VVV sube más del 60% en un día: ¿privacidad + IA, la próxima gran narrativa?

El token VVV de Venice AI volvió a marcar un nuevo máximo hoy, superando momentáneamente los 25 dólares. El origen de esta subida fue una controversia sobre investigación matemática que hizo que mucha gente tomara conciencia de la importancia de la «inferencia privada».

El matemático de la Universidad de Nueva York Tristan Buckmaster escribió en una declaración pública que él y sus colaboradores habían introducido el borrador completo del proyecto en Codex. Al enterarse de que un equipo interno de OpenAI también había logrado avances relacionados, preguntó si el modelo de la otra parte había tenido acceso a esas conversaciones o si se habían utilizado para entrenarlo. La respuesta que recibió fue que el modelo no consultaba datos de usuarios, pero la pregunta sobre el entrenamiento quedó sin respuesta.

La respuesta de OpenAI negó que los investigadores o los agentes hubieran accedido a datos específicos de usuarios para resolver el problema, aunque admitió que, si bien era poco probable, no se podía descartar que datos desidentificados de las conversaciones privadas del grupo con Codex hubieran ayudado a mejorar el modelo.

La comunidad empezó a preguntarse: cuando los intereses son lo bastante grandes, ¿pueden estos laboratorios ver todo tu trabajo y adelantarse a publicar resultados?

El trader based16z ya ha expresado su postura mediante operaciones. Reveló que está largo en VVV a través de spot, contratos perpetuos y opciones call OTC con precio de ejercicio de 25 dólares. En su opinión, este incidente ha hecho que la importancia de la inferencia privada sea ampliamente reconocida, y Venice es el activo líquido más adecuado para captar esta narrativa. También comparó la capitalización de mercado circulante de VVV con la de ZEC cuando estaba a 50 dólares. Es su valoración sobre la revalorización de la privacidad.

Cuando la IA pasa de responder preguntas de conocimiento general a participar en artículos, código, desarrollo de productos y estrategias de trading, lo que los usuarios escriben en el cuadro de entrada adquiere más valor.

¿Quién puede permitir que la gente use la IA conservando al mismo tiempo el control sobre el contenido de su trabajo y el proceso de ejecución? Tres proyectos Web3 han dado su propia respuesta.

VVV: convertir la privacidad en un negocio

Venice AI, fundada por Erik Voorhees, ofrece una aplicación de chat para consumidores y una API para que los desarrolladores invoquen modelos. Agrega diferentes modelos y utiliza la privacidad y menos restricciones como diferenciación del producto.

La privacidad de Venice AI se divide en tres niveles. El «modo anónimo» de Venice oculta la identidad del usuario, pero los modelos upstream aún pueden ver el contenido de la solicitud. El «modo de retención cero» depende de que el proveedor cumpla su promesa. El «modo TEE» coloca la inferencia en un entorno de hardware protegido; el «modo de cifrado de extremo a extremo» cifra desde el dispositivo del usuario y solo se descifra al entrar en el entorno protegido.

Este negocio ya ha alcanzado una escala considerable. Banyan, que participó en la inversión, reveló que los ingresos anualizados de Venice pasaron de 14 millones de dólares en enero de este año a más de 100 millones en agosto.

VVV es el token emitido por Venice en Base. Por cada 100 dólares que un usuario compra en créditos de API de Venice, 5 dólares se destinan a comprar y quemar VVV. Por el lado de la oferta, la emisión de nuevos tokens VVV también está disminuyendo: el 1 de septiembre la emisión anual se redujo de 3 millones a 2,5 millones de tokens, y el 1 de octubre está previsto reducirla aún más a 2 millones.

Otra fuente de demanda de VVV es DIEM. Los titulares pueden bloquear VVV ya en staking para acuñar DIEM; al hacer staking de 1 DIEM, se obtiene diariamente un crédito de API renovado de 1 dólar. De este modo, los desarrolladores y agentes pueden poseer un activo que genera continuamente créditos de uso, preparándose para futuras llamadas a modelos.

El 14 de septiembre, la oferta objetivo de DIEM completará su expansión por fases de 38.000 a 40.000 tokens, dejando espacio para nuevas acuñaciones. Esta medida también sugiere el optimismo del equipo de Venice sobre la expansión de usuarios.

La lógica alcista de VVV es muy clara: ante la amenaza a la privacidad que plantea la IA, Venice ha encontrado su nicho de mercado; más gente paga por usar Venice, lo que genera más recompras; más gente necesita créditos de inferencia continuos, lo que genera demanda de bloqueo.

NEAR: inferencia privada verificable

Siguiendo la pista de Venice AI, encontramos un nombre familiar: NEAR. Esta blockchain pública está ampliando los usos del token NEAR mediante computación confidencial y servicios de agentes.

En marzo de este año, Venice y NEAR AI anunciaron una integración que permite a los usuarios elegir el servicio de inferencia privada verificable proporcionado por NEAR AI. Los consumidores envían solicitudes en Venice, y la capacidad de computación privada subyacente la proporcionan proveedores como NEAR AI.

La capacidad central de NEAR AI Cloud es permitir que los modelos se ejecuten dentro de un TEE, es decir, un entorno de ejecución confiable aislado por hardware. Según su diseño, el texto plano durante la computación queda restringido a la zona protegida y los operadores de infraestructura no pueden leerlo directamente; los usuarios pueden verificar la prueba de hardware para confirmar que la solicitud entró en el entorno correspondiente. Esto ofrece a los equipos que desean proteger datos de investigación y comerciales una opción de computación en la nube.

Los modelos de pesos abiertos pueden desplegarse en este entorno. Al invocar modelos de código cerrado como Claude, GPT o Gemini a través de la pasarela, la solicitud se sigue enviando al proveedor upstream, y la garantía de computación confidencial de NEAR no puede cubrir los servidores de la otra parte. El valor de NEAR en esta vía proviene de la capacidad de proteger el proceso de computación y de organizar los servicios de modelos.

Esta capacidad ya se ha vinculado al token NEAR. El pago por staking lanzado el 30 de julio permite a los titulares de tokens convertir los rendimientos del staking de NEAR en créditos de inferencia, que varían según la cantidad en staking, el precio del token y la tasa de rendimiento. Los usuarios conservan la propiedad de los tokens subyacentes y pueden retirar el staking para salir. Para los equipos que invocan modelos a largo plazo, esto añade un uso para mantener NEAR.

Otra oportunidad de NEAR está en los pagos. Para que un agente de IA complete tareas, además de invocar modelos, necesita comprar datos, pagar servicios y mover activos en diferentes cadenas. El método de ejecución de intenciones que ofrece NEAR Intents permite a los usuarios enviar el resultado deseado y que los solvers compitan para completar el intercambio y la ejecución. Esta infraestructura puede conectar operaciones complejas entre cadenas al flujo de tareas de los agentes de IA.

Según estadísticas de DeFillama, NEAR Intents generó aproximadamente 9,32 millones de dólares en comisiones totales en el segundo trimestre de este año, de los cuales el protocolo retuvo alrededor de 1,5 millones; los ingresos retenidos se utilizan para recomprar NEAR en el mercado.

Por lo tanto, la narrativa alcista de NEAR se apoya en dos negocios: proporcionar computación para tareas sensibles y proporcionar ejecución y pagos para tareas entre cadenas. El primero puede llegar a los usuarios a través de aplicaciones como Venice, y el segundo tiene la oportunidad de crecer junto con los agentes de IA.

TAO: modelos de IA con oferta abierta

Bittensor siempre ha sido el proyecto de IA más destacado de Crypto. TAO es el token nativo de la red Bittensor.

Bittensor organiza diferentes tareas en subredes independientes: los mineros proporcionan servicios de inferencia, almacenamiento, predicción, etc., los validadores evalúan la calidad del servicio y la red asigna recompensas según las reglas. Un equipo puede organizar la competencia en torno a una necesidad concreta, y toda la red alberga múltiples mercados de este tipo.

A medida que crece la demanda de IA, las aplicaciones necesitan más proveedores sustituibles, y los equipos pequeños necesitan encontrar clientes, recursos de computación y financiación. Bittensor intenta organizar esta oferta mediante mercados de incentivos abiertos, haciendo que diferentes equipos compitan en tareas concretas.

Ya hay subredes que han empezado a obtener ingresos externos. Por ejemplo, Chutes, que ofrece servicios de inferencia de modelos, tuvo unos ingresos de aproximadamente 1,37 millones de dólares en el segundo trimestre de este año, procedentes de suscripciones, uso por volumen y servicios de instancias.

¿Cómo captura TAO este crecimiento? Cada subred tiene su propio token alfa, que se empareja con TAO para formar pools de trading. Hacer staking de TAO en una subred en realidad lo convierte en el token alfa correspondiente; por lo tanto, TAO actúa como activo base para la asignación de capital entre subredes. Si aparecen más servicios competitivos en la red, la demanda de participar en estos mercados tiene la oportunidad de expandirse.

Por el lado de la oferta, TAO mantiene un diseño de escasez familiar en el mundo cripto. El suministro máximo de TAO está limitado a 21 millones de tokens, ya completó su primer halving en diciembre de 2025, y actualmente emite 0,5 tokens por bloque, unos 3.600 al día.

La subida explosiva de VVV nos ofrece una ventana de observación. A medida que los modelos se vuelven más potentes, la gente les confía más información sensible, y la «IA cripto/privada» ha encontrado de forma natural su ajuste producto-mercado.