A Venice AI concluiu uma ronda A de 65 milhões de dólares, conseguirá esta IA de privacidade, do mundo cripto, fechar o ciclo de receitas?

TL;DR

· A Venice AI concluiu uma ronda de financiamento Série A de 65 milhões de dólares, com uma avaliação de 1 milhão de milhões de dólares, e os media afirmam que já era lucrativa no primeiro trimestre.

· O foco do mercado está em saber se a entrada de inferência multi-modelo com privacidade prioritária pode continuar a converter-se em pagamentos e margem bruta.

· Ativos relacionados: VVV, DIEM, crypto-AI, infraestrutura de inferência de IA.

A Venice AI anunciou a 1 de julho a conclusão de uma ronda de financiamento Série A de 65 milhões de dólares, liderada pela Dragonfly, com a participação da Coinbase Ventures, F-Prime, North Island, entre outros, atingindo uma avaliação de 1 milhão de milhões de dólares. Esta é a primeira ronda de financiamento externo da empresa, e coloca um tema familiar ao setor das criptomoedas perante o mercado de capitais de IA: será que a privacidade e menos censura podem sustentar uma empresa de IA de alto crescimento?

De acordo com o The Block, a Venice afirmou aos media que a empresa já era lucrativa no primeiro trimestre deste ano, com uma receita anualizada superior a 70 milhões de dólares. Este número deve ser interpretado com reservas. A receita anualizada converte a receita atual para um ano, não equivale a receita anual confirmada, nem é uma prova de rentabilidade a longo prazo após auditoria completa.

Mas é suficiente para explicar porque é que o mercado está atento à Venice. Nos últimos dois anos, as empresas de IA enfrentaram um problema comum: o crescimento rápido de utilizadores e o aumento dos custos de treino de modelos e processamento de pedidos. O que torna a Venice invulgar é que ela não se colocou na batalha de treino dos modelos de fronteira mais caros, mas sim como uma entrada de inferência multi-modelo com prioridade na privacidade.

O fundador Erik Voorhees fundou anteriormente a ShapeShift e é uma figura da indústria criptográfica que apoia há muito o Bitcoin. A filosofia de produto que estabeleceu para a Venice é direta: a IA deve ser tão neutra como o Bitcoin, e a plataforma não deve registar a identidade de todos por causa de alguns riscos. Agora, o mercado precisa de verificar se este conceito se pode transformar em receitas sustentáveis.

A Venice contornou primeiro a corrida armamentista de treino

A Venice não é o "próximo OpenAI". É mais como um ponto de entrada para uso de IA: os utilizadores fazem perguntas na Venice, a plataforma envia os pedidos para diferentes modelos processarem e devolve os resultados. Os utilizadores podem alternar entre modelos e usar modelos abertos e alguns modelos fechados.

Isto determina a sua estrutura de custos. Treinar é ensinar novas capacidades ao modelo, exigindo investimento contínuo em equipas de investigação, dados e poder computacional em grande escala. A inferência ocorre sempre que um utilizador faz uma pergunta, e o modelo gera uma resposta em tempo real. A Venice faz principalmente esta última.

Isto não significa que a Venice não tenha custos de poder computacional. Quanto mais pedidos de utilizadores, maior o custo de inferência. A diferença é que, por enquanto, não tem de suportar todos os custos de treino do modelo mais forte, nem de apostar o destino da empresa na capacidade de um único modelo. Para os investidores, esta é a premissa que lhe permite contar uma história de rentabilidade.

O comunicado oficial revela que a Venice tem 3,5 milhões de utilizadores registados e processa 1,3 biliões de tokens (unidades de texto processadas pelo modelo) por mês. As chamadas de API têm diferenças de métricas: o TechCrunch afirma uma média diária de cerca de 1,7 milhões, enquanto a Venice oficial afirma cerca de 2 milhões por dia, com um pico de 2,1 milhões. Independentemente da métrica, já não é um projeto apenas conceptual.

O prémio de privacidade tem de se tornar um motivo de pagamento

A questão central que a Venice tem de verificar é se a privacidade pode tornar-se um motivo para pagar por produtos de IA. Quando os utilizadores comuns usam chatbots, não se preocupam com termos técnicos, mas sim se as suas perguntas, ficheiros, ideias, código e informações de identidade serão registados, treinados ou censurados pela plataforma.

A solução da Venice é a privacidade em camadas. A plataforma promete não guardar as perguntas dos utilizadores nos servidores, e envia os pedidos para diferentes modelos através de encriptação e encaminhamento. O encaminhamento pode ser entendido como um intermediário: os utilizadores não são expostos diretamente aos fornecedores de modelos, mas sim a Venice que reencaminha os pedidos.

Aqui é necessário manter os limites. O aviso de privacidade da Venice afirma que, no modo Anónimo, os fornecedores de modelos terceiros podem ver e guardar os prompts. A encriptação de ponta a ponta (ilegível para terceiros) e o ambiente de execução segura (área isolada de hardware) são funcionalidades Pro, e a encriptação de ponta a ponta não suporta algumas funcionalidades como pesquisa na web ou memória.

Por isso, a Venice é melhor entendida como uma "entrada de privacidade em camadas", e não como uma caixa negra absolutamente não monitorizável. Reduz o risco de a plataforma guardar e ler o conteúdo do utilizador, mas quando os pedidos são enviados para modelos fechados, os limites dos dados ainda dependem do método de processamento específico e das condições de cooperação.

A ausência de censura é o outro lado. A opinião de Voorhees é que os utilizadores são adultos, e as plataformas de IA não devem usar filtros fortes por defeito para decidir o que podem ou não perguntar. Este posicionamento pode atrair utilizadores insatisfeitos com os filtros de segurança da IA convencional, mas também traz riscos regulatórios e de distribuição da plataforma.

VVV coloca receitas no ciclo de ativos

A maior diferença entre a Venice e as aplicações de IA comuns é que ela incorpora o design de tokens no modelo de negócio. O VVV não é apenas um ativo de marca, mas também é colocado num ciclo de pagamento, crédito e recompra e queima.

A empresa afirmou em abril deste ano que queimou cumulativamente mais de 33,7 milhões de VVV, cerca de 42%. Queimar significa destruir permanentemente tokens, reduzindo a oferta circulante. A Venice também afirmou que usará receitas para recomprar e queimar VVV, permitindo que os investidores liguem as receitas da plataforma à captura de valor do token.

O DIEM é outro mecanismo. Mais precisamente, os utilizadores fazem staking de VVV para obter sVVV, e depois bloqueiam sVVV para cunhar DIEM, que pode corresponder ou gerar créditos de API. Em termos simples, o VVV é mais como uma entrada de ativos, e o DIEM é mais como um limite de uso, colocando a detenção de tokens, o uso de serviços de IA e as receitas da plataforma no mesmo ciclo fechado.

É também por isso que esta ronda de financiamento não é vista simplesmente como financiamento de capital. De acordo com o The Block, os investidores receberam cerca de 8,98% de capital social, 1,5 milhões de VVV com aquisição de direitos, e warrants para comprar 5 milhões de VVV nos próximos 8 anos. Os tokens relacionados são bloqueados por 1 ano e depois adquiridos linearmente ao longo de 3 anos.

Para os detentores de VVV, existem boas notícias e pressão ao mesmo tempo. As boas notícias são que a recompra e queima com receitas fornece uma narrativa de ativos mais clara, e a escolha de financiamento de capital pode reduzir a pressão de venda a curto prazo da venda direta de tokens do tesouro. A pressão é que, se os warrants forem exercidos no futuro e os tokens dos financiadores forem libertados gradualmente, o mercado ainda terá de absorver nova oferta.

Avaliação de 1 milhão de milhões de dólares aposta na melhoria da margem bruta

A avaliação atual da Venice não aposta apenas na narrativa de "IA de privacidade", mas na sua capacidade de continuar a melhorar a economia unitária à medida que escala. A empresa afirma que os fundos da ronda serão usados para adquirir GPUs, construir centros de dados próprios, expandir marketing e equipa.

Este passo é crucial. A rentabilidade atual pode vir de uma estrutura mais leve: sem treinar modelos de fronteira, com parte dos pedidos encaminhados para modelos de terceiros e controlo de despesas mais forte no início. No futuro, se a construção de infraestrutura própria for bem-sucedida, a Venice pode teoricamente reduzir o custo por inferência, aumentar a margem bruta e usar mais receitas para recompra e queima de VVV.

O risco também está aqui. A aquisição de centros de dados e GPUs trará despesas de capital, podendo comprimir os lucros a curto prazo. Se o crescimento de utilizadores vier principalmente de tráfego gratuito ou de baixo custo, os custos de inferência podem voltar a absorver as receitas. A empresa divulgou métricas de crescimento inicial e informações de rentabilidade relatadas pelos media, não uma prova de estabilidade financeira a longo prazo.

Esta ronda de financiamento transformou a Venice de um projeto conceptual numa empresa que precisa de apresentar resultados. Se a avaliação de 1 milhão de milhões de dólares se mantém depende de, após a construção de infraestrutura própria, a margem bruta, a retenção paga, a pressão regulatória e as mudanças na oferta de VVV passarem simultaneamente pelo teste. Para os investidores, o próximo sinal mais forte não está na narrativa, mas na qualidade das receitas e na tabela de oferta de tokens.

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