O sonho de 30 trilhões em AI Agents da a16z: como será realizado? A resposta está no "AI Hunger Games"

A IA Darwiniana está a resolver o problema da formação de capital, sendo o motor que impulsiona a inovação em Crypto AI.

Autor: 0xJeff

Tradução: AididiaoJP, Foresight News

Já passou exatamente um ano desde o início da onda de AI Agents no quarto trimestre de 2024.

Na altura, @virtuals_io foi pioneiro ao propor o conceito de “Tokenização de AI Agents”, ou seja, emparelhar aplicações/ tokens de IA com tokens lançados de forma justa.

Neste curto espaço de um ano, o setor de Crypto AI passou por mudanças radicais: impulsionou o movimento open source da IA geral, surgiram inúmeras ferramentas, permitindo que tanto desenvolvedores quanto utilizadores inexperientes possam facilmente começar a construir projetos.

No início, era apenas um produto de IA a lançar token, com avaliação baixa e lançamento justo, liderado por desenvolvedores independentes ou pequenas equipas. Agora, evoluiu para um ecossistema completo de Crypto AI, com centenas de equipas de excelência a construir as suas visões.

Dada a recente popularidade trazida pela narrativa x402, este artigo irá analisar o estado atual do setor, compreender as mudanças e analisar o progresso dos principais players para explorar a questão mais importante: para onde tudo isto caminha? Qual é o verdadeiro valor central dos Crypto AI Agents?

Se, como eu, te sentes entusiasmado com IA e gostas de aprender, provavelmente já reparaste que o desenvolvimento da IA é extremamente rápido. Todos os meses surgem novidades interessantes. Desde aplicações básicas “nice to have”, como transformar tudo em estilo Ghibli, até vídeos gerados por IA com qualidade de produção, passando por AI Agents com produtividade superior à de programadores júnior comuns.

No entanto, no setor Crypto, nem sempre é assim. Há um ano, quando surgiu a narrativa dos AI Agents, os projetos em destaque eram estes:

• @truth_terminal tornou-se incrivelmente realista, interagiu com @pmarca da a16z e recebeu investimento.
• @aixbt_agent oferecia análises perspicazes, sendo também um player excêntrico e nativo do mundo Crypto na plataforma X.
• @virtuals_io, como “sociedade de agentes”, via os seus “Agent tokens” dispararem 10-50 vezes.
• @dolos_diary era o “bully” número um da internet, adorado pelo seu humor mordaz.
• @luna_virtuals como o primeiro ídolo de IA.

No início da narrativa, o entretenimento era o tema principal. Mas já há muito tempo que não vemos AI Agents trazerem qualquer nova forma de entretenimento (talvez seja bom, mas o charme e o apelo da era inicial da IA já desapareceram).

Agora, o foco está extremamente concentrado no setor vertical em que o Crypto é especialista: casos de uso financeiro, ou seja, ganhar dinheiro (e não perder dinheiro).

A a16z, no seu mais recente relatório “State of Crypto”, propôs um potencial mercado de 30 triliões de dólares para a economia dos agentes, o que pode ser um pouco irrealista, pois prevê-se que até 2030 todo o mercado de IA valha apenas alguns triliões de dólares.

Dito isto, acredito que toda a economia dos agentes pode realmente valer vários triliões de dólares. À medida que ferramentas de IA generativa e IA vertical ajudam indivíduos a aumentar a produtividade, a adoção empresarial cresce e fluxos de trabalho impulsionados por IA mais eficientes são implementados nas organizações, este mercado continuará a expandir-se.

O setor Crypto não é exceção. Mas como esta indústria está extremamente focada em ganhar dinheiro, os fluxos de trabalho naturalmente giram em torno disso. As seguintes categorias destacam-se especialmente:

DeFi: O produto/mercado mais maduro do setor Crypto

• Negociação (spot, contratos perpétuos, em CEX/DEX)
• Mercados monetários (empréstimos, colateralização de ativos cripto)
• Stablecoins (meio de troca/unidade de valor estável, estratégias DeFi de alto rendimento combináveis)
• Protocolos de rendimento (mercados de taxas de juro, mercados de pontos, mercados de funding rate, otimizadores de rendimento/produtos de cofres)
• RWA/DePIN (tokenização de ativos produtivos do mundo real, conectando capital on-chain para satisfazer necessidades off-chain)

Este é o maior mercado potencial, com valor total bloqueado superior a 150 mil milhões de dólares e capitalização de mercado de stablecoins acima de 300 mil milhões de dólares. A crescente clareza regulatória e a adoção institucional estão a impulsionar mais capital para on-chain; o aumento da adoção de stablecoins também atrai mais empresas e startups para usar canais cripto.

Por estas razões, a procura por automação como infraestrutura e ferramentas de backend, enquanto empresas/startups atuam como frontend, trazendo utilizadores comuns para on-chain, será a chave para impulsionar a próxima fase de adoção.

AI Agents que conseguem abstrair a complexidade do DeFi, simplificar processos de execução ou melhorar aspetos-chave do DeFi (como gestão de risco, rebalanceamento de ativos, curadoria de estratégias, etc.) provavelmente capturarão uma parte significativa do enorme valor que flui para os protocolos DeFi.

Principais players do ecossistema:

@almanak, @gizatechxyz, @Cod3xOrg, @TheoriqAI, @ZyfAI_

• DeAI é o produto/mercado mais maduro do setor Crypto AI
• Mercados de previsão x IA: o segmento de crescimento mais rápido do setor Crypto

Se acompanhares o ecossistema, notarás que o setor DeFi x AI mudou pouco. Isto deve-se ao facto de ser extremamente difícil decifrar os fluxos de trabalho relacionados com DeFi. Não podes simplesmente inserir IA e esperar bons resultados; é necessário implementar design estrutural responsável e medidas de proteção para evitar acidentes graves.

Porque falo disto agora, em vez de falar genericamente de “AI Agents”?

O ecossistema inicial de AI Agents era basicamente composto pelos agentes construídos dentro do ecossistema Virtuals (talvez alguns como CreatorBid), e frameworks como ai16z (agora ElizaOS), que facilitavam a construção de “agentes” ou bots X capazes de chamar várias ferramentas, além de muitos outros frameworks como Arc, Pippin, etc.

Estas coisas são fixes e interessantes, mas não são a verdadeira definição de AI Agent. Um verdadeiro agente deve ser capaz de compreender o seu ambiente, entender o seu papel e responsabilidade, tomar decisões proativamente e agir para atingir objetivos específicos com o mínimo de intervenção humana.

Olhando à volta, mais de 95% dos projetos não são assim. Ou são apenas um software, um produto de IA generativa, ou ainda estão em processo de evoluir para AI Agents autónomos.

Não quero desvalorizar ninguém. Quero enfatizar que ainda * estamos numa fase muito inicial, a maioria ainda não percebeu o que realmente funciona.

Aqueles que já perceberam o que funciona normalmente não são classificados como “AI Agents”, mas sim como um projeto de IA.

Estado do ecossistema

O recente entusiasmo trazido pelo x402 estimulou a rotação de capital e o interesse em Crypto AI, mas a nova face do ecossistema já é muito diferente da anterior.

1. O entusiasmo pelos frameworks já passou

Os frameworks já foram muito importantes, ajudando os builders a começar rapidamente, reduzindo o tempo gasto a aprender e a programar, e a desenhar fluxos de trabalho. Ferramentas como MCP melhoraram a capacidade dos agentes de chamar ou fornecer APIs, o ERC-8004 ajudará a criar registos e a estabelecer o Ethereum como camada de confiança e liquidação, o A2A & AP2 da Google estão a tornar-se frameworks de eleição para builders, e ferramentas de construção de AI Agents/fluxos de trabalho como n8n também atraem muitos developers e utilizadores comuns.

Por isso, a especulação em torno dos “frameworks” em si já arrefeceu, e muitos projetos mudaram de direção. Por exemplo, @arcdotfun virou-se para builders de fluxos de trabalho; @openservai, inicialmente posicionado como “cluster”, também mudou para builders de fluxos de trabalho e ferramentas para criar negócios Web3 AI-driven, focados em grupos de utilizadores específicos (como fluxos de trabalho de mercados de previsão).

Os frameworks continuam importantes, mas com a popularização dos frameworks e ferramentas de IA Web2, e a adoção de canais Web3, a especulação sobre frameworks Web3 diminuiu.

2. Transformação do modelo de indústria

O modelo de lançamento justo beneficia pequenos investidores de retalho, mas dificulta a escalabilidade das equipas. Também se torna terreno fértil para developers independentes construírem a curto prazo ou apenas especularem, em vez de criarem negócios de IA sustentáveis a longo prazo (3-5 anos ou mais).

Neste aspeto, a expansão da Virtuals através do seu protocolo de negócios de agentes faz sentido. À medida que o x402 se estabelece como canal de pagamento de agentes, a criação de infraestrutura para confiança/reputação de agentes e mecanismos para definir como agentes colaboram e pagam uns aos outros é crucial para concretizar a visão dos agentes.

No entanto, os desafios e questões centrais permanecem: “Existem serviços de alta qualidade pelos quais as pessoas estão dispostas a pagar?”

Se a maioria dos serviços for inútil, porque não usar simplesmente serviços de IA Web2, em vez de optar por Web3? Se for assim, qual o sentido de reunir agentes Web3?

Para construir um negócio de IA sustentável que gere receitas de 7-8 dígitos, precisas de capital, talento altamente motivado e tempo para construir a visão, e o modelo de lançamento justo dificilmente satisfaz estas necessidades.

Pelo contrário, vemos equipas de IA de média a grande dimensão a tornarem-se cada vez mais populares, conseguindo financiamento seed de investidores anjo e VCs, e entrando no mercado através de rondas comunitárias.

Estas equipas, graças aos recursos que detêm (capital, talento, apoio de VC, etc.), conseguem normalmente oferecer produtos/serviços de qualidade muito superior, o que geralmente se reflete num melhor desempenho dos seus tokens.

3. Modelos de lucro e tokenomics ineficazes

Gerir simultaneamente produtos de IA e tokens exige dois conjuntos de competências completamente diferentes, sendo necessário desenhar cuidadosamente a integração de ambos para acelerar o crescimento do produto e a aquisição de utilizadores (por exemplo: airdrop de tokens para os utilizadores certos → conversão em utilizadores pagantes → uso pago do produto → obtenção de mais tokens, que através de partilha de receitas, buyback, governance, etc., alinham os interesses de longo prazo dos utilizadores com o projeto → flywheel continua a girar).

Falar é fácil, fazer é difícil. A maioria das pequenas equipas de AI Agents distribui 30-80% do seu tokenomics, ficando sem recursos para iniciar qualquer flywheel de crescimento.

A maioria dos projetos adota subscrição SaaS ou cobrança por utilização/pontos, acrescentando a opção de desconto ao pagar com tokens. Muitos usam parte das receitas de subscrição para buyback de tokens, ou queimam tokens usados para pagar serviços.

Usar receitas de subscrição para buyback de tokens é aceitável, mas obrigar ao pagamento apenas com tokens (ou só oferecer desconto) dificilmente escala.

Os tokens cripto são extremamente voláteis. Usá-los como meio de pagamento não é boa ideia (hoje pode subir 20%, amanhã cair 30%, difícil de orçamentar).

4. IA Darwiniana: novo caminho para formação de capital e tokenomics claros

@opentensor (Bittensor) tornou-se a plataforma de eleição para fundadores lançarem ideias, mineiros contribuírem para IA e investidores apostarem na próxima empresa DeAI potencialmente disruptiva.

@flock_io utiliza aprendizagem federada para definir padrões de privacidade e IA de domínio específico, atraindo empresas Web2, governos como clientes e treinadores (mineiros) que querem contribuir para IA. Tal como a Bittensor, a Flock ajuda empresas a realizar trabalhos de IA inovadores e significativos com talento externo de qualidade.

@BitRobotNetwork, inspirado pela Bittensor, está a adotar abordagem semelhante para orientar um ecossistema de sub-redes centradas em robôs.

Ao mesmo tempo, benchmarks/avaliações do mundo real com dinheiro real em jogo também estão a surgir (tornando-se uma forma de entretenimento de alta qualidade):

• O Alpha Arena de @the_nof1 coloca 6 modelos de IA de ponta a competir em trading de contratos perpétuos com dinheiro real (10 mil dólares cada).
• @FractionAI_xyz utiliza a competição entre AI Agents para melhorar/afinar continuamente os agentes, fornecendo melhores outputs, sinais, lucros e gestão de risco.
• @openservai criou o OpenArena, onde modelos de IA competem em mercados de previsão.

A IA Darwiniana está a resolver o problema da formação de capital, sendo o motor que impulsiona a inovação em Crypto AI.

• O sub-rede Chutes da Bittensor já é o principal fornecedor de serviços de inferência no OpenRouter, o gateway API unificado mais popular entre developers de IA geral no mundo.
• As principais sub-redes de computação (3-4) atingem receitas recorrentes anuais combinadas de 20-30 milhões de dólares.
• Sub-redes relacionadas com previsão começaram a gerar receitas recorrentes anuais de centenas de milhares a milhões de dólares, monetizando sinais alfa e/ou usando sinais para melhor trading/previsão.

IA Darwiniana competitiva = formação de capital (sem VC) + acelerador de inovação (atrai engenheiros AI/ML a contribuir) = será a força central a impulsionar a narrativa dos AI Agents em 2026.

Nota: “IA Darwiniana” refere-se a um ecossistema descentralizado que impulsiona o desenvolvimento, avaliação e recompensa de modelos de IA com base na competição e economia de mercado. O seu conceito central é “sobrevivência do mais apto”, tal como a teoria da seleção natural de Darwin, permitindo que os modelos de IA mais excelentes e úteis vençam em competição aberta e sejam recompensados.

Então, para pequenas equipas ou AI Agents, o que há de entusiasmante agora?

Para ser honesto, há alguns que uso e gosto, mas ainda não encontrei nenhum pelo qual esteja disposto a pagar.

• Pesquisa: Grok cobre a plataforma X, ChatGPT cobre o domínio geral.
• Análise aprofundada: leio principalmente newsletters e relatórios da Messari.
• Visão rápida do mercado: uso o bot de chat TG do @elfa_ai.
• Ideias de trading em mercados de previsão: uso @AskBillyBets, @Polysights e @aion5100 do @futuredotfun. (Estou ansioso pelo aVault do @sire_agent, mas ainda não está público).
• DeFi: geralmente faço eu mesmo, às vezes uso @almanak e @gizatechxyz, mas estes não são estritamente “AI Agents”.
• Trading: troco em EVM com @DefiLlama ou em Solana com @JupiterExchange. Não faço contratos perpétuos (quando necessário, uso @Cod3xOrg para análise e execução).

No setor Crypto, os utilizadores estão habituados a usar tudo gratuitamente, por isso preferem ferramentas grátis. Gatekeeping por token ou cobrança direta não funciona bem, mas incorporar taxas de forma transparente no produto é viável. É por isso que o modelo de pricing baseado em resultados * funciona muito bem. As pessoas não querem pagar 40 dólares por mês, mas aceitam pagar 40 dólares de gas por uma transação bem-sucedida.

Se conseguires entregar o melhor resultado (alto rendimento, melhor preço de trading), desde que o resultado seja bom, ninguém se importa que incluas taxas embutidas.

Depois de experimentar tantas aplicações ou AI Agents de Crypto, aprendi que: atualmente, os melhores produtos são os que conseguem gerar lucro, e o melhor setor vertical para isso são as launchpads (e os mercados de previsão que estão prestes a explodir), ou seja, operar “casinos” on-chain e acumular taxas das transações.

Perspetivas futuras

• Casos de uso reais que podem atingir adoção mainstream (ou seja, developers ou utilizadores de IA fora do círculo Crypto vão usar) vão surgir no próximo ano, provavelmente vindos do ecossistema DeAI/IA Darwiniana.
• 2026 será o ano do Crypto AI, com muitos casos de uso DeFi, infraestrutura DeAI e casos de previsão a emergir.
• A maioria das pequenas equipas de AI Agents desaparecerá gradualmente ou será adquirida/fundida, ou mudará para construir dentro do ecossistema de IA Darwiniana.
• Crypto AI e AI Agents como subsegmentos vão fundir-se, marcando uma direção de produto e visão mais clara para Crypto AI.
• As launchpads continuarão a ser o núcleo do Crypto Twitter, gerando volume e taxas, mas as verdadeiras inovações que impulsionam o setor vão acontecer onde os recursos (capital, talento, canais de distribuição e adoção de utilizadores) estão mais concentrados.

Qual é, afinal, o significado dos Crypto AI Agents?

Para “AI Agents”, o significado está em desenhar uma experiência de trading sob o disfarce de “tecnologia de investimento”, embora a maioria seja apenas wrappers de LLM com uma camada de token.

Na maioria dos casos, oferece aos pequenos investidores a melhor forma de investir cedo nestes ativos especulativos “AI Agents” e ganhar dinheiro.

Como narrativa, os Crypto AI Agents servem para lançar as bases da futura economia dos agentes, onde a blockchain será a infraestrutura/canal central que torna tudo isto possível.