VVV steigt an einem Tag um über 60 % – werden Datenschutz und KI die nächste große Erzählung?

Der Token VVV von Venice AI hat heute erneut ein Rekordhoch erreicht und kurzzeitig die Marke von 25 US-Dollar überschritten. Auslöser dieses Anstiegs war eine Kontroverse um mathematische Forschung, die vielen die Bedeutung von „privatem Inferencing“ vor Augen führte.

Der Mathematiker Tristan Buckmaster von der New York University schrieb in einer öffentlichen Erklärung, er und seine Mitarbeiter hätten den gesamten Entwurf ihres Projekts in Codex eingegeben. Als er erfuhr, dass auch ein internes Team von OpenAI entsprechende Fortschritte erzielt hatte, fragte er nach, ob deren Modell Zugriff auf diese Sitzungen gehabt oder damit trainiert worden sei. Die Antwort lautete, das Modell habe keine Nutzerdaten eingesehen, doch auf die Frage zum Training erhielt er keine Antwort.

OpenAI wies in seiner Reaktion zurück, dass Forscher oder Agenten zur Lösung des Problems auf bestimmte Nutzerdaten zugegriffen hätten, räumte jedoch ein, dass es zwar unwahrscheinlich, aber nicht auszuschließen sei, dass de-identifizierte Daten aus privaten Sitzungen der Forschungsgruppe mit Codex zur Verbesserung des Modells beigetragen haben könnten.

In der Community wird nun die Frage gestellt: Können diese Labore, wenn der Anreiz groß genug ist, deine gesamte Arbeit einsehen und dir mit ihren Ergebnissen zuvorkommen?

Der Trader based16z hat seine Positionierung bereits offengelegt. Er gab bekannt, über Spot, Perpetual Futures und außerbörsliche Call-Optionen mit einem Ausübungspreis von 25 US-Dollar long in VVV zu sein. Seiner Ansicht nach hat dieses Ereignis die Bedeutung von privatem Inferencing weithin ins Bewusstsein gerückt, und Venice sei der am besten geeignete liquide Vermögenswert, um diese Erzählung aufzugreifen. Er zog außerdem einen Vergleich zwischen der umlaufenden Marktkapitalisierung von VVV und der von ZEC bei 50 US-Dollar. Dies ist seine Einschätzung einer Neubewertung des Werts von Datenschutz.

Wenn KI von der Beantwortung allgemeiner Wissensfragen zur Beteiligung an wissenschaftlichen Arbeiten, Code, Produktentwicklung und Handelsstrategien übergeht, wird auch das, was Nutzer in die Eingabezeile tippen, wertvoller.

Wer kann es ermöglichen, dass Menschen KI nutzen und gleichzeitig die Kontrolle über ihre Arbeitsinhalte und Ausführungsprozesse behalten? Drei Web3-Projekte haben darauf ihre eigenen Antworten gegeben.

VVV: Datenschutz als Geschäftsmodell

Venice AI, gegründet von Erik Voorhees, bietet Verbrauchern eine Chat-Anwendung und Entwicklern eine API für den Modellzugriff. Das Unternehmen bündelt verschiedene Modelle und differenziert sich durch Datenschutz und weniger Einschränkungen.

Der Datenschutz von Venice AI gliedert sich in drei Stufen. Der „Anonyme Modus“ von Venice verbirgt die Identität des Nutzers, während die vorgeschalteten Modelle den Inhalt der Anfrage weiterhin sehen können. Der „Zero-Retention-Modus“ hängt von der Einhaltung der Zusagen durch die Dienstanbieter ab. Der „TEE-Modus“ verlagert das Inferencing in eine geschützte Hardware-Umgebung; der „End-to-End-Verschlüsselungsmodus“ beginnt mit der Verschlüsselung auf dem Gerät des Nutzers und entschlüsselt erst innerhalb der geschützten Umgebung.

Dieses Geschäft hat bereits eine beachtliche Größe erreicht. Der Investor Banyan gab bekannt, dass der annualisierte Umsatz von Venice von 14 Millionen US-Dollar im Januar dieses Jahres auf über 100 Millionen US-Dollar im August gestiegen ist.

VVV ist der von Venice auf Base ausgegebene Token. Für jeweils 100 US-Dollar, die ein Nutzer für Venice-API-Kontingente ausgibt, werden 5 US-Dollar für den Kauf und die Verbrennung von VVV verwendet. Auf der Angebotsseite sinkt auch die Neuemission von VVV: Am 1. September wurde die jährliche Emission von 3 Millionen auf 2,5 Millionen Token reduziert, und am 1. Oktober ist eine weitere Senkung auf 2 Millionen Token geplant.

Eine weitere Nachfragequelle für VVV ist DIEM. Inhaber können gestakte VVV sperren, um DIEM zu prägen. Wer 1 DIEM stakt, erhält täglich ein aktualisiertes API-Kontingent im Wert von 1 US-Dollar. So können Entwickler und Agenten einen Vermögenswert halten, der kontinuierlich Nutzungskontingente generiert, und sich auf künftige Modellaufrufe vorbereiten.

Am 14. September wird das Zielangebot von DIEM die schrittweise Erweiterung von 38.000 auf 40.000 Token abschließen und damit Raum für zusätzliche Prägung schaffen. Dieser Schritt deutet auch auf den Optimismus des Venice-Teams hinsichtlich des Nutzerwachstums hin.

Die bullishe Logik für VVV ist klar: Angesichts der Datenschutzbedrohungen durch KI hat Venice seine Marktposition gefunden. Mehr Nutzer, die für Venice bezahlen, führen zu mehr Rückkäufen; mehr Nutzer, die kontinuierliche Inferencing-Kontingente benötigen, erzeugen Nachfrage nach Lock-up.

NEAR: Verifizierbares privates Inferencing

Folgt man der Spur von Venice AI, stößt man auf einen bekannten Namen: NEAR. Diese Layer-1-Blockchain erweitert den Nutzen des NEAR-Tokens durch vertrauliches Computing und Agentendienste.

Im März dieses Jahres kündigten Venice und NEAR AI eine Integration an, bei der Nutzer einen von NEAR AI bereitgestellten Dienst für verifizierbares privates Inferencing wählen können. Verbraucher senden Anfragen über Venice, während die zugrunde liegende private Rechenleistung von Anbietern wie NEAR AI bereitgestellt wird.

Die Kernfähigkeit von NEAR AI Cloud besteht darin, Modelle innerhalb einer TEE auszuführen, also einer durch Hardware isolierten vertrauenswürdigen Ausführungsumgebung. Dem Design zufolge bleibt der Klartext während der Berechnung auf den geschützten Bereich beschränkt, sodass Infrastrukturbetreiber keinen direkten Zugriff haben; Nutzer können die Hardware-Nachweise überprüfen, um zu bestätigen, dass ihre Anfrage in die entsprechende Umgebung gelangt ist. Dies bietet Teams, die Forschungs- und Geschäftsdaten schützen möchten, eine Cloud-Computing-Option.

Open-Weight-Modelle können in dieser Umgebung bereitgestellt werden. Beim Aufruf geschlossener Modelle wie Claude, GPT oder Gemini über ein Gateway werden die Anfragen weiterhin an die vorgeschalteten Anbieter weitergeleitet; die vertrauliche Berechnung von NEAR kann deren Server nicht abdecken. Der Wert von NEAR auf diesem Weg liegt in der Fähigkeit, den Berechnungsprozess zu schützen und Modelldienste zu organisieren.

Diese Fähigkeit ist bereits mit dem NEAR-Token verknüpft. Die am 30. Juli eingeführten Staking-Zahlungen ermöglichen es Token-Inhabern, ihre NEAR-Staking-Erträge in Inferencing-Kontingente umzuwandeln, wobei sich die Kontingente je nach Stake-Menge, Token-Preis und Rendite ändern. Nutzer behalten das Eigentum an den zugrunde liegenden Token und können durch Entstaken aussteigen. Für Teams, die Modelle langfristig nutzen, ist dies ein zusätzlicher Anwendungsfall für das Halten von NEAR.

Ein weiterer Teil der Chance von NEAR liegt im Zahlungsverkehr. Um Aufgaben zu erledigen, müssen KI-Agenten nicht nur Modelle aufrufen, sondern auch Daten kaufen, Dienste bezahlen und Vermögenswerte auf verschiedenen Chains bewegen. Die von NEAR Intents bereitgestellte Intent-basierte Ausführung ermöglicht es Nutzern, ein gewünschtes Ergebnis einzureichen, woraufhin Solver um die Abwicklung und Ausführung konkurrieren. Diese Infrastruktur kann komplexe Cross-Chain-Operationen in die Aufgabenabläufe von KI-Agenten einbinden.

Laut DeFillama erzielte NEAR Intents im zweiten Quartal dieses Jahres Gesamtgebühren von etwa 9,32 Millionen US-Dollar, von denen das Protokoll rund 1,5 Millionen US-Dollar tatsächlich einbehielt; die einbehaltenen Einnahmen werden für Marktrückkäufe von NEAR verwendet.

Die bullishe Erzählung für NEAR wird daher von zwei Geschäftsbereichen getragen: Bereitstellung von Rechenleistung für sensible Aufgaben sowie Ausführung und Zahlungsabwicklung für Cross-Chain-Aufgaben. Ersteres kann Nutzer über Anwendungen wie Venice erreichen, Letzteres hat die Chance, mit KI-Agenten zu wachsen.

TAO: Offenes Angebot an KI-Modellen

Bittensor ist seit jeher das meistbeachtete KI-Projekt im Krypto-Bereich. TAO ist der native Token des Bittensor-Netzwerks.

Bittensor organisiert verschiedene Aufgaben in unabhängigen Subnetzen. Miner bieten Dienste wie Inferencing, Speicherung und Vorhersagen an, Validatoren bewerten die Servicequalität, und das Netzwerk verteilt Belohnungen nach festgelegten Regeln. Ein Team kann den Wettbewerb um einen bestimmten Bedarf organisieren, während das gesamte Netzwerk mehrere solcher Märkte beherbergt.

Wenn die KI-Nachfrage wächst, benötigen Anwendungen mehr austauschbare Anbieter, und kleine Teams müssen Kunden, Rechenressourcen und Finanzierung finden. Bittensor versucht, dieses Angebot über offene Anreizmärkte zu organisieren, sodass verschiedene Teams bei konkreten Aufgaben im Wettbewerb stehen.

Einige Subnetze erzielen bereits externe Einnahmen. Chutes, das Modell-Inferencing-Dienste anbietet, erzielte im zweiten Quartal dieses Jahres beispielsweise Einnahmen von rund 1,37 Millionen US-Dollar aus Abonnements, nutzungsbasierter Abrechnung und Instanzdiensten.

Wie partizipiert TAO an diesem Wachstum? Jedes Subnetz verfügt über einen eigenen Alpha-Token, der mit TAO zu Handelspools gepaart wird. Wer TAO in ein Subnetz stakt, tauscht es tatsächlich in den entsprechenden Alpha-Token um; TAO fungiert damit als Basiswert für die Kapitalallokation zwischen den Subnetzen. Wenn mehr wettbewerbsfähige Dienste im Netzwerk entstehen, dürfte die Nachfrage nach der Teilnahme an diesen Märkten steigen.

Auf der Angebotsseite behält TAO das aus dem Kryptomarkt vertraute Verknappungsdesign bei. Die Gesamtmenge von TAO ist auf 21 Millionen Token begrenzt. Das erste Halving fand im Dezember 2025 statt; derzeit werden 0,5 TAO pro Block ausgegeben, also etwa 3.600 Token pro Tag.

Der starke Anstieg von VVV bietet uns ein Beobachtungsfenster. Je leistungsfähiger die Modelle werden, desto mehr sensible Informationen vertrauen die Menschen ihnen an – und „Krypto/Datenschutz-KI“ hat folgerichtig ihren Product-Market-Fit gefunden.