Міркування про капітальні ринки: як криптовалюти можуть побудувати фінансову інфраструктуру для AI обчислювальних потужностей

Автор: Lucas Tcheyan; Джерело: Galaxy Digital; Переклад: Shaw, Jinse Finance (金色财经)

Вступ

On-chain інсайти ймовірного ринку капіталуцей термін означає сукупність мереж, протоколів, супровідної інфраструктури та застосунків, які координують бізнес із AI-інференсу (виведення результатів) для моделей поза централізованою системою “frontier labs + hyperscale cloud API” (API провайдерів), а також створюють фінансовий шар, що формується, на цьому бізнесі. Користувачам не потрібно щоразу пропускати кожен API-запит через компанії на кшталт OpenAI, Anthropic — або через хмарних провайдерів позаду них; натомість вони можуть подавати промпти в мережу GPU-операторів, яка координується криптовалютними токен-стимулами та механізмами on-chain розрахунків. У деяких архітектурах користувачі також можуть отримати криптографічні гарантії або економічне забезпечення щодо точності результатів виведення та конфіденційності даних.

У 2026 році цей напрям привертає дедалі більше уваги. Частка глобального попиту на GPU для інференсу (обчислення в процесі отримання результатів AI-моделями, уже навченими, на основі нових даних) вже перевищила тренування моделей і стала найбільшою сферою попиту на обчислювальні потужності. Одночасно автономні агенти стають різновидом нового замовника інференсу — це ПЗ, здатне автоматично виконувати оплати, увесь процес без ручного втручання.

Протягом кількох останніх років децентралізовані ринки для купівлі-продажу GPU, протоколи інференсу, платіжні канали, інструменти токенізації активів, носії для збору капіталу та on-chain сегмент ліквідності — усі вони по черзі відкривали власні “вікна розвитку”. Нова зміна сьогодні полягає в тому, що: усі типи базових компонентів зливаються в єдину уніфіковану й всеохопну систему — ринок капіталу для інференсу. Оскільки AI-інференс масово впроваджується в різні бізнес-сценарії, очікується, що ринковий попит на цю систему й далі зростатиме. Нині різні on-chain практики зосереджені на бізнесі з реальною продуктивністю та відчутною економічною цінністю, і відповідні потреби вже не надходять лише зсередини криптоіндустрії.

Над процесом цієї екосистемної інтеграції працює кілька сил. Запит на обчислювальні потужності GPU чітко змістився від тренування моделей до задач інференсу; а в бізнес-сценаріях, де достатньо досягти стандарту “досить добре” (суть — “good enough”), open-source вагові моделі зменшують розрив у продуктивності з frontier closed-source моделями. Це дозволяє компаніям спрямовувати раніше дорогі задачі в сторону оптимального за співвідношенням ціна/якість постачання обчислювальних потужностей (незалежно від того, спирається воно на криптовалютні нижні канали чи на традиційні канали), і таким чином з’являється економічна доцільність.

Попит на інференсні обчислювальні потужності зростає безперервно, що також змушує користувачів закуповувати обчислювальні потужності більш інноваційними способами. Нещодавно Citadel опублікувала дослідницький звіт: статистика Silicon Data LLM Index показала, що обсяг споживання AI Token знизився, що відображає зсув ринку в бік рішень з нижчими витратами на моделі. (Примітка: AI Token — це одиниця оплати, яку використовують AI-провайдери для ціноутворення послуг; не плутайте її з криптовалютними токенами, що емітуються в блокчейні.)

Низка компаній, зокрема Coinbase, Microsoft та Airbnb, також нещодавно почали переходити на використання open-source моделей, причому серед них переважають китайські open-source моделі. OpenRouter завершив черговий раунд фінансування, що додатково підтверджує зростання попиту на диверсифіковані канали доступу до моделей: такі канали ефективно знижують витрати на інференс. Частина причин цього тренду — обмеження пропозиції обчислювальних потужностей, через що маржинальна вартість розгортання інференсних сервісів безперервно зростає.

Другою силою, що штовхає інтеграцію екосистеми, є фінансіалізація (financialization). Рівень поширення штучного інтелекту продовжує зростати: інтелектуальні можливості фактично стають виробничим чинником для майже всіх бізнесів, і ринок відповідно формує попит на те, щоб обчислювальні потужності перетворили на “товар” і фінансіалізували. Більше команд починають досліджувати рішення, у яких AI-обчислювальні потужності перетворюються на торгівельні активи та вбудовуються в більш повну фінансову систему. Ранній каркас ринку капіталу для інференсу формується: ринок починає фінансіалізувати ціноутворення на AI hardware та ємність обчислювальних потужностей, з метою побудувати комплексний торговельний майданчик.

Індекс GPU та ф’ючерсний ринок

Перш ніж обговорювати on-chain варіанти реалізації ринку капіталу для інференсу, слід звернути увагу на off-chain ринки набагато більшого масштабу, серед яких найпоказовішим є ф’ючерс на GPU. Різниця в прогнозах різних сторін щодо масштабу розширення AI-інфраструктури є суттєвою: Morgan Stanley прогнозує, що станом на 2028 рік глобальні капітальні витрати дата-центрів становитимуть близько 2,9 трлн дол. США (без витрат на електроенергію), з яких близько 2,5 трлн дол. США безпосередньо піде на AI-навантаження. McKinsey оцінює, що до 2030 року капітальні витрати дата-центрів сягнуть 6,7 трлн дол. США; з них 5,2 трлн дол. США інвестують в AI-інфраструктуру обчислень, а 1,5 трлн дол. США — у традиційні IT-операції. AI-сценарії розділяються на два типи: у разі слабшого попиту — 3,7 трлн дол. США, а у разі прискореного вивільнення попиту — до 7,9 трлн дол. США. Goldman Sachs оцінює, що в період 2026–2031 рр. глобальні капітальні витрати на AI-інфраструктуру у сферах обчислень, дата-центрів та електроенергії становитимуть близько 7,6 трлн дол. США. Якими б не були остаточні точні цифри, багато організацій приходять до узгодженого висновку: обчислювальні потужності та hardware — це найбільш витратна стаття, а три групи оцінок (Morgan Stanley, McKinsey, Goldman Sachs) показують частку цього блоку на рівні приблизно 55%~67%.

Такі прогнози важко “точно приземлити”, бо на обох кінцях попиту й пропозиції є багато невідомих змінних. Перша — еластичність попиту: якщо заощаджені через зниження вартості обчислювальних потужностей кошти не перетворюються на прибуток компаній для утримання, а продовжують вкладатися в тренування більших моделей і розширення сценаріїв впровадження, то підвищення ефективності лише збільшує обсяг використання обчислювальних потужностей, а не скорочує загальний рахунок. Друга змінна — строк служби чипів: наразі в індустрії немає єдиної домовленості; діапазон оцінок амортизації зазвичай становить 3–7 років. Хоча щороку виходять нові чипи з вищою продуктивністю, теоретично це має прискорювати списання застарілих, але в реальності старе обладнання зберігає цінність. Через постійно напружену пропозицію компанії змушені покладатися на наявне обладнання, щоб закривати потреби в обчислювальних потужностях, і при цьому застарілі чипи також можуть виконувати інференс задач із нижчим порогом вимог. У підсумку формується картина: величезні капітали безперервно спрямовуються в активи з різкими коливаннями цін; а це і є типовим середовищем, яке породжує ринки ціноутворення, хеджування та фінансового супроводу, включно з фінансуванням.

Нинішню екосистему закупівель обчислювальних потужностей часто порівнюють із чорним ринком — щоб отримати товар, тобі треба спеціально домовлятися з кимось на кшталт “посередника”.

У певному сенсі такий ринок форвардних (відкладених) угод існує вже давно, просто ще не набув стандартизованої форми. Великі закупівельники вже давно фіксують форвардні обчислювальні потужності через приватні угоди: формат включає погодинну оренду “за потребою”, дворічні/багаторічні контракти на попереднє придбання потужностей (аналог “buy-side” GPU версії контрактів на придбання наперед), а також двосторонні угоди між постачальниками послуг і топ-байерами. Ціни часто формуються через торгівлю “по зв’язках”, прозорість низька. Frontier компанії на кшталт OpenAI масово продають квоти на виклики API; великі hyperscale cloud провайдери резервують місткість один в одного. AI-спеціалізовані хмарні сервіси (New Cloud / Neoclouds) заздалегідь “локають” потужності у public cloud провайдерів і посередників — корінь у тому, що загальна пропозиція не встигає за попитом. Один з провідних сервісів інференсу Baseten прямо заявив: сьогодні закупівля обчислювальних потужностей — це як чорний ринок, і потрібна спеціальна взаємодія з посередником, щоб отримати “треба товар”. Посередники, що заробляють на різниці інформації та зв’язках, і великі тримачі потужностей майже не мають стимулу перейти до публічного, прозорого електронного біржового трейдингу, навіть якщо стандартизований ринок може трохи підвищити ефективність угод. У минулому схожі бар’єри також заважали розвитку ринків сировинних товарів: опір енергетичних гігантів на кшталт Vitol, BP, Shell ускладнював запуск бірж/спроб торгівлі скрапленим природним газом — спроба тривала десять років і так і не приземлилася. Ф’ючерси на GPU — це якраз поступове “виростання” на такому фрагментованому ринку спотових угод; їхнє призначення — стандартизований інструмент для перенесення цінового ризику, і найближчим часом вони не замінять існуючі моделі закупівлі обчислювальних потужностей.

Передумовою ефективної роботи ф’ючерсного ринку є наявність точного індексу цін, який можна використовувати як “якір” контрактів. Порівняно зі стандартизованими сировинними товарами, індексування обчислювальних потужностей складніше. Сам по собі “GPU-година” не має єдиного стандарту: треба чітко визначити модель чипа, обсяг відеопам’яті, мережеві специфікації, регіон, а також те, чи обчислювальні потужності — це on-demand спотові ресурси або попередньо заблоковані ресурси. Електроенергія, пропускна здатність і скраплений природний газ до того, як стали ринками з високою ліквідністю, також стикалися з проблемою нечіткості специфікацій базового активу. У підсумку індустрія застосувала той самий шлях: розбивка на класи якості та встановлення базової ціни, а не вимога до повної однорідності кожного товару. Ціноутворення на нафту базується на біржових бенчмарках типу WTI на NYMEX, Brent тощо; для природного газу як “якір” використовують ціну Henry Hub.

GPU-ринок поступово формує систему схожого ціноутворення. Інвестиційна компанія Galaxy у своєму портфельному бізнесі Ornn запустила індекс цін на обчислювальні потужності; цей індекс формується на основі реальних даних про угоди. Silicon Data щодня публікує на терміналі Bloomberg індекси оренди H100, A100 і B200, нормалізуючи цінові стандарти для різних конфігурацій hardware, провайдерів і регіонів, і зводячи їх в єдиний бенчмарк. Compute Desk також рухається в тому ж напрямку. Згідно з позиціонуванням Ornn, такі індекси більше відповідають ставці overnight забезпеченого фінансування під заставу — SOFR, а не хибно розкритій і широко критикованій за попередніми скандалами London Interbank Offered Rate — LIBOR. Джерела даних для індексів — це ринкові масиви реальних угод, а не суб’єктивні оцінки експертних груп. Індекс не відстежує одну конкретну модель GPU; він статистично збирає ринкові “ходові” ціни для набору стандартизованих ресурсів обчислювальних потужностей. Саме завдяки реальним даним угод стає керованою проблема розбіжностей у специфікаціях hardware. Індекс не вимагає, щоб GPU-обчислення були повністю однорідними щогодини; достатньо мати достатню кількість реальних зразків угод, щоб оцінити репрезентативну ціну.

Але GPU-індекси стикаються з проблемою, якої не було в ринку нафти. Протягом десятиліть WTI (нафта зі східного Техасу) стабільно слугувала ціновим “якорем”, бо специфікації стандартної бочки нафти незмінні. Водночас базові GPU-активи постійно оновлюються: кластерні обчислювальні потужності переходять від H100 до H200, B200, GB200 та Rubin; і кожне оновлення покоління hardware змушує переглядати ціновий бенчмарк. Диверсифікація hardware ще більше загострює складність: чипи AMD, Google TPU, Amazon Trainium, великі cloud провайдери власні ASIC, а також запити на власні чипи в різних країнах — усі типи hardware несумісні між собою. Побудувати довгостроковий стабільний і ефективний ціновий бенчмарк складність не зменшує, а збільшує.

Другий ключовий спір — правила поставки (settlement/delivery). Для AI-лабораторій, які хочуть хеджувати бюджет на обчислювальні потужності, або для торгових команд, що висловлюють цінові погляди, потрібно лише “чистий” ціновий ризик; їм не потрібне фізичне обладнання. Для таких суб’єктів контрактів на різницевий розрахунок на базі індексу достатньо. Але для вертикальних AI-cloud провайдерів, що надають сервіси кінцевим клієнтам, потрібні “по-справжньому” обчислювальні потужності. Наразі всі запущені GPU-ф’ючерси використовують режим грошового розрахунку (cash settlement). Причина в тому, що попит на хеджування ціни найпростіше стандартизувати; більшість ф’ючерсів на сировинні товари, навіть якщо підтримують фізичну поставку, здебільшого все одно переходять на грошовий розрахунок — логіка та сама. Фізична поставка є можливою, але складніша в реалізації: потрібні ще більш глибока стандартизація та детальні умови. З огляду на швидкість просування ф’ючерсів із грошовими розрахунками та попит на новий ринок, поява протягом найближчого року GPU-контрактів із фізичною поставкою не виглядає дивною. Є також думка, що порядок розвитку зараз поставлено “з кінця”: коли невелике число постачальників тримає склади товару, то грошовий розрахунок на основі тонких індексних вибірок легко може стимулювати маніпуляції ринком. Ринок сировинних товарів зазвичай потребує механізмів фізичної поставки або зрілої системи ф’ючерс/спот свопів (EFP), щоб ціни ф’ючерсів сильніше прив’язувалися до спот-основ.

Зрілий ринок також потребує, щоб обидві сторони попиту та пропозиції мали реальні запити на торгівлю, а не лише щоб опціонувалися/спекулювали один проти одного.
Натуральні “long”: витрати та глибина доступу до обчислювальних потужностей пов’язані, і компанії хочуть зафіксувати закупівельну ціну — це включає AI-лабораторії, розробників застосунків, downstream cloud провайдерів, які вже продали свої обчислювальні потужності й мають забезпечити поставку.
Натуральні “short”: установи, які мають GPU-інвентар і ще не визначилися з подальшим використанням, наприклад великі cloud провайдери, великі тримачі GPU, посередники обчислювальних потужностей. Позикодавці, які надають кредитні кошти для закупівлі GPU, також потребують єдиного бенчмарка ціни — кредити на основі амортизованого hardware вимагають оцінки активів за відчутною ринковою ціною. Спекулятивні кошти та проп-трейдингові команди як універсальні учасники ринку забезпечують ліквідність, але вони не є суб’єктами індустрійних угод. Нинішній ключовий структурний конфлікт ринку: продавці частіше прагнуть укладати довгострокові контракти для фіксації доходів, тоді як покупці віддають перевагу короткостроковим контрактам, щоб зберегти гнучкість для коригувань.

Попри численні виклики, “паросток” зрілого ринку GPU-фінансових угод уже видно. Прогнозні ринки на кшталт Kalshi вже запустили кілька різновидів GPU-цінових торговельних інструментів. Материнська компанія NYSE — Intercontinental Exchange (ICE, у партнерстві з Ornn), а також Chicago Mercantile Exchange (CME, у партнерстві з Silicon Data) офіційно оголосили план запуску GPU-ф’ючерсів наступного року. Обчислювальні потужності як сировинний товар, можливо, дуже скоро стануть реальністю.

On-chain ринок капіталу для інференсу

Постачальники моделей і сервісів інференсу по суті схожі на токенізаційні заводи: вливають сировину — GPU-обчислювальні потужності — і перетворюють це на вихід AI Token. GPU-ресурси на годину поступово стандартизуються завдяки різним індексам обчислювальних потужностей, але розвиток on-chain ринку торгівлі AI Token відбувається значно повільніше. Головна складність у тому, що Token, які продукуються різними великими моделями, не мають єдиної бази для котирування. Навіть попри це, екосистема цього напряму поступово формується. Три найбільші телеком-оператори Китаю вже роздрібно продають inference обчислювальні потужності як вимірювану комунальну послугу, запускаючи стандартизовані місячні пакети Token — модель схожа на пакети мобільного трафіку. За повідомленнями, Amazon змінить спосіб розрахунків з Anthropic: з моделі, де фіксуються терміни оренди обчислювальних потужностей, на оплату за фактично спожитий обсяг Token. Інші новини свідчать, що Shanghai Futures Exchange перебуває на ранній стадії розробки рішення: планують запустити ф’ючерсні інструменти, прив’язані до AI Token — аналогічно до GPU-ф’ючерсів в upstream розгортаннях, які CME та ICE планують у сфері обчислювальних потужностей.

Криптосектор будує власну подібну систему. On-chain ринок капіталу для інференсу спирається на наявні крипто + AI нижні компоненти (GPU-провайдери обчислювальних потужностей, децентралізована мережа розробки моделей), а також додає нові напрями, зокрема стандарти оплати агентів, ринки токенізованого інференс-трейдингу. Відповідна екосистема вже розгорнула кілька блокчейнів і виконувальних середовищ, але розробницькі ресурси сильно концентровані на Base та Solana — завдяки двом цим L1-публічним мережам із добре розвиненими спільнотами розробників і користувачів.

Ключ усієї системи — це провайдери інференс-сервісів і інференс-мережа, тобто проєкти, які реалізують перетворення “промпт -> результат”. Навколо базового рівня додано багатошарову інфраструктуру, щоб інференс-сервіси були придатними, практичними та мали фінансіалізовані характеристики: розробники моделей, GPU й постачальники обчислювальних потужностей, маршрутизатор/платформа диспетчеризації та торговельний ринок, агенти й застосунки верхнього рівня, платіжні канали, а також інфраструктура збору капіталу. Усі ці “суміжні” шари критично важливі, бо вони або створюють попит на інференс і виробничі чинники пропозиції обчислювальних потужностей, або перетворюють дії із використання обчислювальних потужностей на активи, які можна оплачувати, фінансувати, диспетчеризувати та підтверджувати (deed/claim) верифіковано.

Багато з вищезгаданих сервісів не є унікальними для криптоіндустрії — у off-chain світі існують зрілі аналоги. На рівні технологічного стеку, фреймворки диспетчеризації агентів типу Hermes та Ironclaw можуть без різниці викликати моделі з frontier labs, або ж використовувати обчислювальні потужності від on-chain провайдерів інференсу на кшталт Venice. Децентралізовано треновані моделі на кшталт Nous Research здатні інтегруватися з OpenRouter, платформою агрегації моделей “в один клік”. Постачальники GPU обчислювальних потужностей відповідають ліцензійно-нейтральним open-source версіям hyperscale cloud провайдерів і дата-центрів, просто зазвичай меншого масштабу. А протоколи платежів агентів на кшталт x402, MPP дозволяють як оплатити підписки OpenAI та Anthropic, так і зручно розрахуватися за витрати на платформі Venice. Програмована автоматична розкладка (settlement) швидко стає стандартною “загальною” функцією індустрії і вже не є лише перевагою криптонапряму; OpenAI та Visa нещодавно також незалежно запустили платіжну інфраструктуру для агентів.

Справді диференційовані інновації концентруються на фінансовіалізованому шарі: криптографічні технології змінюють способи підтвердження прав (точність/claims), ціноутворення та фінансування для інференсних обчислювальних потужностей. Ми раніше в кількох звітах детально розбирали: криптовалютні нижні канали здатні пришвидшити формування капіталу; і багато з нижніх компонентів можуть бути безпосередньо застосовані в інференсному напрямі.

Фінансіалізація інференс-сервісів вже привабила безліч on-chain проєктів: спираючись на on-chain платіжні канали та інструменти токенізації, інференсний бізнес перетворюють на торгівельні активи; загалом існує три типові форми:

• Провайдери інференс-сервісів (Venice, Morpheus тощо): токенізують право на доступ до інференсу; майбутнє право вимагати інференс-сервіс трансформується в актив, який можна тримати, оцінювати та перепродавати.

• Проєкти “ефективного доказу корисної роботи” (Proof of Useful Work) (Pearl, Ambient тощо): токенізують поведінку “виробництва інференсу”; провайдер, який виконує інференс-завдання, отримує токен-нагороди.

• Кредитні провайдери (USD.AI): модель відрізняється. Вони не безпосередньо токенізують інференс-сервіси, а фінансують обладнання, що несе інференсні задачі; використовуючи депозити у стейблкоїнах, вони надають кошти для базових GPU та дата-центрів.

Усі ці компоненти в сукупності складають on-chain ринок капіталу для інференсу.

Рівень провайдерів інференс-сервісів

Провайдер інференс-сервісів — серцевина всієї техностек-спроможності. Децентралізований напрям інференсу та традиційний ринок AI API тут дуже схожі: користувач або розробник вибирає модель, надсилає промпт, оплачує за Token / кількість запитів / підписковою моделлю, а потім отримує вихідні результати. У найпростішому вигляді, користувацький досвід схожий на OpenRouter, Together AI, Fireworks або офіційні API від frontier AI labs. Різниця ж у тому, що “нативні” криптовалютні провайдери інференсу можуть закуповувати обчислювальні потужності в децентралізованій мережі GPU, приймати оплату у стейблкоїнах або нативних токенах, надавати доступ до open-source / безцензурних моделей, додавати гарантії конфіденційності, а також прив’язувати токенізоване право доступу до поведінки використання обчислювальних потужностей.

OpenRouter є локацією з високим потенціалом розвитку в on-chain інференсному напрямі. Попит на платформі оцінюється через AI Token: користувач може в будь-який момент запуску запиту вільно перемикати провайдерів інференсу. У такому ринковому середовищі провайдери з кращим співвідношенням ціни/якості та швидшим відгуком мають захоплювати більшу частку. За останні три місяці кількість Token, яку обслуговують on-chain провайдери інференсу, становила 0,5%~1% від денного обсягу обробки OpenRouter; водночас за той самий період загальний обсяг Token OpenRouter демонструє вибухове зростання. Це означає, що on-chain провайдери вже отримали первинне визнання на ринку поза межами крипто-нативної спільноти, але їхня частка все ще низька: впливають покриття каналів, відносні витрати та інші фактори, тож на цьому етапі вони ще не можуть змагатися в тій самій площині з зрілими централізованими сервісами.

Втім, OpenRouter представляє лише частину потоку Token. Наприклад, Venice: платформа розкрила, що 23 червня всіма каналами накопичено оброблено 100 млрд Token — це удесятеро більше, ніж у каналі OpenRouter. Якщо рахувати лише дані OpenRouter, неможливо повністю відобразити реальний темп розвитку кожного окремого проєкту. Великі on-chain провайдери інференс-сервісів через різні операційні методи продовжують формувати стабільну базу користувачів; частина методів спирається на різницеві функції продукту: Venice робить сильний акцент на захисті приватності як ключову перевагу. Коли користувач звертається до інференс-сервісу, йому не потрібно надто хвилюватися про те, що провайдер збереже, цензуруватиме чи витече дані, або застосує змістовний аудит, чи примусово вимагатиме передати чутливу інформацію. Chutes та AkashML дозволяють будь-кому підключати GPU до мережі, “розкручуючи” вільні обчислювальні потужності в монетизацію — і так намагаються знизити вартість сервісу. Хоча ці спеціальні функції допомагають провайдерам захопити невелику частку ринку, більшість централізованих платформ здатні відтворити подібні можливості; лише сила продукту не може гарантувати значну частку ринку.

On-chain інференс-сервіси здатні створити справжній ров (moat) саме через механізми фінансіалізації інференсу: перетворення права доступу до інференсу на актив, який купці можуть тримати, накопичувати та перепродавати, а не на одноразову підписку, яку можна тільки спожити.

Venice: токенізація права на володіння інференсом

Venice заснували досвідчені фахівці криптоіндустрії та серійний підприємець Erik Voorhees; саме просування по шляху перетворення права доступу до інференсу на актив, який можна тримати, там найбільш глибоке. Проєкт використовує двотокенову систему — VVV та DIEM, у якій майбутнє право вимагати інференс-сервіс “упаковане” в актив, доступний для карбування, володіння та перепродажу користувачами.

VVV позиціонується як “капітальний актив” (capital-like). Тримання VVV не дорівнює володінню власністю Venice (акціонерним капіталом платформи): акції/частка платформи — це окремий об’єкт збору незалежного фінансування, яке відбулося в червні (раунд A на 65 млн дол. США). Однак власники токенів теоретично можуть поділитися вигодами розвитку проєкту. Найпряміший механізм такий: Venice використовує частину доходів для викупу та знищення VVV. Викуп і знищення відбуваються двома каналами: по-перше, використовуючи звичайні доходи для мобільного знищення; по-друге, діють програмовані правила знищення — у кожному новому доході від підписки фіксована частка коштів піде на викуп і знищення токенів. Поки що 42% VVV уже знищено.

VVV також має прикладні функції: користувач може внести в заставу будь-яку кількість VVV і отримати винагороду за річну інфляцію токенів (додаткова емісія). Заставивши 100 VVV, можна розблокувати доступ до Pro-підписки. Але найголовніша цінність — у зв’язці з DIEM (DIEM — “актив обчислювальних потужностей” Venice). Утримувач, який заставляє/фіксує VVV, може карбувати DIEM: кожна 1 DIEM назавжди відповідає вартості 1 долар США в інференс-ліміті Venice. Маючи 100 DIEM, власник отримує право на 100 доларів API-ліміту, який можна витратити на всі моделі платформи і який діє постійно (за умови, що Venice продовжує нормально працювати).

Кількість VVV, необхідна для карбування однієї DIEM, підпорядковується кривій, встановленій платформою: коли циркулююча загальна кількість DIEM наближається до заданого проєктом ліміту, потрібна сума застави VVV зростає експоненційно. Логіка така: кожна DIEM сформує в балансі активів і зобов’язань (assets/liabilities) компанії постійне зобов’язання на 1 долар виплати. Зараз пропозиція DIEM майже досягла цільового порогу: вартість карбування з початку запуску (приблизно 90 VVV/DIEM) зросла до нині, коли потрібно вже кілька сотень VVV, щоб карбувати одну DIEM. Цей механізм уповільнює швидкість карбування нових DIEM, тобто ранні карбувальники отримують DIEM за нижчою вартістю VVV, а користувачі, які приходять пізніше, несуть суттєво вищі витрати.

Коли VVV заставляють для підтвердження/підтримки DIEM, заставодавець може отримувати лише 80% від звичайного доходу зі застави; решта 20% належить платформі Venice. І ще: токени VVV, що перебувають у заставі, знімаються/розблоковуються лише після знищення відповідної кількості DIEM. Якщо карбувальник уже продав DIEM, щоб забрати заставлені VVV, йому доведеться повторно купити DIEM на вторинному ринку; і якщо ринкова ціна DIEM зросте, операція викупу стане збитковою.

Два типи токенів формують взаємопідсилюючий замкнений цикл. DIEM можна карбувати лише через заставу/фіксацію VVV, тому коли попит на DIEM зростає, він постійно “викачує” з обігу VVV — і VVV набуває реальних сценаріїв використання, крім спекуляцій. У відповідь DIEM також виграє від розвитку платформи: що сильніша практичність платформи і що вищий рівень поширення, то вища цінність цього передавного права на щоденний інференс-сервіс. Тримання DIEM — це не лише володіння інференс-лімітом, який можна перепродати; це також означає, що власник “робить ставку” на довгостроковий розвиток Venice.

Навіть якщо кінцеві користувачі взагалі не торкаються криптоактивів, основний бізнес платформи може продовжувати підсилювати токенну економіку. Команда Venice заявляє, що більшість користувачів не є крипто-нативною групою, і багатьом людям токен сам по собі не цікавий. Але якщо користувач активує підписку, купує ліміти інференсу та використовує сервіси платформи, ці дії все одно стимулюватимуть викуп і знищення VVV, а також породжуватимуть попит на інференс-сервіси Venice. Токенна економіка будується в “низовій” частині продуктового бізнесу, а не підміняє сам продукт. Venice — не криптовалютний токен, який без кінця шукає сценарії впровадження AI, це AI-продукт: частину прав використання і доступних привілеїв платформи інтегрують у токенізований ринок інференс-трейдингу.

Найбільш неповторним у DIEM Venice є властивість власності: користувач може володіти власними ресурсами інференсу, які він споживає, а не просто орендувати їх.

DIEM — це експеримент навколо токенізації права доступу до інференсу та моделі доставки. Ключова відмінність — саме право власності. Користувач може тримати ресурси інференсу, які він споживає, а не просто орендувати. У моделі pay-per-use ресурси інференсу після споживання зникають; натомість токенізовані доступні “права” — це актив, який можна тримати довго, передавати чи продавати. Звідси випливають різні сценарії:

• Оскільки це право на вимогу має торговельну (marketable) властивість, власники з високою волатильністю попиту можуть залишати базові ліміти використання, а коли ліміти “зависають” — продавати або здавати в оренду, повертаючи собі витрати, які в моделі pay-per-use були б повністю втрачені. AI агенти можуть напряму тримати DIEM, отримуючи баланс ресурсів інференсу без ліцензій і з власним володінням для виклику. Відповідні торговельні канали включають спотові майданчики на кшталт Aerodrome або ринки оренди за час Surplus, UsePod, AntSeed, CarpeDiem тощо.

• Команда Venice часто згадує ще один сценарій: користувач купує DIEM, використовує інференс-сервіс протягом дня, а наступного дня продає. Якщо ціна лишається стабільною, це фактично дорівнює безкоштовному використанню обчислювальних потужностей для інференсу; якщо ціна росте, користувач може ще й заробити додатково. Але ризики також присутні: якщо ціна впаде, збитки власника можуть перевищити вартість прямої одноразової купівлі інференсу. Для частини користувачів це означає, що під час споживання обчислювальних потужностей вони можуть також спекулювати на ціні ресурсів інференсу.

• DIEM також може “замкнути” собівартість. Підприємства або агенти з стабільною, прогнозованою потребою в обчислювальних потужностях можуть за допомогою DIEM зафіксувати витрати за напрямом обчислювальних потужностей — логіка схожа на дворічні/багаторічні контракти на попереднє придбання потужностей. Компанія не може знати, скільки інференс-ліміту можна буде обміняти на 1 долар США через два роки, але може зафіксувати права вже зараз; якщо після завершення використання DIEM віддати/переуступити майже за ціною собівартості, фактична вартість використання обчислювальних потужностей буде низькою. Станом на 7 липня 2026 року ціна DIEM становить 1270 доларів США; одна DIEM приблизно еквівалентна денному ліміту 1 долар і сервісу тривалістю чотири роки, тобто покупець фактично заздалегідь оплачує близько 3,5 року “perpetual” права на використання обчислювальних потужностей. Але недолік очевидний: щоб отримати визначеність собівартості, треба тримати волатильний, “вічний” за строком актив, номінований у доларах — що, навпаки, послаблює стабільність, яку користувачі прагнули мати. Ціноутворення DIEM побудоване навколо обіцянки perpetual виплат: у ньому закладений “дисконтовий коефіцієнт” (discount rate) ринку до здатності Venice продовжувати операційну діяльність, і він має досягати двозначного відсотка; крім того, лише за умови, що Venice стабільно надає послуги, це право вимоги має значення.

Цей механізм поки що знаходиться на ранній стадії та має відчутні слабкі місця:

• Токенізація інференсу найкраще підходить емітентам, яким потрібне завчасне формування попиту та збір коштів. AI-лабораторії з якісними моделями і реальним правом ціноутворення не мають достатньої мотивації просувати токенізацію, тому що така модель відбирає здатність реалізовувати диференційоване ціноутворення для різних клієнтів, не дозволяє акумулювати вигоди від прострочених квот без виплати, а також зменшує гнучкість подальшого коригування цін.

• У DIEM немає механізму гарантованої беззбитковості при настанні строку, і за нею немає застави чи резервних активів — на відміну від GPU-заставних кредитних продуктів, які ми розглянемо нижче. Тримання DIEM фактично означає нескінченну ставку на те, що Venice працюватиме через багато років; якщо платформа припинить надавати послуги, власник не матиме жодних договірних гарантій і шляхів правового відшкодування.

• Право вимоги, яке “прикріплене” до DIEM, — це право на інференс за 1 долар, визначене Venice односторонньо, а не фіксована кількість квот на обчислювальні потужності. Venice самостійно встановлює стандарти споживання токенів для кожної моделі, і цей стандарт змінюється в залежності від попиту і пропозиції. Ризик власника виникає не лише через коливання ціни на вторинному ринку, а й через наявність дискреційного простору між платформою та власником. Теоретично, якщо собівартість моделі знижується, 1 долар мав би обмінюватися на більше обчислювальних потужностей, але власник отримає цю вигоду лише якщо Venice вирішить “поділитися” перевагою.

Глибша проблема полягає в тому: чи є DIEM-форма прав (довічна, номінована в доларах) тим ризик-профілем, якого хоче покупець обчислювальних потужностей для інференсу? Чи, натомість, учасники ринку більшою мірою воліють боргові інструменти з фіксованим строком і номіновані в обчислювальних потужностях або в AI Token (або в обох)?

Зараз DIEM у більшості випадків тримають як спекулятивний актив і не використовують для реального виклику інференс-сервісів: фактично спожиті інференс-квоти щотижня становлять менше 50% від її ємності. Офіційні матеріали Venice визначають DIEM як документ-підтвердження довічного права з волатильністю діапазону, і ділять покупців на три групи: кінцеві API-користувачі, власники VVV, які не продають токен і безперервно захоплюють цінність, і спекулянти, що роблять арбітраж за рахунок різниці цін. Дві останні групи тримачів займають більшість.

Найближчий аналог у централізованому світі — масштабні пакети OpenAI (Scale Tier): користувач заздалегідь зобов’язується в обсязі пропускної здатності моделі, купує через AI Token, що вимірюється за хвилину, і фіксує строк покупки. Але Scale Tier не має “власності на обчислювальні потужності” — квота прив’язана до акаунта і може бути використана лише всередині платформи OpenAI, її не можна передавати. Перевага DIEM якраз протилежна: можна тримати довго, перепродавати на вторинному ринку і поєднувати з іншими компонентами крипто-екосистеми інференсу. Ідеальніший фінансовий інструмент, можливо, мав би поєднати фіксований строк і квоти “за обчислювальні потужності” як у Scale Tier, зберігаючи при цьому унікальну “власність” і передаваність DIEM.

Для Venice кожна DIEM, що обертається, означає 1 долар США обчислювальної потужності, який платформа має безперервно забезпечувати (виплачувати) і який більше не можна перепродати іншим клієнтам. Тобто це борг (liability). Саме тому платформа викуповує токени на дохід, і це не просто “подарунок” власникам.

Зрештою, VVV і DIEM не спроєктовані як інструменти акціонерного капіталу (equity) Venice. Спочатку вони були механізмами “cold-start” для накопичення користувачів платформи; нині ж фундамент їхньої цінності — це право вимоги на обчислювальні потужності, які стоять за ними. Власники VVV можуть карбувати DIEM і отримувати довічне право вимоги на інференс-сервіс Venice; у міру того як платформа масштабується і цінність обчислювальних потужностей зростає, ця вигода також збільшується. З точки зору Venice кожна DIEM, яка не була викуплена/відкуплена, — це “майбутній борг” з боку платформи на виплату обчислювальної потужності, який не може бути проданий повторно. Це і є ключова причина, чому платформа використовує доходи для викупу токенів, а не для “задобрювання” тримачів. Одна сторона тримає право вимоги та очікує зростання вартості вигоди; друга сторона бере на себе зобов’язання з виплат, і прагне зменшити обсяг боргу. Взаємна зв’язка інтересів, сформована навколо обчислювальних потужностей Venice (але не через будь-які відносини власності), є тим “синергійним” вузлом. Це також робить VVV надзвичайно змістовною спробою: токенізований, орієнтований на застосування механізм створює інференс-бізнес.

Токенізація на вихідному боці (output) інференсу

Venice реалізує токенізацію права доступу до інференсу; а мережа Proof of Useful Work фокусується на токенізації процесу виробництва інференсу, спираючись на токенну інфляцію як субсидію для покриття собівартості постачання інференс-сервісів. Традиційний proof of work (PoW) забезпечує холодний старт мережі, роздаючи токен-нагороди майнерам, які “розв’язують” випадкові криптографічні загадки. Біткоїн покладається на цей механізм для забезпечення безпеки, але при цьому бага