間の資金配分の基軸資産としての役割を担っています。ネットワーク内にさらに競争力のあるサービスが登場すれば、これらの市場への参加需要が拡大する可能性があります。

供給側では、TAOは暗号市場で馴染みのある希少性設計を維持しています。TAOの総供給上限は2100万枚で、2025年12月に最初の減半が完了し、現在は1ブロックあたり0.5枚、約每日3600枚が発行されています。

VVVの急騰は、私たちに観察の機会を提供した。モデルがますます強力になるにつれて、人々がそれに委ねるセンシティブな情報も増えており、「暗号化/プライバシーAI」は自然と自らのPMFを見出した。