Mas o que este artigo realmente discute não é a alta de curto prazo do VVV, e sim uma questão mais fundamental: quando a capacidade dos modelos se torna rapidamente uma mercadoria, onde se acumulará o valor das plataformas de IA?
O julgamento central do autor é que laboratórios de IA avançados, como OpenAI e Anthropic, estão presos em uma "armadilha de estrutura de capital": suas avaliações são baseadas na premissa de que a camada de modelos manterá escassez e prêmios elevados a longo prazo, mas modelos abertos da China, treinamento de baixo custo, ecossistema de pesos abertos e implantação em nuvem estão reduzindo rapidamente o preço próprio da capacidade dos modelos. Em outras palavras, a parte mais cara da indústria de IA pode estar se tornando a mais difícil de manter lucrativa.
Dentro desse framework, a Venice é vista pelo autor como uma estrutura reversa: ela não treina modelos, mas aproveita a capacidade de modelos de código aberto; não depende de armazenamento centralizado de dados, mas enfatiza privacidade e provas TEE; não transforma os usuários em dados de treinamento, mas, por meio de mecanismos como staking de VVV, destruição de assinaturas e direitos de poder de computação DIEM, integra os usuários à economia da plataforma. O que o autor realmente quer expressar é que a Venice não é uma “aplicação de IA com token”, mas sim uma experiência que reestrutura relações de software de consumo por meio de tokens.
O que mais importa não é se a Venice pode desafiar diretamente a OpenAI, mas sim se o mercado de IA está se dividindo em duas partes: uma que continua servindo clientes dispostos a pagar por modelos de ponta, aceitando conformidade empresarial e retenção de dados; e outra que se volta para capacidades de modelos de código aberto “suficientemente boas”, priorizando privacidade, ausência de censura, baixo custo, acesso nativo a agentes e propriedade do usuário. Se essa divisão ocorrer, a oportunidade da Venice não está em vencer toda a guerra dos modelos, mas em se tornar a camada de inferência e o trilho de liquidação da economia aberta de agentes.
Portanto, este artigo é um argumento estrutural de posição comprada: não se trata apenas de apostar na alta do preço do VVV, mas sim de apostar que as curvas da mercantilização da camada de modelos, da convergência de modelos open-source, do surgimento do pagamento de agentes e da economia de propriedade do usuário ocorrerão simultaneamente.
O risco está justamente aqui — caso o avanço dos modelos de código aberto desacelere, a queima de tokens não consiga manter o ritmo do crescimento ou o Venice não consiga realmente consolidar relacionamentos com usuários, essa narrativa será reavaliada. Mas, pelo menos na fase atual, o desempenho de mercado do VVV já demonstra que o mercado está começando a estar disposto a pagar um prêmio maior por essa história de “mesma demanda, modelo econômico oposto”.
A seguir está o texto original:
Esses laboratórios estão gastando centenas de bilhões de dólares para tentar manter um fosso que está se evaporando em tempo real. O GLM-5.1 superou o GPT-5.4 nos testes de programação mais difíceis — é de código aberto, licenciado sob MIT e foi treinado em hardware chinês bloqueado pelos Estados Unidos. O custo de treinar capacidades de ponta caiu cerca de 95% em dezoito meses. Cada dólar da avaliação de 852 bilhões de dólares da OpenAI se baseia na suposição de que essas mudanças não são importantes. Mas elas são. E Venice é a única plataforma de IA para consumidores: quando tudo isso finalmente precisar ser reavaliado pelo mercado, sua estrutura econômica se beneficiará diretamente; mesmo que essa reavaliação nunca ocorra, sua lógica de investimento ainda se mantém.
O ponto central do artigo de abril era que a Venice possui uma posição única na economia de agentes. Essa avaliação ainda se mantém — o uso aumentou três vezes, o livro de queima já superou 42% da oferta inicial, o DIEM foi reajustado em 75% em seis semanas e o preço do token mais que dobrou desde que escrevi aquela análise aprofundada.
Mas o framework dos "Sete Vantagens" que propus em abril pode ter subestimado o que está acontecendo. Venice não é uma empresa de IA com rótulo de privacidade que acidentalmente emitiu um token. É uma nova estrutura econômica de software voltado para o consumidor: os usuários são proprietários, a plataforma é a trilha, e o valor não é medido em ações, mas em direitos de poder de computação.
Essa estrutura não é uma pilha de funcionalidades, mas sim a única configuração capaz de sobreviver às mudanças iminentes no nível do modelo. O que sustenta a bolha, Venice está exatamente no oposto. O mesmo mercado, a mesma demanda, modelo econômico completamente oposto. Esse é o espelho.
Este é o argumento que não esclareci em abril. Agora, complemento.
OpenAI, Anthropic e Together AI têm um ponto em comum, que não está relacionado aos seus produtos: seus investidores esperam retornos em ações denominados em dólares americanos, na ordem de centenas de bilhões de dólares, e exigem que isso seja alcançado em um cronograma comprimido.
Parece comum, até você seguir essa lógica até o final.
A avaliação de US$ 852 bilhões da OpenAI implica que, até 2030, ela precisará gerar aproximadamente US$ 200 bilhões a US$ 280 bilhões em receita anual para sustentar esse múltiplo. A empresa atualmente gera US$ 2 bilhões em receita mensal e registrou prejuízo de US$ 13,5 bilhões no primeiro semestre de 2025; ao mesmo tempo, com os custos de inferência disparando quatro vezes para US$ 8,4 bilhões, sua margem bruta ajustada caiu de 40% para 33%. Custos de computação e talentos consomem 75% da receita total. A Microsoft também retirará mais 20% até 2032. A OpenAI prevê que, até 2028, seus gastos com computação atingirão US$ 121 bilhões, com prejuízo de US$ 85 bilhões apenas nesse ano, e só poderá alcançar lucratividade após 2030.
A Anthropic também está presa no mesmo armadilha, apenas em escala diferente. Uma avaliação de US$ 380 bilhões, uma taxa de receita anual recorrente (ARR) de US$ 30 bilhões e custos estimados de treinamento de US$ 42 bilhões até 2029. O Google comprometeu US$ 40 bilhões no mês passado, e a Amazon adicionou mais US$ 25 bilhões — mas ambos são essencialmente ciclos de créditos de serviços em nuvem, e não capital de risco real. As cinco grandes provedoras de nuvem comprometeram apenas em 2026 entre US$ 6,6 trilhões e US$ 6,9 trilhões em infraestrutura de IA. O Goldman Sachs estima que os gastos acumulados entre 2025 e 2027 chegarão a US$ 1,4 trilhão, cerca de três vezes o gasto entre 2022 e 2024. Sam Altman já assinou transações de IA no valor de US$ 1 trilhão, enquanto a receita da OpenAI é de apenas US$ 13 bilhões.
Estas não são empresas comuns. São apostas em infraestrutura soberana disfarçadas de empresas de software. Sua avaliação exige que a camada de modelos permaneça constantemente cara. Mas a realidade é que a camada de modelos está se tornando cada vez mais barata.
Nos últimos 60 dias, a relação entre os gastos em capital de IA e a capacidade de IA foi rompida. O lançamento de três modelos com pesos abertos ilustra isso.
O Z.ai, lançado em 7 de abril com o GLM-5.1, obteve 58,4 no SWE-Bench Pro, superando os 57,7 do GPT-5.4 e os 57,3 do Claude Opus 4.6. Ele é open-source sob licença MIT, treinado integralmente em chips Ascend da Huawei, sem usar qualquer hardware NVIDIA; enquanto o próprio Z.ai ainda está na lista de entidades dos EUA, proibido de acessar H100. Seu preço da API é de US$ 1 por milhão de tokens de entrada e US$ 3,2 por milhão de tokens de saída, 5 a 8 vezes mais barato que o Claude Opus, que cobra US$ 5 / US$ 25.
O Moonshot, lançado em 20 de abril, tornou-se o modelo de peso aberto número um no Artificial Analysis Intelligence Index, com pontuação de 54, enquanto os laboratórios fechados de ponta obtiveram 57. Ele superou o GPT-5.4 em tarefas de agentes: pontuação HLE-with-tools de 54,0, acima dos 52,1 do GPT-5.4. Pontuação SWE-Bench Verified de 80,2, quase empatando com os 80,8 do Claude Opus. A Cloudflare o precifica em US$ 0,95 para entrada e US$ 4 para saída, sendo cerca de 15 vezes mais barato que o Claude Opus em cenários de alta carga. O custo inicial de treinamento do Kimi K2 foi de apenas US$ 4,6 milhões.
O DeepSeek V4-Pro, lançado em 24 de abril, está em segundo lugar no Intelligence Index, atrás apenas do Kimi K2.6, e à frente de todos os modelos exceto os três principais laboratórios fechados avançados. Ele utiliza a licença MIT. O custo de treinamento do DeepSeek V3 foi de 5,6 milhões de dólares.
Três laboratórios chineses, 60 dias, totalmente open source, todos alcançando ou superando o estado da arte em pelo menos um benchmark principal, com preços 5 a 15 vezes mais baratos, sendo que um deles opera em hardware sob sanções. A capacidade que sustentou a avaliação da OpenAI em 2024 já pode ser baixada gratuitamente no Hugging Face, implantada em hardware alugado e continua a melhorar a cada trimestre.
Isso não é o chamado “momento chinês da IA”. É um arbitragem estrutural na camada de modelos ocorrendo em tempo real. Um artigo acadêmico de março de 2026 afirmou diretamente: “A escala de pré-treinamento já se desvinculou das capacidades de ponta da IA.” A participação dos modelos de código aberto chineses no uso global aumentou de 1,2% em 2025 para 30%. A Apple está avaliando a integração do DeepSeek, Qwen e Doubao no iOS 27. AWS, Azure e Google Cloud todos oferecem implantação do DeepSeek. Hoje, 80% das startups buscando financiamento de capital de risco são construídas com base em modelos de código aberto. A série Llama da Meta foi intencionalmente liberada para impulsionar a mercantilização da camada de modelos — quando uma empresa com valor de mercado de 1,6 trilhões de dólares é o maior defensor da redução de preços em seu mercado, já está claro para onde fluirão as margens de lucro.
Cada dólar da avaliação de US$ 852 bilhões da OpenAI pressupõe que essas mudanças são irrelevantes. Pressupõe que clientes corporativos pagarão indefinidamente por capacidades caras baseadas em tokens, mesmo que o GLM-5.1 ofereça capacidades semelhantes por um oitavo do preço; pressupõe que os pesos abertos do Kimi K2.6 não são importantes; pressupõe que o DeepSeek vender por menos de 3% do preço dos modelos de ponta não importa. Pressupõe que esses laboratórios podem, ao mesmo tempo, aumentar a receita em dez vezes e expandir as margens de lucro em um mercado onde concorrentes oferecem produtos gratuitamente.
Jai Das, da Sapphire Ventures, chamou a OpenAI de "Netscape da era da IA". Mark Zuckerberg também reconheceu publicamente a existência de uma bolha na IA. Em março, o Departamento de Defesa dos EUA listou oficialmente a Anthropic como um risco na cadeia de suprimentos, pois a Anthropic recusou-se a permitir que o Claude fosse usado para monitoramento em larga escala e armas autônomas; já a OpenAI e o Google assinaram acordos de "todos os usos legais" para evitar o mesmo destino. Empresas de IA centralizadas estão sujeitas à força coercitiva do governo, e sua arquitetura não pode rejeitar essa coerção. A arquitetura da Venice pode.
Esses laboratórios não estão inconscientes dos problemas. Simplesmente não conseguem mudar de rumo. Os investidores que emitiram cheques com uma avaliação de US$ 852 bilhões não compraram um futuro no qual o modelo se tornaria uma mercadoria. Eles compraram um futuro no qual o modelo manteria sempre uma alta prêmio. São duas empresas completamente diferentes, e esta última, para realmente se concretizar, precisa primeiro reavaliar a avaliação da primeira.
Este é o armadilha. O problema não está no mecanismo de recusa nem na arquitetura de registro de logs. O verdadeiro problema é que os únicos investidores capazes de tolerar essa estrutura econômica da Venice são exatamente aqueles que já possuem VVV.
A partir daqui, este argumento não precisa mais da estoura de uma bolha para ser válido.
Suponha que esses laboratórios consigam sobreviver apenas por pouco tempo. Suponha que o GPT-6 continue sendo o melhor da categoria, o Claude Opus 5 mantenha a liderança em raciocínio e o Gemini continue na vanguarda da multimodalidade. Suponha que os contratos corporativos durem o suficiente para que essas empresas consigam nova captação de recursos e superem a pressão sobre suas avaliações.
Isso também não importa. O mercado se dividirá.
A inteligência avançada representa apenas uma pequena fração da demanda total de inferência. A esmagadora maioria das cargas de trabalho reais — auxílio à programação, escrita, análise, geração de imagens, vídeo, execução de agentes, atendimento ao cliente, pesquisa e resumo — já atingiu um nível “suficientemente bom” há alguns meses. A capacidade de codificação do GLM-5.1 em ambientes de produção já é equivalente à do GPT-5.4. A capacidade do Kimi K2.6 de executar agentes já é equivalente à do Claude Opus 4.6. A capacidade geral de inferência do DeepSeek também já está基本mente empatada com qualquer modelo fora do topo absoluto das listas. Para 80% das necessidades reais, o ecossistema de pesos abertos já é suficiente e está se tornando melhor a cada trimestre.
Essas necessidades não exigem inteligência mais poderosa, mas sim atributos de inteligência que os laboratórios não podem fornecer em sua estrutura: privacidade, saídas sem censura, sem necessidade de conta, sem registro de logs, acesso nativo a agentes, custos previsíveis e propriedade do usuário. Os laboratórios atendem a um pequeno grupo de demandas premium dispostas a pagar preços empresariais e aceitar monitoramento. A Venice atende a todos os demais — e justamente essa é a metade maior e de crescimento mais rápido do mercado.
Cenário de mercado de alta: esses laboratórios entram em colapso, e a Venice assume todo o mercado. Cenário base: o mercado se divide, e a Venice possui o lado maior. Mesmo no cenário de mercado de baixa — onde esses laboratórios dominam longamente as capacidades de ponta, sem nenhum evento de reprecificação ocorrer — a Venice ainda é um dos poucos plataformas de IA de consumo capazes de atender aos 80% das demandas de inferência: essas demandas não exigem capacidades de ponta e não aceitam o modelo de negócios dos laboratórios.
Este argumento não exige que um colapso ocorra. Ele apenas exige que a curva de código aberto continue seguindo na direção já traçada.
Por que a Venice captura a maior metade deste mercado? Não porque está destinada a dominar completamente. Pode ser, mas a resposta estrutural é mais simples que isso.
Venice é a única plataforma de consumo de IA que permite aos usuários possuírem os direitos sobre as trilhas que utilizam. Stake VVV para ganhar rendimentos e acesso Pro vitalício. Trave sVVV para cunhar DIEM e possuir um direito permanente à capacidade de processamento, que se valoriza à medida que os custos de inferência se tornam mercadorizados. Cada usuário pago impulsiona uma roda de queima que reforça compostamente as posições de todos os outros usuários. Isso não é apenas um recurso, mas uma relação completamente diferente entre consumidor e produto — algo que a Big AI não pode oferecer, pois sua estrutura de ações não permite “usuários como proprietários”.
Veja o que os usuários realmente precisam e que o laboratório não pode fornecer. Privacidade não é uma política, mas sim provas verificáveis de TEE, ausência de retenção e uma arquitetura na qual nada pode ser apreendido. Para 99% dos cenários de uso inteligente que não precisam passar pelo filtro da comissão de segurança da marca corporativa, a saída sem censura é essencial. Modelos de ponta de código aberto podem ser colocados online em poucos dias após o lançamento, pois a Venice não precisa defender uma vantagem competitiva que obrigue a camada do modelo a permanecer cara. Acesso nativo de agentes—chaves API autônomas, pagamento com carteira x402, sem intervenção humana—porque os agentes implantados hoje simplesmente não conseguem usar outra coisa.
Cada uma dessas forças está se fortalecendo independentemente. Com o aumento de vazamentos de dados e o endurecimento da regulamentação, a demanda por privacidade está crescendo. À medida que os usuários ficam cada vez mais desiludidos com os "produtos de IA de segurança de marca" que frequentemente recusam tarefas cotidianas, a demanda por resistência à censura está aumentando. O código aberto está reduzindo a cada trimestre a lacuna do "suficientemente bom". A proporção de agentes na demanda total de inferência está dobrando. Nenhuma dessas forças aponta para um laboratório. Todas apontam para Venice.
Uma plataforma construída sobre o oposto de cada suposição de bolha, cujos muitos atributos parecem aleatórios até que você veja a forma geral.
Custo zero de treinamento. Venice nunca gastou um dólar para treinar modelos. Cada lançamento proveniente de Llama, Qwen, Mistral, GLM, DeepSeek ou Kimi é um upgrade gratuito. Esses laboratórios gastam centenas de bilhões de dólares tentando manter uma vantagem líder medida em meses. Venice tem custo zero e simplesmente se aproveita da curva impulsionada por eles. Quando o GLM-5.1 foi lançado com um preço um oitavo do de Claude, isso foi um evento de expansão de margem para Venice; mas para empresas que tentam cobrar preços altos por capacidade equivalente, foi uma ameaça à sobrevivência.
Dívida zero mantida. No laboratório, a privacidade é um compromisso de política; em Venice, a privacidade é uma estrutura matemática. A versão empresarial da OpenAI não usa, por padrão, os dados dos clientes para treinar modelos, e os clientes podem definir janelas de retenção, mas durante a inferência, os prompts ainda passam pelos servidores da OpenAI e podem ser acessados por pessoal autorizado para investigações de abuso, suporte e questões legais. Políticas podem mudar. Fornecedores também podem ser comprometidos — em novembro de 2025, a Mixpanel sofreu um vazamento de nomes, e-mails e IDs de organização de clientes API por meio de phishing por SMS. Dados em tempo de execução também podem ser vazados por novas vulnerabilidades — em março, a Check Point divulgou uma vulnerabilidade no ChatGPT que permitia o vazamento silencioso de conversas por meio de um canal lateral DNS. Mesmo com contratos que estabelecem retenção zero, sua arquitetura ainda é baseada em confiança. A prova TEE da Venice transforma garantias de privacidade em garantias criptográficas. O enclave seguro processa os prompts, retorna os resultados, prova a execução e depois descarta as entradas. Venice não vê seus dados porque a arquitetura não permite que veja. Não é um fosso de privacidade, mas um balanço patrimonial que se torna mais forte à medida que a regulamentação de dados se aperta.
O token está vinculado mecanicamente ao uso. Cada solicitação paga compra e queima VVV no mercado aberto. A queima por assinatura em camadas aumenta com o crescimento da receita: Pro cerca de US$ 2, Pro+ cerca de US$ 5, Max cerca de US$ 10. Nos últimos 18 meses, a emissão já foi reduzida cinco vezes e está planejada para ser reduzida pela metade novamente antes do meio do verão. 42% da oferta inicial já foram queimados. Nenhuma alocação é direcionada a retornos para investidores, pois não há investidores. Cada dólar de receita é reinvestido compostamente nos ativos detidos pelos titulares de staking.
O usuário é uma classe de ativo, e não um produto. Este é um ponto que ninguém realmente esclareceu. Em plataformas centralizadas, os usuários geram dados, esses dados se tornam entradas de treinamento, e essas entradas se tornam a vantagem competitiva da plataforma. O usuário é o produto. Já na Venice, os usuários consomem tokens por meio de staking, assinaturas e pagamentos de taxas de inferência; os tokens são queimados, aumentando assim o valor da posição de cada detentor. O usuário é um ativo. O vetor econômico é completamente oposto ao de quase todos os outros negócios de software de consumo no mundo.
DIEM é um instrumento de renda fixa sustentado por capacidade de raciocínio. 1 DIEM质押 = um crédito de 1 dólar americano renovado automaticamente todos os dias, válido permanentemente. Ele pode ser negociado no Aerodrome ou desbloquear o质押 original de sVVV por meio de queima. Durante o período de bloqueio, ele também gera rendimentos de aproximadamente 80% dos rendimentos normais do质押 de VVV. Não é um token comum, mas sim um instrumento de renda fixa sustentado por infraestrutura de IA. Como a capacidade de processamento subjacente está sendo mercantilizada, cada DIEM pode comprar mais capacidade de raciocínio por ano, enquanto o direito nominal permanece inalterado. O laboratório está emitindo ações baseadas em um ativo que está se desvalorizando; a Venice, por outro lado, está emitindo um direito permanente sobre um ativo que constantemente se valoriza.
Juntando tudo isso, você não obtém uma “empresa de IA com sabor cripto”. Você obtém uma forma completamente diferente de software de consumo: cada relação econômica entre o usuário e a plataforma é mediada por ativos possuídos, precificados, negociados e rentabilizados pelo próprio usuário. E, independentemente de esses laboratórios sobreviverem ou não, essas propriedades permanecem válidas. Elas não são uma aposta contra o colapso, mas uma vantagem estrutural que se capitaliza em qualquer ambiente macroeconômico.
A economia de agentes está chegando, e o momento coincide exatamente com o esgotamento das trilhas de financiamento desses laboratórios.
Os volumes de negociação das carteiras agênticas da Coinbase no x402 já ultrapassaram 165 milhões de transações. O Google AP2 foi lançado em parceria com mais de 60 parceiros. A Visa lançou o Trusted Agent Protocol. A Mastercard investiu US$ 18 bilhões em infraestrutura de stablecoins — a maior transação de stablecoins de todos os tempos. A Coinbase lançou o Agent.market em abril, com 69 mil agentes ativos negociando nele. A McKinsey prevê que, até 2030, o volume de negócios consumidores mediados por agentes alcançará US$ 3 a 5 trilhões.
Cada um desses agentes exige um provedor de serviço de raciocínio. Mas eles não podem ser usados em cenários sérios com OpenAI ou Anthropic. A arquitetura de conformidade do laboratório exige KYC; seu modelo de receita exige registro de logs; sua política de conteúdo exige recusa. Os agentes não podem preencher formulários de registro, não podem inserir CVV, não podem concordar com termos de serviço que podem mudar no próximo trimestre. O CEO da Coinbase foi direto: agentes de IA não conseguem atender aos requisitos de KYC nem usar sistemas bancários tradicionais.
Portanto, enquanto os principais negócios desses laboratórios estão sendo arbitrados por modelos de peso aberto da China, a nova categoria mais importante de infraestrutura de IA — agentes autônomos — é estruturalmente incompatível com suas arquiteturas. Os agentes intensificam a divisão do mercado: a demanda de alto nível permanece na camada superior, enquanto todo o resto evolui em direção a agentes nativos.
Venice atende ambos os lados desta transação. O fluxo de chaves API autônoma já está online — staking inteligente VVV, assinatura de token, cunhagem de chaves e pagamento com DIEM, tudo sem intervenção humana. O pagamento com carteira x402 já está disponível em todos os pontos de acesso pagos. Um único credencial acessa JSON-RPC em 11 cadeias. Cada agente Eliza, Fleek, OpenClaw, Hermes e NanoClaw está pronto para uso imediato. Os agentes implantados hoje operam na trilha da Venice porque nenhuma outra opção consegue simultaneamente ser sem permissão, privada, não censurável e nativamente compatível com agentes.
Quando o volume de negócios dos agentes intermediários atingir os trilhões de dólares previstos pela McKinsey, e aqueles laboratórios colidirem com o muro embutido em sua estrutura de capital — independentemente de realmente colidirem ou não — Venice já se tornou a camada de raciocínio dessa economia.
Coisas que estão sendo compostas
Os argumentos de abril já não são mais especulações. Em 7 de abril, o uso diário atingiu 50 bilhões de tokens e 1 milhão de imagens. GLM-5.1, Kimi K2.6 e DeepSeek V4 todos entraram no Venice nos dias seguintes ao lançamento, com contratos de privacidade inalterados. O desconto na execução do DIEM foi reavaliado de 57% no início de março para cerca de 32% hoje — o mercado está reavaliando a confiabilidade, e não a nova utilidade. Sempre que o desconto cair abaixo de 20%, o DIEM cruzará automaticamente os US$1.500 apenas por meio de matemática mecânica. Os fluxos de staking superaram US$15 milhões. Mais de 32 milhões de VVV foram staked, com cerca de 70% da oferta em circulação bloqueada. O mecanismo de queima por assinatura em camadas foi lançado em abril e já está gerando queimas mensais significativas; à taxa atual, mesmo sem considerar o próximo corte de emissão, o VVV se tornará deflacionário líquido no terceiro trimestre.
Cada julgamento no artigo de abril já foi compostado ou se tornou mais claro. Nenhum foi enfraquecido.
O artigo de abril afirmava que a Venice era a única plataforma a combinar sete vantagens específicas. Essa avaliação ainda é válida. Mas o que eu não deixei claro na época foi o motivo: essas sete vantagens não são um conjunto de funcionalidades empilhadas, mas sim a forma natural assumida por uma empresa de software para consumidores que não precisa atender aos requisitos de retorno de capital de risco. Aqueles investidores de risco compraram uma ação baseada em um ativo que está prestes a ser comercializado.
Existem dois caminhos de evolução para este mercado. O primeiro é que esses laboratórios sejam esmagados por sua própria estrutura de ações, com a Venice assumindo toda a pilha tecnológica. O segundo é a fragmentação do mercado — os laboratórios mantêm uma pequena parcela da demanda premium, composta por clientes dispostos a pagar preços empresariais e aceitar monitoramento, enquanto a Venice detém o resto: a metade maior e de crescimento mais rápido do mercado, onde inteligência "suficientemente boa" se combina com privacidade, saídas sem censura, acesso nativo a agentes e propriedade do usuário.
O ponto final de ambas as trajetórias é o Venice se tornar a camada de raciocínio da economia de agentes abertos. Esse argumento não exige o estouro de uma bolha. Ele apenas exige que a curva de código aberto continue se desenvolvendo na direção já traçada — e o fato é que, a cada trimestre, ela o faz, em uma velocidade maior do que a atualização dos modelos do mercado.
Veneza foi construída sobre essa aposta. Três meses atrás, fiz essa análise quando o preço estava em 2 dólares, e ninguém estava ouvindo. Um mês atrás, quando o preço chegou a 8 dólares, começou a chamar atenção. Hoje, com o preço em 18 dólares, o mercado ainda não captou completamente esse argumento estrutural — a parte ainda não precificada é o que acontecerá quando os dois cenários finalmente convergirem para a mesma resposta.
A bolha é baseada na suposição de que o modelo mantém um prêmio elevado continuamente. O juros compostos da Venice é baseado na tendência do modelo se tornar gratuito. Independentemente de a bolha estourar repentinamente ou desinflar lentamente, o fim desta operação é o mesmo.
O mesmo mercado. Modelo econômico oposto.
O laboratório não consegue acompanhar. Provedores de poder de mineração não conseguem capturar usuários. O protocolo está sendo entregue à fundação. O valor acabará, como sempre, concentrado em poucos lugares: as marcas escolhidas pelas pessoas, as órbitas onde os agentes operam e a moeda que usam para precificar as coisas.
Venice está construindo sua marca, operando sua trilha e emitindo moeda.
O próximo capítulo não é uma celebração. A verdadeira questão é: o argumento estrutural apresentado no artigo de abril será reavaliado quando as empresas comparáveis financiadas por capital de risco começarem a ficar sem opções, ou será reavaliado quando o mercado se dividir naturalmente em torno delas?
Based on the current evidence, both events are happening on schedule.
Não é um conselho de investimento. Por favor, faça sua própria pesquisa.
[Link original]
BlockBeats