"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

Stasiun Transit AI Picu Perdebatan Panas di Zhihu: Di Balik Token Murah, Apa Sebenarnya yang Dikhawatirkan Pengguna?

Sebuah diskusi panas tentang "stasiun transit AI" di Zhihu mengangkat pertanyaan tentang asal-usul token murah dan keamanan pengguna. Diskusi bergeser dari sekadar pilihan alat ke masalah biaya dan kepercayaan yang lebih luas, karena token AI kini menjadi biaya nyata bagi pengguna. Kekhawatiran utama bukan hanya harga, tetapi **keaslian model**. Pengguna khawatir model yang ditampilkan tidak sesuai dengan yang benar-benar dipanggil, dengan risiko seperti "pertukaran model" atau "penurunan kualitas" yang sulit dideteksi karena sifat respons AI yang acak. Ini menciptakan transaksi asimetris informasi. Selain itu, **perbandingan harga** perlu diperhatikan. Token transit sering kali terlihat murah hanya jika dibandingkan dengan harga API resmi per penggunaan. Dibandingkan dengan langganan resmi, model domestik, atau kuota gratis, itu belum tentu pilihan termurah. Pengguna disarankan untuk menilai kebutuhan mereka terlebih dahulu. Sumber token murah beragam, mulai dari jalur legal (pembelian grosir, diskon perusahaan) hingga yang abu-abu (pembagian akun langganan, arbitrase wilayah). **Campuran sumber ini** menyulitkan penilaian risiko dan stabilitas layanan. Diskusi meningkat ke **keamanan data**. Untuk penggunaan biasa, risikonya terbatas pada kualitas respons. Namun, untuk pemrograman AI, Agent, atau alat perusahaan, data yang dikirim (kode, dokumen bisnis, rahasia dagang) sangat sensitif. Menggunakan transit yang tidak jelas dapat melanggar kewajiban kerahasiaan dan kepatuhan. Konsensus yang muncul adalah: stasiun transit **dapat digunakan untuk tugas berisiko rendah dan dapat diganti**, tetapi **tidak boleh menjadi pintu masuk default**. Untuk data sensitif atau alur kerja produksi, gunakan saluran resmi. Saran praktis termasuk tidak mengisi saldo besar, tidak mengikat semua alur kerja ke satu transit, menggunakan pertanyaan uji tetap, dan menganonimkan data jika memungkinkan. Pada intinya, diskusi ini mengingatkan bahwa **biaya sebenarnya dari penggunaan AI tidak hanya tertera pada harga token**, tetapi juga mencakup keaslian model, aliran data, stabilitas layanan, dan tanggung jawab kepatuhan. Semakin mudah kemampuan AI diakses, semakin penting bagi pengguna untuk mengetahui apa yang terjadi di balik layar.

marsbit6m yang lalu

Stasiun Transit AI Picu Perdebatan Panas di Zhihu: Di Balik Token Murah, Apa Sebenarnya yang Dikhawatirkan Pengguna?

marsbit6m yang lalu

Asosiasi Blockchain Desak Senat Untuk Mengesahkan Undang-Undang CLARITY Dengan Surat Yang Didukung 160 Mantan Pejabat

Asosiasi Blockchain, kelompok advokasi terbesar di industri, mendesak kepemimpinan Senat AS untuk melangkah maju dalam RUU CLARITY yang telah lama ditunggu. Desakan ini disampaikan dalam surat yang ditandatangani oleh 160 mantan profesional keamanan nasional, intelijen, dan penegak hukum. Mereka berargumen bahwa tanpa kerangka kerja federal yang jelas, aktivitas terkait kripto akan terus berpindah ke pasar luar negeri yang buram, menyulitkan penyelidik AS dalam memantau dan menindak kejahatan keuangan. RUU CLARITY bertujuan memperkuat kemampuan penegak hukum dengan kewajiban anti-pencucian uang yang lebih ketat, termasuk perluasan Undang-Undang Kerahasiaan Bank (BSA) dan persyaratan sanksi. RUU ini juga menekankan berbagi informasi antara Departemen Keuangan, DOJ, FBI, DEA, dan sektor swasta. Selain itu, RUU ini akan meningkatkan pengawasan atas kios aset digital dengan persyaratan pemantauan transaksi, pelaporan, batas transaksi, dan titik kontak penegak hukum khusus. Asosiasi Blockchain menegaskan bahwa langkah-langkah ini dirancang untuk meningkatkan visibilitas dan akuntabilitas, bukan mengurangi regulasi. Untuk mendukungnya, mereka akan mengadakan town hall virtual dengan partisipasi senator dan penasihat Gedung Putih. RUU ini telah melalui komite pertanian dan diharapkan mendapatkan suara penuh di Senat musim panas ini. Namun, jika disetujui Senat, RUU masih perlu didamaikan dengan versi yang telah disahkan DPR sebelumnya.

bitcoinist18m yang lalu

Asosiasi Blockchain Desak Senat Untuk Mengesahkan Undang-Undang CLARITY Dengan Surat Yang Didukung 160 Mantan Pejabat

bitcoinist18m yang lalu

Diblokir oleh Platform Sendiri, WeChat AI Turun Tangan Sendiri

Inti AI WeChat akhirnya diumumkan setelah insiden "pemblokiran sendiri". Pada 2 Juni, saham Tencent melonjak lebih dari 10% menyusul laporan bahwa WeChat sedang menyelesaikan pengujian AI Agent asli yang tertanam langsung di aplikasi. Entri interaksi direncanakan berupa geser ke kanan di layar utama untuk memunculkan jendela percakapan AI. Langkah ini didorong oleh ketertinggalan Tencent di pasar AI konsumen. "Yuanbao", asisten AI independen mereka, hanya memiliki 57 juta MAU pada Maret 2026, jauh di belakang Doubao (345 juta) dan Qianwen (166 juta). Titik balik terjadi ketika WeChat sendiri memblokir kampanye红包 Yuanbao pada Februari 2026 karena melanggar aturan platform, menyoroti konflik internal tentang penempatan AI. AI Agent WeChat bukan sekadar chatbot. Ia dirancang untuk mengeksekusi tugas secara langsung dengan memanfaatkan aset unik WeChat: jutaan *mini-program* dengan API terstandarisasi, sistem identitas & pembayaran terintegrasi (WeChat Pay), dan basis pengguna 1,4 milar. Ini memungkinkan eksekusi perintah alami seperti "pesan kopi" atau "buat janji dokter" dalam satu alur tertutup di dalam WeChat, mengisi celah kemampuan eksekusi pada produk AI Tencent lainnya. Tantangan utama meliputi: performa model dasar Hunyuan yang masih perlu dikejar, konsumsi daya komputasi yang masif untuk 1,4 milar pengguna, dan perluasan model insentif bagi pengembang *mini-program* yang aliran traffiknya mungkin berubah drastis. Masa depan AI Agent WeChat akan menentukan apakah ia dapat mendefinisikan ulang koneksi manusia-layanan di era AI, mempertahankan pengguna dalam ekosistemnya, dan mengubah platform dari "tempat pengguna mencari layanan" menjadi "sistem di mana AI menyelesaikan tugas".

marsbit1j yang lalu

Diblokir oleh Platform Sendiri, WeChat AI Turun Tangan Sendiri

marsbit1j yang lalu

Panduan Q3 Broadcom Lebih Rendah 1,2 Miliar Dolar dari Ekspektasi, Saham Anjlok >13% di Pasca-Perdagangan, Narasi AI "Mendingin"?

Penulis: Ada, Deep Wave TechFlow Pada tanggal 3 Juni waktu AS setelah jam pasar, Broadcom merilis kinerja Q2 FY2026. Secara keseluruhan, laporan kuartal ini mencetak rekor dengan pendapatan $22.19 miliar (naik 48% YoY) dan EPS disesuaikan $2.44, melampaui ekspektasi. Pendapatan semikonduktor AI mencapai $10.8 miliar, tumbuh 143% dan terus meningkat selama 13 kuartal berturut-turut. Namun, pedoman untuk Q3 menjadi sorotan utama. Meski total pendapatan diproyeksikan $29.4 miliar (di atas perkiraan analis $28.54 miliar), proyeksi pendapatan semikonduktor AI untuk Q3 hanya $16 miliar, lebih rendah sekitar 7% dari konsensus ekspektasi analis sebesar $17.2 miliar. CEO Hock Tan juga tidak menaikkan panduan pendapatan AI untuk tahun fiskal 2026, yang tetap pada lebih dari $100 miliar. Perbedaan ini memicu reaksi tajam di pasar. Saham AVGO anjlok lebih dari 13% dalam perdagangan setelah jam pasar, menghapus kapitalisasi pasar sekitar $270 miliar. CEO juga mengindikasikan bahwa proporsi pendapatan jaringan AI, yang saat ini mendekati 40% dari pendapatan semikonduktor AI, diperkirakan akan menormalkan menjadi sekitar 30%, bukan tetap di level 40%. Pernyataan ini berpotensi memberi tekanan pada valuasi perusahaan modul optik China yang terkait dengan cerita jaringan AI. Efeknya meluas ke perusahaan lain seperti Marvell yang juga turun setelah jam pasar. Meskipun demikian, manajemen menegaskan permintaan chip AI tetap sangat kuat dan berulang kali menegaskan target pendapatan AI lebih dari $100 miliar untuk FY2027. Koreksi saat ini mungkin merupakan aksi ambil untung karena valuasi yang telah tinggi, bukan perubahan mendasar dalam narasi AI jangka panjang.

marsbit1j yang lalu

Panduan Q3 Broadcom Lebih Rendah 1,2 Miliar Dolar dari Ekspektasi, Saham Anjlok >13% di Pasca-Perdagangan, Narasi AI "Mendingin"?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片