Venice AI, den integritetsinriktade plattformen för artificiell intelligens (AI) som grundades av bitcoin-förespråkaren Erik Voorhees, har slutfört en serie A-finansieringsrunda på 65 miljoner dollar till en värdering efter finansieringen på 1 miljard dollar.
Dragonfly leder en satsning på 65 miljoner dollar på Erik Voorhees företag Venice AI, samtidigt som startupen uppnår ”unicorn”-status

Viktiga punkter
- Dragonfly ledde Venice AI:s serie A-finansieringsrunda på 65 miljoner dollar, vilket värderade företaget till 1 miljard dollar.
- Venice nådde 3 miljoner användare och blev lönsamt under första kvartalet 2026 innan kapitalanskaffningen.
- Investerarna fick 8,98 % av aktiekapitalet samt VVV-teckningsoptioner som kan utnyttjas under åtta år.
Krypto-riskkapitalbolaget Dragonfly ledde finansieringsrundan. Coinbase Ventures, North Island Ventures, Archetype, Morgan Creek Digital och Liquid 2 Ventures deltog också. Tillkännagivandet den 1 juli markerar Venice AI:s första externa kapitalanskaffning sedan lanseringen 2024.
Voorhees bygger upp verksamheten innan han lånar
Voorhees ägnade två år åt att bygga upp Venice innan han tog in kapital från externa källor. Plattformen har nu mer än 3 miljoner aktiva användare. Den bearbetar 1,3 biljoner tokens per månad och hanterar över 1,7 miljoner API-anrop dagligen. Venice blev lönsamt under första kvartalet 2026, ett sällsynt resultat i en bransch där många AI-företag fortfarande bränner pengar.
Venice positionerar sig som ett alternativ till vanliga chattbotar som loggar användarnas inmatningar och lagrar konversationshistoriken. Plattformen krypterar inmatningarna på klientsidan och lagrar inte konversationerna på sina servrar. Användarna kan välja mellan mer än 200 AI-modeller, inklusive open source-alternativ med färre innehållsbegränsningar samt closed source-modeller från leverantörer som OpenAI och Anthropic.
Investerare hoppar över token och väljer istället aktier
Venice driver sin egen tokeneekonomi uppbyggd kring VVV och DIEM. Användare stakar VVV för att prägla DIEM, vilket genererar dagliga AI-krediter. Företaget har bränt ungefär 42 % av VVV:s cirkulerande utbud och innehar 30 miljoner av de totalt 80 miljoner token i sin kassa.
I stället för att sälja tokens från kassan för att skaffa kapital valde Venice aktier. Investerare i serie A-rundan erhöll 8,98 % av företaget, en tilldelning med upptjäningsperiod på 1,5 miljoner VVV samt teckningsoptioner för att köpa upp till 5 miljoner ytterligare VVV under åtta år. Om investerarna utnyttjar dessa teckningsoptioner fullt ut kan det totala insamlade kapitalet uppgå till 131,5 miljoner dollar.
Teckningsoptions-tokens förblir låsta i ett år och låses sedan upp under ytterligare tre år. Voorhees sa att strukturen samordnar incitamenten mellan företaget, investerarna och den tokeninnehavande gemenskapen utan att översvämma marknaden med nytt utbud. VVV steg med 12,8 % efter nyheten om Venice AI:s kapitalanskaffning.
Voorhees riktar intäkterna mot egen infrastruktur
Venice planerar att använda medlen för att bygga egna datacenter, vilket minskar beroendet av hyrd datorkraft och förbättrar marginalerna. Företaget avser också att utöka sin kundbas, gå in på nya marknader och genomföra förvärv.
Voorhees beskrev kapitalanskaffningen i konstitutionella termer och framhöll att Venice skyddar privata tankar och yttranden från massövervakning. Han skrev att företaget strävar efter att bygga vad han kallade en öppen, tillåtande plattform som respekterar suveräniteten hos sina användare, både mänskliga och automatiserade.
Enligt företaget betalar för närvarande endast cirka 8 % av Venice-användarna med kryptovaluta. Den siffran tyder på att plattformens tillväxt i allt högre grad kommer från vanliga användare snarare än från tidiga användare som redan är insatta i kryptovalutor.
Kapitalanskaffningen sker mitt i en pågående debatt om AI-säkerhet, censur och datainsamlingsmetoder inom branschen. Venices strategi, som satsar på användarnas integritet och minimal datalagring, skiljer sig från konkurrenterna som förlitar sig på lagrad användardata för att träna och förfina sina modeller.
Den här artikeln har översatts från engelska med hjälp av AI. Den engelska originalversionen är den auktoritativa källan; automatiska översättningar kan innehålla felaktigheter, särskilt i juridisk och regulatorisk terminologi.
















