Але справжнім предметом обговорення цієї статті є не короткостроковий ріст VVV, а більш фундаментальне питання: де саме зосередиться цінність AI-платформ, коли здібності моделей швидко стають товарами?
Основний висновок автора полягає в тому, що передові лабораторії штучного інтелекту, такі як OpenAI та Anthropic, потрапили у «пастку структури власності»: їх оцінка базується на припущенні, що модельний рівень довгостроково залишатиметься дефіцитним і матиме високу надбавку, але китайські відкриті моделі, низькі витрати на навчання, екосистема з відкритими вагами та хмарне розгортання швидко знижують ціну на саму здатність моделей. Іншими словами, найдорожча частина галузі штучного інтелекту може стати найскладнішою для збереження прибутковості.
У цій структурі Венеція розглядається автором як зворотна модель: вона не навчає моделі, а використовує можливості відкритих моделей; вона не залежить від централизованого зберігання даних, а акцентує увагу на конфіденційності та доведенні за допомогою TEE; вона не перетворює користувачів на дані для навчання, а через механізми стейкінгу VVV, знищення підписок, права на обчислювальну потужність DIEM робить користувачів частиною платформенної економіки. Автор справді хоче сказати, що Венеція — це не «AI-додаток з токеном», а експеримент з перебудовою стосунків споживачів за допомогою токенів.
Найважливішим є не те, чи зможе Venice безпосередньо конкурувати з OpenAI, а чи розділяється ринок ШІ на дві частини: одна продовжує обслуговувати клієнтів, які готові платити за найсучасніші моделі, приймаючи корпоративну відповідність та зберігання даних; інша ж переходить до «достатньо добрих» відкритих моделей, зосереджуючись на приватності, відсутності цензури, низькій вартості, нативному доступі до агентів та власності користувача. Якщо такий розкол відбудеться, можливості Venice полягають не у виграші у всій війні моделей, а у статусі шару висновків та платежевої інфраструктури в відкритій економіці агентів.
Тому цей текст є типовим структурованим аргументом у стилі «довгий»: він не просто сподівається на зростання ціни VVV, а передбачає одночасну збіжність кількох тенденцій — комерціалізацію шару моделей, випередження відкритих моделей, зростання оплати агентів та економіку власності користувачів.
Ризик саме в цьому — якщо розвиток відкритих моделей сповільниться, знищення токенів не зможе постійно відповідати зростанню або Venice не зможе справді закріпити користувацькі відносини, ця історія буде переоцінена. Але принаймні на поточному етапі ринкова поведінка VVV свідчить, що ринок починає бути готовим платити вищу премію за цю історію «однаковий попит, протилежна економічна модель».
Нижче наведено оригінал:
Ці лабораторії витрачають сотні мільярдів доларів, намагаючись утримати рівень захисту, який випаровується в реальному часі. GLM-5.1 переміг GPT-5.4 у найскладніших тестах програмування — він є відкритим, має ліцензію MIT і навчався на китайському обладнанні, яке США намагаються заборонити. Вартість навчання передових моделей за 18 місяців знизилася приблизно на 95%. Кожен долар оцінки OpenAI в 852 мільярди доларів базується на припущенні, що ці зміни не мають значення. Але вони мають значення. І Venice — єдина споживча платформа штучного інтелекту: коли все це нарешті буде переоцінено ринком, її економічна структура отримає безпосередню вигоду; навіть якщо така переоцінка ніколи не відбудеться, її інвестиційна логіка залишається справедливою.
Основний аргумент статті за квітень полягав у тому, що Venice має унікальне місце в економіці агентів. Це твердження залишається вірним — використання зросло втричі, обсяг знищення перевищив 42% від початкової пропозиції, DIEM був переоцінений на 75% за шість тижнів, а ціна токена вже подвоїлася порівняно з тим часом, коли я писав цей глибокий аналіз.
Але моя структура «семи переваг», запропонована в квітні, можливо, недооцінила те, що відбувається. Venice — це не AI-компанія з міткою приватності, яка випустила токен випадково. Це нова економічна структура для споживачського програмного забезпечення: користувачі є власниками, платформа — це轨道, а цінність оцінюється не через акції, а через права на обчислювальну потужність.
Ця структура — не набір накладених функцій, а єдина конфігурація, яка зможе вижити в майбутніх змінах на рівні моделі. На чому ґрунтується пузир, на тому і стоїть Венеція. Той самий ринок, той самий попит, повністю протилежна економічна модель. Ось і дзеркало.
Це аргумент, який я не зміг чітко висловити в квітні. Зараз додаю.
OpenAI, Anthropic і Together AI мають спільну рису, що не пов’язана з їхніми продуктами: їхні інвестори очікують прибуток у вигляді акцій, що вимірюється тисячами мільярдів доларів США, і вимагають його отримання в стислі терміни.
Звучить це звично, поки не продовжити цю логіку далі.
Оцінка OpenAI у 852 мільярди доларів США означає, що до 2030 року їй потрібно буде отримати річний дохід у розмірі приблизно 200–280 мільярдів доларів США, щоб підтримати цей коефіцієнт оцінки. Зараз компанія отримує дохід у розмірі 2 мільярди доларів США щомісяця, а за першу половину 2025 року зазнала збитків у розмірі 13,5 мільярда доларів США; одночасно, через зростання витрат на висновування в чотири рази до 8,4 мільярда доларів США, її скоригована валова маржа знизилася з 40% до 33%. Витрати на обчислювальну потужність і кадри споживають 75% загального доходу. Microsoft також візьме ще 20% до 2032 року. OpenAI очікує, що до 2028 року її витрати на обчислювальну потужність досягнуть 121 мільярда доларів США, а лише за цей рік збитки складуть 85 мільярдів доларів США, і прибуток може бути отриманий лише після 2030 року.
Anthropic — це та сама пастка, просто іншого масштабу. Оцінка в 380 мільярдів доларів США, річний доход у розрахунку на 30 мільярдів доларів США, а до 2029 року очікувані витрати на навчання — 42 мільярди доларів США. Google минулого місяця обіцяв інвестувати 40 мільярдів доларів США, Amazon — ще 25 мільярдів доларів США — але обидва це, суттєво, циклічні кредити на хмарні сервіси, а не справжні акційні капітали. П’ять найбільших хмарних провайдерів обіцяють інвестувати лише в 2026 році від 660 до 690 мільярдів доларів США в інфраструктуру ШІ. Goldman Sachs прогнозує, що загальні витрати за період 2025–2027 роки досягнуть 1,4 трильйона доларів США — майже втричі більше, ніж витрати за період 2022–2024 роки. Сам Альтман особисто уклав угоди на 1 трильйон доларів США на ШІ, тоді як дохід OpenAI становить лише 13 мільярдів доларів США.
Це не звичайні компанії. Це ставки на суверенний інфраструктурний рівень у вигляді програмних компаній. Їх оцінка вимагає, щоб шар моделей залишався постійно дорогим. Але реальність така, що шар моделей стає все дешевшим.
За останні 60 днів зв’язок між витратами на капітальні витрати в сфері ШІ та здатністю ШІ був порушений. Це підтверджується запуском трьох моделей з відкритими вагами.
Z.ai, випущений 7 квітня GLM-5.1, набрав 58,4 бала на SWE-Bench Pro, що перевищує 57,7 у GPT-5.4 та 57,3 у Claude Opus 4.6. Він відкритий за ліцензією MIT, повністю навчений на чипах Huawei Ascend без використання будь-якого обладнання NVIDIA; при цьому сама Z.ai залишається в американському списку суб’єктів, що забороняє їй отримувати H100. Ціна її API становить 1 долар за мільйон токенів на вхід і 3,2 долари на вихід, що на 5–8 разів дешевше, ніж у Claude Opus — 5/25 доларів.
Moonshot, випущений 20 квітня, став лідером у індексі Artificial Analysis Intelligence з відкритим ваговим моделем, набравши 54 бали, тоді як передові закриті лабораторії мають 57 балів. Він переміг GPT-5.4 у завданнях агентів: HLE-with-tools — 54,0, що вище, ніж у GPT-5.4 — 52,1. SWE-Bench Verified — 80,2, майже на рівні Claude Opus — 80,8. Cloudflare оцінює його ціну на вхід 0,95 долара та вихід 4 долари, що приблизно в 15 разів дешевше, ніж Claude Opus у сценаріях з високим навантаженням. Початкова вартість навчання Kimi K2 становила лише 4,6 мільйона доларів.
DeepSeek V4-Pro, опублікований 24 квітня, посідає друге місце в індексі інтелекту, поступаючись лише Kimi K2.6, і обігнав усі моделі, крім трьох лідерів з пріоритетних закритих лабораторій. Він використовує ліцензію MIT. Вартість навчання DeepSeek V3 становить 5,6 мільйона доларів США.
Три китайські лабораторії, 60 днів, повністю відкритий код, всі принаймні на одному з головних тестів досягли або перевищили передовий рівень, ціни на 5–15 разів нижчі, одна з них навіть працює на обладнанні під санкціями. Здатності, які в 2024 році підтримували оцінку OpenAI, зараз можна безкоштовно завантажити з Hugging Face, розгорнути на орендованому обладнанні та ще краще кожен квартал.
Це не так званий «китайський момент штучного інтелекту». Це структурний арбітраж на рівні моделей, який відбувається в реальному часі. У науковій статті за березень 2026 року прямо зазначено: «Розмір попереднього навчання вже від’єднався від передових можливостей ШІ». Доля китайських відкритих моделей у глобальному використанні зросла з 1,2% у 2025 році до 30%. Apple оцінює можливість використання DeepSeek, Qwen і Doubao в iOS 27. AWS, Azure і Google Cloud надають розгортання DeepSeek. Зараз 80% стартапів, що шукають фінансування від венчурних інвесторів, будуються на основі відкритих моделей. Серія Llama від Meta була навмисно випущена, щоб сприяти комодифікації рівня моделей — коли компанія з ринковою капіталізацією 1,6 трильйона доларів є найбільш запеклим прихильником зниження цін на вашому ринку, це вже говорить про те, куди спрямуються прибутки.
Кожен долар оцінки OpenAI у 852 мільярди доларів передбачає, що ці зміни не мають значення. Він припускає, що корпоративні клієнти будуть необмежено довго платити високу ціну за можливості, що оплачуються за токени, навіть якщо GLM-5.1 може надавати подібні можливості за ціною в вісім разів нижчою; він припускає, що відкриті ваги Kimi K2.6 не мають значення; він припускає, що DeepSeek, який продається за менше ніж 3% ціни передових моделей, не має значення. Він припускає, що ці лабораторії можуть одночасно збільшити доходи в 10 разів і розширити маржу прибутку на ринку, де конкуренти надають свої продукти безкоштовно.
Джай Дас із Sapphire Ventures назвав OpenAI «Netscape ери ШІ». Марк Цукерберг також відкрито визнав існування інфляційних процесів у сфері ШІ. У березні Пентагон офіційно включив Anthropic до списку ризиків ланцюжка постачань, оскільки Anthropic відмовилася дозволити використання Claude для масштабного моніторингу та автономної зброї; тоді як OpenAI та Google підписали угоди «для всіх законних цілей», щоб уникнути такої ж долі. Централізовані ШІ-компанії підлягають впливу державного примусу, і їхня архітектура не може відмовитися від такого примусу. Архітектура Venice — може.
Ці лабораторії не були не в курсі проблеми. Просто вони не могли змінити курс. Інвестори, які видали чеки на оцінку в 852 мільярди доларів США, купили не майбутнє, в якому модель стане товаром. Вони купили майбутнє, в якому модель завжди залишатиметься з високою премією. Це дві абсолютно різні компанії, і щоб друга справді реалізувалася, їй спочатку потрібно зменшити оцінку першої.
Це й є ловушка. Проблема не в механізмі відмови чи архітектурі логування. Справжня проблема в тому, що єдині інвестори, які можуть терпіти таку економічну структуру, як Венеція, — це ті, хто вже володіє VVV.
З цього моменту аргумент більше не потребує розширення пінгового бульбашки.
Припустимо, що ці лабораторії зможуть якось витримати. Припустимо, що GPT-6 залишиться найкращим у своєму класі, Claude Opus 5 збереже лідерство у міркуваннях, а Gemini залишиться на передовій у багатомодальній сфері. Припустимо, що корпоративні контракти зможуть тривати достатньо довго, щоб ці компанії змогли привлечь нове фінансування і витримати тиск на свою оцінку.
Це теж не важливо. Ринок розділиться.
Передові інтелектуальні системи становлять лише невелику частину загального попиту на висновування. Більшість реальних завдань — програмна підтримка, письмо, аналіз, генерація зображень, відео, виконання агентів, служба підтримки, дослідження, резюмування — ще кілька місяців тому досягли рівня «достатньо добре». Здатність GLM-5.1 до кодування в продуктивному середовищі вже порівнянна з GPT-5.4. Здатність Kimi K2.6 до виконання агентів вже порівнянна з Claude Opus 4.6. Універсальна здатність до висновування DeepSeek також вже майже повністю збігається з будь-якою моделлю, що не входить до абсолютної верхньої п’ятірки рейтингу. Для 80% реальних потреб екосистема з відкритими вагами вже достатня, і кожен квартал стає кращою.
Ці потреби вимагають не більшої інтелектуальної потужності, а таких властивостей інтелекту, яких лабораторії структурно не можуть надати: приватність, відсутність цензури в виводі, без облікового запису, без журналів, нативний доступ до агентів, передбачувані витрати, власність користувача. Лабораторії обслуговують невелику частину висококласних клієнтів, які готові платити корпоративні ціни і приймати моніторинг. Venice обслуговує всіх інших — і саме це є більшою та швидше ростучою половиною ринку.
Сценарій медв’ячого ринку: ці лабораторії довготривалий час домінують у передових можливостях, і не відбувається жодної події перез ціноутворення — Venice залишається одним із небагатьох споживчих AI-платформ, здатних задовольнити 80% потреб у висновуванні: ці потреби не вимагають найсучасніших можливостей і не можуть прийняти бізнес-модель лабораторій.
Цей аргумент не вимагає краху. Він вимагає лише того, щоб відкрита крива продовжувала рухатися вже встановленому напрямку.
Чому саме Венеція захопила цю більшу половину ринку? Не тому, що вона зобов’язана домінувати. Можливо, так і буде, але структурна відповідь простіша.
Венеція — єдина споживча AI-платформа, яка дозволяє користувачам володіти правами на використання своїх треків. Застосуйте VVV, щоб отримувати дохід та пожиттєвий доступ Pro. Заблокуйте sVVV, щоб відлити DIEM і отримати постійний доступ до обчислювальних потужностей, який зростатиме разом із комерціалізацією витрат на висновки. Кожен платний користувач запускає цикл знищення, що реінвестує та підсилює позиції всіх інших користувачів. Це не функція — це зовсім інший тип стосунків між споживачем та продуктом, який Big AI не може запропонувати, бо їхня структура власності не передбачає «користувачів як власників».
Знову подивіться на те, що дійсно потрібно користувачам, але чого не може надати лабораторія. Приватність — це не політика, а перевірений доказ TEE, нульове зберігання та архітектура, в якій немає нічого, що можна було б конфіскувати. Для 99% сценаріїв розумного використання, які не потребують фільтрації через комітет з безпеки корпоративного бренду, критично важлива безцензурна вихідна інформація. Відкриті моделі з передових розробок можуть бути запущені всього за кілька днів після публікації, оскільки Venice не повинна захищати ринкову перевагу, яка змушує шар моделей залишатися надто витратним. Нативний доступ агентів — автономні API-ключі, оплата через гаманець x402, без участі людини — бо сьогоднішні агенти взагалі не можуть використовувати нічого іншого.
Кожна з цих сил зростає незалежно. Зі збільшенням витоків даних та посиленням регулювання зростає потреба в конфіденційності. Зі зростанням розчарування користувачів щодо «AI-продуктів з безпекою бренду», які постійно відмовляються виконувати повсякденні завдання, зростає потреба в опорі цензурі. Відкрите програмне забезпечення кожен квартал скорочує розрив «достатньо добре». Доля агентів у загальній потребі в інференсі подвоюється. Жодна з цих сил не вказує на лабораторію. Всі вони вказують на Венецію.
Платформа, побудована на зворотному до кожного припущення про піні, багато її властивостей виглядають випадковими, доки ви не розумієте загальну картину.
Нульові витрати на навчання. Venice ніколи не витратила долара на навчання моделі. Кожен реліз з Llama, Qwen, Mistral, GLM, DeepSeek, Kimi — це безкоштовне оновлення. Ці лабораторії витрачають сотні мільярдів доларів, намагаючись зберегти лідерство, яке вимірюється в місяцях. Venice має нульові витрати і просто сідає на криву, яку вони оплачують. Коли GLM-5.1 був випущений за ціну, восьму частину від Claude, це було подією розширення маржі для Venice; але для компаній, які намагаються стягувати високу ціну за таку ж продуктивність, це загроза існуванню.
Нульове зберігання даних. У лабораторії приватність — це політична зобов’язання; тут, у Venice, приватність — це математична структура. У корпоративній версії OpenAI за замовчуванням дані клієнтів не використовуються для навчання моделей, і клієнти можуть встановити вікно зберігання, але під час виконання запити все ще проходять через сервери OpenAI і можуть бути доступні авторизованим працівникам для розслідування зловживань, підтримки та правових питань. Політики можуть змінюватися. Постачальники також можуть бути скомпрометовані — у листопаді 2025 року Mixpanel через фішингові SMS-повідомлення викрав імена API-клієнтів, електронні адреси та ідентифікатори організацій. Дані в час виконання також можуть бути витекти через нові вразливості — у березні Check Point розкрила вразливість ChatGPT, яка дозволяє тихо витікати зміст діалогу через DNS-бічний канал. Навіть якщо договір передбачає нульове зберігання, його архітектура все ще базується на довірі. Докази TEE в Venice перетворюють гарантії приватності на криптографічні гарантії. Безпечні енклави обробляють запити, повертають результати, підтверджують процес виконання, а потім видаляють вхідні дані. Venice не бачить ваших даних, бо архітектура не дозволяє їй цього робити. Це не приватний ров, а балансовий звіт, який стає сильнішим із посиленням регулювання даних.
Токен зростає у вартості завдяки механізму, зв’язаному з обсягом використання. Кожен платний запит призводить до купівлі VVV на відкритому ринку та його знищення. Знищення за рівнями підписки збільшується разом із зростанням доходів: Pro — приблизно 2 долари, Pro+ — приблизно 5 доларів, Max — приблизно 10 доларів. За останні 18 місяців емісію було зменшено п’ять разів, і планується ще одне зменшення наполовину до середини літа. 42% початкової пропозиції вже знищено. Жодні кошти не розподіляються на відшкодування інвесторів, оскільки взагалі немає інвесторів. Кожен долар доходу реінвестується назад у активи, що належать власникам стейкінгу.
Користувач — це актив, а не продукт. Це той момент, якого ніхто досі чітко не пояснив. На централизованих платформах користувачі генерують дані, які стають вхідними даними для навчання, а ці дані формують конкурентну перевагу платформи. Користувач — це продукт. А на Venice користувачі споживають токени шляхом стейкінгу, підписок та оплати витрат на висновки, після чого токени знищуються, що підвищує вартість позиції кожного власника. Користувач — це актив. Економічний вектор повністю протилежний економічним моделям майже всіх інших споживчих програмних бізнесів у світі.
DIEM — це інструмент з фіксованим доходом, який підтримується здатністю до висновків. 1 закладений DIEM = щоденний автоматично продовжуваний ліміт у 1 долар США, дійсний назавжди. Його можна торгувати на Aerodrome або розблокувати оригінальне sVVV-закладення шляхом знищення. Під час блокування він також приносить дохід, що становить приблизно 80% від звичайного доходу від закладення VVV. Це не звичайний токен, а інструмент з фіксованим доходом, підтримуваний інфраструктурою штучного інтелекту. Оскільки базова обчислювальна потужність комерціалізується, кожен DIEM щороку дозволяє купувати більше здатності до висновків, тоді як номінальна власність залишається незмінною. Лабораторія випускає акції на основі активу, який поступово втрачає вартість; Venice ж випускає постійну власність у актив, який постійно зростає у вартості.
Поклавши це разом, ви отримуєте не «компанію з крипто-смаком у сфері ШІ». Ви отримуєте зовсім інший тип споживчого програмного забезпечення: кожна економічна взаємодія між користувачем і платформою посередницька за допомогою активів, якими володіють, встановлюють ціну, торгують і отримують прибуток самі користувачі. І незалежно від того, чи виживуть ці лабораторії чи ні, ці властивості залишаються справедливими. Це не ставка на крах, а структурна перевага, яка реалізує складний відсоток у будь-якому макроекономічному середовищі.
Економіка агентів наближається, і цей момент збігається з тим, коли ці лабораторії вичерпують свої фінансові ресурси.
Обсяг транзакцій у Coinbase Agentic Wallets на x402 перевищив 165 мільйонів. Google AP2 запустився разом із 60+ партнерами. Visa опублікувала Trusted Agent Protocol. Mastercard витратила 18 мільярдів доларів США на придбання інфраструктури стейблкоїнів — це найбільша у світі угоду зі стейблкоїнами. Coinbase запустила Agent.market у квітні, де вже торгують 69 000 активних агентів. McKinsey прогнозує, що до 2030 року обсяг споживчого бізнесу, опосередкованого агентами, досягне 3–5 трильйонів доларів США.
Кожен із цих агентів потребує провайдера послуг логічного висновку. Але вони не можуть використовувати OpenAI чи Anthropic у серйозних сценаріях. Компліанс-архітектура лабораторії вимагає KYC; їхні моделі доходів вимагають логування; їхні політики контенту вимагають відмови. Агенти не можуть заповнювати реєстраційні форми, не можуть вводити CVV, не можуть погоджуватися з умовами сервісу, які можуть змінитися на наступний квартал. Генеральний директор Coinbase сказав дуже прямо: AI-агенти не можуть виконувати вимоги KYC і не можуть використовувати традиційні банківські системи.
Тому, коли основний бізнес цих лабораторій піддається арбітражу з боку китайських моделей з відкритими вагами, найважливіша нова категорія потреб у інфраструктурі ШІ — автономні агенти — структурно несумісна з їхньою архітектурою. Агенти посилюють розкол ринку: висококласний попит залишається у верхньому сегменті, а решта ринку перейде до агентно-орієнтованого підходу.
Венеція обслуговує обидва кінці цієї транзакції. Процес автономних API-ключів вже запущений — розумне стекання VVV, підпис токенів, відлиття ключів, оплата через DIEM — увесь процес без участі людини. Оплата через x402 гаманець вже доступна на всіх платних ендпоінтах. Один сертифікат дає доступ до JSON-RPC 11 ланцюгів. Кожен агент Eliza, Fleek, OpenClaw, Hermes і NanoClaw працює «з коробки». Агенти, які зараз розгортаються, працюють на трасі Венеції, бо немає іншого варіанту, що одночасно забезпечує відсутність дозволу, приватність, безцензурність та нативну підтримку агентів.
Коли комерційний масштаб агентських посередників досягне кількох трильйонів доларів, як прогнозує McKinsey, а лабораторії зіткнуться зі стіною, вбудованою в їхню структуру власності — незалежно від того, чи справді вони зіткнуться — Venice вже стала шаром міркувань цієї економіки.
Речі, які зараз реінвестуються
Аргументи за квітень більше не є припущеннями. 7 квітня щоденний обсяг досяг 50 мільярдів токенів і 1 мільйона зображень. GLM-5.1, Kimi K2.6 та DeepSeek V4 усі були запущені на Venice протягом кількох днів після випуску, при цьому приватні контракти залишилися незмінними. Виконавча дисконтність DIEM знизилася з 57% на початку березня до теперішніх приблизно 32% — ринок переоцінює надійність, а не додаткову корисність. Якщо дисконт знизиться нижче 20%, DIEM автоматично подолає рівень 1500 доларів завдяки чисто математичним розрахункам. Потік стейкінгу перевищив 15 мільйонів доларів. Більше 32 мільйонів VVV було застейкано, що становить приблизно 70% обігового пропозиції. Механізм знищення за рівнями підписки був запущений у квітні і вже генерує значний щомісячний обсяг знищення; за поточними темпами, навіть без урахування наступного зменшення емісії, VVV перейде у стан нетто-дефляції у третьому кварталі.
Кожне твердження зі статті в квітні або вже було скомпенсоване, або стало ще чіткішим. Жодне з них не було послаблено.
У статті за квітень вважалося, що Venice — єдина платформа, яка поєднує сім конкретних переваг. Це твердження залишається вірним. Але я тоді не зміг чітко пояснити причину: ці сім переваг — це не набір функцій, а природна форма, яку приймає споживачська програмна компанія, яка не зобов’язана задовольняти вимоги щодо прибутковості акцій венчурних інвесторів. Венчурні інвестори купують акції, що ґрунтуються на активі, який майже готовий до комерціалізації.
Цей ринок має дві шляхи еволюції. Перший — це те, що лабораторії зруйнуються під вагою своєї власної структури власності, і Venice прийме на себе весь технологічний стек. Другий — ринок розділиться: лабораторії зберігатимуть невелику частину висококласного попиту, який готовий платити корпоративні ціни та приймати моніторинг, а Venice отримає все інше: більшу, швидшо зростаючу половину ринку, де «достатньо добрий» інтелект та приватність поєднуються з безцензурним виводом, нативним доступом до агентів та власністю користувачів.
Обидва шляхи призводять до того, що Venice стає інференційним шаром відкритої економіки агентів. Цей аргумент не вимагає розриву піні. Він вимагає лише того, щоб крива відкритого коду продовжувала розвиватися в тому напрямку, який вже був пройдений — а насправді вона робить це кожен квартал, швидше, ніж ринок оновлює свої моделі.
Венеція побудована саме на цій ставці. Три місяці тому я висловив цю думку при ціні 2 долари, і ніхто не слухав. Місяць тому, коли ціна досягла 8 доларів, почали звертати увагу. Зараз ціна становить 18 доларів, але ринок ще повністю не усвідомив цей структурний аргумент — неврахована частина полягає в тому, що відбудеться, коли обидві сценарії зрештою зійдуться до однієї відповіді.
Пузырь базується на припущенні, що модельний шар зберігатиме високу премію. Вінеція базується на тенденції до безкоштовності модельного шару. Незалежно від того, чи лопне пуля раптово, чи повільно вийде повітря, кінцевий результат цієї угоди буде однаковим.
Той самий ринок. Зворотна економічна модель.
Лабораторія не може слідувати. Провайдери обчислювальної потужності не можуть захопити користувачів. Протокол передається фонду. Вартість знову зосередиться в кількох місцях: брендах, які обирають люди, траєкторіях, на яких працюють агенти, і валюті, яку вони використовують для ціноутворення.
Венеція створює бренд, налагоджує роботу та випускає валюту.
Наступний етап — не святкування перемоги. Справжнє питання полягає в тому: чи буде структурний аргумент, висунутий у статті за квітень, переоцінений, коли компанії з венчурним фінансуванням, що є аналогами, поступово втратять шляхи виживання, чи буде він переоцінений, коли ринок природним чином розділиться навколо них?
За поточними даними, обидві речі відбуваються відповідно до графіку.
Не є інвестиційною рекомендацією. Будь ласка, проведіть власне дослідження.
[Посилання на оригінал]
Лють BlockBeats