IA está varrendo o mundo, por que Cripto + IA está tão sombrio?

Texto: Ekko an, Ryan Yoon

Compilado por: Chopper, Foresight News

TL;DR

No contexto do rápido desenvolvimento da inteligência artificial, precisamos avaliar a indústria de blockchain sob a perspectiva da demanda: quais problemas ela resolve que os sistemas existentes não conseguem, e quais capacidades únicas ela traz?

Descentralização computacional e armazenamento descentralizado realmente têm lógicas razoáveis, como soberania de dados e vantagens de custo, mas ainda não formaram vantagens técnicas absolutamente convincentes o suficiente para que empresas profundamente integradas a provedores tradicionais de nuvem assumam riscos de migração.

Validação de modelos e tecnologias de privacidade criptográfica não resolvem as dores comerciais urgentes das empresas no momento; as empresas não adotarão em larga escala voluntariamente. A demanda neste setor provavelmente ficará atrás da implementação de políticas regulatórias. A Lei de IA da UE é um precedente típico: padrões são estabelecidos primeiro, e a demanda do mercado segue.

O gargalo da infraestrutura de agentes de IA não está na tecnologia. O foco atual das empresas mainstream é a automação de processos internos, enquanto os projetos de blockchain estão desenvolvendo infraestrutura para a próxima fase. A maturidade da demanda do mercado não acompanha o ritmo do desenvolvimento tecnológico.

O pagamento por agentes de IA é o único setor onde blockchain e finanças tradicionais estão no mesmo ponto de partida. Nenhum dos dois resolveu adequadamente as dores da indústria, e é também o único nicho com condições de competição direta no momento.

Globalmente, o dilema do setor blockchain + IA não é que a lógica da combinação seja contraditória, mas que há um grave desajuste entre oferta e demanda. Cada um dos quatro nichos principais tem problemas únicos de falta de demanda. Apenas o setor de pagamento por agentes de IA tem condições de competir diretamente no mercado atual.

Explosão da IA, mas o setor blockchain fica para trás

A indústria de IA está vivendo um boom sem precedentes de capital e investimento em infraestrutura. Os ecossistemas de grandes modelos construídos por gigantes da tecnologia estão penetrando totalmente na vida cotidiana e na produção industrial. A indústria de criptomoedas também está evoluindo rapidamente, tentando encontrar pontos de sinergia tecnológica com a IA.

Os primeiros esforços de exploração focaram em complementar e replicar elos da cadeia tradicional da indústria de IA: oferta descentralizada de GPUs, direitos de dados e verificação de modelos criptográficos. Recentemente, o foco do setor mudou para resolver pontos problemáticos que as arquiteturas centralizadas têm dificuldade em superar, incluindo interações autônomas de agentes de IA on-chain e liquidação automática em tempo real entre máquinas.

Usar genericamente "IA + blockchain" para resumir todo o setor apenas obscurece as diferenças reais entre os nichos. Precisamos realizar uma análise rigorosa do lado da demanda: que problemas cada nicho visa resolver? As soluções nativas de blockchain oferecem soluções verdadeiramente diferenciadas?

Quatro nichos principais

Computação descentralizada

O mercado de nuvem atual depende fortemente de um pequeno número de empresas líderes de tecnologia que controlam os recursos computacionais. GPUs de alto desempenho são difíceis de adquirir e caras, criando altas barreiras de entrada para startups de IA e instituições de pesquisa que não podem construir infraestrutura em larga escala.

Plataformas centralizadas tendem a favorecer grandes clientes na alocação de recursos, e há uma falta de canais neutros para distribuir a vasta capacidade ociosa de GPU no mercado.

A computação descentralizada resolve os problemas de concentração e ineficiência de recursos por meio de dois modelos. O modelo de economia compartilhada agrega recursos de GPU ociosos de indivíduos e data centers de pequeno porte, construindo uma rede de computação unificada que contorna o monopólio dos gigantes da tecnologia e cria um sistema de oferta flexível.

O modelo de computação distribuída permite que os usuários aluguem poder computacional globalmente, sem depender do hardware de um único provedor, aumentando a utilização de hardware ocioso e reduzindo a barreira de acesso à computação de alto desempenho.

Armazenamento descentralizado

O sistema de armazenamento de dados existente está quase inteiramente vinculado a provedores centralizados de nuvem como Google e Meta. Uma vez que os usuários fazem upload de dados, a propriedade real dos dados é transferida para a plataforma. Os dados de treinamento de IA são monopolizados por gigantes por longos períodos. Além disso, arquiteturas centralizadas apresentam riscos operacionais: mudanças de políticas, interrupções de serviço e falhas de plataforma podem tornar os dados inacessíveis ou até mesmo perdidos permanentemente.

O armazenamento descentralizado resolve esses problemas estruturais de duas maneiras. Modelos de economia compartilhada, representados por Filecoin e Arweave, agregam espaço de armazenamento ocioso de vários participantes em uma rede que pode substituir a nuvem centralizada existente.

O modelo de armazenamento permanente replica dados em nós distribuídos, não sendo afetado pelo status operacional de um único servidor, reduzindo a dependência de uma única plataforma.

Mercado de negociação de dados on-chain

A pesquisa em IA requer grandes volumes de dados de treinamento, mas o mercado atual de circulação de dados é altamente fechado. Hugging Face e os principais provedores de nuvem monopolizam receitas e poder de precificação. Os criadores de dados ganham pouco, e o mecanismo de incentivo para contribuição de dados carece de transparência.

Os mercados de negociação on-chain usam contratos inteligentes para eliminar intermediários e estabelecer regras de negociação transparentes. No modelo de negociação direta, como o Ocean Protocol, proprietários de dados e desenvolvedores de IA negociam diretamente por meio de contratos inteligentes, com a remuneração distribuída de forma transparente. No modelo de recompensa por contribuição, como o Grass, indivíduos conectam sua largura de banda ociosa à coleta de dados de IA e são recompensados de acordo com o valor de sua contribuição.

Verificação de inferência de modelo e privacidade

A IA tradicional é um sistema de caixa preta; externamente não é possível verificar se as operações do modelo estão em conformidade ou se dados sensíveis do usuário foram processados com segurança.

Machine Learning de Conhecimento Zero (ZKML) sobrepõe um mecanismo de verificação criptográfica na camada de inferência de IA, alcançando simultaneamente privacidade e rastreabilidade de auditoria. As operações do modelo ainda são concluídas fora da cadeia, mas o processo de computação gera um certificado criptográfico provando que todo o fluxo seguiu estritamente as regras predefinidas.

Essa prova é registrada on-chain, não nos dados subjacentes. Por exemplo: em um cenário de reivindicação automatizada de seguro de saúde, o hospital carrega apenas o certificado de conformidade da operação de IA, sem precisar fazer upload completo dos prontuários dos pacientes; a seguradora pode verificar a autenticidade do certificado para concluir a reivindicação, sem nunca ter acesso aos dados médicos originais e privados.

Estrutura de agentes de IA

Agentes de IA estão gradualmente se tornando o núcleo do fluxo de tráfego e criação de valor, evoluindo de ferramentas para entidades econômicas autônomas. O sistema financeiro existente é projetado com base no comportamento de consumo humano e naturalmente não consegue se adaptar a cenários de pagamento dominados por máquinas.

A economia de agentes requer transações de alta frequência e micro valor em milissegundos, bem como liquidação transfronteiriça em tempo real, o que a infraestrutura financeira tradicional tem dificuldade em suportar.

A infraestrutura de agentes on-chain resolve esse problema por meio de dois mecanismos. O mecanismo de execução e controle autônomos atribui a cada agente de IA uma carteira e identidade únicas, permitindo que ele assine transações diretamente, com limites de gastos configuráveis e medidas de segurança para evitar comportamentos inesperados.

O mecanismo de liquidação baseado em protocolo usa protocolos de pagamento com stablecoins (por exemplo, x402) para liquidar micro transações e pagamentos de alta frequência em tempo real, contornando conversão de moeda e processos de aprovação.

Diferenças entre blockchain + IA e a cadeia tradicional da indústria de IA

A lógica de capital da cadeia tradicional da indústria de IA gira em torno de "remover gargalos de desenvolvimento". À medida que a demanda por IA se expande, memória de vídeo, energia elétrica e largura de banda de transmissão de dados tornam-se gargalos. Empresas que podem resolver rapidamente esses pontos (como fabricantes de memória de alta largura de banda e empresas de infraestrutura elétrica) atraem enormes financiamentos e valorizações de mercado. O mercado está disposto a pagar avaliações altas por soluções que eliminam gargalos de crescimento.

Projetos de blockchain + IA realmente visam dores reais da indústria, mas nunca conseguem o mesmo nível de atenção do mercado. Se esses problemas fossem realmente urgentes, o mercado já teria visto adoção e transformação em larga escala.

Mesmo que setores como computação descentralizada e direitos de dados tenham valor razoável, é difícil atrair capital mainstream. A contradição central está no grave desalinhamento entre a oferta tecnológica e as necessidades dos compradores com poder financeiro.

O ritmo de desenvolvimento da indústria de IA é apertado. Compradores (principalmente grandes empresas de tecnologia e clientes corporativos) investirão massivamente em soluções que possam resolver seus gargalos operacionais atuais mais rapidamente. Eles não perderão tempo avaliando infraestrutura não testada. Sua principal consideração é desempenho computacional, confiabilidade da infraestrutura e ROI mensurável.

Por exemplo: quando a velocidade de transmissão de dados se torna um gargalo no treinamento de modelos, grandes quantidades de capital fluem para infraestrutura de fibra óptica para substituir cabos de cobre. Quando a largura de banda da memória se torna a principal restrição, SK Hynix e Samsung Electronics resolveram isso fornecendo memória de alta largura de banda, ganhando reconhecimento global. Esse padrão é consistente: o capital segue empresas que eliminam restrições e impulsionam o progresso.

O problema fundamental do setor blockchain + IA é o posicionamento incorreto. Empresas com grandes orçamentos se preocupam apenas com ganhos de curto prazo em desempenho e redução de custos; enquanto os projetos de blockchain + IA se aprofundam em questões secundárias e de longo prazo. A visão tecnológica do lado da oferta não corresponde às necessidades operacionais atuais do lado da demanda.

A visão tecnológica do lado da oferta não corresponde às necessidades operacionais atuais do lado da demanda.

Falta de força técnica sólida

Muitos projetos demonstram o potencial e o design da infraestrutura descentralizada por meio de benchmarks, mas não alcançam avanços tecnológicos disruptivos que possam abalar o enraizado domínio dos provedores de nuvem centralizados (AWS, GCP, etc.).

Plataformas de nuvem centralizadas já possuem enormes recursos financeiros e infraestrutura madura. Novas tecnologias precisam oferecer vantagens de desempenho esmagadoras para que as empresas estejam dispostas a arcar com os custos de migração. A Apple mudou de chips Intel para seus próprios chips M1, suportando o enorme risco de incompatibilidade de software, mas a decisão foi impulsionada por uma vantagem de três vezes em eficiência energética, suficiente para cobrir o custo da transformação.

Atualmente, blockchain + IA não pode oferecer uma lógica de ROI convincente o suficiente para empresas que precisam de sincronização de dados em nível de PB e latência ultrabaixa. As empresas não estão dispostas a assumir o risco de migração.

Desajuste estrutural entre oferta e demanda

Alguns projetos de computação descentralizada introduzem acordos de nível de serviço para reduzir o risco empresarial, mas as empresas ainda hesitam. A raiz do problema não está nos contratos, mas na estrutura subjacente: provedores líderes de nuvem podem oferecer salas de servidores isoladas dedicadas; redes blockchain dependem de nós descentralizados e anônimos para fornecer poder computacional.

Uma vez que um nó cai, interrompendo o treinamento de um modelo que vale centenas de milhões, compensações em tokens ou dinheiro não podem recuperar o tempo perdido e as oportunidades de negócios. Para empresas em competição acirrada, a estabilidade do sistema é uma linha vermelha inegociável. Mesmo com ferramentas de hedge de risco, as empresas não têm incentivo para aceitar a incerteza inerente às redes descentralizadas.

Demanda de mercado ainda não madura

Estruturas de agentes de blockchain visam um ecossistema maduro de colaboração autônoma entre múltiplos agentes, mas o estágio de desenvolvimento do mercado mainstream está longe dessa visão.

Empresas como Microsoft e Salesforce estão acelerando a implementação de agentes de IA, mas todas estão focadas atualmente na automação de processos de rede interna. A infraestrutura construída por projetos de blockchain serve para a próxima fase: agentes autônomos operando independentemente em redes externas entre empresas. Atualmente, a grande maioria das empresas ainda está refinando a estabilidade de seus sistemas de IA existentes e o ROI. A colaboração entre múltiplos agentes em várias redes simplesmente não está na lista de prioridades do planejamento de infraestrutura corporativa.

A baixa demanda neste estágio é uma questão de ciclo de desenvolvimento, não um defeito técnico. A infraestrutura de agentes de blockchain é melhor posicionada como um layout de infraestrutura de longo prazo para a futura economia de agentes, em vez de um negócio de monetização de curto prazo.

Regulamentação

A prova de conhecimento zero e tecnologias de privacidade criptográfica são soluções centrais para construir IA confiável, mas nos estágios iniciais da disseminação da IA, a demanda proativa das empresas por infraestrutura de privacidade é extremamente baixa. É difícil confiar na promoção voluntária das empresas para alcançar adoção em escala; a demanda do setor provavelmente será gerada por padrões regulatórios, com a tecnologia então sendo implementada para atender aos requisitos de conformidade.

Regulamentações globais detalhadas, como a Lei de IA da UE, continuam a se refinar, trazendo benefícios para o setor. Quando a rastreabilidade de dados e a segurança de dados se tornarem requisitos legais rígidos, a capacidade de verificação do blockchain passará de uma função opcional para um item de conformidade obrigatório para as empresas implementarem IA.

O aperfeiçoamento regulatório não é uma restrição ao setor, mas um catalisador para a formação do mercado. Regras claras reduzem a incerteza do setor e abrem um caminho estável para a implementação de blockchain + IA no mercado institucional.

Falta de casos de referência de implementação

Múltiplas contradições estruturais se combinam para criar o obstáculo mais central: a ausência de um caso de referência de implementação em larga escala convincente que demonstre valor comercial. A indústria tradicional de IA dependeu do ChatGPT para formar um ciclo de crescimento: um produto explosivo visível para todos, atraindo capital e talentos massivos para iteração contínua.

O setor blockchain + IA ainda não tem um caso de product-market fit de magnitude equivalente. Além do entusiasmo inicial da comunidade, nenhum projeto penetrou nos cenários de produção empresarial ou consumo cotidiano do público, não conseguindo obter a atenção do capital institucional tradicional. A falta de um caso de implementação de referência é a maior barreira para afastar fundos institucionais conservadores e retardar a disseminação do setor.

Blockchain + IA tem valor de longo prazo?

Deixando de lado o hype de curto prazo do mercado, blockchain + IA ainda não se estabeleceu firmemente na cadeia mainstream da indústria de IA, mas isso não significa que a combinação não tenha valor.

A razão central para o arrefecimento do setor não é uma contradição na combinação tecnológica, mas um desalinhamento em cada nicho entre a demanda madura da indústria e a direção da oferta tecnológica.

As necessidades centrais da indústria tradicional de IA são muito claras: ganhos de curto prazo em desempenho, otimização de custos e estabilidade máxima da infraestrutura; enquanto a grande maioria das soluções de IA em blockchain foca em propriedade de dados, transparência computacional e descentralização.

Esses não são gargalos que a indústria precisa resolver urgentemente agora. A implementação geralmente requer sacrifício de desempenho, e a relação custo-benefício é difícil de convencer as empresas.

Antes do boom da IA, empresas de infraestrutura elétrica eram geralmente classificadas como negócios maduros e de crescimento lento. O aumento da demanda por eletricidade impulsionado por data centers mudou isso, e desde então elas atraíram atenção significativa do mercado. A atual apatia em relação à IA em blockchain pode refletir um efeito de atraso semelhante, onde o valor da infraestrutura ainda não foi totalmente percebido antes que um novo paradigma surja.

Durante este período de transição, o importante é como o setor responde às necessidades reais do mercado.

O caminho a seguir se divide em duas direções: 1) Adaptar-se proativamente aos padrões da indústria de IA madura, preenchendo as lacunas de desempenho de curto prazo; 2) Manter a rota tecnológica existente, continuando a investir em infraestrutura de longo prazo para a próxima onda de implementação em larga escala da IA.

O destino final do blockchain + IA depende de qual rota conseguirá atender às reais necessidades do mercado no futuro.