"Trillion-Dollar" Liquidity Release: Pre-IPO Equity Tokenization and the Restructuring of PE/VC Exit Paradigms

比推Dipublikasikan tanggal 2026-01-26Terakhir diperbarui pada 2026-01-26

Abstrak

The article explores the potential of tokenizing pre-IPO equity to unlock trillions in illiquid private market assets, addressing structural barriers like high entry thresholds and limited exit options. It identifies three dominant models: synthetic assets (e.g., Republic, Ventuals) offering derivative exposure without direct ownership; SPV-based models (e.g., Jarsy, PreStocks) using offshore vehicles to hold and tokenize shares, though facing legal challenges from companies like OpenAI; and native collaborative models (e.g., Securitize, Centrifuge) that leverage Transfer Agent licenses for compliant, direct equity tokenization, termed Tokenization-as-a-Service (TaaS). Despite a nascent market size of $1-2 billion (with free-floating tokens under $100 million), concentrated in AI unicorns like SpaceX and OpenAI, the industry must overcome key hurdles: regulatory and corporate legal pressures, shallow liquidity, and uncertain IPO integration. Future growth depends on shifting toward compliant TaaS infrastructure, expanding beyond top unicorns to long-tail private firms, and building specialized trading systems like compliant AMMs.

Author: PKU Blockchain Association Owen Chen(X @xizhe_chan)

Original Title: "Trillion-Dollar" Liquidity Release: Can Pre-IPO Equity Tokenization Restructure the PE/VC Exit Model? — The Evolution from Perps to TaaS


Abstract

Unlisted company equity (Pre-IPO Stock) represents a trillion-dollar value in global asset allocation but has long been constrained by two structural dilemmas: high entry barriers on the participation side and scarce liquidity exits on the exit side. Against the backdrop of real-world asset (RWA) tokenization becoming a focal point of financial innovation, "equity tokenization" is seen as a key mechanism to break the liquidity deadlock in the private market. This report focuses on the tokenization of underlying equity in unlisted companies (especially unicorns), aiming to clarify the evolution logic of this sector from early speculation to compliant infrastructure by analyzing the market status, implementation paths, and key challenges. The core conclusions of the report are as follows:

1. Market Status: Although global unicorn valuations reach trillions of dollars, the actual implemented scale of the tokenization market is only in the range of $100–200 million (if partially non-freely circulating projects are excluded, the actual tradable scale is only in the tens of millions). The market exhibits a strong head effect, with assets highly focused on a few AI tech unicorns like OpenAI and SpaceX. This indicates the industry is still in a very early stage, transitioning from "narrative space" to an "effective market," and has not yet formed a scaled asset supply and承接 capacity.

2. Path Differentiation: The industry has formed three differentiated paths, with the core differences lying in the "degree of rights confirmation" and "level of involvement of the target company":

  • Synthetic Asset Type (Republic, Ventuals): Includes Perps and debt note types, does not hold the underlying equity, only provides valuation exposure, meets speculative demand with high leverage, and primarily serves a traffic introduction role.

  • SPV Indirect Holding Type (Jarsy, PreStocks, Paimon): Holds equity through offshore SPVs and tokenizes the rights. This is the most mainstream落地 form currently. However, it faces dual compliance crackdowns from target companies and regulators. Recent public warnings from companies like OpenAI have exposed the legal fragility of this model in violating "transfer restriction clauses."

  • Native Collaborative Type (Securitize, Centrifuge): Essentially provides TaaS (Tokenization-as-a-Service) for target companies. Relying on Transfer Agent qualifications, it achieves a legal mapping between on-chain tokens and the shareholder register, realizing true equity on-chain. Although the landing cycle is long, it can solve the legal finality dilemma and provide a compliant path for IPO conversion and衔接.

3. Trend Analysis: Tokenization does not automatically create liquidity. The current market faces liquidity issues (thin markets, pricing failure). The future breakthrough point for the industry lies not in unilateral issuance but in collaboration with target companies:

    Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

    Bitpush TG Group:https://t.me/BitPushCommunity

    Bitpush TG Subscription: https://t.me/bitpush

    Original Link:https://www.bitpush.news/articles/7605974

Pertanyaan Terkait

QWhat are the three main implementation paths for pre-IPO equity tokenization discussed in the article, and how do they differ in terms of ownership rights and company involvement?

AThe three main paths are: 1) Synthetic Asset Type (e.g., Republic, Ventuals): Provides valuation exposure without holding underlying equity, offering no shareholder rights and primarily meeting speculative demand. 2) SPV Indirect Holding Type (e.g., Jarsy, PreStocks): Uses offshore SPVs to hold shares, tokenizing the SPV's equity rights. This is the most common form but faces dual compliance risks from both the target company and regulators regarding transfer restrictions. 3) Native Collaborative Type (e.g., Securitize, Centrifuge): Offers Tokenization-as-a-Service (TaaS) to the target company. It utilizes Transfer Agent qualifications to achieve legal mapping between on-chain tokens and the shareholder register, enabling true equity on-chain with a compliant path for IPO conversion.

QWhat is the estimated current market size of pre-IPO equity tokenization, and what does this indicate about the market's development stage?

AThe current market size for pre-IPO equity tokenization is estimated to be in the range of $1-2 billion. However, after excluding projects without free circulation, the actual tradable scale is only around tens of millions of dollars. This indicates that the industry is still in an extremely early stage, transitioning from 'narrative space' to an 'effective market,' and has not yet formed a scalable asset supply and承接 capacity.

QWhat key role does a Transfer Agent (TA) play in the native collaborative model of equity tokenization?

AIn the native collaborative model, the Transfer Agent (TA) is crucial as it is a registered entity (e.g., with the SEC) responsible for maintaining and updating the shareholder register. The TA ensures the legal mapping between on-chain tokens and the offline equity ownership, enabling token holders to obtain complete shareholder rights (such as voting, dividends, and information rights) within the company's charter and applicable legal framework. This addresses the legal finality issues and provides a compliant path for IPO conversion.

QWhat are the major compliance challenges faced by the SPV indirect holding model in pre-IPO equity tokenization?

AThe SPV indirect holding model faces significant compliance challenges, primarily from two sources: 1) Regulatory agencies: The structure may violate securities laws and licensing requirements. 2) Target company legal constraints: It often contravenes 'transfer restriction clauses' in shareholder agreements. Recent public warnings from companies like OpenAI have exposed the legal fragility of this model. Additionally, the offshore SPV structure poses transparency challenges, as investors can typically only verify asset-side proof of SPV shareholding but not fully penetrate the liability-side operational and financial information.

QHow does the article characterize the asset preference in the current pre-IPO equity tokenization market, and what is the reason behind this concentration?

AThe current market shows a strong preference for and concentration in top-tier tech unicorns, particularly AI-related assets such as OpenAI, SpaceX, and xAI. This concentration occurs because, in the early market stage, project parties prioritize assets with high recognition, strong narratives, and concentrated attention to achieve product cold-start and market validation with lower education costs. This strategy helps attract trading heat and traffic conversion more easily.

Bacaan Terkait

Dialog dengan Ray Dalio: Saat Ini Berada dalam Gelembung AI, 1% Portofolio Investasi Adalah Bitcoin

Sumber: The Diary Of A CEO Ray Dalio, pendiri Bridgewater Associates yang meramalkan krisis keuangan 2008, memperingatkan bahwa ledakan AI saat ini menunjukkan tanda-tanda klasik gelembung ekonomi yang dapat pecah dan memicu resesi. Dalam wawancara podcast, dia menjelaskan dinamika "siklus besar" yang didorong oleh ketimpangan kekayaan, defisit pemerintah, dan perubahan geopolitik. Dalio mengidentifikasi pola di mana antusiasme berlebihan terhadap teknologi revolusioner baru, seperti AI, menyebabkan harga aset melambung dan pinjaman berlebihan. Ketika kondisi berubah (seperti kenaikan suku bunga atau kebutuhan tunai), gelembung ini dapat pecah, menyebabkan penurunan harga aset, kerugian luas, dan kontraksi ekonomi. Untuk melindungi kekayaan di masa ketidakpastian, Dalio sangat menekankan pentingnya **diversifikasi portofolio**—termasuk saham, obligasi, emas, dan real estat—daripada mengandalkan uang tunai saja. Dia mengungkapkan bahwa sekitar **1% portofolionya adalah Bitcoin**, yang diakuinya sebagai aset keras, tetapi dia lebih menyukai **emas fisik** karena sejarahnya sebagai penyimpan nilai dan aset bebas liabilitas. Mengenai dampak AI, Dalio percaya bahwa teknologi ini akan menggantikan tidak hanya tenaga fisik tetapi juga kemampuan kognitif manusia, berpotensi memperlebar kesenjangan antara pemilik modal dan pekerja. Masa depan akan menguntungkan mereka yang dapat memadukan kecerdasan manusia (seperti emosi dan intuisi) dengan kemitraan AI. Secara geopolitik, Dalio menggambarkan dunia yang memasuki fase "penurunan" dalam tatanan global, dengan Amerika Serikat menghadapi tantangan internal dan eksternal, termasuk konflik seperti di Iran yang mengungkap kelemahannya. Dia memprediksi dunia mungkin menjadi lebih terregionalisasi di masa depan. Secara keseluruhan, kunci untuk navigasi melalui periode kompleks ini adalah pemahaman akan pola sejarah, adaptasi, dan diversifikasi yang cermat.

marsbit2j yang lalu

Dialog dengan Ray Dalio: Saat Ini Berada dalam Gelembung AI, 1% Portofolio Investasi Adalah Bitcoin

marsbit2j yang lalu

Rekor! Beli Bersih Asing 7,2 Triliun Won dalam Sehari, Wall Street: Tekanan Likuiditas di Pasar Saham Korea Telah Mereda

**Ringkasan: Rekor Pembelian Asing dan Peningkatan Likuiditas di Pasar Saham Korea** Aliran modal asing menunjukkan perubahan signifikan di pasar saham Korea (KOSPI). Pada 31 Juli, investor asing melakukan pembelian bersih rekor sebesar 7,2 triliun Won Korea dalam sehari, menandai pembalikan dari tren penjualan bersih besar-besaran dalam beberapa bulan terakhir. Secara bulanan, penjualan bersih asing menyusut drastis menjadi 9,8 triliun Won di Juli, turun dari 48,4 triliun dan 44,5 triliun Won pada Juni dan Mei. Tekanan penjualan dari lembaga domestik juga mereda. Dana pensiun dan reksa dana domestik justru menjadi pembeli bersih 1,0 triliun Won di Juli, setelah dua bulan sebelumnya menjadi penjual bersih. Faktor pendukung lainnya adalah peraturan baru dari Komisi Jasa Keuangan (FSC) yang memberlakukan syarat lebih ketat bagi investor ritel untuk masuk ke ETF leverage saham tunggal, yang langsung mengurangi volume perdagangan instrumen tersebut hingga sekitar 50%. Kebijakan ini diperkirakan dapat menekan volatilitas pasar. Citigroup mempertahankan target indeks KOSPI di level 10.000 poin, menyoroti memudarnya angin penentu likuiditas. Analis mereka menilai faktor fundamental seperti industri chip memori yang solid, valuasi historis yang rendah, fundamental ekonomi Korea yang kuat, dan dukungan kebijakan berpotensi menjadi pendorong bagi pasar.

marsbit2j yang lalu

Rekor! Beli Bersih Asing 7,2 Triliun Won dalam Sehari, Wall Street: Tekanan Likuiditas di Pasar Saham Korea Telah Mereda

marsbit2j yang lalu

Pembaruan! AI Generasi Berikut OpenAI Pecahkan 10 Masalah Kelas Medali Fields

**OpenAI Model Astra Pecahkan 10 Masalah Matematika Kelas Fields Medal!** OpenAI mengumumkan terobosan besar dari model internal terbarunya, Astra. Model ini dilaporkan telah membuat kemajuan signifikan dalam **10 masalah matematika yang belum terpecahkan**, dengan biaya komputasi hanya sekitar **$2000**. Hasilnya dipublikasikan dalam makalah setebal 249 halaman. Beberapa pencapaian utama meliputi: 1. **Menyelesaikan masalah "non-sofic group"** yang diajukan Mikhail Gromov tahun 1999, dengan membangun contoh kelompok yang tak hingga dan finitely presented yang bukan sofic. Ini dianggap sebagai kemajuan bersejarah. 2. **Memecahkan batas lama dalam masalah pengepakan bola berdimensi tinggi** (sphere packing), meningkatkan batas yang telah bertahan sejak 1978 untuk dimensi tak hingga. 3. **Menyangkal dugaan "Connes Rigidity"** dengan membangun keluarga tak terhitung dari kelompok berbeda yang menghasilkan aljabar von Neumann yang sama persis. Semua bukti telah diverifikasi menggunakan asisten pembuktian formal Lean 4, memastikan ketepatannya. Para ahli matematika menyebut temuan ini sebagai **momen bersejarah**, setara dengan prestasi penghargaan Fields Medal, dan menandai kemampuan AI untuk melakukan penalaran matematika mendalam di berbagai bidang. OpenAI juga membagikan proses penalaran model, menunjukkan langkah maju yang besar menuju AGI (Artificial General Intelligence).

marsbit4j yang lalu

Pembaruan! AI Generasi Berikut OpenAI Pecahkan 10 Masalah Kelas Medali Fields

marsbit4j yang lalu

Bagaimana Membuat Diri Sendiri Tak Tergantikan oleh Kecerdasan Buatan

**Ringkasan: Bagaimana Membuat Diri Anda Tak Tergantikan oleh AI** Artikel ini membahas ancaman nyata dalam era AI: bukan kehilangan pekerjaan, tetapi "perbudakan gaji"—ketergantungan pada sistem dan orang lain untuk bertahan hidup. Solusinya adalah menjadi "individu super" yang "tak bisa dipekerjakan" dengan membangun bisnis atau karya sendiri. Kunci untuk bertahan dan berkembang di masa depan bukan sekadar keterampilan teknis, tetapi menguasai lima elemen yang sulit digantikan AI: 1. **Otonomi (Agency):** Kemampuan bertindak tanpa menunggu perintah. 2. **Rasa (Taste):** Pengalaman untuk mengetahui apa yang bernilai untuk ditawarkan. 3. **Kemampuan Persuasi (Persuasion):** Keterampilan menarik perhatian dan pengakuan. 4. **Ketekunan (Persistence):** Memahami bahwa kegagalan adalah bagian dari proses. 5. **Iterasi (Iteration):** Kemampuan memperbaiki kesalahan berdasarkan umpan balik. Lima elemen ini dapat dikembangkan dengan **membuat konten** (media). Dibandingkan pemrograman (code), konten lebih unggul karena nilainya subjektif, membutuhkan penilaian manusia, dan merupakan alat distribusi yang ampuh untuk membangun koneksi dan otoritas. Untuk memulai transformasi: 1. **Ubah lingkungan** Anda secara drastis untuk memicu perubahan identitas. 2. **Gali "bahan mentah"** Anda: Identifikasi pengetahuan mendalam, masalah yang pernah Anda selesaikan, dan minat unik masa kecil Anda. 3. **Temukan "poros pemikiran balik"**: Tentukan pendapat kontra-intuitif atau keyakinan Anda yang bertentangan dengan arus utama dalam bidang Anda. 4. **Luncurkan ide pertama** Anda besok. Gabungkan jawaban dari langkah 2 dan 3, lalu publikasikan. Umpan balik nyata dari dunia adalah guru terbaik. Intinya, bangunlah *karier seumur hidup* yang autentik berdasarkan pengalaman dan sudut pandang unik Anda. Dengan memanfaatkan AI sebagai alat dan fokus pada pengembangan diri yang tak tergantikan, Anda dapat mengambil kendali atas hidup dan masa depan Anda.

marsbit4j yang lalu

Bagaimana Membuat Diri Sendiri Tak Tergantikan oleh Kecerdasan Buatan

marsbit4j yang lalu

Kunci Bitcoin Disimpan Offline Berkat Lemparan Dadu, Tetapi Tidak Semua Orang Akan Melakukannya

Berdasarkan insiden kerentanan generator angka acak pada perangkat hardware wallet Coldcard, artikel ini membahas metode pembuatan kunci Bitcoin menggunakan dadu untuk menghasilkan entropi mandiri. Claude Shannon mengukur ketidakpastian dengan konsep entropi, di mana satu lemparan dadu enam sisi setara dengan sekitar 2,585 bit. Praktik melempar dadu 50 hingga 99 kali dapat menghasilkan frasa pemulihan 12 kata yang aman (128 bit entropi), melampaui ketergantungan pada generator perangkat. Namun, insiden Coldcard mengungkap bahwa meskipun seed utama dibuat dari dadu aman, fungsi lain seperti dompet kertas, kunci kloning, dan password masih berpotensi menggunakan generator cacat. Peneliti keamanan Kevin Loaec menekankan bahwa perlindungan hanya berlaku untuk seed utama, bukan keseluruhan sistem. Proses manual ini membutuhkan ketelitian tinggi, rentan kesalahan, dan tidak praktis bagi kebanyakan pengguna baru. Oleh karena itu, meski kuat secara matematis, metode ini lebih cocok untuk pengguna berpengalaman. Artikel menyarankan pemilik Coldcard untuk memperbarui firmware, memeriksa fungsi yang pernah digunakan, dan mempertimbangkan skema multisignature dengan perangkat dari produsen berbeda untuk mitigasi risiko. Tujuan jangka panjang adalah perangkat yang dapat menghasilkan keacakan kuat secara mandiri, tanpa memerlukan prosedur rumit dari pengguna.

cryptonews.ru7j yang lalu

Kunci Bitcoin Disimpan Offline Berkat Lemparan Dadu, Tetapi Tidak Semua Orang Akan Melakukannya

cryptonews.ru7j yang lalu

Trading

Spot
活动图片