A próxima fronteira: como cripto e IA estão convergindo para descentralizar a inteligência
Edição #921 - Dia 21 de junho de 2025
Barry Silbert não é conhecido por apostas pequenas. O CEO da Digital Currency Group, que comprou Bitcoin quando valia US$10, acaba de despejar US$105 milhões em projetos de IA descentralizada. "É a próxima grande era cripto", declarou em carta aos acionistas, sugerindo que pode ser até maior que o próprio Bitcoin.
Os números dão suporte à tese. O mercado de tokens de IA e Big Data cresceu 131% desde junho, alcançando US$42.1 bilhões em capitalização. Mas o que está acontecendo vai além de mais uma onda especulativa cripto. É a convergência de duas das tecnologias mais transformadoras da década: blockchain e inteligência artificial.
Enquanto OpenAI, Google e Anthropic disputam a corrida pela AGI (Inteligência Geral Artificial) em seus data centers privados, uma nova geração de projetos está propondo algo radicalmente diferente: e se a inteligência artificial fosse desenvolvida, treinada e governada de forma descentralizada, assim como o Bitcoin fez com o dinheiro?
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Bitcoin encontra o Deep Learning
O paralelo é inevitável. Assim como o Bitcoin criou um sistema monetário sem banco central, projetos como Bittensor (TAO), Prime Intellect, Gensyn e Nous Research estão criando sistemas de IA sem uma Big Tech no controle.
A Bittensor é talvez o exemplo mais elegante dessa visão. Lançado em 2021, funciona como uma rede neural descentralizada onde "mineradores" não validam transações, mas treinam e servem modelos de IA. Em troca, recebem TAO, o token nativo da rede, proporcional ao valor informacional que agregam ao sistema.
A rede hoje opera 93 subnets especializadas - desde modelos de linguagem que competem com GPT-4 até sistemas de verificação usando zero-knowledge proof. Cada subnet é um mercado competitivo onde modelos lutam por recompensas baseadas em performance. É o capitalismo aplicado à inteligência artificial, com resultados impressionantes: o projeto já vale mais de US$2.7 bilhões.
Mas o Bittensor é apenas o começo. A Prime Intellect acaba de lançar o INTELLECT-2, primeiro modelo de 32 bilhões de parâmetros treinado através de reinforcement learning totalmente distribuído. Em vez de milhares de GPUs em um data center, o modelo foi treinado por contribuidores espalhados globalmente, cada um processando uma parte e sendo recompensado por isso.
"Reinforcement learning é inerentemente mais assíncrono e adequado para treinamento descentralizado", explica a equipe do Prime Intellect em seu paper técnico. Eles desenvolveram o TOPLOC, um sistema de verificação criptográfica que detecta e penaliza contribuidores maliciosos automaticamente. É o proof-of-work encontrando machine learning.
A Nous Research, que levantou US$50 milhões da Paradigm em abril, desenvolveu o DisTrO (Distributed Training Optimization), conseguindo comprimir a comunicação entre máquinas em até 100x. O resultado? Treinaram um modelo de 15 bilhões de parâmetros usando internet residencial comum, algo impensável há apenas dois anos.
O ecossistema de IA descentralizada
DePIN: a infraestrutura do futuro
Por trás dessa revolução está o conceito de DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks). É a ideia de que qualquer dispositivo com capacidade computacional pode se tornar parte de uma rede global, contribuindo com recursos e sendo recompensado por isso.
A Messari projeta que o mercado de DePIN alcançará US$ 3,5 trilhões até 2028. Não é difícil entender o porquê. Em um mundo com 25 bilhões de dispositivos inteligentes, a capacidade computacional ociosa é imensa. DePIN propõe transformar cada GPU parada, cada smartphone carregando, cada carro coletando dados em nós produtivos de uma rede global.
A Helium fez isso com conectividade IoT, criando uma rede de um milhão de hotspots. Filecoin com armazenamento descentralizado. Render com processamento gráfico. Agora, projetos de IA estão aplicando o mesmo modelo para treinamento e inferência de modelos de linguagem.
O Gensyn exemplifica bem essa abordagem com seu RL Swarm. Em vez de um modelo treinando isoladamente, criaram um sistema onde múltiplos modelos aprendem colaborativamente, criticando e melhorando as respostas uns dos outros. Os testes mostram que modelos treinados assim alcançam maior precisão com menos passos de treinamento.
"É como transformar o treinamento de IA em um esforço verdadeiramente colaborativo", explica a documentação do Gensyn. Qualquer pessoa com uma GPU decente pode baixar o software, juntar-se a um swarm, começar a contribuir e ganhar tokens por isso.
Os desafios são reais (e as soluções também)
Claro, descentralizar inteligência artificial não é trivial. Os desafios técnicos que esses projetos enfrentam fariam a maioria dos engenheiros desistir antes de começar.
A largura de banda é o primeiro obstáculo. Treinar modelos grandes tradicionalmente requer conexões de 100 gigabits entre GPUs. A Pluralis Research resolveu isso com "compressão de subespaço estruturado", reduzindo a comunicação necessária em 100x sem perder qualidade no treinamento.
Verificação é outro problema crítico. Como garantir que os participantes estão realmente treinando o modelo e não apenas fingindo enquanto mineram Bitcoin? O TOPLOC da Prime Intellect usa hashing sensível à localidade para verificar outputs em tempo real. Participantes maliciosos são detectados e banidos automaticamente.
Coordenação em escala global parece impossível, mas a Psyche Network da Nous, rodando na Solana, prova o contrário. Smart contracts coordenam tarefas, verificam progresso e distribuem recompensas para milhares de participantes simultaneamente. É a prova de que blockchain pode ser mais que especulação financeira.
O mais impressionante é que essas soluções não são teóricas. O INTELLECT-2 está rodando agora, com contribuidores de todos os continentes. O Bittensor processa milhões de inferências diariamente. São sistemas em produção, não whitepapers.
A economia desses projetos também merece atenção. Diferente de muitos tokens cripto que dependem puramente de especulação, tokens de IA descentralizada têm utilidade real: são necessários para acessar os modelos, pagar por treinamento e recompensar os contribuidores. É um ciclo econômico sustentável, não um esquema ponzi disfarçado.
A PwC projeta que a IA contribuirá com US$ 15,7 trilhões para a economia global até 2030. Mesmo que projetos descentralizados capturem apenas 5% desse mercado, estamos falando de US$ 785 bilhões. Mas talvez o argumento mais forte seja filosófico. Em uma era onde IA está remodelando sociedades inteiras, faz sentido que seu desenvolvimento fique concentrado em meia dúzia de empresas no Vale do Silício? O que acontece quando essas empresas decidem que certos tópicos são "perigosos demais" para discussão? Ou quando os governos pressionam por backdoors e censura?
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Uma pesquisa Harris revelou que 75% dos americanos acreditam que IA descentralizada promove mais inovação que sistemas fechados. 71% veem-na como mais segura para dados pessoais. O público está começando a entender o que está em jogo.
Ainda assim, seria ingênuo ignorar as limitações. Modelos descentralizados hoje são menores e menos capazes que GPT-4 ou Claude. A experiência do usuário ainda é inferior. Muitos projetos prometem mais do que entregam.
Mas o mesmo era verdade sobre Bitcoin em 2010. Ou sobre a internet em 1995. Tecnologias transformadoras começam limitadas, depois melhoram exponencialmente. E os sinais estão lá: investimento massivo, talentos migrando de Big Tech, e mais importante, sistemas funcionando em produção.
O futuro provavelmente não será dominado nem pela OpenAI nem por alternativas totalmente descentralizadas, mas por um ecossistema onde ambas coexistem. IA descentralizada pode não precisar "vencer" para ser bem-sucedida, apenas oferecer uma alternativa viável quando centralização se tornar problemática demais.
Para investidores, as oportunidades são múltiplas. Tokens de governança como TAO e FET oferecem exposição direta ao crescimento desses protocolos. Infraestruturas DePIN como Akash (computação), Filecoin (armazenamento) e Render (GPU) fornecem os blocos fundamentais. Aplicações especializadas surgem diariamente.
Mas além do potencial financeiro, há algo maior em jogo. Estamos decidindo agora como a inteligência artificial será desenvolvida, distribuída e governada nas próximas décadas. Se permitiremos que permaneça um recurso controlado por poucos ou se criaremos sistemas onde comunidades têm voz no desenvolvimento da tecnologia que moldará seu futuro.
A convergência de cripto e IA não é apenas mais uma narrativa de mercado. É o encontro de duas revoluções tecnológicas que, juntas, podem criar algo verdadeiramente transformador: inteligência artificial que é não apenas poderosa, mas também aberta, auditável e governada por aqueles que a utilizam.
Como colocou a equipe do Bittensor em seu manifesto: a "IA não deve ser propriedade de poucos pela mesma razão e exponencialmente mais perigosa ameaça, que motivou a descentralização das finanças". O jogo está apenas começando. E desta vez, todos podemos jogar.
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