Provavelmente posso nomear 10 projetos de criptomoedas que estão buscando inferência de IA descentralizada de ângulos completamente diferentes neste momento. Essa área está atraindo alguns dos melhores talentos de desenvolvimento de IA em criptomoedas atualmente.

A luta está ficando mais complexa com a corrida por hardware, modelos de confiança, perfis de latência e quem consegue transformar computação bruta em inferência utilizável sem gastar uma fortuna.
Tentei mapear alguns dos projetos em jogo para que você possa ver com mais clareza.
[1] @darkbloomai
@EigenLabs está tentando transformar Macs Apple Silicon ociosos em uma rede de inferência com foco em privacidade.
Milhões de Macs com série M já existem, o custo marginal é principalmente eletricidade, e o Apple Silicon possui memória unificada de até 64–512GB com uma largura de banda enorme.
Então eles querem que o Mac spare sentado na mesa de alguém se torne parte da camada de infraestrutura de IA.
Usuários enviam solicitações de inferência, coordenadores operados por Eigen as roteiam, provedores executam o modelo em Macs elegíveis, e o provedor supostamente não consegue ver o prompt ou a saída.
– o principal provedor ganha cerca de $6 e o quinto cerca de $2
– os ganhos de 30 dias ficaram mais próximos de ~$6 no total contra projeções de calculadora de $280–600/mês
[2] @nosana_ai
Rede de inferência baseada em Solana focada em trabalhos de IA, agendamento, hosts de GPU e desenvolvedores que querem inferência mais barata sem pensar muito na infraestrutura.
– Mais de 50 mil hosts de GPU registrados
– 600 nós ativos diários em mais de 60 países
Eles oferecem aos desenvolvedores uma via de inferência mais barata e deixam a Solana coordenar o marketplace.
[3] @rendernetwork
Eles já tinham a rede criativa de GPU, depois expandiram lentamente para computação de IA e inferência.
– Mais de 5.600 nós de GPU
– 24,3 milhões de quadros renderizados em 2025
– IA já representa cerca de 35–40% do volume
– GPU dispersa por cerca de $0,69/h
Renderização e inferência não são a mesma carga de trabalho, mas Render já sabe como coordenar demanda distribuída de GPU, pagamentos, reputação de fornecimento e fluxos de trabalho de criadores.
[4] @akashnet
Nativo do Kubernetes, leilões reversos, aluguel de computação via SDL, flexível o suficiente para muitas cargas de trabalho.
Akash é real, maduro, barato, útil, mas não perfeitamente otimizado para inferência.
Pode ser uma válvula de alívio de custos, capacidade de explosão, trabalhos em lote e infraestrutura auto-hospedada. Mas para uma experiência de inferência de baixa latência, a nuvem generalizada precisa competir com roteadores especializados.
[5] @ionet
Mais de 100 mil GPUs registradas, preços do H100 em torno de $1,49–2,20/h contra preços muito mais altos de hyperscalers, orquestração estilo Ray, e agora computação confidencial com H100/H200 tiers habilitados com Intel TDX.
Está buscando escala e posicionamento de nível empresarial.
[6] $Tao sub-redes (SN64 + SN4)
Chutes tem cerca de 4.400 unidades de fornecimento equivalentes ao H100, 9,1T de tokens totais servidos, mais de 50 bilhões de tokens/dia no pico, e aparentemente é um dos principais provedores do OpenRouter.
Targon está investindo em inferência confidencial com Intel TDX + computação confidencial NVIDIA, mais de 1.500 H200s, e uma alegação de ~$10M ARR.
A latência ainda é a barreira. A maioria das redes descentralizadas não chega perto dos provedores centralizados para chat em tempo real.
Mas eles não precisam vencer todas as cargas de trabalho.
Inferência em lote, agentes assíncronos, tarefas de código, geração de imagens/vídeos, pesquisa offline, loops de agentes em segundo plano, tudo isso pode tolerar latências piores se o custo e a privacidade forem melhores.
Por isso, acredito que quanto maior o mercado de IA ficar, mais espaço haverá para projetos de criptomoedas abrirem seu próprio caminho.