Conectar a IA ao mundo físico: três direcções de economia de máquinas nas quais a Wintermute acredita

Autor: Wintermute

Tradução: Deep Tide TechFlow

Deep Tide Leituras Guiadas: Wintermute publica uma declaração da indústria: a disputa sobre as bases da criptografia terminou; a próxima frente não é a DeFi, é a economia das máquinas. Quando agentes de IA, robôs de armazém e sistemas de experimentação automatizada se tornam agentes económicos, as premissas subjacentes das vias tradicionais das finanças — “do outro lado estão pessoas” — deixam de funcionar de forma completa. E a diferença da via cripto — “do outro lado está código” — passa de falha a vantagem central. Três direções a ter em conta: camada da economia dos agentes, IA física e descoberta impulsionada por máquinas.

O velho problema morreu; novos problemas estão a acontecer

A criptografia já tem mais de dez anos. O L1 já está online, o L2 chegou logo a seguir, a DeFi amadureceu e as stablecoins viraram infraestrutura. Em cada modalidade — bolsas, empréstimos, contratos perpétuos e mercados de previsão — todas as categorias ficaram lotadas, e todas as ideias óbvias parecem já ter sido feitas por alguém.

Então, o que mais resta para construir na criptografia?

Muitos construtores desistem aqui. Estão errados — não porque a resposta seja “não há”, mas porque o próprio problema está errado.

Ao longo da maior parte da história da criptografia, os problemas realmente interessantes eram se a infraestrutura aguentaria a carga: conseguir liquidar em segundos, conseguir transferir stablecoins em larga escala, conseguir operar redes abertas com carga real. Essas questões já têm respostas. A infraestrutura já consegue funcionar; o próximo problema interessante está noutro lugar.

O que está realmente a mudar é tudo à volta da infraestrutura. Modelos podem agir autonomamente, não apenas responder; robôs aprendem com vídeos humanos em vez de depender de programação manual; padrões abertos de pagamento e identidade para agentes estão a ganhar forma. Nada disto é “cripto”, mas cada um empurra os limites da infraestrutura de finanças e confiança construída para humanos.

A pergunta que vale a pena deixar de ser “o que a criptografia pode fazer” e passar a ser: “de que forma este mundo precisa que a criptografia seja feita?”

A resposta está a tornar-se cada vez mais clara: economia das máquinas.

A máquina não é uma ferramenta, é um agente económico

Quando dizemos “economia das máquinas”, não queremos dizer que a máquina seja uma ferramenta — aquela que serve para enviar e-mails ou escrever código. Queremos dizer a máquina como agente económico.

Esta mudança é subtil, mas as consequências são enormes. Ferramentas aguardam instruções; agentes detêm contexto, tomam decisões e fazem transações, agindo de forma autónoma tanto no mundo digital como no físico. Agora, os modelos já estão suficientemente bons e suficientemente baratos para fazer isso em escala.

Cenários reais:

Um agente reserva um voo para si, negocia o preço, paga ao comerciante, trata reembolsos — tudo sem que você intervenha.

Um robô de armazém cobra por peça para receber tarefas, carrega-se sozinho, paga a computação da sua própria capacidade e encaminha a receita ao operador.

Um sistema de investigação desenha experiências de forma autónoma à noite, compra reagentes, roda em ciclo fechado — sem qualquer aluno de pós-graduação presente.

A maior parte da nossa infraestrutura financeira e de confiança quase sempre pressupõe que do outro lado há uma pessoa ou uma empresa — um alvo que pode reconhecer e responsabilizar. Esse pressuposto deixa de valer no instante em que o “outro lado” é um agente autónomo. E as nossas vias atuais de pagamento, identidade, autorização, disputas e liquidação nunca foram construídas para esse caso.

E é precisamente aqui — na interseção de cripto, fintech, IA, robótica e computação quântica.

Por que agora

Três mudanças recentes que, há alguns anos, pareciam pouco prováveis.

# O modelo pode agir, não apenas responder

Os modelos já não são apenas para responder a perguntas; podem agir de forma autónoma e o custo já é baixo o suficiente para correrem sem supervisão. O custo unitário do trabalho digital está a desabar, o que torna viáveis tarefas que antes não justificavam o tempo de uma pessoa — e em escala e montantes que os sistemas existentes nunca foram concebidos para suportar.

# Padrões abertos estão a amadurecer

Stablecoins são agora a verdadeira via de liquidação. Protocolos como x402, MPP e AP2 dão aos agentes meios de pagamento. Redes blockchain mais rápidas e redes de moeda fiduciária mais rápidas estão a convergir pelo meio. Modelos abertos visão–linguagem–ação permitem que robôs aprendam com vídeos e simulações humanas, em vez de depender de programação personalizada. Padrões permitem que os construtores componham em vez de reconstruam — e é isso que acelera o progresso em cada categoria.

# Agentes podem operar continuamente

Ao contrário das ferramentas a que estamos habituados — ferramentas que se adaptam a cenários estreitos e guiados — os agentes mantêm contexto e trabalham por longos períodos, sem supervisão. Isto muda a economia da automação e também muda o volume de atividades que qualquer sistema precisa de absorver.

Sozinhos, nenhum destes pontos constitui uma tese. Mas em conjunto, constituem.

A cripto não morreu — trocou de campo de batalha

A maioria dos fundadores da cripto, quando perguntam “o que mais pode ser construído”, ignora uma coisa:

A próxima vaga de empresas interessantes não será cripto vs IA nem cripto vs robôs. Os nossos fundadores mais promissores não escolhem entre estas tecnologias — eles sobrepõem-nas.

Você já não está apenas a construir no domínio da cripto. Está a construir cripto + IA, cripto + robôs e cripto + ciência autónoma.

As vias das finanças tradicionais foram construídas à volta da responsabilização humana: identidade verificável, intenções que pode contestar, pessoas a quem se pode responsabilizar quando algo dá errado. As vias da cripto são construídas à volta de outras coisas: código auditável, registos on-chain que qualquer pessoa consegue ler, e regras impostas pela própria rede.

Quando o agente do outro lado é autónomo, esta diferença deixa de ser uma falha — torna-se crucial. À medida que o volume de atividades impulsionadas por máquinas cresce, as vias construídas em cripto ajustam-se melhor a esta necessidade do que as vias desenhadas para humanos: abertas, programáveis, sem necessidade de permissão, liquidação em segundos e identidade sem intermediários.

A oportunidade para construtores de cripto não é competir com os construtores da fase anterior da cripto; é tornar-se a base subjacente para a próxima vaga de IA, robôs e autonomia física.

E o maior player de plataforma já está em corrida. Coinbase, Robinhood e Binance anunciaram, nos últimos meses, infraestruturas para negociação por agentes: carteiras operadas por agentes e execução autónoma — a Robinhood chegou até a construir uma nova cadeia especificamente para isso. Já não é conversa cripto de nicho; está a acontecer numa das maiores plataformas globais de utilizadores de retalho.

Modos de falha de hoje

A aposta acima era: uma via sem permissão e programável adapta-se melhor a agentes autónomos do que uma via desenhada para humanos. Essa aposta ainda não foi provada em escala, e dois modos de falha já explicam por que ainda é preciso mais trabalho:

Segurança: carteiras de agentes viraram uma superfície de ataque

Em maio de 2026, um atacante usou uma injeção de prompt do tipo código Morse para fazer o Grok emitir um comando de transferência. Em seguida, um agente de negociação automatizada executou-o on-chain, transferindo cerca de 150.000 a 200.000 dólares, e a maior parte acabou por ser recuperada (SlowMist).

Responsabilidade: quem assume as consequências de falhas de sistemas de IA

Mesmo que a IA, revisores humanos e votos de governação tenham assinado, quando um sistema com intervenção de IA falha, continua por resolver quem assume a responsabilidade. Em fevereiro de 2026, um bug de oráculo no código de um contrato inteligente com apoio de IA na Moonwell causou um evento de 178 milhões de dólares em créditos incobráveis — nenhuma etapa na cadeia de revisão captou isso (rekt.news).

Os três caminhos em que a Wintermute acredita

Atualmente, a maior parte das atividades está concentrada em componentes: modelos base, hardware de robôs, stablecoins e exchanges. Esses mercados estão cheios e com dinheiro suficiente; a oportunidade não está ali.

A oportunidade está em ligar as coisas — vias de negociação, coordenação e confiança entre máquinas ainda não existentes. Três direções destacam-se em particular:

Camada económica dos agentes

A parte difícil não é se o agente consegue pagar; é: quando o agente erra, quem detém as permissões? Quem assume o risco de fraude? Como chega tudo isso aos comerciantes sem exigir que eles reconstruam o seu processo de checkout?

A forma comercial dos agentes ainda está a ser escrita: camada de autorização, identidade do agente, encaminhamento neutro entre vias, mercados para que agentes comprem a sua própria computação/dados/acesso. As equipas com melhor desempenho aqui cobram taxas por autorização e redução de risco, em vez de uma fatia do valor de pagamento — o que faz o negócio ser viável antes de a escala dos agentes chegar verdadeiramente.

IA física

A velocidade com que os robôs ganham capacidade é muito maior do que a velocidade com que ganham massa económica. Um modelo consegue agora generalizar entre tarefas e entre diferentes “corpos” robóticos; e basta um não-engenheiro dizer ao robô o que fazer para o redirecionar. Mas os robôs ainda não conseguem pagar a própria computação, carregamento ou manutenção, nem receber remuneração pelo trabalho que fazem.

O que falta não é a mão; é a carteira. Estamos mais focados em cenários estruturados — armazéns, logística e backoffice de retalho — onde a economia já é viável e a implementação real já existe, em vez de robôs humanoides para casa.

Descoberta impulsionada por máquinas

Orquestração de laboratório, design automatizado de experiências, software que fecha o ciclo entre hipóteses e resultados. Fundadores a construir camadas autónomas para ciência já estão a vender laboratórios de descoberta de materiais e de fármacos. Quântica é o wildcard ao lado dessa direção: simulação e sensoriamento podem alterar de forma abrupta o que pode ser descoberto. E pós-criptografia segura já é uma necessidade real para a camada de liquidação. Difícil de subscrever; o vencedor ainda não está claro — mas há algo aqui.

R[3]sidency × Construct Accelerator

A infraestrutura necessária para a economia das máquinas ainda não existe. É aí que está o trabalho — e onde a Wintermute está a procurar.

Eles pretendem apoiar fundadores que veem novos problemas emergirem entre vias financeiras, autonomia e confiança — fundadores que conseguem entregar produtos nas vias existentes e, ao mesmo tempo, permanecerem adaptáveis à evolução dos padrões.

É para isso que existe o R[3]sidency × Construct: 8 equipas, cada uma com 300.000 dólares, 12 semanas com residência em Londres, 30+ mentores, Demo Day em Londres e Nova Iorque. Operado em conjunto com parceiros de topo: Fabric Ventures, Solana e Coinbase.

Se você está a construir para um mundo onde máquinas e pessoas negociam e operam em paralelo — eles querem apoiá-lo.