A ascensão da AI Crypto não é uma conversa vazia, mas sim uma reestruturação do sistema de baixo para cima.
Escrito por: TinTinLand
Em 2025, a narrativa “AI + Web3” ainda não perdeu força. De acordo com o mais recente relatório da Grayscale, publicado em maio de 2025, o valor de mercado total da categoria AI Crypto alcançou 21 bilhões de dólares, o que representa um crescimento de quase cinco vezes em comparação com os 4,5 bilhões de dólares do primeiro trimestre de 2023.
Por trás desta onda, está uma verdadeira fusão de tecnologias ou mais uma vez uma embalagem conceitual?
Do ponto de vista macro, o ecossistema tradicional de IA já revela cada vez mais problemas estruturais: barreiras altas para o treinamento de modelos, falta de garantia de privacidade dos dados, monopólio elevado de poder computacional, processo de inferência como uma caixa-preta, mecanismos de incentivo desequilibrados… E esses pontos críticos coincidem exatamente com as vantagens nativas da Web3: descentralização, mecanismos de mercado abertos, verificáveis na cadeia, soberania dos dados dos usuários, entre outros.
A combinação de IA + Web3 não é apenas a sobreposição de duas palavras populares, mas sim uma complementaridade tecnológica estrutural. Vamos partir das principais dores que a IA enfrenta atualmente e analisar profundamente aqueles projetos Web3 que realmente resolvem problemas, para que você possa entender o valor e a direção do setor de IA Crypto.
🤖 O acesso aos serviços de IA é muito elevado, com custos exorbitantes
Atualmente, os serviços de IA geralmente têm um custo elevado, com dificuldades na obtenção de recursos para treinamento, o que torna a entrada extremamente alta para pequenas e médias empresas e desenvolvedores individuais; além disso, esses serviços costumam ser tecnicamente complexos, exigindo um conhecimento profissional para serem utilizados. O mercado de serviços de IA é altamente concentrado, com os usuários carecendo de opções variadas, custos de chamada não transparentes, orçamentos difíceis de prever e até enfrentando o problema do monopólio de poder computacional.
A solução Web3 quebra as barreiras das plataformas de forma descentralizada, construindo um mercado de GPU aberto e uma rede de serviços de modelos, apoiando a alocação flexível de recursos ociosos e, através da programação de tarefas em cadeia e de um mecanismo econômico transparente, incentiva mais participantes a contribuírem com poder computacional e modelos, reduzindo o custo total e aumentando a acessibilidade dos serviços.
representa o projeto
- Render Network: Focado em renderização GPU descentralizada, também suporta inferência e treinamento de IA, adotando um modelo de “pagamento por uso”, ajudando desenvolvedores a acessar serviços de geração de imagens e IA a baixo custo.
- Gensyn: Construir uma rede de treinamento de aprendizado profundo descentralizada, utilizando o mecanismo Proof-of-Compute para validar os resultados do treinamento, promovendo a transição do treinamento de IA de um sistema centralizado para uma colaboração aberta.
- Akash Network: uma plataforma de computação em nuvem descentralizada baseada em tecnologia blockchain, onde os desenvolvedores podem alugar recursos de GPU conforme necessário para implantar e executar aplicações de IA, sendo a “versão descentralizada da computação em nuvem”.
- 0G Labs: uma Layer‑1 nativa de IA descentralizada, que, através de uma arquitetura inovadora de separação de armazenamento e computação, reduz significativamente o custo e a complexidade de executar modelos de IA na blockchain.
🤖 Falta de incentivos para contribuidores de dados
Dados de alta qualidade são o combustível central dos modelos de IA, mas no modelo tradicional, é difícil para os contribuidores de dados serem recompensados. A falta de transparência nas fontes de dados, a alta repetitividade e a ausência de feedback sobre a forma de utilização fazem com que o ecossistema de dados funcione de forma ineficiente a longo prazo.
Web3 oferece um novo paradigma de solução: através de assinaturas criptográficas, verificação em cadeia e mecanismos econômicos combináveis, cria-se um ciclo claro de colaboração e incentivos entre contribuidores de dados, desenvolvedores de modelos e utilizadores.
representa o projeto
- OpenLedger: proposta inovadora do conceito “Payable AI”, que combina contribuição de dados, chamada de modelos e incentivos econômicos, promovendo a formação de uma rede de economia de dados colaborativa em blockchain para IA.
- Bittensor: Adota um conjunto completo de mecanismos de incentivo com base em recompensas TAO, um mecanismo de consenso Yuma, incentivos precisos em sub-redes e colaboração do conhecimento, ligando diretamente a contribuição de dados aos resultados da execução do modelo, aumentando a contribuição de valor total.
- Grass: Rede de dados de IA que coleta dados de comportamento de navegação dos usuários através de plugins, contribuindo para o treinamento de motores de busca na blockchain. Os usuários recebem recompensas com base na qualidade dos dados, criando um mecanismo de compartilhamento de dados impulsionado pela comunidade.
🤖 Caixinha preta do modelo, raciocínio de IA não pode ser verificado
O processo de inferência dos modelos de IA atuais é altamente opaco, e os usuários não conseguem validar a precisão e a confiabilidade dos resultados, especialmente em áreas de alto risco como finanças e saúde, onde os problemas são ainda mais evidentes. Além disso, os modelos podem ser alvo de ataques como manipulação e envenenamento, tornando difícil a rastreabilidade ou auditoria.
Para isso, os projetos Web3 estão a tentar introduzir provas de zero conhecimento (ZK), criptografia homomórfica completa (FHE) e ambientes de execução confiáveis (TEE), de forma a que o processo de inferência do modelo tenha verificabilidade e auditabilidade, aumentando a explicabilidade e a base de confiança dos sistemas de IA.
representa o projeto
- Sentient: Garante que o comportamento de chamada é rastreável através de uma inovadora tecnologia de reconhecimento de impressões digitais de modelos, aumentando a transparência na utilização de modelos e a capacidade de resistência a adulterações.
- Modulus Labs: Utilizando a tecnologia ZK para realizar a verificação criptográfica do processo de inferência do modelo, alcançando um novo paradigma de “IA Confiável”.
- Giza: Utiliza criptografia de conhecimento zero para levar os cálculos de inferência de aprendizado de máquina para a blockchain, aumentando assim a transparência e a confiança na implementação de modelos de IA.
🤖 Riscos de privacidade e segurança
O processo de treino de IA frequentemente envolve uma grande quantidade de dados sensíveis, enfrentando riscos como a divulgação de privacidade, abuso ou ataque ao modelo, e falta de transparência na tomada de decisões. Ao mesmo tempo, a definição da propriedade dos dados e dos modelos é ambígua, o que agrava ainda mais os riscos de segurança.
Aproveitando a imutabilidade da blockchain, tecnologias de computação criptográfica (como ZK, FHE) e ambientes de execução confiáveis, garantir a segurança e o controle dos dados e modelos do sistema de IA em todo o processo de treinamento, armazenamento e chamada.
representa o projeto
- Phala Network: fornece suporte para ambientes de execução confiáveis (TEE), encapsulando cálculos críticos em hardware seguro, evitando vazamento de dados e roubo de modelos.
- ZAMA: Focado na tecnologia de criptografia totalmente homomórfica (FHE), permitindo que o treinamento e a inferência do modelo sejam realizados em estado criptografado, alcançando “calcular sem precisar de texto claro”.
- Mind Network: Construir uma plataforma descentralizada de compartilhamento de dados e inferência em IA que suporte a proteção da privacidade, realizando o compartilhamento seguro de dados e computação de privacidade através de tecnologias de criptografia de ponta (como criptografia homomórfica, provas de conhecimento zero, etc.).
- Vana: uma aplicação de geração de identidade AI, destinada a permitir que os usuários recuperem a propriedade e o controle sobre os seus dados, garantindo a privacidade e a segurança dos dados.
🤖 Disputas de direitos autorais e propriedade intelectual de modelos de IA
Atualmente, os modelos de IA treinam em grandes quantidades de dados da internet, mas muitas vezes utilizam conteúdos protegidos por direitos autorais sem autorização, levando a frequentes disputas legais. Ao mesmo tempo, a titularidade dos direitos autorais sobre o conteúdo gerado por IA não é clara, e a distribuição de direitos entre os autores originais, desenvolvedores de modelos e usuários carece de um mecanismo de transparência. Casos de cópias maliciosas e roubo de modelos também são comuns, dificultando a proteção da propriedade intelectual.
Web3, através do mecanismo de certificação em cadeia, registra a data de criação do modelo, a origem dos dados de treino, as informações dos contribuidores, entre outros, e utiliza ferramentas como NFT e contratos inteligentes para identificar a titularidade dos direitos autorais do modelo ou conteúdo.
representa o projeto
- Story Protocol: Construir um protocolo de propriedade intelectual em blockchain, permitindo que conteúdos, códigos e modelos de IA sejam modularmente reivindicados, combinados e autorizados, implementando o mecanismo de “criação é reivindicação, chamada é pagamento”.
- Alethea AI: Modelos de IA generativa vinculados a identidades em blockchain e NFTs (como personagens, vozes, etc.), cada personagem de IA possui informações claras sobre o criador e direitos autorais, evitando abusos e plágio.
🤖 Falta de Governança Descentralizada de IA
O desenvolvimento e a evolução dos modelos de IA atuais dependem fortemente de grandes empresas de tecnologia ou equipes fechadas, com um ritmo de atualização dos modelos que é pouco transparente e uma tendência de viés de valor que é difícil de corrigir, o que pode levar a preconceitos algorítmicos, abusos e à tendência de “feudalização tecnológica”. A comunidade e os usuários geralmente não conseguem intervir no caminho de atualização dos modelos, nos ajustes de parâmetros ou nos limites de comportamento, carecendo de mecanismos para supervisionar e corrigir eficazmente os sistemas de IA.
As vantagens do Web3 residem na governança programável e nos mecanismos de colaboração aberta. Com a ajuda da governança em cadeia, mecanismos de DAO e estruturas de incentivo, etapas-chave como o design de modelos de IA, objetivos de treinamento e atualizações de parâmetros podem gradualmente incorporar o consenso da comunidade, melhorando a democraticidade, transparência e diversidade do desenvolvimento de modelos.
representa o projeto
- Fetch.ai: Introduz agentes econômicos autônomos (AEA) e mecanismos de governança aberta, permitindo que o comportamento do agente de IA seja regulamentado por regras da comunidade e coordenado através de incentivos econômicos para a colaboração entre os agentes.
- SingularityNET: encapsula serviços de IA em módulos on-chain que podem ser combinados, permitindo que os usuários selecionem ou substituam modelos em um mercado aberto, e o mecanismo de governança da plataforma suporta avaliações de consenso sobre a qualidade dos modelos e propostas de melhoria dos serviços.
🤖 Problemas de Colaboração AI Inter-Chain
Em um ambiente multichain, agentes de IA e modelos podem estar distribuídos em diferentes blockchains, dificultando a unificação de estados, contextos ou lógicas de chamada, resultando em uma experiência do usuário fragmentada, desenvolvimento complexo e dificuldade na sincronização de dados.
Alguns projetos estão a explorar o “Protocolo AI Multichain”, tentando promover a continuidade e a consistência da operação de agentes de IA através do compartilhamento de contexto, comunicação entre cadeias e mecanismos de sincronização de estado.
representa o projeto
- OpenPond: utiliza o protocolo de cross-chain MCP para conectar modelos de IA e agentes em diferentes cadeias, permitindo a sincronização de estados e compartilhamento de contextos, simplificando cenários de colaboração em múltiplas cadeias.
- Lava Network: fornece serviços de RPC e ponte de dados entre cadeias, abrindo canais de comunicação de base para sistemas de IA multi-cadeia, suportando sincronização de dados de agentes e execução unificada de tarefas.
- Virtuals Protocol: Através do ACP (Agent Commerce Protocol), um protocolo de colaboração inteligente, suporta solicitações, negociações, execuções e processos de liquidação entre agentes. Sua tecnologia de «Parallel Hypersynchronicity» permite que agentes de IA operem em paralelo entre plataformas, sincronizando em tempo real comportamentos e memórias.
🎯 Conclusão
A ascensão da AI Crypto não é uma conversa vazia, mas sim uma reestruturação sistêmica de baixo para cima: ela quebra as amarras da centralização na era dos grandes modelos e, nas dimensões de poder computacional, dados, incentivos, segurança e governança, vai gradualmente construir um novo paradigma de AI que é acessível a todos, transparente, confiável e impulsionado pela colaboração.
Atualmente, este setor já passou da fase conceitual para uma fase de implementação de produtos substanciais. Acredito que aqueles projetos de AI Crypto que realmente conseguem criar valor prático e resolver pontos críticos terão a oportunidade de liderar a próxima onda de desenvolvimento da era da AI, impulsionando a tecnologia de inteligência artificial em direção a um futuro mais aberto, justo e confiável.
