Perspectiva da IA descentralizada para 2026: Por que a blockchain é a solução essencial para a IA

Artigo escrito por Pink Brains

Tradução: AididiaoJP, Foresight News

A existência da IA descentralizada deve-se aos gargalos estruturais da IA centralizada, que não podem ser resolvidos por capital nem por código:

• Recursos de computação são escassos e caros
• Concentração excessiva de controle
• A saída do modelo não pode ser verificada
• Obter dados de treinamento está ficando cada vez mais difícil

Recursos de computação são escassos e caros

A infraestrutura de GPU é esperada para crescer de US$ 10 bilhões em 2025 para US$ 77 bilhões em 2035. As GPU de data centers já estão esgotadas há vários meses consecutivos. O mercado de computação descentralizada deve crescer de US$ 9 bilhões em 2024 para US$ 22 bilhões em 2035 (dados da Research and Markets). Esse número só faz sentido se você acreditar que a escassez é estrutural e não cíclica — e acreditamos que ela é estrutural.

Concentração excessiva de controle

ChatGPT, Gemini, Grok e Claude são todos possuídos e operados por poucas empresas privadas. A política atual de IA assume que apenas poucos entidades capazes de concentrar enormes recursos computacionais podem treinar sistemas poderosos. Uma vez que essa suposição seja quebrada, o cenário de quem pode construir inteligência de ponta mudará completamente.

O resultado não pode ser verificado

Quando o modelo toma uma decisão, o usuário não pode verificar se o modelo correto foi executado, se os cálculos foram realizados corretamente ou se dados sensíveis foram expostos. Isso pode ser tolerável em chatbots, mas é totalmente inaceitável quando a IA lida com empréstimos, cuidados de saúde ou agentes autônomos operando carteiras em tempo real.

A obtenção de dados de treinamento está se tornando cada vez mais difícil, devido a preocupações com privacidade e regulamentação.

Um crawler centralizado localizado em uma única região da AWS será rapidamente limitado por taxa, bloqueado por região ou alimentado com cache envenenado. Como a a16z afirmou na visão de 2026, a privacidade está se tornando "a melhor vantagem competitiva no espaço cripto".

A IA precisa da blockchain para tornar a inteligência aberta, verificável e economicamente acessível.

• Camada de aplicativos e serviços: os agentes de IA podem fazer muitas coisas, mas no espaço cripto, os dois casos de uso dominantes atualmente são a Finança Agêntica e os Pagamentos Agênticos.
• Camada de middleware: organizações conectadas — do framework para construção e identificação de agentes, ao mercado de agentes e à camada de coordenação
• Camada de infraestrutura: Recursos fundamentais da IA — camada de privacidade e verificação, computação, inferência, treinamento, dados e armazenamento

A代理金融 converte prompts de linguagem natural em ações na cadeia.

O agente ARMA de @gizatechxyz já processou mais de US$ 46 bilhões em volume de transações de agente em mercados de empréstimo selecionados, operando bloco a bloco e não custodiado no framework AVS da EigenLayer.

@Infinit_Labs opera um cluster composto por mais de 20 agentes profissionais, capaz de transformar intenções como “ganhar 1.000 dólares por mês com 1 BTC” em estratégias de um clique no Ethereum, Solana e Base.

@coinvestai by Liquid integrará execução em tempo real diretamente no ChatGPT e Claude, permitindo negociação em mais de 500 mercados por meio do Model Context Protocol.

@minara integra o Hyperliquid e recentemente se juntou ao Lighter. Ele executa um ciclo completo de negociação "análise → decisão → execução" por meio do modelo DMind e mais de 50 integrações.

@Cod3xOrg: Uma rede de agentes de IA leves que convertem intenções em transações on-chain construídas e executadas.

@Zyfai_: Um agente DeFAI auto-hospedado que automatiza e otimiza a yield farming, reequilibrando continuamente o capital entre protocolos para perseguir o APY ajustado ao risco, sem intervenção humana.

No que diz respeito a mercados preditivos, @SynthdataCo é uma sub-rede do Bittensor que opera uma rede inteligente descentralizada de finanças preditivas. Mineiros competem para modelar a incerteza de preços de curto prazo. Ela já fornece dados em tempo real para produtos como o Mode AI Quant do mercado cripto Kalshi.

Assim como a internet se tornou a camada de comunicação da economia digital, a blockchain e as stablecoins estão se tornando a camada de liquidação para pagamentos por agência.

Até maio de 2026, o x402 processou mais de 173 milhões de transações na Base e na Solana, com membros da Fundação x402 incluindo Google, Visa, AWS, Circle, Anthropic, Stripe e Cloudflare. O Stripe passou a utilizá-lo desde fevereiro de 2026; a AWS lançou o AgentCore Payments nativo.

A atividade de compradores e vendedores está aumentando, e a maioria das transações está relacionada ao uso real sob demanda: chamadas de API, serviços de inferência de IA, agentes comerciais e cargas de trabalho semelhantes. O ciclo inicial de hype já esfriou, mas a adoção subjacente está começando a acompanhar.

Ao mesmo tempo, o Machine Payments Protocol da Stripe e do Tempo está surgindo como um segundo canal, registrando mais de 411.900 transações e 9.600 compradores desde seu lançamento.

Essas redes juntas indicam que o negócio máquina-a-máquina está se expandindo para além, permitindo que agentes de software negociem de forma autônoma à velocidade da máquina.

Com o aumento do número de agentes, o desafio central torna-se a coordenação: como os agentes se descobrem mutuamente, provam sua identidade e realizam transações sem intervenção humana.

A lacuna de confiança aqui é o gargalo. O tamanho estimado do mercado de agentes comerciais deverá atingir de US$ 1,5 trilhão a US$ 5 trilhões até 2030, mas a adoção é limitada por um ponto — a maioria dos usuários está disposta a deixar a IA fazer pesquisas, mas poucos estão dispostos a deixar a IA realizar compras reais.

O sistema de hoje ainda depende de chaves API, e quase nenhum sistema considera proxies como entidades com identidade.

@GoKiteAI está construindo uma L1 especializada que integra identidade e pagamento como primitivas nativas. ERC-8004 é um padrão Ethereum que fornece identidade e reputação on-chain portáteis para agentes, podendo ser acompanhadas entre cadeias.

No mercado, @virtuals_io é o sistema operacional da economia de agentes na Base. Até junho de 2026, já processou mais de 2,38 milhões de tarefas de agentes, gerando cerca de US$ 480 milhões em "PIB de agentes".

Mas a joia desta camada é o Bittensor. É uma rede composta por sub-redes profissionais, cada uma um microeconomia, onde mineradores executam modelos de IA e validadores avaliam as saídas; a emissão de TAO flui para aqueles que produzem o trabalho mais útil. Existem três mecanismos que o tornam economicamente sério:

• O halving de dezembro de 2025 reduzirá a emissão diária de TAO de 7.200 para 3.600, correspondendo ao limite máximo de 21 milhões de moedas.
• dTAO é atualizado para fornecer sua própria token Alpha e pool AMM para cada subrede — a emissão é determinada pelo mercado.
• A atualização do Taoflow (lançada em novembro de 2025) distribui emissões exclusivamente com base no fluxo líquido de staking. Uma sub-rede que desstaking for mais do que o staking pode cair a zero. Foi projetado de forma darwiniana.

A rede ultrapassou 128 sub-redes ativas; as 3 principais sub-redes de computação relataram um ARR combinado de US$ 20 milhões nos três meses após a monetização. O darwinismo é o produto.

Outros projetos se concentram em criar blockchains de IA dedicadas ou fornecer as ferramentas, frameworks e incentivos necessários para sustentar ecossistemas de IA propriedade da comunidade.

@NEARProtocol: Uma camada de coordenação invisível que combina liquidação, identidade, privacidade, TEE, MPC e proteção de PII para agentes autônomos.

@base——A base principal da “economia de agência”. O Base MCP permite que ferramentas de IA, como Claude, ChatGPT e Cursor, executem ações na cadeia por meio de prompts em plataformas como Uniswap, Morpho e Avantis—trocas, transferências e interações DeFi.

@SentientAGI: Seu ecossistema GRID conecta agentes, modelos, dados e computação, roteando consultas para participantes especializados para fornecer os melhores resultados.

@gensynai: Execução de ML verificável, coordenando hardware distribuído para treinamento e inferência, garantindo confiança no trabalho, rede de coordenação $AI.

@SaharaAI conecte dados, modelos, agentes e recompensas em um único ecossistema nativo de IA.

A infraestrutura é o esqueleto da IA — os primitivos originais de computação, raciocínio, treinamento, dados e privacidade nos quais tudo o que está acima depende. É o nível mais intensivo em capital da pilha de IA descentralizada.

Computação descentralizada

@akashnet opera um mercado de leilão reverso, onde fornecedores fazem lances para ganhar suas cargas de trabalho. O crescimento de novos contratos no Q1 de 2026 foi de 27%, atingindo mais de 43.500, marcando o terceiro trimestre consecutivo de crescimento. Seu serviço de inferência AkashML processou quase 120 bilhões de tokens em abril, com preços 60–85% mais baratos que os da nuvem principal.

@rendernetwork relata crescimento de uso de 428% em comparação com o mesmo período do ano anterior.

@ionet agregou mais de 130.000 GPU de mais de 130 países na Solana.

@AethirCloud é um dos poucos com receita real: relata aproximadamente US$ 1,66 bilhão em ARR (Q3 de 2025) e entregou mais de 1,5 bilhão de horas de computação.

Inferência distribuída e verificável

A inferência representa mais de 70% dos custos operacionais de IA; o Goldman Sachs prevê que a IA agente impulsionará um aumento de 24 vezes no consumo de tokens até 2030 — 120 trilhões de tokens por mês.

A resposta descentralizada torna o raciocínio barato, privado e verificável.

@AskVenice já forneceu mais de 50 bilhões de tokens por dia para mais de 2 milhões de usuários por meio de modelos privados e não censurados, com sua vantagem competitiva sendo o modelo.

@OpenGradient já processou mais de 2 milhões de inferências verificáveis e gerou 500 mil + provas zkML.

@chutes_ai: Desenvolvedores podem implantar e escalar modelos de IA por meio de uma API simples, suportados por mineradores de GPU, com custos até 85% mais baixos que o AWS. A receita da plataforma é convertida em demanda por tokens por meio de um mecanismo de stake automático.

@dphnAI — Rede descentralizada de inferência de IA. Vale ressaltar que o Dolphin desenvolveu o modelo sem censura usado pelo Venice AI e destina 100% da receita da rede para recompra de tokens.

Treinamento descentralizado

O treinamento é o problema mais difícil e o mais impactante — ele determina se os modelos de ponta precisam ser construídos internamente em laboratórios de três ou quatro empresas.

O INTELLECT-1 do @PrimeIntellect (10 bilhões de parâmetros) foi a primeira execução global de treinamento distribuído; o INTELLECT-2 (32 bilhões de parâmetros) foi a primeira execução distribuída de RL.

@tplr_ai treinou com sucesso o Covenant-72B em mais de 70 nós distribuídos, processando aproximadamente 1,1 trilhão de tokens e reduzindo o custo de comunicação em 146 vezes.

@NousResearch: Sua rede Psyche implementa treinamento distribuído tolerante a falhas, tornando o Hermes 4.3 o primeiro modelo Hermes treinado em infraestrutura descentralizada, e não em clusters centralizados.

A subrede IOTA (SN9) da @MacrocosmosAI realiza o pré-treinamento descentralizado de LLM e o treinamento "em casa", enquanto sua subrede Data Universe (SN13) processa a camada de dados. Os algoritmos de baixa comunicação da série DiLoCo permitem que GPUs distribuídas globalmente colaborem sem necessitar de redes internas ultra-rápidas de data centers.

Disponibilidade e armazenamento descentralizados de dados

À medida que a escala das cargas de trabalho de IA cresce, ambos estão se tornando gargalos. Modelos de ponta consomem quantidades massivas de dados frescos, e a demanda por armazenamento já aumentou ao ponto de principais fornecedores de discos rígidos relatarem que sua capacidade de produção foi esgotada anos antes do previsto.

A economia é muito atraente. O armazenamento descentralizado pode ser 60-80% mais barato do que provedores de nuvem tradicionais; redes como @Filecoin oferecem preços de armazenamento abaixo de US$ 1 por TB por mês, enquanto alternativas centralizadas custam cerca de US$ 30.

@grass paga 2,5 milhões de nós de 190 países por largura de banda ociosa, permitindo que laboratórios de IA raspeiem a web em tempo real.

@WalrusProtocol é um desafiador de rápido crescimento construído pela @Mysten_Labs para armazenamento descentralizado e disponibilidade de dados — usando códigos de correção de erros bidimensionais para armazenar eficientemente grandes “blobs” e sendo cada vez mais posicionado como camada de memória persistente para agentes de IA.

@eigencloud: Uma plataforma de nuvem verificável construída em torno de disponibilidade de dados, cálculo verificável e resolução de disputas. Garantida por ETH reapostado, sua ideia é permitir que agentes de IA operem com garantias criptográficas, tornando as ações prováveis, auditáveis e executáveis.

@vana — um EVM L1, onde Data DAOs e Data Liquidity Pools transformam dados pessoais em ativos tokenizáveis e negociáveis.

@reppo e @oroagents constroem conjuntos de dados de alta qualidade e confiáveis para treinamento de IA por meio de competições com incentivos.

Privacidade e camada de verificação

Usuários comuns de IA não conseguem verificar se o modelo processou seus dados de forma privada, executou corretamente os cálculos ou até mesmo utilizou o modelo alegado.

Em 2026, privacidade e verificação estão se tornando pré-requisitos da IA, e não funcionalidades adicionais.

@nillion — “Computador Cego”, que executa cálculos em dados criptografados sem descriptografá-los, usando MPC e seu próprio Nil Message Compute. Casos de uso incluem inferência privada de IA, bancos de dados criptografados e RAG privado (permitindo que a IA consulte bancos de dados proprietários sem expô-los).

@Arcium: Rede de computação confidencial descentralizada no Solana. Casos de uso incluem Umbra (transferências ocultas / receitas privadas) e treinamento confidencial de IA em conjuntos de dados sensíveis.

@OasisProtocol: L1 com foco em privacidade, utilizando ROFL (Runtime Offchain Logic), um framework baseado em TEE para executar cálculos off-chain verificáveis e protegidos por privacidade — agentes de IA, treinamento de modelos ou oráculos.

@octra: L1 com foco em privacidade com suporte nativo a FHE, utilizando o esquema proprietário HFHE (Hypergraph FHE), projetado para cálculos criptografados paralelos e alta taxa de transferência.

@eigencloud: Verificação para jogadores pesados, construída sobre a segurança de re-staking do EigenLayer. EigenAI (inferência de LLM verificável é uma API compatível com OpenAI para modelos de código aberto, onde prompts e respostas podem ser provados como não alterados) e EigenCompute (execução verificável off-chain para lógica de agentes).

@PhalaNetwork. GPUs na nuvem são poderosas, mas não privadas; o Phala torna as cargas de trabalho prováveis, até mesmo ocultas para o próprio Phala. O GPU TEE na plataforma Phala Cloud implanta modelos de código aberto em hardware, oferecendo uma API compatível com a OpenAI, com prova criptográfica para cada inferência.

A demanda por IA está crescendo mais rápido do que a infraestrutura consegue acompanhar; agentes de IA estão se tornando o principal motor de crescimento — os trilhos on-chain já estão prontos.

A computação está se transformando em uma classe de ativos, e os mercados on-chain estão se tornando sua camada financeira. Os participantes institucionais estão passando de experimentos para investimentos em infraestrutura.

A tokenomics está se tornando uma vantagem estrutural da IA descentralizada na coordenação de capital, computação e dados. As oportunidades estão se expandindo da IA para robôs, máquinas autônomas e IA física.

A IA descentralizada está crescendo nas principais camadas de infraestrutura, middleware e aplicações, refletida na receita de computação, na economia de agentes em expansão e no treinamento distribuído em larga escala.

Mas esse campo ainda está em estágio inicial. A receita frequentemente acompanha atrasada em relação aos incentivos em tokens, e a adoção permanece desigual; embora os investimentos em IA como um todo tenham aumentado significativamente, a IA descentralizada ainda representa apenas uma pequena parte dos investimentos de risco. Redes impulsionadas por tokens podem ser uma grande vantagem, mas desde que o design de captura de valor seja adequado.

Mesmo assim, o surgimento de projetos como Bittensor, NEAR, Virtuals, Base e Venice indica que a IA descentralizada está evoluindo de uma narrativa especulativa para um novo modelo de coordenação de computação, dados, capital e inteligência.