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Dragonfly mène $65M pari sur l'IA Venice d'Erik Voorhees alors que la startup atteint le statut de licorne
Venice AI, la plateforme d'intelligence artificielle (IA) axée sur la confidentialité fondée par le défenseur du bitcoin Erik Voorhees, a bouclé un tour de table de série A de 65 millions de dollars pour une valorisation post-money de 1 milliard de dollars.
Points clés :
La société de capital-risque crypto Dragonfly a dirigé le tour de table. Coinbase Ventures, North Island Ventures, Archetype, Morgan Creek Digital et Liquid 2 Ventures y ont également participé. L'annonce du 1er juillet marque la première levée de fonds en equity externe de Venice depuis son lancement en 2024.
Voorhees construit avant d'emprunter
Voorhees a passé deux ans à construire Venice avant de prendre de l'argent extérieur. La plateforme compte désormais plus de 3 millions d'utilisateurs actifs. Elle traite 1,3 billion de jetons par mois et gère plus de 1,7 million d'appels API quotidiens. Venice est devenue rentable au premier trimestre 2026, un résultat rare dans un secteur où de nombreuses entreprises d'IA brûlent encore du cash.
Venice se positionne face aux chatbots grand public qui enregistrent les requêtes des utilisateurs et stockent l'historique des conversations. La plateforme chiffre les saisies côté client et ne conserve pas les conversations sur ses serveurs. Les utilisateurs peuvent choisir parmi plus de 200 modèles d'IA, notamment des options open source avec moins de restrictions de contenu, ainsi que des modèles propriétaires provenant de fournisseurs comme OpenAI et Anthropic.
Les investisseurs ignorent le jeton, prennent des actions à la place
Venice gère sa propre économie de jetons autour de VVV et DIEM. Les utilisateurs stakent du VVV pour créer du DIEM, qui génère des crédits d'IA quotidiens. L'entreprise a brûlé environ 42 % de l'offre en circulation de VVV et détient 30 millions des 80 millions de jetons totaux dans son trésor.
Plutôt que de vendre des jetons de trésorerie pour lever des capitaux, Venice a choisi l'equity. Les investisseurs de série A ont reçu 8,98 % de l'entreprise, une subvention d'acquisition de 1,5 million de VVV et des bons de souscription pour acheter jusqu'à 5 millions de VVV supplémentaires sur huit ans. Si les investisseurs exercent ces bons en totalité, le capital total levé pourrait atteindre 131,5 millions de dollars.
Les jetons des bons de souscription restent bloqués pendant un an, puis se débloquent sur trois ans supplémentaires. Voorhees a déclaré que la structure aligne les incitations entre l'entreprise, les investisseurs et la communauté des détenteurs de jetons sans inonder le marché d'une offre fraîche. Le VVV a bondi de 12,8 % suite à l'annonce de la levée de fonds de Venice AI.
Voorhees oriente le produit vers une infrastructure détenue
Venice prévoit d'utiliser les fonds pour construire des centres de données propriétaires, réduisant ainsi sa dépendance à la location de puissance de calcul et améliorant ses marges. L'entreprise a également l'intention d'élargir sa base de clients, d'entrer sur de nouveaux marchés et de réaliser des acquisitions.
Voorhees a présenté la levée de fonds en termes constitutionnels, décrivant Venice comme protégeant la pensée et l'expression privées contre la surveillance de masse. Il a écrit que l'entreprise vise à construire ce qu'il a appelé une plateforme ouverte et permissive qui respecte la souveraineté de ses utilisateurs, humains et automatisés.
Actuellement, seuls environ 8 % des utilisateurs de Venice paient en cryptomonnaie, selon l'entreprise. Ce chiffre suggère que la croissance de la plateforme provient de plus en plus d'utilisateurs grand public plutôt que des premiers adoptants natifs de la crypto.
La levée de fonds intervient au milieu d'un débat en cours sur la sécurité de l'IA, la censure et les pratiques de collecte de données dans l'ensemble du secteur. L'approche de Venice, qui mise sur la confidentialité des utilisateurs et une conservation minimale des données, se démarque de ses concurrents qui s'appuient sur les données stockées des utilisateurs pour former et affiner leurs modèles.