Venice AI Raises $65 Million at a $1 Billion Valuation, Founder Declares "No Token Sales", Is $VVV Set for a New Catalyst?

marsbitPublicado a 2026-07-02Actualizado a 2026-07-02

Resumen

Privacy AI platform Venice AI raised $65 million in a Series A funding round at a $1 billion valuation, led by Dragonfly with participation from Coinbase Ventures and others. This marks the company's first external funding since its launch two years ago. Founder Erik Voorhees emphasized that the team has not sold any VVV tokens. The deal involves selling 8.98% equity, granting investors rights to 1.5 million VVV tokens, and warrants to purchase an additional 5 million VVV over eight years at a set price. If fully exercised, this could bring total funding to roughly $131.5 million. Voorhees estimates that post a one-year lockup, warrant exercises could introduce around 6,000 VVV tokens daily, approximately 0.2% of current daily trading volume. Venice AI, which claims over 3 million users, reported profitability in Q1 2026 with an annualized revenue run-rate exceeding $70 million. The platform positions itself as a private, uncensorable alternative to ChatGPT, offering access to over 200 AI models. The capital will be used to build proprietary computing infrastructure, including its first data center, to reduce reliance on leased GPUs. The company states it will continue using a portion of revenue to buy back and burn VVV tokens while gradually reducing token issuance.

Author: Claude, Deep Tide TechFlow

Deep Tide Introduction: Privacy AI platform Venice has completed its first external funding round of $65 million, reaching a $1 billion valuation and becoming a unicorn. The round was led by Dragonfly, with participation from Coinbase Ventures. For $VVV holders, the real story isn't the money, but this round's equity+token hybrid structure: Founder Erik Voorhees emphasized that the team has not sold a single token and will continue buyback-and-burns while reducing token issuance; however, investors hold warrants to purchase 5 million $VVV tokens over 8 years, exercisable starting one year from now, bringing approximately 6,000 new tokens into the market daily. $VVV rose on the news, with the market interpreting it as a positive catalyst.

Erik Voorhees's Venice has secured its first external capital.

According to The Block, the privacy AI platform built by ShapeShift founder Voorhees, has closed a $65 million Series A funding round at a $1 billion valuation. The round was led by crypto venture firm Dragonfly, with participation from Coinbase Ventures, North Island Ventures, F-Prime, Archetype, Liquid2 Ventures, Morgan Creek, and others. This is Venice's first external capital raise since its launch two years ago. Previously, it had neither conducted a VC private sale nor monetized $VVV tokens from its treasury.

Equity+Token Two-Tier Structure: Investors Get Nearly 9% Equity Plus Two Batches of $VVV

In a lengthy X post, Voorhees disclosed the full consideration for this round. The $65 million buys three things: 8.98% equity in Venice the company, vesting rights to 1.5 million $VVV tokens, and warrants giving the right to purchase an additional 5 million $VVV tokens over the next 8 years at an agreed price.

A warrant is a right to purchase tokens at a predetermined price at a future date. According to Voorhees's calculations, if investors fully exercise these 5 million warrants, they would pay approximately another $66.5 million to Venice, bringing the total potential raise from this round to roughly $131.5 million. Both the token vesting and the warrants have a one-year lock-up period, after which they unlock linearly over the following three years.

What investors receive now is equity plus an option to "buy tokens later at a set price," not immediately liquid tokens. This structure, bundling equity, token vesting, and token warrants together, is not common in crypto financing. Most projects opt for either pure equity or directly sell tokens to VCs.

Founder's Approach: "Build Product and Token First, Then Bring in VC," Reversing Industry Norms

Voorhees emphasized that Venice chose to sell equity rather than finance by selling tokens from its treasury. He stated that Venice remains the largest holder of $VVV, owning over 30 million of the current total supply exceeding 80 million tokens. Neither the company nor the team has sold a single $VVV token to date, despite the token rising over 700% this year.

Venice's funding cadence is the reverse of common industry practice. Most projects presell tokens to VCs under non-public terms first, promising to build the product and find users later. Venice launched its product and token first, generated users and revenue, and then brought in external investors.

This approach is backed by business metrics. According to company disclosures, Venice reached 3 million users in April, was profitable in Q1, and multiple media outlets cited Voorhees stating its annualized run-rate revenue already exceeds $70 million. It is unusual for an AI startup at the Series A stage to be profitable before raising funds.

Warrants Represent Future $VVV Selling Pressure, But Founder Calculates the Pace as "Negligible"

For token holders, those 5 million warrants are an unavoidable issue. They represent potential future issuance; once exercised, they become new circulating supply – selling pressure.

According to Voorhees's calculations, if investors fully exercise their warrants starting about a year from now, approximately 6,000 $VVV tokens would enter the market daily, equivalent to about 0.2% of current daily trading volume. This magnitude is relatively small compared to market depth. The portion of warrants not exercised corresponds to tokens that remain on Venice's balance sheet and do not enter circulation.

On the token strategy side, Venice states it remains unchanged: continuing to use a portion of revenue to buy back and burn $VVV while gradually reducing token issuance. Burns reduce the existing supply, while warrants increase potential supply—two forces moving in opposite directions. The direction of $VVV's net supply depends on whether the buyback-and-burn intensity can outweigh the warrant unlock and regular issuance. This is the core variable token holders need to watch next, more important than the funding news itself.

It's worth noting here that the figures "6,000 tokens daily, 0.2% of daily volume" come from Voorhees's own calculations, representing the funding party's self-reported numbers. Deep Tide currently lacks independent data for cross-verification; readers should treat this as a reference, not a definitive conclusion.

Capital to Be Used for In-House Compute, Targeting GPUs and First Data Center

According to the founder, this funding round will be used to build in-house compute infrastructure, including Venice's first data center, to reduce reliance on leased GPUs.

His stated logic is that owning compute capacity locks in production capability during the "impending resource crunch" and improves gross margins, thereby making "larger-scale $VVV burns possible."

In other words, owning compute lowers costs and increases profits, and profits are then used to buy back and burn $VVV. Besides compute, Venice also plans to use the funds to enter new markets, acquire "synergistic" businesses, hire, and expand its customer base.

On the product side, Venice positions itself as a privacy-focused, censorship-resistant alternative to ChatGPT, claiming not to store user prompts on its own systems, with requests encrypted and forwarded through external proxies, and paid subscriptions offering end-to-end encryption. The platform claims access to over 200 AI models, including both self-hosted open-source models and closed-source models like OpenAI and Anthropic accessed via anonymous API calls. Beyond $VVV, Venice has another token, DIEM: users stake $VVV to get sVVV, then lock a portion of sVVV to mint DIEM, with each DIEM token corresponding to $1 worth of non-expiring API credits on the platform.

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QWhat is the significance of the $650 million Series A funding round for Venice AI?

AThe $650 million Series A funding round, led by Dragonfly with participation from Coinbase Ventures and others, values Venice AI at $1 billion, making it a unicorn. It's the company's first external capital raise, notable because it was achieved by selling equity and future token warrants rather than selling existing VVV tokens from the treasury, which is contrary to typical industry practice.

QWhat is the structure of the deal for investors in Venice AI's funding round?

AThe deal grants investors 8.98% equity in Venice AI, immediate vesting rights to 1.5 million VVV tokens, and warrants giving them the right to purchase an additional 5 million VVV tokens over the next 8 years at a predetermined price. The tokens and warrants have a one-year lock-up period, followed by linear vesting over three years.

QAccording to the founder, what impact will the investor token warrants have on the VVV token supply?

AAccording to founder Erik Voorhees, if all warrants are exercised starting after one year, it would introduce approximately 6,000 new VVV tokens into the market daily, which he estimates would be about 0.2% of the current daily trading volume. He presents this as a manageable level of potential selling pressure.

QHow does Venice AI plan to use the funds raised from the Series A round?

AVenice AI plans to use the funds primarily to build its own computing infrastructure, including its first data center, to reduce reliance on leased GPUs. This aims to lock in capacity, improve gross margins, and enable larger-scale VVV token buybacks and burns. Funds will also go towards market expansion, strategic acquisitions, hiring, and growing the customer base.

QWhat is the core value proposition of the Venice AI platform as described in the article?

AVenice AI positions itself as a privacy-focused, anti-censorship alternative to platforms like ChatGPT. It claims not to store user prompts on its own systems, encrypts and routes requests through external proxies, and offers end-to-end encryption for paid subscriptions. The platform provides access to over 200 AI models, including both self-hosted open-source models and anonymously accessed proprietary models from providers like OpenAI and Anthropic.

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Inversores de Grok AI Si bien los detalles específicos sobre los inversores que respaldan a Grok AI son limitados, se reconoce públicamente que xAI, el incubador del proyecto, está fundado y apoyado principalmente por el propio Elon Musk. Las empresas y participaciones anteriores de Musk proporcionan un respaldo robusto, fortaleciendo aún más la credibilidad y el potencial de crecimiento de Grok AI. Sin embargo, hasta ahora, la información sobre fundaciones de inversión adicionales u organizaciones que apoyan a Grok AI no está fácilmente accesible, marcando un área para una posible exploración futura. ¿Cómo Funciona Grok AI? La mecánica operativa de Grok AI es tan innovadora como su marco conceptual. 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Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto tiene como objetivo automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en gran medida en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a las distribuciones de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Impulsada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas que se encuentran en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI aspira a evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

443 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

Qué es DUOLINGO AI

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