Dragonfly mène un tour de table de 65 millions de dollars en faveur de Venice AI, la start-up d'Erik Voorhees, qui vient d'atteindre le statut de « licorne »

La société de capital-risque spécialisée dans les cryptomonnaies Dragonfly a mené ce 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 externe de Venice depuis son lancement en 2024.

Voorhees construit avant d’emprunter

Voorhees a passé deux ans à développer Venice avant de faire appel à des fonds extérieurs. La plateforme compte désormais plus de 3 millions d’utilisateurs actifs. Elle traite 1 300 milliards de tokens 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 continuent de brûler des liquidités.

Venice se positionne en opposition aux chatbots traditionnels qui enregistrent les requêtes des utilisateurs et conservent l’historique des conversations. La plateforme crypte les données saisies côté client et ne conserve pas les conversations sur ses serveurs. Les utilisateurs peuvent choisir parmi plus de 200 modèles d’IA, y compris des options open source avec moins de restrictions de contenu, ainsi que des modèles propriétaires proposés par des fournisseurs tels qu’OpenAI et Anthropic.

Les investisseurs délaissent le token au profit de prises de participation

Venice gère sa propre économie de jetons articulée autour du VVV et du DIEM. Les utilisateurs stakent des VVV pour frapper des DIEM, ce 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 sa trésorerie.

Plutôt que de vendre des jetons de trésorerie pour lever des capitaux, Venice a opté pour des prises de participation. Les investisseurs de la série A ont reçu 8,98 % de la société, une attribution de 1,5 million de VVV soumise à un délai d’acquisition, ainsi que des bons de souscription leur permettant d’acheter jusqu’à 5 millions de VVV supplémentaires sur une période de huit ans. Si les investisseurs exercent intégralement ces bons de souscription, le capital total levé pourrait atteindre 131,5 millions de dollars.

Les jetons liés aux bons de souscription restent bloqués pendant un an, puis sont débloqués progressivement sur trois années supplémentaires. M. Voorhees a déclaré que cette structure aligne les incitations entre l’entreprise, les investisseurs et la communauté des détenteurs de jetons sans inonder le marché d’une nouvelle offre. Le cours du VVV a bondi de 12,8 % à la suite de l’annonce de la levée de fonds de Venice AI.

Voorhees consacre les fonds levés à la mise en place d’une infrastructure propre

Venice prévoit d’utiliser ces fonds pour construire ses propres centres de données, réduisant ainsi sa dépendance vis-à-vis des ressources informatiques louées et améliorant ses marges. L’entreprise a également l’intention d’élargir sa base de clients, de pénétrer de nouveaux marchés et de mener des acquisitions.

Voorhees a présenté cette levée de fonds sous un angle constitutionnel, décrivant Venice comme un rempart protégeant la pensée et l’expression privées contre la surveillance de masse. Il a écrit que l’entreprise visait à construire ce qu’il a qualifié de plateforme ouverte et permissive, respectant la souveraineté de ses utilisateurs, qu’ils soient humains ou 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 adeptes natifs de la cryptomonnaie.

Cette levée de fonds intervient dans un contexte de débat permanent 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 celle de ses concurrents, qui s’appuient sur les données utilisateur stockées pour entraîner et affiner leurs modèles.