VVV พุ่งกว่า 60% ในวันเดียว กระแส Privacy + AI กำลังเป็นธีมเด่นตัวใหม่?

โทเคน VVV ของ Venice AI ทำจุดสูงสุดใหม่อีกครั้งในวันนี้ โดยทะลุ 25 ดอลลาร์ไปชั่วขณะ สาเหตุของการพุ่งขึ้นครั้งนี้มาจากข้อถกเถียงด้านการวิจัยคณิตศาสตร์ที่ทำให้หลายคนตระหนักถึงความสำคัญของ "การประมวลผลแบบรักษาความเป็นส่วนตัว"

Tristan Buckmaster นักคณิตศาสตร์จากมหาวิทยาลัยนิวยอร์ก ระบุในแถลงการณ์สาธารณะว่า เขาและผู้ร่วมงานเคยป้อนร่างโครงการทั้งหมดลงใน Codex หลังจากทราบว่าทีมภายในของ OpenAI ก็มีความคืบหน้าในเรื่องที่เกี่ยวข้องเช่นกัน เขาจึงสอบถามว่าโมเดลของอีกฝ่ายเคยเข้าถึงเซสชันเหล่านั้นหรือถูกนำไปใช้ฝึกหรือไม่ คำตอบที่ได้รับคือโมเดลไม่ได้เข้าถึงข้อมูลผู้ใช้ แต่คำถามเกี่ยวกับการฝึกไม่ได้รับคำตอบ

การตอบกลับของ OpenAI ปฏิเสธว่านักวิจัยหรือเอเจนต์เข้าถึงข้อมูลผู้ใช้รายใดรายหนึ่งเพื่อแก้ปัญหา แต่ยอมรับว่าแม้จะไม่น่าเป็นไปได้ แต่ก็ไม่สามารถตัดความเป็นไปได้ที่ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนจากเซสชันส่วนตัวระหว่างทีมวิจัยกับ Codex อาจช่วยปรับปรุงโมเดลได้

ชุมชนเริ่มตั้งคำถามว่า เมื่อผลประโยชน์มากพอ ห้องแล็บเหล่านี้จะเห็นงานทั้งหมดของคุณและนำผลงานออกมาก่อนคุณได้หรือไม่?

เทรดเดอร์ based16z ได้แสดงจุดยืนการเทรดของตัวเองแล้ว เขาเปิดเผยว่าถือสถานะ Long VVV ผ่านสปอต สัญญา perpetual และออปชันซื้อ OTC ที่ราคาใช้สิทธิ 25 ดอลลาร์ ในมุมมองของเขา เหตุการณ์นี้ทำให้ความสำคัญของการประมวลผลแบบรักษาความเป็นส่วนตัวเป็นที่รับรู้ในวงกว้าง และ Venice เป็นสินทรัพย์สภาพคล่องที่เหมาะสมที่สุดในการรองรับธีมนี้ เขายังเปรียบเทียบมูลค่าตลาดหมุนเวียนของ VVV กับ ZEC ที่ราคา 50 ดอลลาร์ นี่คือการประเมินของเขาต่อการตีราคาใหม่ของมูลค่าความเป็นส่วนตัว

เมื่อ AI เปลี่ยนจากการตอบคำถามทั่วไปไปสู่การมีส่วนร่วมในงานวิจัย โค้ด การพัฒนาผลิตภัณฑ์ และกลยุทธ์การเทรด เนื้อหาที่ผู้ใช้พิมพ์ในช่องป้อนข้อมูลก็มีค่ามากขึ้น

ใครจะทำให้ผู้ใช้สามารถใช้ AI ได้พร้อมกับรักษาการควบคุมเนื้อหางานและกระบวนการดำเนินการ? มีโปรเจกต์ Web3 สามรายที่ให้คำตอบของตัวเอง

VVV: ทำให้ความเป็นส่วนตัวเป็นธุรกิจ

Venice AI ก่อตั้งโดย Erik Voorhees ให้บริการแอปแชทสำหรับผู้บริโภคและ API สำหรับนักพัฒนาในการเรียกใช้โมเดล โดยรวบรวมโมเดลต่างๆ และใช้ความเป็นส่วนตัวกับข้อจำกัดที่น้อยกว่าเป็นจุดแตกต่างของผลิตภัณฑ์

ความเป็นส่วนตัวของ Venice AI แบ่งเป็นสามระดับ "โหมดไม่ระบุตัวตน" ของ Venice ซ่อนตัวตนผู้ใช้ แต่โมเดลต้นทางยังเห็นเนื้อหาคำขอ "โหมดไม่เก็บรักษาข้อมูล" อาศัยผู้ให้บริการทำตามสัญญา "โหมด TEE" นำการประมวลผลเข้าไปในสภาพแวดล้อมฮาร์ดแวร์ที่ได้รับการป้องกัน ส่วน "โหมดเข้ารหัสแบบ end-to-end" เริ่มเข้ารหัสจากอุปกรณ์ผู้ใช้จนถึงสภาพแวดล้อมที่ได้รับการป้องกันจึงถอดรหัส

ธุรกิจนี้เริ่มมีขนาดแล้ว Banyan ซึ่งร่วมลงทุนเปิดเผยว่า รายได้รายปีของ Venice เพิ่มจาก 14 ล้านดอลลาร์ในเดือนมกราคมปีนี้ เป็นกว่า 100 ล้านดอลลาร์ในเดือนสิงหาคม

VVV เป็นโทเคนที่ Venice ออกบน Base ทุกครั้งที่ผู้ใช้ซื้อเครดิต API ของ Venice 100 ดอลลาร์ จะมี 5 ดอลลาร์ที่ใช้ซื้อและเผา VVV ด้านอุปทาน การออกโทเคน VVV ใหม่ก็ลดลงเช่นกัน โดยในวันที่ 1 กันยายน อัตราการปล่อยรายปีลดจาก 3 ล้านโทเคนเหลือ 2.5 ล้านโทเคน และมีแผนลดอีกเป็น 2 ล้านโทเคนในวันที่ 1 ตุลาคม

แหล่งอุปสงค์อีกทางของ VVV คือ DIEM ผู้ถือสามารถล็อก VVV ที่วางเดิมพันไว้เพื่อสร้าง DIEM โดยวางเดิมพัน DIEM 1 โทเคนจะได้รับเครดิต API มูลค่า 1 ดอลลาร์ที่อัปเดตทุกวัน ด้วยวิธีนี้ นักพัฒนาและเอเจนต์สามารถถือสินทรัพย์ที่สร้างเครดิตการใช้งานอย่างต่อเนื่อง เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการเรียกใช้โมเดลในอนาคต

ในวันที่ 14 กันยายน อุปทานเป้าหมายของ DIEM จะขยายแบบเป็นขั้นจาก 38,000 โทเคนเป็น 40,000 โทเคน เพื่อเปิดพื้นที่สำหรับการสร้างเพิ่ม มาตรการนี้ยังบ่งบอกถึงทัศนคติเชิงบวกของทีม Venice ต่อการขยายตัวของผู้ใช้

ตรรกะการมองบวกต่อ VVV ชัดเจนมาก ภายใต้ภัยคุกคามด้านความเป็นส่วนตัวของ AI Venice ได้พบตำแหน่งทางการตลาดของตัวเอง ยิ่งมีคนจ่ายเงินใช้ Venice มากขึ้น ก็ยิ่งมีการซื้อคืนมากขึ้น ยิ่งมีคนต้องการเครดิตการประมวลผลต่อเนื่องมากขึ้น ก็ยิ่งมีความต้องการล็อกโทเคน

NEAR: การประมวลผลแบบรักษาความเป็นส่วนตัวที่ตรวจสอบได้

เมื่อตามรอย Venice AI เราจะพบชื่อที่คุ้นเคยอย่าง NEAR บล็อกเชนสาธารณะนี้กำลังขยายการใช้งานโทเคน NEAR ผ่านการประมวลผลแบบรักษาความลับและบริการตัวแทนอัจฉริยะ

ในเดือนมีนาคมปีนี้ Venice และ NEAR AI ประกาศการผสานรวม ผู้ใช้สามารถเลือกใช้บริการการอนุมานแบบรักษาความเป็นส่วนตัวที่ตรวจสอบได้จาก NEAR AI เมื่อผู้บริโภคส่งคำขอบน Venice ความสามารถในการประมวลผลแบบรักษาความเป็นส่วนตัวระดับล่างจะมาจากผู้ให้บริการอย่าง NEAR AI

ความสามารถหลักของ NEAR AI Cloud คือการให้โมเดลทำงานภายใน TEE (Trusted Execution Environment) ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่เชื่อถือได้ซึ่งแยกออกมาด้วยฮาร์ดแวร์ ตามการออกแบบ ข้อมูล plaintext ระหว่างการประมวลผลจะถูกจำกัดอยู่ในพื้นที่ที่ได้รับการป้องกัน ผู้ดำเนินการโครงสร้างพื้นฐานไม่สามารถอ่านได้โดยตรง ผู้ใช้สามารถตรวจสอบหลักฐานฮาร์ดแวร์เพื่อยืนยันว่าคำขอเข้าสู่สภาพแวดล้อมที่เกี่ยวข้องแล้ว นี่เป็นตัวเลือกการประมวลผลบนคลาวด์สำหรับทีมที่ต้องการปกป้องข้อมูลวิจัยและข้อมูลธุรกิจ

โมเดลน้ำหนักเปิดสามารถนำไปปรับใช้ในสภาพแวดล้อมนี้ได้ เมื่อเรียกใช้โมเดล closed-source อย่าง Claude, GPT, Gemini ผ่านเกตเวย์ คำขอจะยังถูกส่งไปยังผู้ให้บริการต้นทาง การรับประกันการประมวลผลแบบรักษาความลับของ NEAR ไม่ครอบคลุมเซิร์ฟเวอร์ของอีกฝ่าย คุณค่าของ NEAR ในเส้นทางนี้มาจากความสามารถในการปกป้องกระบวนการประมวลผลและจัดระเบียบบริการโมเดล

ความสามารถนี้เชื่อมโยงกับโทเคน NEAR แล้ว การชำระเงินด้วยการวางเดิมพันที่เปิดตัวเมื่อวันที่ 30 กรกฎาคม อนุญาตให้ผู้ถือโทเคนแปลงผลตอบแทนจากการวางเดิมพัน NEAR เป็นเครดิตการอนุมาน โดยเครดิตจะแปรผันตามปริมาณการวางเดิมพัน ราคาโทเคน และอัตราผลตอบแทน ผู้ใช้ยังคงความเป็นเจ้าของโทเคนต้นทางและสามารถถอนการวางเดิมพันเพื่อออกได้ สำหรับทีมที่เรียกใช้โมเดลในระยะยาว นี่เป็นการเพิ่มประโยชน์อย่างหนึ่งของการถือ NEAR

โอกาสอีกส่วนของ NEAR อยู่ที่การชำระเงิน AI Agent จะทำงานให้สำเร็จได้ นอกจากเรียกใช้โมเดลแล้ว ยังต้องซื้อข้อมูล ชำระค่าบริการ และเคลื่อนย้ายสินทรัพย์บนเชนต่างๆ วิธีการดำเนินการตามเจตนาที่ NEAR Intents มอบให้ อนุญาตให้ผู้ใช้ส่งผลลัพธ์ที่ต้องการ จากนั้นผู้แก้ปัญหาจะแข่งขันกันเพื่อทำการแลกเปลี่ยนและดำเนินการให้สำเร็จ โครงสร้างพื้นฐานนี้สามารถเชื่อมต่อการดำเนินการข้ามเชนที่ซับซ้อนเข้ากับขั้นตอนงานของ AI Agent ได้

ตามสถิติของ DeFillama NEAR Intents สร้างค่าธรรมเนียมรวมประมาณ 9.32 ล้านดอลลาร์สหรัฐในไตรมาสที่สองของปีนี้ โดยโปรโตคอลเก็บรายได้จริงประมาณ 1.5 ล้านดอลลาร์สหรัฐ รายได้ที่เก็บไว้ใช้ซื้อคืน NEAR ในตลาด

ดังนั้น ธีมขาขึ้นของ NEAR จึงมีธุรกิจสองอย่างรองรับ: การให้บริการประมวลผลสำหรับงานที่ละเอียดอ่อน และการให้บริการดำเนินการและชำระเงินสำหรับงานข้ามเชน อย่างแรกสามารถเข้าถึงผู้ใช้ผ่านแอปอย่าง Venice ส่วนอย่างหลังมีโอกาสเติบโตไปพร้อมกับ AI Agent

TAO: โมเดล AI แบบอุปทานเปิด

Bittensor เป็นโปรเจกต์ AI ที่ได้รับความสนใจมากที่สุดในวงการคริปโทเคอร์เรนซีมาโดยตลอด TAO เป็นโทเคนดั้งเดิมของเครือข่าย Bittensor

Bittensor จัดระเบียบงานต่างๆ เป็น subnet อิสระ ผู้ขุดให้บริการการอนุมาน จัดเก็บข้อมูล พยากรณ์ และอื่นๆ ผู้ตรวจสอบประเมินคุณภาพบริการ และเครือข่ายจัดสรรรางวัลตามกฎ ทีมหนึ่งสามารถจัดการแข่งขันตามความต้องการเฉพาะได้ ขณะที่เครือข่ายทั้งหมดรองรับตลาดแบบนี้หลายแห่ง

เมื่อความต้องการ AI ขยายตัว แอปพลิเคชันต้องการซัพพลายเออร์ที่ทดแทนกันได้มากขึ้น ทีมเล็กต้องการหาลูกค้า ทรัพยากรการประมวลผล และเงินทุน Bittensor พยายามจัดระเบียบอุปทานส่วนนี้ผ่านตลาดแรงจูงใจแบบเปิด เพื่อให้ทีมต่างๆ แข่งขันกันในงานเฉพาะ

มี subnet ที่เริ่มมีรายได้จากภายนอกแล้ว ตัวอย่างเช่น Chutes ซึ่งให้บริการการอนุมานโมเดล มีรายได้ประมาณ 1.37 ล้านดอลลาร์สหรัฐในไตรมาสที่สองของปีนี้ จากค่าสมาชิก การใช้งานตามปริมาณ และบริการ instance

TAO รองรับการเติบโตส่วนนี้อย่างไร? แต่ละ subnet มีโทเคน alpha ของตัวเองและจับคู่กับ TAO เพื่อสร้างพูลสภาพคล่อง การวางเดิมพัน TAO ไปยัง subnet หนึ่งจะถูกแปลงเป็นโทเคน alpha ที่เกี่ยวข้องจริงๆ TAO จึงทำหน้าที่เป็นสินทรัพย์พื้นฐานสำหรับการจัดสรรเงินทุนระหว่าง subnet หากมีบริการที่แข่งขันได้มากขึ้นปรากฏในเครือข่าย ความต้องการเข้าร่วมตลาดเหล่านี้ก็มีโอกาสขยายตัว

ด้านอุปทาน TAO ยังคงการออกแบบความขาดแคลนที่ตลาดคริปโตคุ้นเคย อุปทานสูงสุดของ TAO จำกัดที่ 21 ล้านโทเคน และได้ลดครึ่งหนึ่งครั้งแรกในเดือนธันวาคม 2025 แล้ว ปัจจุบันออก 0.5 โทเคนต่อบล็อก หรือประมาณ 3,600 โทเคนต่อวัน

การพุ่งขึ้นของ VVV ทำให้เราได้เห็นมุมมองหนึ่ง เมื่อโมเดลแข็งแกร่งขึ้นเรื่อยๆ ผู้คนก็ป้อนข้อมูลละเอียดอ่อนให้มันมากขึ้น "AI แบบเข้ารหัส/รักษาความเป็นส่วนตัว" จึงค้นพบ Product-Market Fit (PMF) ของตัวเองอย่างเป็นธรรมชาติ