O futuro dos agentes de IA em criptomoedas: além do hype, rumo à economia real

Título original: What's the point of Crypto AI Agents?

Autor original: 0xJeff, AI Investor

Tradução original: AididiaoJP, Foresight News

Já se passou um ano inteiro desde que a onda de agentes de IA começou no final de 2024.

Naquela época, a @virtuals_io foi a primeira a propor o conceito de "tokenização de agentes de IA", combinando aplicações/tokens de IA com tokens em fair-launch.

Neste curto ano, o campo de criptomoeda IA passou por uma mudança transformadora: impulsionando o movimento open-source de IA geral, com uma infinidade de ferramentas surgindo, tornando fácil para desenvolvedores e novatos começarem a construir projetos.

Inicialmente apenas um lançamento de produto de IA, fair-launch subavaliado, liderado por desenvolvedores independentes ou pequenas equipes, agora evoluiu para um ecossistema completo de criptomoeda IA, com centenas de grandes equipes construindo sua visão aqui.

À luz do recente calor da narrativa x402, este artigo explorará a questão mais crítica examinando o estado atual da indústria, entendendo as mudanças e analisando o progresso dos principais players: para onde tudo isso está indo? Qual é o valor central dos agentes de IA em criptomoedas?

Se, como eu, você está entusiasmado com a IA e interessado em aprender, você pode ter notado o ritmo rápido do desenvolvimento da IA. Há algo novo e legal todo mês. Desde aplicações básicas "nice to have", como transformar tudo no estilo Studio Ghibli, a vídeos gerados por IA com qualidade de produção, até agentes de IA que são mais produtivos do que o desenvolvedor júnior médio.

No entanto, no campo das criptomoedas, as coisas nem sempre são tão diretas. No ano passado, nesta época, quando a narrativa dos agentes de IA estava decolando, os projetos quentes eram estes:

· @truth_terminal ganhou vida, interagiu com @pmarca da a16z e garantiu investimento.

· @aixbt_agent forneceu análises perspicazes e também é um player excêntrico e nativo da comunidade cripto na plataforma X.

· @virtuals_io, como parte da "sociedade de agentes", viu seu "token de agente" disparar 10-50 vezes regularmente.

· @dolos_diary é o maior "valentão" da Internet, amado por seu humor afiado e espirituoso.

· @luna_virtuals como o primeiro ídolo de IA.

O entretenimento era o tema principal quando as narrativas começaram, mas já faz muito tempo desde que vimos agentes de IA trazerem qualquer nova forma de entretenimento (o que pode ser uma coisa boa, mas o charme e o fascínio da era inicial da IA desapareceram).

O foco agora está fortemente concentrado no setor onde a criptomoeda em si se destaca: casos de uso financeiro, ou seja, ganhar dinheiro (e não perder).

A a16z, em seu último relatório "Crypto Industry Landscape", propôs um tamanho de mercado potencial de 30 trilhões de dólares para a economia do Metaverso, o que pode ser um pouco irrealista, já que todo o mercado de IA deve ser de apenas alguns trilhões de dólares até 2030.

Dito isso, acredito que toda a economia do Metaverso realmente tem o potencial de valer dezenas de trilhões de dólares. Com ferramentas de IA generativa e IA vertical ajudando indivíduos na produtividade, maior adoção corporativa e fluxos de trabalho mais eficientes impulsionados por IA introduzidos e implementados dentro das organizações, este mercado continuará a se expandir.

O espaço cripto não é exceção. No entanto, como esta indústria é fortemente focada em ganhar dinheiro, seus fluxos de trabalho giram naturalmente em torno da criação de riqueza. Várias categorias principais se destacam:

DeFi: O Product-Market Fit mais maduro em criptomoedas

· Trading (spot, contratos futuros, em CEX/DEX)

· Mercados monetários (empréstimos, colateralização de criptomoedas)

· Stablecoin (meio de troca/reserva de valor, estratégias DeFi componíveis de alto rendimento)

· Protocolos de rendimento (mercados de taxas de juros, staking, mercados de taxas de financiamento, otimizadores de rendimento/produtos de tesouraria)

· RWA/DePIN (trazendo ativos produtivos do mundo real on-chain, conectando capital on-chain à demanda off-chain)

Este é o maior mercado potencial com um valor total bloqueado superior a 150 bilhões de dólares e uma capitalização de mercado de stablecoin superior a 300 bilhões de dólares. Uma maior clareza regulatória e a adoção institucional estão conduzindo mais capital on-chain; enquanto o aumento na adoção de stablecoin também está atraindo mais empresas e startups para usar canais nativos cripto.

Por essas razões, a demanda por automação como infraestrutura de backend e ferramentas, com empresas/startups como frontend trazendo usuários mainstream on-chain, será crucial para impulsionar a próxima etapa de adoção.

Agentes de IA que podem abstrair a complexidade da DeFi, simplificar processos de execução ou melhorar aspectos-chave da DeFi, como gerenciamento de risco, rebalanceamento de ativos e curadoria de estratégias, provavelmente capturarão uma parte significativa do valor que flui para os protocolos DeFi.

Principais players do ecossistema:

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

· DeAI representa o product-market fit mais maduro no espaço de criptomoeda IA

· Mercados de previsão x IA: O subsegmento de crescimento mais rápido no espaço cripto

Se você continuar a observar o ecossistema, notará mudanças mínimas no espaço DeFi x IA. Isso ocorre porque quebrar os fluxos de trabalho relacionados à DeFi é extremamente desafiador. Você não pode simplesmente conectar a IA e esperar pelo melhor; um projeto estrutural responsável e salvaguardas devem ser implementados para evitar incidentes graves.

Por que estou falando sobre isso agora, em vez do 'agente de IA' genérico?

O ecossistema inicial de agentes de IA era essencialmente a Virtuals e os agentes construídos dentro de seu ecossistema (possivelmente esporádicos como CreatorBid), bem como frameworks como ai16z (agora chamado ElizaOS) que tornavam fácil construir 'agentes' ou robôs X que podiam chamar uma variedade de ferramentas, juntamente com muitos outros frameworks como Arc, Pippin e mais.

Embora essas coisas sejam legais e interessantes, essa não é a verdadeira definição de um agente de IA. Um verdadeiro agente deve ser capaz de entender seu ambiente, compreender seu papel e responsabilidades, tomar decisões proativas e tomar medidas para atingir objetivos específicos com intervenção humana mínima.

Se você olhar ao redor, mais de 95% dos projetos não são assim. Eles são apenas software, um produto de IA generativa ou ainda estão em processo de evolução para agentes de IA autônomos.

Não estou tentando menosprezar ninguém. O que estou tentando enfatizar é que ainda estamos * muito cedo, a ponto de a maioria das pessoas não ter realmente descoberto o que funciona.

Aqueles que descobriram o que funciona geralmente não são classificados como 'agentes de IA', mas sim vistos como um projeto de IA.

Status do ecossistema

O recente burburinho trazido pelo x402 estimulou a rotação de capital e o interesse em criptomoeda IA, mas o novo cenário do ecossistema é vastamente diferente de antes.

1. O hype dos frameworks diminuiu

Os frameworks costumavam ser muito cruciais, pois ajudavam os construtores a se atualizar rapidamente, reduzindo o tempo gasto aprendendo e codificando, projetando fluxos de trabalho. Ferramentas como MCP aumentaram a capacidade dos agentes inteligentes de chamar ou fornecer APIs, o ERC-8004 foi fundamental no estabelecimento de registros e na consolidação do Ethereum como uma camada de confiança e liquidação, os A2A & AP2 do Google estão se tornando os frameworks preferidos para construtores, e ferramentas de construção de agentes de IA/fluxo de trabalho como o n8n também atraíram um grande número de desenvolvedores e usuários regulares.

Por causa disso, o hype em torno dos "frameworks" em si esfriou, com muitos projetos mudando o foco para outro lugar. Por exemplo, a @arcdotfun mudou para um construtor de fluxo de trabalho; a @openservai, inicialmente posicionada como "clusters", agora também se voltou para um construtor de fluxo de trabalho, bem como ferramentas destinadas a alavancar agentes para criar negócios Web3 impulsionados por IA e visando grupos de usuários específicos (como fluxos de trabalho de mercado preditivo).

Os frameworks ainda são importantes, mas com a proliferação de frameworks e ferramentas de IA Web2, e a adoção de canais Web3, o hype em torno dos frameworks Web3 diminuiu.

2. Transição do Fair Launch Pad para o modelo ICO

O modelo de fair launch pad era benéfico para pequenos investidores de varejo, mas dificultava a escala para as equipes. Também se tornou facilmente um terreno fértil para desenvolvedores independentes se envolverem em construções de curto prazo ou puro hype, em vez de criar um negócio de IA sustentável de longo prazo que possa durar 3-5 anos.

A este respeito, faz sentido para a Virtuals expandir através de seu Smart Agent Business Protocol. À medida que o x402 se solidifica como um canal de pagamento de agente inteligente, estabelece a infraestrutura para pontuação de confiança/reputação de agente inteligente e define como os agentes inteligentes colaboram e pagam uns aos outros por serviços, é crucial para realizar a visão do agente inteligente.

No entanto, desafios e questões centrais permanecem: "Existe demanda por serviços de alta qualidade pelos quais as pessoas estejam dispostas a pagar?"

Se a maioria dos serviços é inútil, por que as pessoas não usariam serviços de IA Web2 diretamente em vez de optar pela Web3? Qual é o sentido de agregar agentes inteligentes Web3 se for esse o caso?

Para construir um negócio de IA sustentável gerando receita de 7-8 dígitos, você precisa de financiamento, talentos altamente energéticos e tempo para construir a visão, algo que o modelo de fair launch pad luta para atender.

Por outro lado, estamos vendo uma popularidade crescente de equipes de IA médias a grandes, que são capazes de garantir financiamento semente de investidores anjo e VCs e entrar no mercado através de uma rodada comunitária (seja no Kaito Launchpad, Legion ou Echo).

Essas equipes, alavancando seus recursos (financiamento, talentos, endossos de VC, etc.), muitas vezes entregam produtos/serviços de qualidade muito superior, que normalmente também resultam em melhor desempenho do token.

3. Modelos de receita e tokenomics disfuncionais

Gerenciar tanto um produto de IA quanto um token requer dois conjuntos de habilidades completamente diferentes que precisam ser cuidadosamente projetados para combinar os dois a fim de acelerar o crescimento do produto e a aquisição de usuários (por exemplo, airdropping de tokens para os usuários certos → usuários convertendo em usuários pagantes → usando o produto com pagamento → ganhando mais tokens, que vinculam os usuários ao projeto a longo prazo através de mecanismos como compartilhamento de receita, recompras, governança, etc. → sustentando o volante).

É mais fácil falar do que fazer. A maioria das pequenas equipes de agentes de IA aloca 30-80% de sua tokenomics, não deixando recursos para iniciar quaisquer volantes de crescimento.

A maioria dos projetos adota um modelo de assinatura SaaS ou faturamento baseado em uso/pontos e adiciona a opção de pagar usando tokens para descontos. Muitos projetos usarão uma parte da receita de assinatura para recomprar tokens ou queimar tokens usados para pagar por serviços.

Usar a receita de assinatura para recomprar tokens é bom, mas tornar o pagamento apenas em token obrigatório (ou oferecer apenas descontos) torna difícil escalar.

Tokens de criptomoeda são altamente voláteis. Usá-los como meio de pagamento não é uma boa ideia (pode subir 20% hoje e cair 30% amanhã, dificultando o orçamento).

4. Darwinian AI: Um novo caminho para a formação de capital e tokenomics clara

A @opentensor (Bittensor) tornou-se a plataforma preferida para fundadores inicializarem ideias, mineradores contribuírem para a IA e investidores investirem na próxima empresa de DeAI potencialmente disruptiva da indústria.

A @flock_io está definindo padrões para IA que preserva a privacidade e específica de domínio usando aprendizado federado, atraindo empresas Web2, clientes governamentais e treinadores (mineradores) que buscam contribuir para a IA. Semelhante à Bittensor, a Flock ajuda as empresas a realizar trabalhos de IA legais e significativos alavancando talentos externos de alto nível.

A @BitRobotNetwork, inspirada na Bittensor, está adotando uma abordagem semelhante para orientar um ecossistema de sub-rede centrado em robôs.

Ao mesmo tempo, benchmarks/avaliações do mundo real com jogos de fundos reais também estão surgindo (o que também se tornou uma forma de entretenimento de alta qualidade):

· A Alpha Arena da @the_nof1 permite que 6 modelos de IA de ponta se envolvam em competição de trading de contratos futuros com dinheiro real (cada um com 10.000 $).

· A @FractionAI_xyz alavanca a competição entre agentes de IA para melhorar/ajustar continuamente os agentes para fornecer melhores resultados, sinais, lucros e gerenciamento de risco.

· A @openservai criou a OpenArena, onde modelos de IA competem em trading de mercado de previsão.

A Darwinian AI está abordando a questão da formação de capital e é o motor que impulsiona a inovação em criptomoeda IA.

· A sub-rede Bittensor mais bem classificada, Chutes, já é o provedor de serviços de inferência mais bem classificado no OpenRouter, que é o gateway de API universal mais popular entre os desenvolvedores de IA globais.

· Sub-redes de computação de alto nível (3-4) têm coletivamente receitas recorrentes anuais de 20-30 milhões de dólares.

· Sub-redes relacionadas à previsão estão começando a gerar receitas recorrentes anuais na casa das centenas de milhares a milhões de dólares monetizando sinais alfa e/ou utilizando sinais para melhor trading/previsão.

IA competitiva Darwiniana = Formação de capital (sem necessidade de capital de risco) + Aceleração da inovação (atraindo engenheiros de IA/ML para contribuir) = Esta será a força central impulsionando a narrativa do agente de IA em 2026.

Nota: "Darwinian AI" refere-se a um ecossistema descentralizado que impulsiona o desenvolvimento, avaliação e recompensas de modelos de IA com base na competição e na economia de mercado. Sua ideia central é a "sobrevivência do mais apto", assim como a teoria da seleção natural de Darwin, permitindo que os modelos de IA mais excelentes e úteis vençam na competição aberta e recebam recompensas.

Então, o que é emocionante para pequenas equipes ou agentes de IA agora?

Para ser honesto, há alguns que estou usando bem, mas atualmente, não há um pelo qual eu esteja disposto a pagar.

· Pesquisa: Grok cobre a plataforma X, ChatGPT cobre o domínio geral.

· Análise profunda: Eu olho principalmente para newsletters e relatórios Messari.

· Perspectiva rápida de mercado: Use o chatbot TG @elfa_ai.

· Sinal de trading de mercado: Use @AskBillyBets, @Polysights e @futuredotfun da @aion5100. (Animado com o aVault da @sire_agent, mas ainda não público.)

· DeFi: Principalmente auto-operado, ocasionalmente uso @almanak e @gizatechxyz, embora estes não sejam estritamente considerados "agentes de IA" e não façam parte de um fair launch.

· Trading: Use @DefiLlama para swaps na EVM ou @JupiterExchange para swaps na Solana. Evite contratos futuros (use @Cod3xOrg para análise e execução quando necessário).

O espaço cripto está acostumado a fornecer aos usuários acesso gratuito a tudo, então os usuários preferem ferramentas gratuitas. O token gating ou paywall provou ser ineficaz, mas integrar taxas perfeitamente ao produto é viável. É por isso que os modelos de precificação baseados em resultados são muito eficazes. As pessoas não estão dispostas a pagar 40 $ por mês, mas estão dispostas a pagar 40 $ de taxa de gas por uma transação bem-sucedida.

Se você pode entregar o melhor resultado (alto rendimento, melhor preço de negociação), contanto que o resultado seja bom o suficiente, ninguém se importará se você incorporar taxas.

Depois de experimentar tantos aplicativos ou agentes de criptomoeda IA, o que aprendi é que os melhores produtos atualmente são aqueles que ganham dinheiro, com o melhor setor sendo os Launchpads (junto com os mercados de previsão que virão), ou seja, administrar um "cassino" on-chain e coletar taxas de negociações.

Perspectivas futuras

· Casos de uso no mundo real que alcançam a adoção mainstream (aqueles que desenvolvedores ou usuários de IA não cripto usariam) surgirão no próximo ano, muito provavelmente originados do ecossistema DeAI/Darwinian AI.

· 2026 será o ano da criptomoeda IA, com uma infinidade de casos de uso DeFi, infraestrutura DeAI e casos de uso de previsão surgindo.

· A maioria das pequenas equipes de agentes de IA desaparecerá gradualmente ou será adquirida/fundida, ou mudará para construir dentro do ecossistema Darwinian AI.

· Criptomoeda IA e agentes de IA como um campo de nicho convergirão, marcando uma direção de produto e visão mais claras para a criptomoeda IA.

· O launchpad ainda estará no centro da comunidade Twitter cripto, gerando volume de transações e taxas, mas a inovação significativa impulsionando o progresso da indústria ocorrerá nos locais mais ricos em recursos (capital, talentos, canais de distribuição e adoção do usuário).

O significado dos agentes de IA em criptomoedas

Para um "agente de IA" lançado de forma justa, o significado reside em projetar uma experiência de trading disfarçada de "tecnologia de investimento", embora a maior parte seja simplesmente um wrapper LLM com uma camada de token.

Na maioria dos casos, fornece o melhor caminho para investidores de varejo investirem cedo em tais "agentes de IA", especularem sobre ativos e ganharem dinheiro.

A narrativa dos agentes de IA em criptomoedas é significativa para lançar as bases para a futura economia da IA, onde o blockchain servirá como a infraestrutura/canal central para tornar tudo isso possível.

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