NEAR Introduz Staking para Uso de AI! Os Tokens Não Serão Consumidos, É Verdade!?

📌 Resumo em 3 Linhas

• A NEAR introduziu um novo método de pagamento chamado "Staking Base" para o uso de AI!

• Ao simplesmente bloquear tokens NEAR, você receberá créditos de computação AI todo mês.

• Isso conecta tokens ao uso de AI, mas ainda não sabemos se isso realmente se tornará popular!

Por que isso está acontecendo? O novo método de pagamento da NEAR está chamando a atenção!

A NEAR começou um modelo de pagamento chamado "modelo de pagamento baseado em staking" na NEAR AI! Com isso, todos poderão bloquear tokens NEAR (o que significa depositá-los) e, ao invés de pagar por serviços de nuvem tradicionais (como taxas normais de serviços online) ou com cartão de crédito, receberão créditos de computação AI (algo como pontos para usar AI) todo mês.

De acordo com informações oficiais, esse sistema permitirá o uso de 43 modelos de AI, incluindo grandes nomes como OpenAI (a empresa por trás do ChatGPT!), Anthropic e Google. O mais importante é que os tokens não serão consumidos! Os usuários receberão créditos de computação com base na quantidade de tokens que bloquearem.

Isso parece mais interessante do que apenas "aumentamos as opções de pagamento", não acha?

A NEAR está tentando vincular a utilidade dos tokens (o que eles podem fazer) diretamente ao uso de AI. Em vez de incentivar as pessoas a comprar tokens com a expectativa de que seu valor aumente no futuro, eles estão dando um papel aos tokens que os torna úteis para o uso de AI.

No entanto, ainda não sabemos se as pessoas realmente adotarão esse método em grande escala. Mas essa direção de design definitivamente merece atenção!

Isso não é apenas um método de pagamento! É uma nova maneira de usar tokens.

O pagamento pelo uso de AI é, na verdade, um problema muito complicado.

Usuários e desenvolvedores normalmente pagam com contas de nuvem, cartões de crédito, assinaturas mensais, faturas e créditos específicos de plataformas. Isso funciona bem para software comum, mas não se aplica muito bem a agentes de AI autônomos (programas que tomam decisões e agem por conta própria), pessoas familiarizadas com criptomoedas, ou aplicativos que desejam acessar programas sem faturas normais.

Portanto, o modelo da NEAR tenta resolver esse problema usando "staking" (bloqueio de tokens) como camada de pagamento.

Em vez de usar tokens diretamente, todos apenas bloqueiam tokens (depositam). A quantidade bloqueada determina os créditos de computação mensais. Isso muda fundamentalmente a relação entre possuir tokens e ter acesso ao produto.

Os usuários não estão apenas pagando taxas. Eles estão comprometendo seus fundos na rede (o que significa que estão depositando e se envolvendo) e, como agradecimento, recebem acesso à computação AI.

Isso pode fazer muito sentido para desenvolvedores que já possuem tokens NEAR, pessoas que estão criando agentes de AI, e para aqueles que buscam razões para usar tokens além de rendimentos de staking e governança.

Por que a "não consumição de tokens" é tão importante? É perfeita para agentes de AI!

O fato de que os tokens não serão consumidos é realmente importante.

Se o modelo consumisse NEAR toda vez que um modelo de AI fosse usado, não seria muito diferente de um sistema de pagamento por uso (onde você paga pelo que usa), certo? Mas com o método de bloqueio de tokens, os usuários mantêm a propriedade (o que significa que os tokens ainda são deles) enquanto recebem créditos, mudando completamente a dinâmica econômica.

Isso pode fazer com que os usuários sintam que "não está custando tanto dinheiro". Claro, ainda existem "custos de oportunidade" (o que significa que enquanto os tokens estão bloqueados, eles não podem ser usados para outras coisas e o preço de mercado pode flutuar, resultando na perda de lucros ou usos que poderiam ter sido obtidos).

Portanto, esse modelo é como um sistema de acesso ou associação apoiado por staking.

Isso representa um novo tipo de utilidade para tokens. As redes de criptomoedas têm buscado por anos um modelo de utilidade que não dependa apenas de especulação (com o objetivo de lucro) ou recompensas inflacionárias (onde muitos tokens são distribuídos, fazendo o valor cair).

E, ao olhar sob a perspectiva de "agentes de AI autônomos", isso se torna ainda mais futurista.

Se os agentes de AI operarem de forma independente, chamando modelos de AI, usando ferramentas, pagando por serviços e tomando decisões em ambientes de software, precisarão de um meio de pagamento que possa ser controlado por programas (o que chamamos de "trilhos de pagamento"). O sistema de faturamento tradicional funciona bem para contas geridas por humanos, mas considerando que agentes de software precisam operar continuamente, isso se torna muito desajeitado e difícil de usar.

Aqui, os meios de pagamento em criptomoeda (o que chamamos de "trilhos de criptomoeda") podem ser úteis.

Com um modelo de pagamento baseado em staking, agentes de AI e ambientes de desenvolvimento podem acessar recursos de AI com base em fundos bloqueados, sem depender de pagamentos recorrentes com cartão de crédito ou credenciais centralizadas (como IDs ou senhas).

Ainda estamos nos estágios iniciais. Existem muitos problemas não resolvidos em relação a permissões, segurança, prevenção de fraudes, previsibilidade de custos e experiência do usuário. No entanto, essa direção se alinha perfeitamente com a estratégia fundamental da NEAR de investir na infraestrutura para AI e agentes de AI.

Mas ainda não podemos comemorar! Há muitos desafios pela frente.

A mensagem é simples. "Lançar" e "ser adotado" são coisas completamente diferentes.

A NEAR pode ter introduzido um modelo inteligente de créditos de computação, mas o mercado terá que provar se os usuários realmente preferem usá-lo. Os desenvolvedores também compararão isso com métodos de cobrança diretos via API, créditos em nuvem, modelos de AI de código aberto, contratos empresariais e outros mercados de computação em criptomoeda.

Além disso, esse modelo precisa ser mais claro.

• Por exemplo, quanto você precisa bloquear para receber quantos créditos?

• Quais modelos de AI estarão disponíveis e a que preço?

• Quais créditos podem ser previstos ao longo do tempo?

• A equipe pode desenvolver isso sem se preocupar com a volatilidade dos preços dos tokens?

• Este sistema pode atrair novos usuários que ainda não estão dentro do ecossistema da NEAR?

A capacidade de resolver essas questões determinará se isso se tornará um caso de uso realmente viável ou se terminará como um experimento de nicho.

No final, o que a NEAR busca é um "token realmente utilizável".

O que torna o modelo de pagamento AI da NEAR interessante é que ele atribui um papel extremamente prático aos tokens.

As criptomoedas sempre tiveram dificuldade em explicar "por que esse token é necessário?" além de governança, taxas de transação, staking e incentivos. No entanto, ao vincular o staking de tokens ao acesso à computação AI, a NEAR conseguiu criar uma narrativa muito mais concreta sobre a utilidade dos tokens.

Claro, isso não garante o sucesso. Mas é muito mais útil do que simplesmente rotular como "relacionado à AI!".

Se os usuários bloquearem NEAR e realmente receberem créditos de computação para os modelos de AI que usam, esses tokens se tornarão parte do ciclo do produto. Isso é exatamente o que muitas redes estão tentando construir. Não apenas a dinâmica do ciclo de mercado (aumento e queda de preços), mas a demanda por tokens vinculada ao uso real.

O pagamento baseado em staking da NEAR ainda está em seus estágios iniciais, mas aponta para um modelo de criptomoeda e AI que é muito mais prático do que a maioria das hipérboles que circulam neste campo.