Wall Street caça loucamente o ETF $TAO , mas 99% dos investidores de varejo não sabem: o token dessa rede de IA na casa dos trilhões afinal se revelou uma grande decepção?

Amigo, vamos falar de uma realidade cruel.

Da tulipomania à bolha da internet e, depois, aos NFTs — o mercado sempre repete um ciclo de sarcasmo: as equipes que realmente lapidam o produto demoram para receber capital; já os projetos barulhentos, mas vazios por dentro, atraem capital como abelhas.

Agora, a IA é considerada, de forma geral, a próxima grande bolha. Quais são as características típicas de uma bolha? Os participantes do mercado usam alavancagem, o modelo de negócios é construído sobre um arranha-céu de ar prestes a desabar, ignoram falhas do sistema e, no fim, ocorre o colapso; então, todo mundo joga a culpa de volta no “boom do período de bolha”.

Hoje vamos focar $Bittensor, uma rede que usa incentivos via tokens para estimular o desenvolvimento de IA em massa. A ideia é bem interessante: a rede se divide em centenas de sub-redes; desenvolvedores constroem serviços de IA; o sistema pontua; e paga $TAO em tempo real como recompensa.

A Wall Street já começou a agir — $Bitwise e $Grayscale protocolaram pedidos de ETF para Bittensor junto à SEC. Vou desmontar, um por um, as brechas escondidas nesse sistema.

O Bittensor adota a lógica competitiva do Bitcoin: incentiva a competição mútua com tokens e usa o jogo de mercado para filtrar o que é melhor ou pior. A rede tem cerca de 128 sub-redes; cada uma corresponde a um tipo de atividade de IA — inferência de modelos, treinamento de modelos grandes, data scraping. Os mineradores mineram, e os validadores pontuam.

O $TAO é pago aos mineradores de acordo com a qualidade avaliada pelos validadores. A remuneração dos validadores depende do nível de aderência entre suas pontuações e as pontuações de outros validadores, e é ponderada por participação. Assim, o validador só se importa se sua pontuação coincide com a dos outros — e não se a pontuação é “correta”.

Quanto $TAO adicional cada sub-rede recebe? Isso é determinado apenas pelo preço do token nativo Alpha daquela sub-rede, sem relação com a qualidade dos resultados de IA. As equipes que operam as sub-redes primeiro retiram 18% da receita em forma de divisão; o restante é distribuído.

Atualmente, a capitalização de $TAO é de cerca de US$ 2 bilhões, dos quais cerca de US$ 690 milhões estão apostados nas sub-redes. Essas sub-redes determinam quais projetos de IA recebem financiamento.

Cada sub-rede emite um token nativo independente, chamado $Alpha. Quando os usuários apostam $TAO em uma sub-rede, na prática, estão comprando o $Alpha daquela sub-rede, impulsionando seu preço de mercado. A parcela do $TAO adicional que a sub-rede recebe é determinada pelo preço médio do $Alpha ao longo de um período de tempo.

Isso cria um ciclo de reforço próprio: compra de $Alpha → alta do preço do token → a sub-rede recebe mais $TAO adicional → os tokens recém-criados são distribuídos aos detentores do $Alpha → os detentores continuam comprando mais. O fluxo de capital externo eleva o preço da moeda; e a alta, por sua vez, atrai mais capital para entrar.

Mas o ciclo tem um único limitante: a rede continua emitindo mais $Alpha. Para realizar os ganhos, mineradores e validadores acabam vendendo continuamente, o que gera pressão de venda constante sobre o preço. Para uma sub-rede continuar recebendo apoio financeiro, precisa de novos compradores o tempo todo para absorver essa pressão de venda. E exatamente isso é a lógica operacional desenhada de propósito.

Quais são as vantagens? Investidores podem apostar separadamente em segmentos específicos de IA — por exemplo, apenas em sub-redes de inferência, sem tocar em sub-redes de treinamento de modelos — algo que não dá para fazer no mercado tradicional de ações.

Só que o sistema on-chain consegue reconhecer apenas transferências de tokens; não consegue contabilizar o uso real de produtos de IA. Não existe um livro-caixa claro e rastreável de receita comercial. O preço do token é totalmente dominado pelo direcionamento do fluxo de capital, sem vínculo com a receita real. Em ações tradicionais, o preço é sustentado por receita de vendas de produto, como a da Nvidia; já nos tokens de sub-redes, a única sustentação é o comportamento de compra no mercado secundário.

Quando o fluxo de capital vira o único critério de medição, o preço da moeda passa a ser definido inteiramente pelo “calor” do mercado.

A intenção por trás do desenho desse mecanismo é tornar os validadores objetivamente justos. O protocolo base Yuma define regras anti-fraude: se a pontuação divergir demais da média do grupo, a pontuação é anulada, e o validador não consegue lucrar tentando inflar um projeto de conhecidos.

É uma matemática bem engenhosa.

Mas essa linha de defesa anti-conluio tem um limiar crítico — só funciona se a quantidade de stake do lado trapaceiro for inferior a metade do total de stake de validação da sub-rede. Se nós maliciosos passarem a controlar mais de metade do poder computacional via stake, mineradores e validadores podem combinar em segredo, inflar pontuações uns dos outros e dividir o prêmio de $TAO; e a rede ainda distribui automaticamente os ganhos.

Outra grande brecha é a “cópia de pontuação”: alguns validadores não verificam totalmente os resultados de IA e simplesmente copiam as pontuações de outras pessoas dos livros públicos, sem esforço e sem risco. O time do projeto cria um mecanismo de “submeter-revelar” para criptografar e guardar as pontuações por um período, impedindo cópia instantânea. Só que essa solução só funciona nos cenários em que a qualidade do resultado de IA oscila continuamente; se a operação da sub-rede for estável e a produção for homogênea, copiar pontuações ainda segue sendo lucrativo.

Agora, vamos ver quão alto é o patamar de fraude e quem detém o poder. A equipe $Rayon Labs opera três das principais sub-redes e, no total, fica com um quarto do total de novos $TAO diários da rede. Cerca de dois terços do total de $TAO da rede está em staking; ou seja, uma grande parte de “armas” está concentrada em poucos participantes.

Há duas interpretações opostas desse mecanismo no mercado.

Visão 1: Bittensor é um mecanismo altamente eficiente e mercadizado. Não precisa de um comitê fechado para decidir quem pode captar; com milhares de participantes apostando publicamente em cada segmento, o capital flui naturalmente para o lado que o mercado considera promissor. A entrada de capital costuma ser um sinal antecipado da potencialidade do segmento.

Visão 2: o preço do token só faz sentido se estiver vinculado à demanda comercial real — por exemplo, clientes pagantes e receita de vendas que realmente pode ser executada. E o “ancoradouro” de valor do Bittensor é extremamente frágil. As sub-redes com maior retorno para a rede geram muito mais via emissão de recompensa do token do que por pagamentos reais de clientes; além disso, o número de entidades operadoras que conseguem ajustar as regras de distribuição de recompensa é muito pequeno.

Neste ano, na primavera, o time alterou as regras de liberação de tokens e fez grandes vendas das posições, o que gerou conflitos internos; o maior operador da rede, $Covenant AI, saiu diretamente da rede. As brechas do mecanismo do início até podem ser corrigidas rápido, mas a rede já corrigiu problemas relevantes via hard fork.

Em contraste, no ecossistema de $Optimism, fundos de venture criptográficos nativos cansaram do modelo de financiamento sem limites e lançaram um mecanismo de financiamento com rastreabilidade: os recursos só são liberados para projetos já validados como tendo valor real; a recompensa é construída depois da entrega do resultado, e não como subsídio antecipado antes da emissão do token. $Gitcoin e $Filecoin também implementaram variações semelhantes.

O ponto central do Bittensor é que ele usa o ganho de circulação do token como régua de incentivo, em vez de critérios mais confiáveis baseados na validação do que realmente foi entregue no negócio.

A rede altera as regras de distribuição de recompensa das sub-redes duas vezes por ano. No começo, usava o preço do token da sub-rede como referência; em novembro do ano passado, trocou para fluxo líquido de capital em staking (entrada menos saída); em junho deste ano, ao evidenciar falhas na regra do fluxo, voltou ao mecanismo de preço do token. As duas regras são apenas indicadores substitutos, incapazes de medir a informação mais crucial — se existem usuários reais pagando pelo uso correspondente dos serviços de IA.

Uma rede que se dispõe a derrubar suas regras-base duas vezes em pouco tempo pode ter capacidade de transformação maior do que a maioria das redes. Mas, olhando com calma: os três conjuntos de critérios ignoram totalmente o indicador-chave — a vontade de usuários pagarem fora da sub-rede. Todas as regras conduzem “dinheiro seguindo dinheiro”, e não “valor seguindo a demanda do mercado”.

Mesmo que exista muita rotatividade de capital e desperdício, objetivamente ainda há construção de infraestrutura de base. É como se a bolha da internet tivesse gerado uma espinha dorsal global de fibra óptica; o boom do Bittensor gerou hardware de computação e recursos de treinamento de IA que, mesmo quando a febre passa, ainda têm valor de longo prazo.

O próprio segmento de IA distribuída tem um enorme potencial. Soluções open source são o caminho para quebrar o monopólio dos gigantes de chips — do mesmo jeito que Linux derrubou o monopólio dos sistemas operacionais e a Wikipédia reconstruíu o ecossistema de enciclopédias. Aqui é a mesma inovação disruptiva: o time $Covexus treinou modelos grandes com 70 equipamentos distribuídos, com desempenho que supera o Meta Llama 2, e ainda recebeu reconhecimento público do CEO da Nvidia, Huang Renxun, mas foi enterrado no ruído do hype e da especulação com enormes quantidades de tokens.

É por isso que este ETF não é apenas um presságio. Tanto Grayscale quanto Bitwise esperam que a SEC responda mais tarde neste ano, por volta de agosto. Se for aprovado, esse sistema, que tem falhas nativas, será diretamente conectado às carteiras de aposentadoria do público americano.

Investidores que entrarem às cegas enfrentarão riscos enormes, mas a implantação do ETF também representa duas mudanças positivas: uma grande entrada de capital tradicional e aceitação total do setor à supervisão regulatória pública. O endosso regulatório, com supervisão do processo inteiro de repartição de ganhos por milhões de novos acionistas, é a forma mais eficaz de forçar a rede a otimizar seus mecanismos de incentivo. A fiscalização rigorosa que vem junto, no fim, vai empurrar o ecossistema para a maturidade.

Com esse otimismo, eu quero dizer: você deve acompanhar de perto o que realmente importa. Como todo sistema jovem, com falhas, esse sistema ainda está no começo e as brechas precisam ser corrigidas. O que eu enfatizo mais é o potencial por trás disso: IA aberta, com participação de múltiplas partes e não proprietária — e não um ecossistema fechado construído por grandes provedores de nuvem que controlam os maiores clusters de servidores do mundo.

Eu espero que, no futuro, as sub-redes consigam se financiar de forma independente, sem subsídio da fundação. Isso mostrará que, neste tempo, a tecnologia mais forte da nossa era não precisa, obrigatoriamente, ser controlada por poucas entidades.

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