Но настоящая тема этой статьи — не краткосрочный рост VVV, а более фундаментальный вопрос: где именно сосредоточится ценность AI-платформ, когда способности моделей быстро становятся товарами?
Основной вывод автора заключается в том, что передовые лаборатории ИИ, такие как OpenAI и Anthropic, попали в «ловушку структуры капитала»: их оценка основана на предположении, что модели будут долгосрочно оставаться дефицитными и высокоценными, однако китайские открытые модели, недорогое обучение, экосистема с открытыми весами и облачная развертка быстро снижают цену самой способности моделей. Другими словами, самая дорогая часть индустрии ИИ может стать самой сложной для сохранения прибыльности.
В рамках этой модели Венеция рассматривается автором как обратная структура: она не обучает модели, а использует возможности открытых моделей; она не полагается на централизованное хранение данных, а делает акцент на конфиденциальности и доказательствах TEE; она не превращает пользователей в обучающие данные, а вовлекает их в экономическую модель платформы через механизмы стейкинга VVV, сжигания подписок и прав на вычислительные мощности DIEM. Автор действительно хочет подчеркнуть, что Венеция — это не просто «приложение с токеном», а эксперимент по перестройке отношений между потребителем и программным обеспечением с помощью токенов.
Самое важное — не то, сможет ли Venice напрямую конкурировать с OpenAI, а то, разделяется ли рынок ИИ на две части: одна продолжает обслуживать клиентов, готовых платить за самые передовые модели и принимать корпоративные стандарты соответствия и хранения данных; другая переходит к «достаточно хорошим» открытым моделям, уделяя больше внимания конфиденциальности, отсутствию цензуры, низкой стоимости, нативному доступу к агентам и праву пользователя на данные. Если такое разделение произойдет, возможность Venice заключается не в победе в всей войне моделей, а в том, чтобы стать слоем вывода и расчетной сетью в открытой экономике агентов.
Таким образом, эта статья представляет собой типичный структурированный бычий аргумент: она не просто делает ставку на рост цены VVV, а предполагает одновременную конвергенцию нескольких тенденций — коммерциализации слоя моделей, сокращения разрыва с открытыми моделями, роста платежей агентам и экономики пользовательской собственности.
Риск именно в этом — если прогресс открытых моделей замедлится, уничтожение токенов перестанет соответствовать росту или Venice не сможет действительно укрепить отношения с пользователями, эта история будет переоценена. Но по крайней мере на текущем этапе рыночное поведение VVV показывает, что рынок начинает готов платить более высокую премию за эту историю «одинаковый спрос, противоположная экономическая модель».
Следует оригинальный текст:
Эти лаборатории тратят сотни миллиардов долларов, пытаясь удержать ров, который испаряется в реальном времени. GLM-5.1 превзошел GPT-5.4 в самых сложных программных тестах — он является открытым исходным кодом, лицензирован под MIT, и обучался на китайском оборудовании, которое США пытаются заблокировать. Стоимость обучения передовым возможностям снизилась примерно на 95% за восемнадцать месяцев. Каждый доллар оценки OpenAI в 852 миллиарда долларов основан на предположении, что эти изменения не имеют значения. Но они имеют значение. И Venice — единственная потребительская платформа ИИ: когда все это в конечном итоге будет переоценено рынком, ее экономическая структура получит прямую выгоду; даже если такая переоценка никогда не произойдет, ее инвестиционная логика остается обоснованной.
Основной тезис статьи апреля заключался в том, что Venice занимает уникальное положение в экономике агентов. Это утверждение остается в силе — объем использования вырос в три раза, счетчик сжигания превысил 42% от первоначального предложения, DIEM пересчитал свою цену на 75% за шесть недель, а цена токена выросла более чем вдвое по сравнению с моментом написания того глубокого анализа.
Но моя структура «семи преимуществ», которую я предложил в апреле, возможно, недооценивает происходящее. Venice — это не просто AI-компания с маркировкой приватности, которая случайно выпустила токен. Это новая экономическая структура потребительского программного обеспечения: пользователи являются владельцами, платформа — это轨道, а стоимость измеряется не акциями, а правами на вычислительную мощность.
Эта структура — не набор накладывающихся функций, а единственная конфигурация, способная выжить в условиях предстоящих изменений на уровне модели. То, на чем строится пузырь, Venice стоит на противоположной стороне. Один и тот же рынок, тот же спрос, совершенно противоположная экономическая модель. Это зеркало.
Это аргумент, который я не ясно изложил в апреле. Сейчас дополню.
OpenAI, Anthropic и Together AI имеют общую черту, не связанную с их продуктами: их инвесторы ожидают дохода от акций, выраженного в долларах США, в размере сотен миллиардов долларов, и требуют достижения этого в сжатые сроки.
Звучит это обыденно, пока вы не продолжите эту логику дальше.
Оценка OpenAI в 852 миллиарда долларов США означает, что для оправдания этой мультипликаторной оценки к 2030 году компании необходимо достичь годового дохода в диапазоне от 200 до 280 миллиардов долларов. В настоящее время компания зарабатывает 2 миллиарда долларов в месяц и понесла убытки в размере 13,5 миллиарда долларов за первую половину 2025 года; одновременно с этим, из-за роста затрат на инференс в четыре раза до 8,4 миллиарда долларов, ее скорректированная валовая маржа снизилась с 40% до 33%. Расходы на вычислительные мощности и персонал поглощают 75% общего дохода. Microsoft также будет изымать еще 20% до 2032 года. OpenAI прогнозирует, что к 2028 году ее расходы на вычислительные мощности достигнут 121 миллиарда долларов, а убытки только за тот год составят 85 миллиардов долларов, причем прибыль может быть достигнута только после 2030 года.
Anthropic попал в ту же ловушку, просто в другом масштабе. Оценка в 380 миллиардов долларов, ARR в 30 миллиардов долларов, прогнозируемые затраты на обучение до 2029 года — 42 миллиарда долларов. Google в прошлом месяце обещал инвестировать 40 миллиардов долларов, Amazon — еще 25 миллиардов долларов — но оба этих вложения по сути являются циклическими кредитами на облачные услуги, а не реальным капиталом в виде акций. Пять крупнейших облачных провайдеров обещали инвестировать от 6,6 до 6,9 триллионов долларов в инфраструктуру ИИ только в 2026 году. Goldman Sachs прогнозирует, что совокупные расходы за 2025–2027 годы достигнут 1,4 триллиона долларов — примерно в три раза больше, чем расходы за 2022–2024 годы. Сам Альтман лично заключил сделки на 1 триллион долларов по ИИ, тогда как доход OpenAI составляет всего 13 миллиардов долларов.
Это не обычные компании. Это ставки на суверенную инфраструктуру под маской программных компаний. Их оценка требует, чтобы слой моделей оставался постоянно дорогим. Но реальность такова, что слой моделей становится все дешевле.
За последние 60 дней связь между капитальными расходами на ИИ и его возможностями была нарушена. Это подтверждается выпуском трех моделей с открытыми весами.
Z.ai, выпущенная 7 апреля, GLM-5.1 показала результат 58,4 на SWE-Bench Pro, превзойдя GPT-5.4 с результатом 57,7 и Claude Opus 4.6 с результатом 57,3. Она открыта под лицензией MIT и полностью обучена на чипах Huawei Ascend без использования какого-либо оборудования NVIDIA; при этом сама Z.ai находится в списке субъектов США и запрещена в получении H100. Цены на ее API составляют 1 доллар за миллион токенов на входе и 3,2 доллара на выходе, что в 5–8 раз дешевле, чем у Claude Opus — 5 долларов / 25 долларов.
Kimi K2.6, выпущенный Moonshot 20 апреля, стал лидером по индексу Artificial Analysis Intelligence с результатом 54, в то время как передовые закрытые лаборатории показали 57. Он превзошел GPT-5.4 по задачам агентов: результат HLE-with-tools составил 54,0, что выше, чем 52,1 у GPT-5.4. Результат SWE-Bench Verified — 80,2, почти совпадающий с 80,8 у Claude Opus. Cloudflare оценивает его стоимость в 0,95 доллара за ввод и 4 доллара за вывод, что примерно в 15 раз дешевле Claude Opus в сценариях с высокой нагрузкой. Первоначальные затраты на обучение Kimi K2 составили всего 4,6 миллиона долларов.
DeepSeek V4-Pro, выпущенный 24 апреля, занимает второе место в Индексе интеллекта, уступая только Kimi K2.6, и опережает все модели, кроме трех передовых закрытых лабораторий. Он распространяется под лицензией MIT. Стоимость обучения DeepSeek V3 составила 5,6 миллиона долларов США.
Три китайские лаборатории, 60 дней, всё открыто, все модели достигли или превзошли передовой уровень как минимум на одном основном тесте, при этом стоимость ниже в 5–15 раз, и одна из них работает на оборудовании, находящемся под санкциями. Технологии, которые в 2024 году поддерживали оценку OpenAI, сегодня можно бесплатно скачать с Hugging Face, развернуть на арендованном оборудовании и каждые три месяца они продолжают улучшаться.
Это не так называемый «китайский момент в области ИИ». Это структурный арбитраж на уровне моделей, происходящий в реальном времени. В академической статье от марта 2026 года прямо указано: «Масштаб предварительного обучения уже оторвался от передовых возможностей ИИ». Доля китайских открытых моделей в глобальном использовании выросла с 1,2% в 2025 году до 30%. Apple оценивает возможность использования DeepSeek, Qwen и Doubao в iOS 27. AWS, Azure и Google Cloud предлагают развертывание DeepSeek. Сегодня 80% стартапов, ищущих финансирование от венчурных капиталистов, строятся на открытых моделях. Серия Llama от Meta была намеренно выпущена для стимулирования коммерциализации уровня моделей — когда компания с рыночной капитализацией 1,6 триллиона долларов является самым решительным сторонником снижения цен на вашем рынке, это уже говорит о том, куда направится прибыль.
Каждый доллар в оценке OpenAI в 852 миллиарда долларов США предполагает, что эти изменения не имеют значения. Он предполагает, что корпоративные клиенты будут неограниченно долго платить высокие цены за возможности, оцениваемые по токенам, даже если GLM-5.1 может предоставить аналогичные возможности за одну восьмую цены; он предполагает, что открытые веса Kimi K2.6 не имеют значения; он предполагает, что DeepSeek может продавать свои продукты менее чем за 3% стоимости передовых моделей, и это не имеет значения. Он предполагает, что эти лаборатории могут одновременно увеличить доходы в 10 раз и расширить маржу в рынке, где конкуренты предоставляют свои продукты бесплатно.
Джай Дас из Sapphire Ventures назвал OpenAI «Netscape эпохи ИИ». Марк Цукерберг также открыто признал существование пузыря ИИ. В марте Пентагон официально включил Anthropic в список рисков цепочки поставок, поскольку Anthropic отказалась разрешить использование Claude для массового наблюдения и автономного оружия; в то время как OpenAI и Google подписали соглашения «для всех законных целей», чтобы избежать той же участи. Централизованные ИИ-компании подвержены принуждению со стороны правительства, и их архитектура не может отвергнуть такое принуждение. Архитектура Venice — может.
Эти лаборатории не были неосведомлены о проблемах. Просто они не могут изменить курс. Инвесторы, которые выписали чеки с оценкой в 852 миллиарда долларов, купили не будущее, в котором модель станет товаром. Они купили будущее, в котором модель будет постоянно иметь высокую премию. Это две совершенно разные компании, и чтобы вторая действительно реализовалась, ей придется сначала списать оценку первой.
Это и есть ловушка. Проблема не в механизме отказа и не в архитектуре логирования. Настоящая проблема в том, что единственные инвесторы, способные терпеть такую экономическую структуру, как у Venice, — это те, кто уже владеет VVV.
С этого момента этот аргумент не требует разрыва пузыря, чтобы оставаться верным.
Предположим, что эти лаборатории с трудом переживут этот период. Предположим, что GPT-6 останется лучшим в своем классе, Claude Opus 5 продолжит лидировать в рассуждениях, а Gemini сохранит передовые позиции в мультимодальности. Предположим, что корпоративные контракты просуществуют достаточно долго, чтобы эти компании смогли привлечь дополнительное финансирование и преодолеть давление, связанное с их оценкой.
Это тоже не важно. Рынок разделится.
Передовые интеллектуальные системы занимают лишь небольшую долю общего спроса на выводы. Подавляющее большинство реальных рабочих нагрузок — программная поддержка, письмо, анализ, генерация изображений, видео, выполнение агентов, служба поддержки, исследования, резюмирование — уже несколько месяцев назад достигли уровня «достаточно хорошо». Способность GLM-5.1 к кодированию в производственной среде уже сопоставима с GPT-5.4. Возможности Kimi K2.6 по выполнению агентов сопоставимы с Claude Opus 4.6. Общая способность DeepSeek к выводам также практически совпадает с любыми моделями за пределами абсолютного топа рейтингов. Для 80% реальных потребностей экосистема с открытыми весами уже достаточна, и каждые три месяца становится лучше.
Эти потребности требуют не более мощного интеллекта, а таких свойств интеллекта, которые лаборатории не могут предоставить из-за своей структуры: конфиденциальность, отсутствие цензуры выводов, отсутствие необходимости в аккаунте, отсутствие логирования, нативный доступ к агентам, предсказуемые расходы, владение пользователями. Лаборатории обслуживают небольшую часть высокоспециализированных клиентов, готовых платить корпоративные цены и соглашающихся на наблюдение. Venice обслуживает всех остальных — и именно эта часть составляет большую и быстрорастущую половину рынка.
Сценарий бычьего рынка: эти лаборатории терпят крах, и Venice берет на себя весь рынок. Базовый сценарий: рынок разделяется, и Venice владеет большей частью. Даже в медвежьем сценарии — когда эти лаборатории долгое время доминируют на переднем крае возможностей, и никаких событий переоценки не происходит — Venice остается одним из немногих потребительских платформ ИИ, способных обслуживать 80% спроса на вычисления: этот спрос не требует самых передовых возможностей и не может принять бизнес-модель лабораторий.
Этот аргумент не требует краха. Он требует только, чтобы открытая кривая продолжала двигаться в уже выбранном направлении.
Почему Венеция захватила эту большую половину рынка? Не потому, что она обречена на победу всех. Это может быть, но структурный ответ проще.
Венеция — единственная потребительская платформа ИИ, которая позволяет пользователям владеть правами на используемые ими ресурсы. Застейкайте VVV, чтобы получать доход и пожизненный доступ Pro. Заблокируйте sVVV, чтобы создать DIEM и обладать постоянным правом на вычислительную мощность, которая будет расти в ценности по мере коммерциализации стоимости вывода. Каждый платящий пользователь запускает цикл сжигания, который усиливает позиции всех остальных пользователей за счет сложного процента. Это не просто функция — это совершенно иной тип отношений между потребителем и продуктом, который Big AI не может предложить, поскольку их структура акционерного капитала не допускает концепции «пользователь как владелец».
Взгляните на то, что действительно нужно пользователям, но чего не могут предоставить лаборатории. Конфиденциальность — это не политика, а проверяемые доказательства TEE, отсутствие сохранения данных и архитектура, в которой ничего нельзя конфисковать. Для 99% сценариев умного использования, не требующих фильтрации через комитет по безопасности корпоративного бренда, критически важна невозможность цензуры. Открытые передовые модели могут быть запущены в течение нескольких дней после публикации, поскольку Venice не нуждается в защите рва, который должен постоянно делать слой модели дорогостоящим. Нативный доступ агентов — автономные API-ключи, оплата через кошелек x402, без участия человека — потому что сегодня развертываемые агенты просто не могут использовать ничего другого.
Каждая из этих сил усиливается независимо. С ростом числа утечек данных и ужесточением регулирования растет потребность в конфиденциальности. С ростом разочарования пользователей в «продуктах ИИ для обеспечения безопасности бренда», которые часто отказывают в выполнении повседневных задач, растет потребность в сопротивлении цензуре. Открытый исходный код каждый квартал сокращает разрыв с «достаточно хорошим». Доля агентов в общем объеме запросов на вычисления удваивается. Ни одна из этих сил не указывает на лабораторию. Все они указывают на Венецию.
Платформа, построенная на противоположности каждому предположению о пузыре, многие её характеристики кажутся случайными, пока вы не увидите общую картину.
Нулевые затраты на обучение. Venice никогда не потратила ни одного доллара на обучение модели. Каждый релиз от Llama, Qwen, Mistral, GLM, DeepSeek, Kimi — это бесплатное обновление. Те лаборатории, которые тратят сотни миллиардов долларов, пытаются сохранить преимущество, измеряемое в месяцах. Venice тратит ноль и просто присоединяется к кривой, которую они финансируют. Когда GLM-5.1 был выпущен по цене, в восемь раз меньшей, чем у Claude, это стало для Venice событием расширения маржи; но для компаний, пытающихся взимать высокую цену за аналогичную производительность, это угроза выживанию.
Нулевое хранение данных. В лаборатории конфиденциальность — это политическое обязательство; здесь, в Venice, конфиденциальность — это математическая структура. OpenAI Enterprise по умолчанию не использует данные клиентов для обучения моделей, и клиенты могут задавать окно хранения, но во время выполнения запросы все еще проходят через серверы OpenAI и могут быть доступны авторизованным сотрудникам для расследования злоупотреблений, поддержки и юридических целей. Политики могут измениться. Поставщики также могут быть скомпрометированы — в ноябре 2025 года Mixpanel через фишинг по SMS раскрыл имена API-клиентов, их электронные адреса и идентификаторы организаций. Данные во время выполнения также могут быть утечены через новые уязвимости — в марте Check Point раскрыл уязвимость в ChatGPT, позволяющую тихо вывести содержание диалогов через DNS-канал побочного эффекта. Даже при договорном обязательстве нулевого хранения архитектура остается основанной на доверии. Доказательство TEE в Venice превращает гарантии конфиденциальности в криптографические гарантии. Безопасная среда обрабатывает запросы, возвращает результаты, подтверждает процесс выполнения, а затем уничтожает входные данные. Venice не видит ваши данные, потому что архитектура не позволяет ей это делать. Это не ровный ров, а юридический баланс, который становится сильнее по мере усиления регулирования данных.
Токен растет в цене в связи с использованием. Каждый платный запрос покупает VVV на открытом рынке и сжигает его. Сжигание по уровням подписки увеличивается с ростом дохода: Pro — около 2 долларов, Pro+ — около 5 долларов, Max — около 10 долларов. За последние 18 месяцев предложение было снижено пять раз, и планируется еще одно сокращение наполовину до середины лета. 42% первоначального предложения уже сожжены. Ни одна часть распределения не направляется на возмещение инвесторам, поскольку инвесторов вообще нет. Каждый доллар дохода реинвестируется в активы, принадлежащие держателям стейкинга.
Пользователи — это класс активов, а не продукт. Это момент, который никто действительно не объяснял четко. На централизованных платформах пользователи генерируют данные, данные становятся входными данными для обучения, а те, в свою очередь, формируют конкурентное преимущество платформы. Пользователи — это продукт. А на Venice пользователи расходуют токены через стейкинг, подписки и оплату комиссий за вычисления, токены сжигаются, что повышает стоимость позиций каждого держателя. Пользователи — это активы. Экономическая модель полностью противоположна модели всех других потребительских программных бизнесов в мире.
DIEM — это инструмент с фиксированным доходом, поддерживаемый вычислительными мощностями. 1 закладываемый DIEM = ежедневно автоматически продлеваемый лимит в 1 доллар, действующий бессрочно. Его можно торговать на Aerodrome или разблокировать оригинальное sVVV-стейкинг путем уничтожения. В период блокировки он также приносит доход, составляющий примерно 80% от обычной доходности VVV-стейкинга. Это не обычный токен, а инструмент с фиксированным доходом, основанный на ИИ-инфраструктуре. Поскольку базовые вычислительные мощности коммерциализируются, каждый DIEM ежегодно позволяет приобретать все больше вычислительных мощностей, при неизменном номинальном праве. Лаборатория выпускает акции на основе актива, который обесценивается; Venice же выпускает бессрочное право на актив, который постоянно растет в ценности.
Сложив это вместе, вы получаете не «компанию с крипто-вкусом в сфере ИИ». Вы получаете совершенно иной тип потребительского программного обеспечения: каждая экономическая связь между пользователем и платформой опосредуется активами, которыми владеют, устанавливают цену, торгуют и из которых получают доход сами пользователи. И независимо от того, выживут ли эти лаборатории или нет, эти свойства остаются в силе. Это не ставка на крах, а структурное преимущество, которое приносит доход в любой макроэкономической среде.
Экономика агентов уже наступает, и этот момент совпадает с истощением финансовых ресурсов этих лабораторий.
Объем транзакций Coinbase Agentic Wallets на x402 превысил 165 миллионов. Google AP2 запущен совместно с более чем 60 партнерами. Visa выпустила Trusted Agent Protocol. Mastercard потратила 18 миллиардов долларов на приобретение инфраструктуры стейблкоинов — это крупнейшая сделка в истории стейблкоинов. Coinbase запустила Agent.market в апреле, где уже торгуют 69 000 активных агентов. McKinsey прогнозирует, что к 2030 году объем потребительского бизнеса, опосредованного агентами, достигнет 3–5 триллионов долларов.
Каждый из этих агентов требует провайдера сервисов вывода заключений. Однако они не могут использоваться в серьезных сценариях с OpenAI или Anthropic. Комплаенс-архитектура лаборатории требует KYC; их модель дохода требует ведения журналов; их политика контента требует отказа. Агенты не могут заполнять регистрационные формы, не могут вводить CVV и не могут соглашаться с условиями обслуживания, которые могут измениться в следующем квартале. Генеральный директор Coinbase сказал прямо: AI-агенты не могут удовлетворить требования KYC и не могут использовать традиционные банковские системы.
Таким образом, в то время как ключевые бизнес-направления этих лабораторий подвергаются арбитражу со стороны китайских моделей с открытым весом, новейшая и наиболее важная категория потребностей в инфраструктуре ИИ — автономные агенты — структурно несовместима с их архитектурой. Агенты усиливают раскол рынка: высококлассный спрос остается наверху, а все остальное движется к нативным агентам.
Venice обслуживает обе стороны этой транзакции. Процесс самостоятельного API-ключа уже запущен — умное хранение VVV, подпись токенов, создание ключей и оплата через DIEM — всё без участия человека. Оплата через кошелёк x402 уже доступна на всех платных конечных точках. Один сертификат предоставляет доступ к JSON-RPC на 11 цепочках. Каждый агент Eliza, Fleek, OpenClaw, Hermes и NanoClaw готов к использованию «из коробки». Агенты, развернутые сегодня, работают на треке Venice, потому что больше нет другого варианта, который одновременно обеспечивал бы отсутствие разрешений, конфиденциальность, отсутствие цензуры и нативную поддержку агентов.
Когда коммерческий масштаб агентных посредников достигнет нескольких триллионов долларов, предсказанных McKinsey, а лаборатории столкнутся со стеной, встроенной в их структуру собственности — независимо от того, действительно ли они столкнутся с ней — Venice уже стала уровнем рассуждений этой экономики.
То, что сейчас реинвестируется
Аргументы апреля уже не являются предположениями. 7 апреля ежедневное использование достигло 50 миллиардов токенов и 1 миллиона изображений. GLM-5.1, Kimi K2.6 и DeepSeek V4 были запущены на Venice в течение нескольких дней после выхода, при этом приватные смарт-контракты остались неизменными. Дисконт на исполнение DIEM снизился с 57% в начале марта до текущих примерно 32% — рынок переоценивает надежность, а не дополнительную полезность. Как только дисконт опустится ниже 20%, DIEM автоматически преодолеет отметку в 1500 долларов исключительно за счет механической математики. Приток стейкинга превысил 15 миллионов долларов. Более 32 миллионов VVV заблокировано, что составляет около 70% оборотного предложения. Механизм ступенчатого сжигания подписок был запущен в апреле и уже генерирует значительный ежемесячный объем сжигания; при текущей скорости даже без учета следующего сокращения эмиссии VVV перейдет в чистую дефляцию в третьем квартале.
Каждое суждение в статье апреля уже было усилено или стало еще более ясным. Ни одно не ослабло.
В статье апреля говорилось, что Venice — единственная платформа, объединяющая семь конкретных преимуществ. Этот вывод остается в силе. Однако я тогда не до конца пояснил причину: эти семь преимуществ — это не набор функций, наложенных друг на друга, а естественная форма, которую принимает потребительское программное обеспечение, не обязанное удовлетворять требованиям венчурных инвесторов к доходности акций. Венчурные инвесторы покупают акции, основанные на активах, которые вот-вот станут товарами.
На этом рынке существует два пути развития. Первый — лаборатории подавлены собственной структурой акционерного капитала, и Venice берет на себя всю технологическую стек. Второй — рынок раскалывается: лаборатории сохраняют небольшую часть высококлассного спроса, готового платить корпоративные цены и принимать мониторинг, а Venice получает все остальное: большую, быстрорастущую половину рынка, где «достаточно хорошая» интеллектуальность и конфиденциальность сочетаются с отсутствием цензуры, нативным доступом к агентам и правом пользователя на владение.
Оба пути ведут к тому, что Venice становится推理-слоем открытой экономики агентов. Этот аргумент не требует лопания пузыря. Он требует только того, чтобы кривая открытого исходного кода продолжала развиваться в том же направлении — и на самом деле она делает это каждый квартал, причем быстрее, чем рынок обновляет свои модели.
Венеция построена именно на этой ставке. Три месяца назад, когда я сделал этот вывод при цене 2 доллара, никто не слушал. Месяц назад, когда цена достигла 8 долларов, началось внимание. Сейчас, когда цена составляет 18 долларов, рынок все еще не полностью осознал эту структурную аргументацию — то, что еще не учтено в цене, — это то, что произойдет, когда оба сценария в конечном итоге сойдутся к одному ответу.
Пузырь основан на предположении, что премия на уровне модели будет сохраняться на высоком уровне. Компаундинг Venice основан на тенденции к бесплатному моделированию. Независимо от того, лопнет ли пузырь внезапно или медленно спадет, конечная точка этой сделки будет одинаковой.
Тот же рынок. Противоположная экономическая модель.
Лаборатория не может следовать. Провайдеры вычислительной мощности не могут захватить пользователей. Протокол передается фонду. Ценность в конечном итоге снова сосредоточится в нескольких местах: на брендах, которые выбирают люди, на орбитах, на которых работают агенты, и на валюте, которую они используют для ценообразования.
Венеция создает бренд, развивает инфраструктуру и выпускает валюту.
Следующая глава — не празднование победы. Настоящий вопрос в том: будет ли структурный аргумент, выдвинутый в статье в апреле, переоценен, когда стартапы с венчурным финансированием, сопоставимые с ними, начнут терять возможности, или когда рынок естественным образом разделится вокруг них?
На основании текущих данных оба события происходят в срок.
Не является инвестиционной рекомендацией. Проведите собственное исследование.
[Исходная ссылка]
律动 BlockBeats