Abstrato

O futuro da IA pode ser construído com base na tecnologia blockchain, uma vez que a cripto pode ajudar a aumentar a acessibilidade, transparência e casos de uso dentro da tecnologia emergente. A convergência da eficiência da cripto, sua natureza sem fronteiras e sua programabilidade com a IA tem o potencial de transformar a forma como os humanos e as máquinas interagem com a economia digital, incluindo capacitando os utilizadores a terem soberania sobre os seus dados pessoais. Isso inclui o surgimento da “Web Agentica”, onde os agentes de IA que operam na infraestrutura de cripto podem impulsionar a atividade econômica e o crescimento.

Então, como é que isto se parece? Agentes de IA a realizarem transações na infraestrutura de cripto. Código de software criado por IA, incluindo contratos inteligentes, levando a um aumento nas aplicações e experiências onchain. Utilizadores a possuir, a governar e a lucrar com os modelos de IA a que contribuem. Aproveitando a IA para melhorar as experiências dos utilizadores e dos desenvolvedores dentro do ecossistema de cripto, melhorando as capacidades dos contratos inteligentes e criando novos casos de uso. E muito mais.

À medida que imaginamos este futuro cripto x IA, hoje estamos a revelar a nossa tese central sobre o futuro desta convergência tecnológica transformadora. Num relance:

• Não acreditamos que a tecnologia de cripto/blockchain seja necessária para avançar as capacidades ou resolver desafios emergentes em todas as camadas do conjunto de tecnologia de IA. Pelo contrário, a cripto pode desempenhar um papel importante em trazer mais distribuição, verificabilidade, resistência à censura e trilhos de pagamento nativos para a IA, ao mesmo tempo que beneficia dos mecanismos de IA para impulsionar novas experiências do utilizador onchain.
• Cripto x IA pode dar origem à “Web Agentiva”, um paradigma transformador em que agentes de IA operando em trilhos de infraestrutura cripto podem tornar-se impulsionadores significativos da atividade econômica e do crescimento. Prevemos um futuro onde os agentes terão suas próprias carteiras cripto para transacionar autonomamente e atender às intenções do utilizador, aceder a recursos de computação e dados descentralizados a custos mais baixos, ou utilizar stablecoins para pagar humanos e outros agentes para completar tarefas necessárias para a sua função objetiva global.
• As crenças preliminares subjacentes a esta tese incluem: (1) Cripto será o trilho de pagamento preferido para o comércio de agente para humano e de agente para agente, (2) IA gerativa e interfaces de linguagem natural se tornarão a modalidade principal para os utilizadores que procuram realizar transações onchain, e (3) A IA criará a maioria de todo o código de software (incluindo contratos inteligentes), resultando numa explosão cambriana de aplicações e experiências onchain.
• A interseção da Cripto e da IA é composta por dois subsegmentos principais: (1) IA Descentralizada (Cripto -> IA) definida como a construção de infraestrutura de IA genérica para herdar as propriedades das modernas redes de blockchain peer-to-peer e (2) IA Onchain (IA -> Cripto) definida como a construção de infraestrutura e aplicativos que aproveitam a IA para impulsionar casos de uso novos e existentes.
• A paisagem Crypto x AI pode ser segmentada nas seguintes camadas: (1) Compute (ou seja, redes focadas no fornecimento de unidades de processamento gráfico latentes (GPUs) para desenvolvedores de AI), (2) Dados (ou seja, redes que permitem acesso descentralizado, orquestração e verificabilidade do pipeline de dados de AI), (3) Middleware (ou seja, redes/plataformas que permitem o desenvolvimento, implementação e hospedagem de modelos / agentes de AI), e (4) Aplicações (ou seja, produtos voltados para o usuário (B2B ou B2C) que alavancam mecanismos de AI onchain)

Na Coinbase, estamos em uma missão para ajudar a atualizar o sistema financeiro para torná-lo mais seguro e protegido, enquanto melhoramos a acessibilidade e usabilidade para consumidores e construtores. Acreditamos que Cripto x IA vai desempenhar um papel significativo nisso. Neste blog, vamos aprofundar o porquê, como e o que vem a seguir de Cripto x IA.

Uma introdução à Cripto x IA

O mercado de IA tem visto um crescimento e investimento significativos, com empresas de capital de risco investindo quase $290 bilhões no setor nos últimos cinco anos. O Fórum Econômico Mundialsugereque as tecnologias de IA poderiam impulsionar o crescimento anual do PIB dos EUA em 0,5-1,5% na próxima década. As aplicações de IA estão a demonstrar uma tração real, com apps como o ChatGPT4 a estabelecer novos recordes de crescimento/adopção de utilizadores. No entanto, à medida que o mercado de IA evolui rapidamente, estão a surgir vários desafios, incluindo preocupações com a privacidade dos dados, a necessidade de talento em IA, considerações éticas, riscos de centralização e o surgimento da tecnologia deepfake. Estes desafios estão a impulsionar o discurso atual em torno da interseção da cripto e da IA, à medida que os intervenientes procuram soluções que aproveitem as vantagens de ambas as tecnologias para abordar estes problemas emergentes.

Cripto x AI combina a infraestrutura descentralizada da blockchain com a capacidade da IA de imitar funções cognitivas humanas e aprender com dados, criando uma sinergia que poderia revolucionar vários setores. A blockchain redefine arquiteturas de sistemas, verificação de dados/transações e distribuição. A IA aprimora a computação de dados, análises e oferece novas capacidades de geração de conteúdo. Essa intersecção tem despertado tanto entusiasmo quanto ceticismo entre desenvolvedores em ambas as comunidades de tecnologia, impulsionando a exploração de novos casos de uso que poderiam acelerar a adoção de ambos os setores a longo prazo. Embora cripto e IA sejam termos gerais que abrangem uma ampla gama de tecnologias e temas diferentes, acreditamos que a intersecção de ambos os campos pode ser dividida em dois subsegmentos principais:

• A IA Descentralizada (Cripto -> IA) melhora as capacidades de IA através da infraestrutura de cripto sem permissão e componível. Isso desbloqueia casos de uso, como acesso democratizado aos recursos de IA (por exemplo, computação, armazenamento, largura de banda, dados de treinamento, etc), desenvolvimento colaborativo de modelos de código aberto, inferência verificável, ou ledgers imutáveis e assinaturas criptográficas para procedência e autenticidade de conteúdo.
• A Onchain AI (AI -> Cripto) traz os benefícios da IA para o ecossistema de cripto, melhorando as experiências do usuário e do desenvolvedor através de LLMs e interfaces de linguagem natural ou aprimorando as capacidades de contratos inteligentes. Dois caminhos para a adoção de IA onchain incluem: (1) Desenvolvedores integrando modelos ou agentes de IA em seus contratos inteligentes e aplicativos onchain e (2) Agentes de IA alavancando trilhos de cripto (por exemplo, carteiras de custódia própria, stablecoins, etc) para pagamentos e comissionamento de recursos de infraestrutura descentralizada.

Embora ambos os segmentos ainda estejam incipientes, o potencial para "Cripto na IA" ou "IA na Cripto" é significativo e está prestes a desbloquear um novo conjunto de casos de uso que ainda não foram concebidos, especialmente à medida que a infraestrutura de computação e a velocidade da inteligência continuam a melhorar.

Cripto x IA: Uma chave desbloqueada para a “Web Agentica”

Uma área que consideramos particularmente emocionante em Cripto e IA é o conceito de agentes de IA operando em trilhos de infraestrutura cripto. Esta integração tem como objetivo criar a “Web Agentic”, um paradigma transformador que poderia melhorar a segurança, eficiência e colaboração em economias impulsionadas por IA, sustentadas por estruturas de incentivo robustas e primitivos criptográficos.

Acreditamos que os agentes de IA podem tornar-se impulsionadores significativos da atividade económica/crescimento e os predominantes 'utilizadores' de aplicações (tanto on-chain como off-chain), afastando gradualmente os utilizadores humanos a médio-longo prazo. Esta mudança de paradigma obrigaria muitas empresas nativas da internet a repensar as suas suposições centrais sobre o futuro e a disponibilizar os produtos, serviços e modelos de negócio necessários para melhor servir uma economia em grande parte baseada em agentes. Dito isto, não acreditamos que a tecnologia cripto/blockchain seja necessária para avançar capacidades ou resolver desafios emergentes em todos os níveis da pilha tecnológica de IA. Pelo contrário, a cripto pode desempenhar um papel importante ao trazer mais distribuição, verificabilidade, resistência à censura e carris de pagamento nativos para a IA, beneficiando simultaneamente de mecanismos de IA para potenciar novas experiências de utilizador on-chain.

Nossas crenças preliminares que fundamentam esta tese são as seguintes:

• A Cripto será o meio de pagamento preferido para o comércio de agente para humano e de agente para agente: A Cripto é uma moeda nativa da Internet, programável, que tem várias vantagens para impulsionar a economia baseada em agentes. À medida que os agentes de IA se tornam mais autônomos e realizam microtransações em grande escala (por exemplo, pagando por inferência, dados, acesso a API, computação descentralizada ou recursos de dados, etc), a eficiência, natureza sem fronteiras e programabilidade da criptomoeda farão dela o meio de troca preferido em relação aos trilhos fiat tradicionais. Além disso, os agentes precisarão de identidades únicas e verificáveis (ou seja, @craigdewitt/p-148550354">Conheça o seu Agente") para garantir a adesão às regras regulamentares e requisitos de conformidade ao lidar com empresas e utilizadores finais. Blockchains de baixa taxa, contratos inteligentes, carteiras de auto-guarda (por exemplo,Carteiras de IA da Coinbase) e as stablecoins podem ajudar a simplificar e reduzir os custos de acordos financeiros complexos entre agentes, enquanto a verificabilidade e imutabilidade das redes descentralizadas garantirão a confiança e auditabilidade das transações dos agentes de IA.
• A IA generativa e interfaces de linguagem natural tornar-se-ão a modalidade principal para os utilizadores que procuram transacionar em cadeia: À medida que a velocidade de processamento de linguagem natural e a compreensão contextual da IA sobre criptomoedas melhoram, a interação em cadeia através de interfaces conversacionais tornar-se-á a norma e expectativa padrão do utilizador, em linha com as tendências atuais da web2 (por exemplo, ChatGPT). Os utilizadores simplesmente descreverão a sua intenção de transação desejada em linguagem natural (por exemplo, "Trocar X por Y"), e os agentes de IA traduzirão essas intenções em código de contrato inteligente verificável, oferecendo o caminho de execução de transação mais eficiente e econômico.
• A IA irá criar a maioria de todo o código de software (incl. contratos inteligentes), resultando numa explosão cambriana de aplicações e experiências onchain: as capacidades de geração de código da IA estão a avançar rapidamente no web2 (por exemplo,Devin,Replit), e mudando fundamentalmente os paradigmas de desenvolvimento de software. Acreditamos que essa mudança em breve assumirá o centro do palco em criptomoedas, com um foco de curto prazo em reduzir significativamente a barreira de entrada para construtores novos e existentes. No entanto, o estado futuro consiste em "agentes de software" de IA gerando contratos inteligentes e aplicativos hiperpersonalizados do zero em tempo real, com base nas preferências do usuário, armazenadas e verificadas onchain.

Estas crenças sugerem um futuro onde as linhas entre IA e cripto se tornam cada vez mais difusas, criando um novo paradigma de sistemas inteligentes, autônomos e descentralizados. Com esta estrutura em mente, vamos dar uma olhada mais de perto na habilitação da camada de tecnologia Crypto x AI, camada por camada.

Oportunidades dentro do Conjunto Cripto x IA (Hoje)

A busca por integrar 'Cripto na IA' ou 'IA na cripto' deu origem a um cenário próspero, embora complexo, que está evoluindo rapidamente, com muitos construtores correndo para capitalizar o ímpeto do mercado. Hoje, acreditamos que o cenário Cripto x IA pode ser segmentado nas seguintes camadas: (1) Computação (ou seja, redes focadas em fornecer unidades de processamento gráfico (GPUs) latentes para desenvolvedores de IA), (2) Dados (ou seja, redes que permitem acesso descentralizado, orquestração e verificabilidade do pipeline de dados de IA), (3) Middleware (ou seja, redes/plataformas que permitem o desenvolvimento, implantação e hospedagem de modelos / agentes de IA) e (4) Aplicações (ou seja, produtos voltados para o usuário (B2B ou B2C) que alavancam mecanismos de IA on-chain)

Calcular

A IA exige vastos recursos computacionais de GPU tanto para o treino de modelos como para a execução de inferências. Dado que os modelos de IA estão a tornar-se cada vez mais complexos e a aumentar a sua procura por computação, existe uma escassez de GPUs de última geração, como as ofertas da Nvidia, resultando em longos tempos de espera e custos crescentes. As redes de computação descentralizadas estão a surgir como uma solução potencial para esses desafios por:

• Estabelecendo mercados sem permissão para comprar, alugar e hospedar GPUs físicas
• Construindo agregadores de GPU que permitem a qualquer pessoa (por exemplo, mineiros de Bitcoin) contribuir com sua capacidade de computação de GPU excedente para a execução de trabalhos de IA sob demanda, em troca de incentivos em tokens
• Financeirização de GPUs físicas ao tokenizá-las em ativos digitais na cadeia
• Desenvolvimento de redes distribuídas de GPU para cargas de trabalho computacionalmente intensivas (por exemplo, treino, inferência)
• Criar infraestruturas que permitem que os modelos de IA sejam executados em dispositivos pessoais (pense na Inteligência Apple descentralizada)

Cada uma destas soluções propostas tem como objetivo aumentar o fornecimento e a acessibilidade da computação GPU, oferecendo preços muito competitivos. No entanto, dado que a maioria dos intervenientes neste segmento têm diferentes graus de suporte para cargas de trabalho de IA avançadas, enfrentam desafios relacionados com a falta de co-localização de GPUs e, em alguns casos, falta de ferramentas de desenvolvimento e garantias de tempo de atividade comparáveis com as alternativas centralizadas, acreditamos que a adoção generalizada destas ofertas é improvável a curto e médio prazo. Segmentos emergentes e projetos de amostra que estão a ser desenvolvidos nesta camada incluem o seguinte:

• Compute Geral: Mercados de computação descentralizada que fornecem recursos de computação GPU que podem ser usados para uma variedade de aplicações (por exemplo,Akash,Aethir)
• AI / ML Compute: Redes de computação descentralizada que fornecem recursos de computação GPU para um serviço específico, como agregadores de GPU, treino distribuído e inferência, tokenização de GPU, etc (por exemplo,io.net,Gensyn, Intelecto Prime,Hiperbólico,Hyperspace)
• Edge Compute: Redes de computação e armazenamento que alimentam LLMs no dispositivo para inferência pessoal e contextualizada (por exemplo,PIN AI,Exo,Crynux.ai,Matriz de Borda)

Dados

Escalonar modelos de IA requer o crescimento de conjuntos de dados de treinamento, com LLMs sendo treinados em trilhões de palavras de texto gerado por humanos. No entanto, hoje existe apenas uma quantidade finita de dados públicos gerados por humanosA Epoch AI estima que as fontes de linguagem / dados de alta qualidade possam ser esgotadas até 2024) , o que levanta a questão de se a falta de dados de treinamento poderia se tornar um grande gargalo, potencialmente levando a um planalto no desempenho do modelo de IA. Portanto, acreditamos que as empresas focadas em dados, cripto x IA, têm as seguintes oportunidades para lidar com esses desafios:

• Incentivar os utilizadores a partilharem os seus dados privados / proprietários (por exemplo, “Data DAOs” - entidades onchain onde os contribuintes de dados poderiam ver vantagens econômicas ao contribuir com seus dados privados de plataformas sociais governam como esses dados são usados e monetizados)
• Criar ferramentas para gerar ativos de dados sintéticos a partir de instruções em linguagem natural ou fornecer incentivos aos utilizadores para extrair dados de sites públicos
• Incentivar os usuários a ajudar a pré-processar conjuntos de dados para treinar modelos e manter a qualidade dos dados (por exemplo, rotulagem de dados / aprendizado por reforço a partir do feedback humano)
• Estabelecer mercados de dados multi-laterais e sem permissão, onde qualquer pessoa pode ser compensada por contribuir.

Estas oportunidades estão a dar origem a muitos dos novos intervenientes que vemos na camada de dados hoje. No entanto, vale a pena notar que os incumbentes centralizados em todo o ciclo de vida do modelo de IA têm efeitos de rede existentes e regimes comprovados de conformidade com os dados que as empresas tradicionais valorizam, o que pode deixar pouco espaço para alternativas descentralizadas. Dito isto, acreditamos que a camada de dados para IA descentralizada apresenta uma oportunidade significativa a longo prazo para enfrentar o desafio do “Muro de Dados”. Os segmentos emergentes e os projetos de amostra construindo nesta camada incluem o seguinte:

• Mercados de Dados: Protocolos de troca de dados descentralizados projetados para fornecedores e consumidores de dados compartilharem e negociarem ativos de dados (por exemplo,Ocean Protocol,Masa,Sahara AI)
• Dados de Propriedade do Utilizador / Privados (incl. DataDAOs): Redes projetadas para incentivar a recolha de conjuntos de dados proprietários, incluindo dados privados de propriedade do utilizador (por exemplo,Vana*,NVG8)
• Dados Públicos e Sintéticos: Redes / plataformas para raspar dados de sites públicos ou gerar novos conjuntos de dados através de prompts de linguagem natural (por exemplo,Dria,Mizu,Relva,Synesis One)
• Ferramentas de Inteligência de Dados: Plataformas e aplicações projetadas para consultar, analisar, visualizar e fornecer insights acionáveis sobre dados onchain (por exemplo,Nansen,Dune,Arkham,Messari*)
• Armazenamento de Dados: Redes de armazenamento de arquivos destinadas ao armazenamento / arquivamento de dados a longo prazo e redes de banco de dados relacionais projetadas para gerenciar dados estruturados que são acessados e atualizados com frequência (por exemplo,Filecoin,Arweave,Cerâmica,Planalto*)
• Orquestração de Dados / Proveniência: Redes e plataformas que otimizam pipelines de ingestão de dados e processamento para aplicações de IA e dados intensivos e garantem o rastreamento adequado da proveniência e autenticidade verificável do conteúdo gerado por IA (por exemplo,Espaço e Tempo,O Gráfico*,Protocolo de História)
• Rotulagem de Dados: Redes e plataformas que melhoram a aprendizagem por reforço e os mecanismos de afinação para modelos de IA, incentivando uma rede distribuída de contribuidores humanos a criar conjuntos de dados de treinamento de alta qualidade (por exemplo,Sapien,Kiva AI,Fraction.AI)
• Oráculos: Redes que utilizam IA para fornecer dados verificáveis offchain para contratos inteligentes onchain (por exemplo,Ora,OpenLayer,Chainlink)

Middleware

Perceber o potencial total de um modelo de IA aberto e descentralizado ou ecossistema baseado em agentes requer a construção de nova infraestrutura. Algumas áreas de alto potencial que os construtores estão explorando incluem o seguinte:

• Usar LLMs de peso aberto para alimentar casos de uso de IA onchain enquanto construir modelos fundamentais que possam entender, processar e agir rapidamente sobre dados onchain
• Soluções de treinamento distribuído para grandes modelos fundamentais (por exemplo, 100B+ parâmetros); frequentemente considerado um sonho impossível devido a várias complexidades técnicas, mas recentes avanços por Pesquisa Nous,Bittensor, ePrime Intellectestão a tentar mudar essa narrativa
• Aproveitando a aprendizagem automática de conhecimento zero ou otimista (ou seja, zkML, opML), ambientes de execução confiáveis (TEEs) ou criptografia totalmente homomórfica (FHE) para permitir inferência privada e verificável
• Permitir o desenvolvimento aberto e colaborativo de modelos de IA através de redes de coordenação de recursos ou construir redes/plataformas agentes que aproveitam as infraestruturas cripto para potenciar o potencial do agente de IA para casos de uso on/offchain

Embora tenha havido algum progresso na construção dessas primitivas de infraestrutura fundamental, LLMs e agentes de IA prontos para produção, na cadeia, ainda estão em fase inicial e não esperamos que essa dinâmica mude a curto ou médio prazo, sujeita à maturação subjacente do cálculo, dados e modelo de infraestrutura. Dito isso, vemos esta categoria como muito promissora e um foco central na estratégia de investimento da Coinbase Ventures no espaço, impulsionada pelo crescimento implícito e pela demanda de longo prazo por serviços de IA. Os segmentos emergentes e projetos amostrais construindo nesta camada incluem o seguinte:

• LLMs de peso aberto: modelos de IA cujos pesos são publicamente acessíveis, permitindo que qualquer pessoa os use, modifique e distribua livremente (por exemplo,LLama3,Mistral,Estabilidade IA)
• Criadores de Modelos Onchain: Redes e plataformas que permitem a criação de LLMs fundamentais para casos de uso onchain (por exemplo,Lago*,Nós,RPS)
• Treino e Ajuste Fino: Redes e plataformas que permitem mecanismos de treino ou ajuste fino incentivados e verificáveis onchain (por exemplo,Gensyn,Prime Intellect,Macrocosmos,Flock.io)
• Privacidade: Redes e plataformas que empregam mecanismos de preservação da privacidade para o desenvolvimento, treino e inferência de modelos de IA (por exemplo,Rede Bagel,Arcium*, ZAMA)
• Redes de Inferência: Redes que empregam técnicas / provas criptográficas para verificar a correção das saídas do modelo de IA (por exemplo,OpenGradient*,Modulus Labs,Giza,Ritual)
• Redes de Coordenação de Recursos: Redes projetadas para facilitar o compartilhamento de recursos, colaboração e coordenação do desenvolvimento de modelos de IA (por exemplo,Bittensor,Perto*,Allora,Sentient)
• Redes e Plataformas Agentizadas: Redes e plataformas que facilitam a criação, implantação e monetização de agentes de IA para ambientes on/offchain (por exemplo,Morpheus,Olas,Wayfinder,Payman,Skyfire)

Aplicações

Dentro da cripto, os agentes de IA estão começando a fazer-se sentir, com casos iniciais comoCarteira Dawn(ou seja, uma carteira de cripto que utiliza agentes de IA para enviar transações e interagir com protocolos em nome dos usuários),Colónia Paralela* (ou seja, um jogo onchain no qual os jogadores se associam a agentes de IA que têm suas próprias carteiras e podem criar seus próprios caminhos dentro do jogo), ouVenice.ai(ou seja, uma aplicação de IA generativa / prompt de linguagem natural com mecanismos de inferência verificáveis e de preservação da privacidade). No entanto, o desenvolvimento de aplicativos ainda é amplamente experimental e oportunista, com uma desordem de ideias de aplicativos florescendo a partir do hype no espaço. Dito isto, acreditamos que os avanços na infraestrutura e nos frameworks de agentes de IA estão prontos para mudar o espaço de design de cripto de aplicativos de contratos inteligentes principalmente reativos para aplicativos mais complexos e proativos a médio e longo prazo. Segmentos emergentes e projetos de amostra construindo nesta camada incluem o seguinte:

• Companheiros de IA: Aplicativos para criar, partilhar e rentabilizar modelos e agentes de IA de propriedade do utilizador com consciência personalizada e contextual (por exemplo,MagnetAI,MyShell,Deva,Protocolo Virtuals)
• Interfaces baseadas em NLP: Aplicações em que os prompts de linguagem natural são a interface principal / ponto de entrada para interagir e executar transações onchain (por exemplo,Venice.AI,Veldt)
• Ferramentas de Desenvolvimento / Segurança: Aplicações/ferramentas voltadas para desenvolvedores que alavancam modelos/agentes de IA para aprimorar as experiências de desenvolvimento onchain e mecanismos de segurança (por exemplo,ChainGPT,Guardrail*)
• Agentes de risco: Serviços que alavancam modelos de ML ou agentes de IA para ajudar os protocolos a ajustar dinamicamente e responder aos parâmetros de risco onchain em tempo real (por exemplo, Laboratórios do Caos,Gauntlet,Minerva*)
• Identidade (Prova de Pessoa): Aplicações que aproveitam provas criptográficas e modelos de ML para verificar a prova de pessoa do usuário. (por exemplo,Worldcoin*)
• Governança: Aplicativos que aproveitam agentes de IA para executar transações com base em decisões de governança orientadas por humanos / feedback (por exemplo,Botto,Chapéus)
• Negociação / DeFi: infraestrutura de negociação alimentada por IA e protocolos DeFi que utilizam agentes de IA para automatizar a execução de transações onchain (por exemplo,Taoshi,Intent.Trade)
• Jogos: Jogos onchain que utilizam NPCs inteligentes ou mecanismos de IA para alimentar as mecânicas principais de jogabilidade (por exemplo,Paralelo*,PlayAI)
• Social: Aplicativos que utilizam mecanismos de IA para potenciar experiências sociais onchain (por exemplo,KaiKai,NFPrompt)

Conclusão

Embora o stack Cripto x AI ainda esteja nos seus estágios iniciais, acreditamos que haverá avanços significativos na infraestrutura de IA descentralizada, aplicações de IA onchain e a emergência de uma “Web Agente” onde os agentes de IA se tornam os principais impulsionadores da atividade econômica. Embora existam desafios em áreas como infraestrutura de computação e disponibilidade de dados, as sinergias entre cripto e IA poderiam acelerar a inovação em ambos os setores, levando a sistemas mais transparentes, descentralizados e autônomos. À medida que o cenário continua a evoluir rapidamente, impulsionado por novas equipas que garantem financiamento e equipas mais estabelecidas que trabalham para encontrar o ajuste de produto/mercado, será crucial para as empresas e desenvolvedores nativos da Internet adaptarem-se ao paradigma em mudança e abraçarem o potencial para Cripto x AI criar aplicações e experiências inovadoras que eram anteriormente inimagináveis.

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