VVV grimpe de plus de 60 % en une journée : la confidentialité et l'IA deviennent-elles le prochain récit explosif ?

Le jeton VVV de Venice AI a de nouveau atteint un sommet aujourd'hui, dépassant brièvement 25 dollars. Cette hausse a été déclenchée par une controverse sur la recherche mathématique qui a fait prendre conscience à beaucoup de l'importance de l'« inférence privée ».

Le mathématicien de l'Université de New York, Tristan Buckmaster, a écrit dans une déclaration publique que lui et ses collaborateurs avaient saisi l'intégralité du brouillon de leur projet dans Codex. Après avoir appris que l'équipe interne d'OpenAI avait également fait des progrès connexes, il a demandé si le modèle d'OpenAI avait eu accès à ces conversations ou s'il avait été entraîné avec elles. La réponse qu'il a reçue était que le modèle n'avait pas consulté les données des utilisateurs, mais la question concernant l'entraînement est restée sans réponse.

La réponse d'OpenAI a nié que les chercheurs ou les agents aient accédé à des données spécifiques d'utilisateurs pour résoudre le problème, tout en reconnaissant que, bien que peu probable, il n'était pas possible d'exclure que des données désidentifiées provenant de conversations privées entre l'équipe de recherche et Codex aient contribué à améliorer le modèle.

La communauté a commencé à se demander : lorsque les enjeux sont suffisamment importants, ces laboratoires peuvent-ils voir tout votre travail et publier leurs résultats avant vous ?

Le trader based16z a déjà exprimé sa position. Il a révélé être long sur VVV via le marché au comptant, les contrats perpétuels et des options d'achat de gré à gré avec un prix d'exercice de 25 dollars. Selon lui, cet événement a fait largement prendre conscience de l'importance de l'inférence privée, et Venice est l'actif liquide le plus approprié pour porter ce récit. Il a également comparé la capitalisation boursière en circulation de VVV à celle de ZEC lorsque son prix était de 50 dollars. C'est son évaluation de la revalorisation de la confidentialité.

À mesure que l'IA passe de la réponse à des questions de culture générale à la participation à des articles, du code, au développement de produits et à des stratégies de trading, le contenu que les utilisateurs saisissent dans la zone de saisie devient également plus précieux.

Qui peut permettre aux utilisateurs de conserver le contrôle de leur travail et de son exécution tout en utilisant l'IA ? Trois projets Web3 ont apporté leur réponse.

VVV : faire de la confidentialité une activité commerciale

Venice AI, fondée par Erik Voorhees, propose une application de chat pour les consommateurs et une API pour les développeurs afin d'appeler des modèles. Elle agrège différents modèles et se différencie par la confidentialité et des restrictions moindres.

La confidentialité de Venice AI se décline en trois niveaux. Le « mode anonyme » de Venice masque l'identité de l'utilisateur, mais les modèles en amont peuvent toujours voir le contenu des requêtes. Le « mode zéro rétention » repose sur l'engagement des fournisseurs de services. Le « mode TEE » place l'inférence dans un environnement matériel protégé ; le « mode chiffrement de bout en bout » chiffre les données dès l'appareil de l'utilisateur et ne les déchiffre qu'une fois dans l'environnement protégé.

Cette activité a déjà pris une certaine ampleur. Banyan, qui a participé à l'investissement, a révélé que le revenu annualisé de Venice est passé de 14 millions de dollars en janvier de cette année à plus de 100 millions de dollars en août.

VVV est le jeton émis par Venice sur Base. Pour chaque tranche de 100 dollars d'achat de crédits API Venice, 5 dollars sont utilisés pour acheter et brûler des VVV. Du côté de l'offre, les nouvelles émissions de jetons VVV diminuent également : le 1er septembre, l'émission annuelle est passée de 3 millions à 2,5 millions de jetons, et le 1er octobre, il est prévu de la réduire encore à 2 millions.

Une autre source de demande pour VVV est le DIEM. Les détenteurs peuvent verrouiller des VVV déjà mis en jeu pour frapper des DIEM. En mettant en jeu 1 DIEM, ils obtiennent chaque jour un crédit API actualisé de 1 dollar. Ainsi, les développeurs et les agents peuvent détenir un actif qui génère en continu des crédits d'utilisation, en prévision de futurs appels de modèles.

Le 14 septembre, l'offre cible de DIEM achèvera son expansion progressive de 38 000 à 40 000 jetons, offrant ainsi une marge pour de nouvelles frappes. Cette mesure laisse également entrevoir l'optimisme de l'équipe de Venice quant à l'expansion du nombre d'utilisateurs.

La logique haussière sur VVV est très claire : face à la menace que l'IA fait peser sur la confidentialité, Venice a trouvé sa place sur le marché. Plus de personnes paient pour utiliser Venice, ce qui entraîne davantage de rachats ; plus de personnes ont besoin de crédits d'inférence continus, ce qui crée une demande de verrouillage.

NEAR : inférence privée vérifiable

En suivant la piste de Venice AI, on découvre un acteur familier : NEAR. Cette blockchain publique étend les cas d'usage du jeton NEAR grâce au calcul confidentiel et aux services d'agents.

En mars de cette année, Venice et NEAR AI ont annoncé leur intégration, permettant aux utilisateurs de choisir le service d'inférence privée vérifiable fourni par NEAR AI. Lorsqu'un consommateur envoie une requête sur Venice, la capacité de calcul confidentiel sous-jacente est fournie par des prestataires comme NEAR AI.

La capacité clé de NEAR AI Cloud est de faire fonctionner les modèles dans un TEE, c'est-à-dire un environnement d'exécution de confiance isolé par le matériel. Selon sa conception, les données en clair pendant le calcul sont confinées dans une zone protégée, et les opérateurs d'infrastructure ne peuvent pas les lire directement ; les utilisateurs peuvent vérifier les preuves matérielles pour confirmer que la requête est bien entrée dans l'environnement approprié. Cela offre aux équipes souhaitant protéger leurs données de recherche et commerciales une option de calcul en nuage.

Les modèles à poids ouverts peuvent être déployés dans cet environnement. Lors de l'appel de modèles fermés comme Claude, GPT ou Gemini via la passerelle, les requêtes sont toujours transmises aux fournisseurs en amont, et la garantie de calcul confidentiel de NEAR ne peut pas couvrir leurs serveurs. La valeur de NEAR sur cette voie provient de sa capacité à protéger le processus de calcul et à organiser les services de modèles.

Cette capacité est déjà liée au jeton NEAR. Le paiement par mise en jeu lancé le 30 juillet permet aux détenteurs de jetons de convertir les rendements de mise en jeu de NEAR en crédits d'inférence, dont le montant varie en fonction de la quantité mise en jeu, du prix du jeton et du rendement. Les utilisateurs conservent la propriété des jetons sous-jacents et peuvent se retirer en annulant la mise en jeu. Pour les équipes qui appellent des modèles sur le long terme, cela ajoute un cas d'usage à la détention de NEAR.

Une autre opportunité pour NEAR réside dans les paiements. Pour accomplir leurs tâches, les agents IA doivent non seulement appeler des modèles, mais aussi acheter des données, payer des services et mobiliser des actifs sur différentes chaînes. La méthode d'exécution d'intention fournie par NEAR Intents permet aux utilisateurs de soumettre le résultat souhaité, puis des solveurs se font concurrence pour effectuer l'échange et l'exécution. Cette infrastructure peut intégrer des opérations inter-chaînes complexes dans le flux de tâches des agents IA.

Selon les statistiques de DeFillama, NEAR Intents a généré environ 9,32 millions de dollars de frais totaux au deuxième trimestre de cette année, dont environ 1,5 million de dollars effectivement conservés par le protocole ; les revenus conservés sont utilisés pour racheter des NEAR sur le marché.

Ainsi, le récit haussier de NEAR s'appuie sur deux activités : fournir du calcul pour les tâches sensibles et fournir l'exécution et le paiement pour les tâches inter-chaînes. La première peut toucher les utilisateurs via des applications comme Venice, la seconde a l'opportunité de se développer avec les agents IA.

TAO : des modèles d'IA à l'offre ouverte

Bittensor a toujours été le projet d'IA le plus en vue de la crypto. TAO est le jeton natif du réseau Bittensor.

Bittensor organise différentes tâches en sous-réseaux indépendants. Les mineurs fournissent des services d'inférence, de stockage, de prédiction, etc., les validateurs évaluent la qualité des services, et le réseau distribue les récompenses selon des règles. Une équipe peut organiser une concurrence autour d'un besoin spécifique, tandis que l'ensemble du réseau accueille plusieurs marchés de ce type.

Avec l'expansion de la demande en IA, les applications ont besoin de fournisseurs plus interchangeables, et les petites équipes doivent trouver des clients, des ressources de calcul et des financements. Bittensor tente d'organiser cette offre par le biais de marchés d'incitation ouverts, permettant à différentes équipes de se faire concurrence sur des tâches spécifiques.

Certains sous-réseaux ont déjà commencé à générer des revenus externes. Prenons l'exemple de Chutes, qui fournit des services d'inférence de modèles : son revenu au deuxième trimestre de cette année était d'environ 1,37 million de dollars, provenant d'abonnements, d'une utilisation à la demande et de services d'instances.

Comment TAO capte-t-il cette croissance ? Chaque sous-réseau possède son propre jeton alpha, qui est apparié à TAO pour former des pools de trading. Mettre en jeu des TAO sur un sous-réseau revient en réalité à les convertir en jetons alpha correspondants ; TAO joue donc le rôle d'actif de base pour l'allocation de fonds entre les sous-réseaux. Si davantage de services compétitifs apparaissent dans le réseau, la demande de participation à ces marchés pourrait s'élargir.

Du côté de l'offre, TAO conserve un design de rareté familier au marché crypto. L'offre totale de TAO est plafonnée à 21 millions de jetons, et la première réduction de moitié a eu lieu en décembre 2025. Actuellement, 0,5 jeton est émis par bloc, soit environ 3 600 jetons par jour.

La flambée de VVV nous offre une fenêtre d'observation. À mesure que les modèles deviennent plus puissants, les gens leur confient davantage d'informations sensibles, et l'« IA chiffrée/privée » a naturellement trouvé son adéquation produit-marché.