Venice AI completa la ronda A de 65 millones de dólares, ¿puede la IA de privacidad proveniente del círculo cripto lograr un ciclo de ingresos cerrado?

TL;DR

· Venice AI completa una ronda de financiación Serie A de 65 millones de dólares, con una valoración de 1.000 millones de dólares; los medios informan que ya fue rentable en el primer trimestre.

· El mercado se centra en si la puerta de entrada de inferencia multimodelo con prioridad en la privacidad puede convertirse de manera sostenida en ingresos y margen bruto.

· Activos relacionados: VVV, DIEM, crypto-AI, infraestructura de inferencia de IA.

Venice AI anunció el 1 de julio la finalización de una ronda de financiación Serie A de 65 millones de dólares, liderada por Dragonfly, con la participación de Coinbase Ventures, F-Prime, North Island, entre otros, alcanzando una valoración de 1.000 millones de dólares. Esta es la primera ronda de financiación externa de la empresa y también presenta una proposición familiar para el mundo de las criptomonedas al mercado de capitales de la IA: si la privacidad y una menor censura pueden sostener una empresa de IA de alto crecimiento.

Según informó The Block, Venice afirmó a los medios que la empresa ya fue rentable en el primer trimestre de este año, con una tasa de ingresos anualizados superior a los 70 millones de dólares. Esta cifra debe tomarse con cautela. La tasa de ingresos anualizados convierte los ingresos actuales a un año, no equivale a ingresos anuales confirmados ni es una prueba de rentabilidad a largo plazo completamente auditada.

Pero es suficiente para explicar por qué el mercado presta atención a Venice. En los últimos dos años, las empresas de IA se han enfrentado a un problema común: el rápido crecimiento de usuarios y el aumento de los costos de entrenamiento de modelos y procesamiento de solicitudes. Lo inusual de Venice es que no se ha metido en la costosa guerra de entrenamiento de modelos de vanguardia, sino que se ha posicionado como una puerta de entrada de inferencia multimodelo con prioridad en la privacidad.

El fundador Erik Voorhees, quien fundó ShapeShift y es una figura de larga data en el sector criptográfico que apoya Bitcoin, estableció una filosofía de producto directa para Venice: la IA debería ser neutral como Bitcoin, y la plataforma no debería registrar la identidad de todos para mitigar pocos riesgos. Ahora el mercado debe verificar si esta filosofía puede convertirse en ingresos sostenibles.

Venice primero evita la carrera armamentista de entrenamiento

Venice no es "el próximo OpenAI". Es más como una puerta de entrada para usar IA: los usuarios hacen preguntas en Venice, la plataforma envía las solicitudes a diferentes modelos para procesarlas y devuelve los resultados. Los usuarios pueden cambiar de modelo y usar modelos abiertos y algunos cerrados.

Esto determina su estructura de costos. El entrenamiento implica que el modelo aprenda nuevas capacidades, requiriendo inversión continua en equipos de investigación, datos y potencia de cómputo masiva. La inferencia ocurre cada vez que un usuario hace una pregunta y el modelo genera una respuesta en tiempo real. Venice se dedica principalmente a esto último.

Esto no significa que Venice no tenga costos de cómputo. Cuantas más solicitudes de usuarios, mayor es el costo de inferencia. La diferencia es que, por ahora, no tiene que asumir todos los costos de entrenar el modelo más potente ni apostar el destino de la empresa a las capacidades de un solo modelo. Para los inversores, esta es la premisa para poder contar la historia de la rentabilidad.

El comunicado oficial revela que Venice tiene 3,5 millones de usuarios registrados y procesa 1,3 billones de tokens (unidades de texto procesadas por el modelo) al mes. Las cifras de llamadas a la API varían según la fuente: TechCrunch informa un promedio de aproximadamente 1,7 millones de llamadas diarias, mientras que Venice oficialmente indica alrededor de 2 millones diarias, con un pico de 2,1 millones. Independientemente de la cifra, ya no es un proyecto que solo existe conceptualmente.

La prima de privacidad debe convertirse en motivo de pago

La cuestión central que Venice debe verificar es si la privacidad puede ser un motivo para pagar por un producto de IA. Cuando los usuarios comunes usan chatbots, no les preocupan los términos técnicos, sino si sus preguntas, archivos, ideas, código e información de identidad serán registrados, entrenados o censurados por la plataforma.

La solución de Venice es la privacidad por capas. La plataforma promete no guardar las preguntas de los usuarios en el servidor, enviando las solicitudes a diferentes modelos mediante cifrado y enrutamiento. El enrutamiento puede entenderse como un intermediario: los usuarios no se exponen directamente al proveedor del modelo, sino que Venice reenvía la solicitud.

Aquí es necesario establecer límites. La declaración de privacidad de Venice menciona que, en el modo Anónimo, los proveedores de modelos externos pueden ver y guardar el prompt. El cifrado de extremo a extremo (ilegible para terceros) y el entorno de ejecución seguro (zona de aislamiento de hardware) son funciones Pro, y el cifrado de extremo a extremo no admite funciones como la búsqueda web o la memoria.

Por lo tanto, Venice es más adecuado para ser entendido como una "puerta de entrada de privacidad por capas", no como una caja negra absolutamente inescrutable. Reduce el riesgo de que la plataforma guarde y lea el contenido del usuario, pero cuando las solicitudes se envían a modelos cerrados, los límites de los datos aún dependen del método de procesamiento específico y las condiciones de cooperación.

La ausencia de censura es la otra cara. La opinión de Voorhees es que los usuarios son adultos y las plataformas de IA no deberían imponer filtros estrictos por defecto para decidir qué se puede preguntar y qué se puede responder. Este posicionamiento puede atraer a usuarios descontentos con los filtros de seguridad de la IA convencional, pero también conlleva riesgos regulatorios y de distribución en plataformas.

VVV pone los ingresos en un ciclo de activos

La mayor diferencia entre Venice y las aplicaciones de IA comunes es que integra el diseño de tokens en el modelo de negocio. VVV no es solo un activo de marca, sino que se coloca en un ciclo de pago, crédito, recompra y quema.

La empresa afirmó en abril de este año que ha quemado acumulativamente más de 33,7 millones de VVV, aproximadamente el 42%. La quema se refiere a la destrucción permanente de tokens, reduciendo la oferta circulante. Venice también afirmó que utilizará los ingresos para recomprar y quemar VVV, lo que permite a los inversores vincular los ingresos de la plataforma con la captura de valor del token.

DIEM es otro mecanismo. Más precisamente, los usuarios apuestan VVV para obtener sVVV, luego bloquean sVVV para acuñar DIEM, que puede corresponder o generar créditos de API. En términos simples, VVV funciona más como una puerta de entrada de activos, mientras que DIEM es más como un límite de uso, y ambos colocan la tenencia de tokens, el uso de servicios de IA y los ingresos de la plataforma en un mismo ciclo cerrado.

Esta es también la razón por la que esta ronda de financiación no se considera simplemente una financiación de capital. Según informó The Block, los inversores recibieron aproximadamente el 8,98% del capital social, 1,5 millones de VVV en concesiones adquiridas y warrants para comprar 5 millones de VVV en los próximos 8 años. Los tokens correspondientes se bloquean durante 1 año y luego se adquieren linealmente durante 3 años.

Para los tenedores de VVV, hay aspectos positivos y presiones al mismo tiempo. Lo positivo es que la recompra y quema con ingresos proporciona una narrativa de activos más clara, y la elección de la empresa de financiación de capital también puede reducir la presión de venta a corto plazo derivada de la venta directa de tokens del tesoro. La presión es que, si los warrants se ejercen en el futuro y los tokens de los inversores se liberan gradualmente, el mercado aún tendrá que absorber la nueva oferta.

La valoración de 1.000 millones de dólares apuesta por la mejora del margen bruto

La valoración actual de Venice no solo apuesta por la narrativa de "IA con privacidad", sino que confía en que puede seguir mejorando la economía unitaria a medida que escala. La empresa afirmó que los fondos de financiación se utilizarán para adquirir GPU, construir centros de datos propios y expandir el mercado y el equipo.

Este paso es crucial. La rentabilidad actual podría provenir de una estructura ligera: no entrenar modelos de vanguardia, enrutar parcialmente las solicitudes a modelos de terceros y un control de gastos temprano más estricto. En el futuro, si la construcción de infraestructura propia tiene éxito, Venice teóricamente podría reducir el costo de inferencia por unidad, mejorar el margen bruto y destinar más ingresos a la recompra y quema de VVV.

El riesgo también está aquí. La construcción de centros de datos y la adquisición de GPU implican gastos de capital, que podrían comprimir las ganancias a corto plazo. Si el crecimiento de usuarios proviene principalmente de tráfico gratuito o de bajo costo, los costos de inferencia también podrían volver a absorber los ingresos. La empresa solo ha divulgado métricas de crecimiento temprano e información de rentabilidad reportada por los medios, no una prueba de estabilidad financiera a largo plazo.

Esta ronda de financiación ha transformado a Venice de un proyecto conceptual a una empresa que debe presentar resultados. Si la valoración de 1.000 millones de dólares se mantendrá dependerá de si, después de construir su propia infraestructura, el margen bruto, la retención de pagos, la presión regulatoria y los cambios en la oferta de VVV pueden resistir la verificación simultáneamente. Para los inversores, la próxima señal más fuerte no está en la narrativa, sino en la calidad de los ingresos y la tabla de oferta de tokens.

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