DeAI：Na era do crescimento “selvagem” da IA, por que é que o Web3 é necessário para governá-la

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Autor original: K, Pesquisador da Web3Caff Research

Na trajetória do desenvolvimento da inteligência artificial, os últimos dois anos passaram por profundas mudanças estruturais. As capacidades dos modelos continuam a superar limites, a eficiência de raciocínio é constantemente otimizada, e o capital global juntamente com as máquinas de estado também se mobilizam. No entanto, por trás dessa onda de centralização impulsionada pelo entusiasmo e pelo capital, o DeAI (arquitetura descentralizada de treino e raciocínio de IA) está se tornando uma alternativa para o futuro, apontando duas grandes vulnerabilidades no desenvolvimento atual da IA: a confiança cega nos mecanismos e a fragilidade na escalabilidade.

A prosperidade da IA centralizada baseia-se em uma infraestrutura física de grande escala, desde clusters de supercomputadores até caixas pretas de raciocínio de modelos fechados, passando por produtos SaaS encapsulados e chamadas de API internas às empresas. Mas, assim como a internet evoluiu de fechada para aberta, de plataformas Web2 para protocolos Web3, o desenvolvimento da IA também enfrentará inevitavelmente duas questões fundamentais: primeiro, como garantir que os resultados do raciocínio do modelo não tenham sido adulterados e sejam autênticos? Segundo, quando o treino e o raciocínio atravessarem fronteiras de regiões, dispositivos, culturas e legislações, a arquitetura centralizada ainda poderá manter suas vantagens de custo e desempenho?

A rede DeAI propõe uma solução radicalmente diferente do paradigma centralizado. Ela tem como núcleo o “Cálculo Verificável (Verifiable Compute)”, usando criptografia e mecanismos de consenso para assegurar que cada execução do modelo seja rastreável e comprovável. Isso não só resolve o problema da “confiança cega” dos usuários nos modelos, como também fornece uma base de confiança universal para colaborações transfronteiriças. Atualmente, pioneiros como Prime Intellect e Inference Labs já implementaram raciocínios verificáveis em clusters de GPU remotos, abrindo novas possibilidades para treino distribuído e serviços de IA autônoma.[70]

Do ponto de vista econômico, a ascensão do DeAI também está relacionada à mudança no RoG (Return-on-GPU, ou seja, o retorno por hora de poder de GPU) na indústria de IA. O design do GPT-4.1 já não busca apenas modelos maiores e maior capacidade computacional, mas enfatiza ajustes finos e alocação eficiente de recursos de raciocínio, como reutilizar contextos existentes durante a geração e reduzir cálculos desnecessários, minimizando saídas inválidas e consumo de tokens, e direcionando mais poder de computação para raciocínios realmente valiosos.[68] Isso marca uma mudança de foco na indústria de “quanto GPU se pode queimar” para “quanto valor se pode obter por hora”. Essa orientação por eficiência oferece uma oportunidade excelente para o crescimento de redes de IA descentralizadas.

Os altos custos fixos e gargalos de eficiência na implantação de clusters de GPU centralizados tornam difícil competir com uma rede heterogênea de GPU permissionless, contribuída por usuários globais. E, se essa rede possuir “verificabilidade”, ela não só poderá competir com infraestruturas centralizadas como AWS e Azure em termos de custo, mas também terá vantagens naturais de transparência e confiabilidade.

Além disso, o impacto do DeAI vai muito além da tecnologia, ele irá remodelar a propriedade e a participação no desenvolvimento de IA. No ecossistema fechado de treinamento dominado por gigantes como OpenAI e Anthropic, a maioria dos desenvolvedores atua apenas como “usuários de modelos”, sem participação nos lucros do treinamento ou nas decisões de raciocínio. No DeAI, cada contribuinte — seja um nó fornecendo poder de computação, um usuário fornecendo dados ou um engenheiro desenvolvendo agentes — pode participar da governança e compartilhar os lucros por meio de protocolos. Isso representa uma inovação na mecânica econômica e um avanço na ética do desenvolvimento de IA.

Claro que, atualmente, o DeAI ainda está em fase inicial de exploração. Ainda não atingiu um nível de desempenho capaz de substituir modelos centralizados, nem superou gargalos de estabilidade de rede e eficiência de verificação. Mas o futuro da IA não será uma única via, será uma via múltipla. Plataformas centralizadas continuarão dominando o mercado corporativo, buscando a máxima otimização de RoG e produtos de ponta; enquanto a rede DeAI crescerá em cenários de borda e mercados emergentes, evoluindo lentamente para um ecossistema de modelos abertos com sua própria vitalidade. Assim como a internet representa a liberdade da informação, o DeAI representa a autonomia inteligente. Sua importância não está apenas na vantagem tecnológica, mas na possibilidade de um mundo alternativo — um futuro onde não é necessário confiar em intermediários específicos, mas ainda assim confiar na própria inteligência.

Este conteúdo é uma seleção do relatório publicado pela Web3Caff Research: 《Relatório de 4 mil palavras de Web3 2025 (parte inferior): Encontro histórico de finanças, computação e ordem da internet, uma grande mudança no setor está por começar? Análise panorâmica de suas mudanças estruturais, potencial de valor, limites de risco e perspectivas futuras》

Este relatório (já disponível para leitura gratuita) foi escrito pelo pesquisador K da Web3Caff Research, que faz uma análise sistemática da evolução do estágio do Web3 até 2025, com foco na razão central por trás da mudança, incluindo:

• Contexto da evolução por fases: razões internas para a mudança de foco após a conclusão da construção de infraestrutura;
• Mudanças nos mecanismos-chave: clareza progressiva dos quadros de regras e mecanismos on-chain, e seu impacto na operação do sistema;
• Principais direções de aplicação: exploração de caminhos em pagamentos, mapeamento de cenários reais e colaboração programável;
• Direções futuras: análise da evolução do Web3 em 2026 e além.