Visão geral

À medida que a IA evolui rapidamente, ela requer mais poder de computação, processamento de dados e colaboração. Os sistemas tradicionais de blockchain, com seus limites de desempenho, não podem mais atender às crescentes demandas das aplicações de IA.

Uma nova geração de blockchains de Camada 1 projetados para IA surgiu. Esses projetos focam em resolver desafios-chave como eficiência, privacidade de dados, alocação de recursos e colaboração descentralizada com tecnologia inovadora.

Este artigo analisa e avalia os principais projetos de Camada 1 de IA, como Bittensor, Vana, Kite AI, Nillion e Sahara, focando em suas tecnologias principais, casos de uso e potencial futuro.

O que é uma camada de IA 1?

Uma blockchain da Camada 1 é uma rede blockchain básica com seu próprio sistema de consenso e infraestrutura. Ao contrário das soluções da Camada 2, que dependem de blockchains existentes, as blockchains da Camada 1 criam e mantêm um ecossistema totalmente descentralizado.

Uma Camada de IA 1 é uma blockchain construída para inteligência artificial. Seu principal objetivo é criar um sistema descentralizado para treinar modelos de IA, executar tarefas de IA, compartilhar dados e fornecer incentivos.

Os projetos da Camada 1 de IA integram a tecnologia blockchain para aumentar a transparência e a equidade nos sistemas de IA e enfrentar o problema persistente de a IA ser uma "caixa-preta" ao utilizar a verificabilidade e a imutabilidade da blockchain.

Significado:
A integração de IA e blockchain é uma área-chave de inovação tecnológica, impulsionada por uma dinâmica clara de oferta e demanda:
A IA depende de dados massivos e poder computacional: Blockchain pode fornecer armazenamento de dados descentralizado, hospedagem de modelos e mercados de poder computacional;
As decisões de IA são opacas: os registros de Blockchain fornecem processos rastreáveis e verificáveis, o que aumenta a confiabilidade;
Falta de mecanismos de incentivo: A economia nativa de tokens da Blockchain pode efetivamente incentivar os contribuintes de dados, nós de computação e desenvolvedores de modelos;
A propriedade de dados e modelos é difícil de definir: os contratos inteligentes e a verificação on-chain fornecem uma base para a propriedade e transações de ativos de IA.
Essas necessidades fundamentais são a força motriz por trás do rápido crescimento dos projetos de AI Layer 1.

Recursos Principais
A Camada de IA 1 não é apenas uma nova narrativa; ela tem um foco tecnológico distinto em comparação com as blockchains de uso geral:
Alto desempenho de computação e capacidades de processamento paralelo: fornecendo suporte fundamental para treinamento e inferência de modelos;
Suporte a Agente de IA nativa: Desenvolvimento de ambientes de execução e mecanismos de interação especificamente projetados para Agentes de IA;
Mecanismos de incentivo de dados nativos: Usando tokens para incentivar a contribuição de dados e a colaboração de modelos;
Verificação e transação on-chain de modelos e tarefas: Habilitando a verdadeira integração Web3 de ativos de IA.

Quatro tendências-chave impulsionando a camada de IA 1
A emergência da AI Layer 1 não é coincidência; é impulsionada por quatro tendências-chave:
A explosão da IA generativa: a proliferação de modelos grandes impulsionou a demanda exponencial por poder computacional e dados;
A evolução dos mecanismos de incentivo do Web3: Criando um ciclo econômico para dados, modelos e poder computacional.
A progressiva criação do ecossistema do Agente de IA: Necessitando de um ambiente de execução fundamental seguro e uma rede de valor robusta.
Uma mudança perceptível em direção à modularidade do blockchain: Transição das blockchains da Camada 1 de arquiteturas "de propósito geral" para "especializadas".

Projetos Principais

Visão geral de projetos com tokens nativos

Bittensor

Background e Visão
Bittensor tem como objetivo construir uma rede de colaboração de IA descentralizada que quebra as barreiras centralizadas no desenvolvimento tradicional de IA. Ele incentiva desenvolvedores globais e provedores de computação a treinar e otimizar modelos de IA em conjunto. Sua visão é impulsionar a coevolução do ecossistema de IA por meio de mecanismos orientados pelo mercado, criando assim uma rede inteligente aberta e transparente.

Arquitetura de Tecnologia e Inovação
O Bittensor emprega uma arquitetura de duas camadas: a rede raiz coordena o sistema global, enquanto o ecossistema da sub-rede suporta uma variedade de tarefas de IA. A inovação central está no mecanismo de alocação de recursos orientado para o mercado dTAO, que introduz o token da sub-rede Alpha para competir no mercado. Os recursos são alocados sob demanda, enquanto o poder de validação é descentralizado para evitar o controle por uma única entidade. Este design aprimora tanto a eficiência quanto a resistência do sistema à censura.

Cenários de Aplicação e Ecossistema
O ecossistema da Bittensor inclui várias sub-redes com aplicações típicas como Targon (centrado na geração de texto, semelhante a modelos de linguagem avançada), Chutes (fornecendo serviços de interface API LLM), PTN (gerando sinais de negociação financeira) e Dojo (colaboração na rotulagem de dados). Esses submódulos demonstram a ampla aplicabilidade da Bittensor em áreas como geração de texto, previsão financeira e processamento de dados. Eles atraem desenvolvedores e usuários da indústria.

Economia de Token e Valor
O token $TAO é o núcleo do ecossistema Bittensor, usado para pagar a potência de computação, recompensar contribuintes e impulsionar a competição na sub-rede. Os detentores podem apostar $TAO para participar da governança da rede ou ganhar recompensas da sub-rede. À medida que o ecossistema da sub-rede se expande, espera-se que a demanda por $TAO cresça, com seu valor intimamente ligado à potência de computação da rede e à atividade da aplicação.

Fonte

Vana

Background and Vision
O objetivo da Vana é reformular a soberania dos dados para permitir que os usuários realmente possuam e se beneficiem de seus dados pessoais, em vez de serem explorados por gigantes da tecnologia. Sua visão é reconstruir o valor dos dados por meio da tecnologia descentralizada, criando assim um ecossistema de economia de dados orientado pelo usuário.

Arquitetura de Tecnologia e Inovação
A tecnologia da Vana é dividida em Camada de Liquidez de Dados e Camada de Portabilidade de Dados, complementada por um design de armazenamento não custodial. A chave da inovação é que os dados do usuário permanecem off-chain para garantir privacidade, ao mesmo tempo que possibilitam o compartilhamento de dados e a distribuição de valor através de incentivos de liquidez e recompensas para os contribuidores. Esse modelo centrado no usuário equilibra a proteção da privacidade com incentivos econômicos significativos.

Cenários de Aplicação e Ecossistema
As aplicações típicas do Vana incluem o Finquarium (um mercado de dados financeiros), GPT Data DAO (coleta e governança de dados de conversação) e projetos de dados do Reddit/Twitter (utilizando dados de mídias sociais). Esses cenários demonstram o potencial do Vana em áreas como finanças, treinamento de IA e análise social. Eles atraem contribuintes de dados e desenvolvedores para se juntarem ao ecossistema.

Economia de Token e Valor
$VANA alimenta o ecossistema da Vana. Os usuários o ganham contribuindo com dados, e as empresas o gastam para acessar esses dados. Ele também permite a participação na governança. À medida que o uso de dados cresce, o valor do token fica cada vez mais ligado à atividade da rede.

Fonte: https://www.vana.org/

Nillion

Background e Visão
A Nillion está construindo uma rede de computação com foco na privacidade, projetada para solucionar desafios de privacidade de dados. Ao alavancar a “computação cega”—um método que permite a computação em dados criptografados—ela visa apoiar a adoção de aplicativos seguros de IA em grande escala e Web3.

Arquitetura de Tecnologia e Inovação
No coração da Nillion está o Nil Message Compute (NMC), um paradigma de "computação cega" que integra a computação multi-partes (MPC) e provas de conhecimento zero (ZKPs) para permitir a troca de dados de conhecimento zero. Sua inovação central reside em alcançar consenso sem um blockchain tradicional, ao mesmo tempo que preserva o processamento criptografado sem vazamento, desbloqueando novas possibilidades para aplicações críticas de privacidade.

Cenários de Aplicação e Ecossistema
As aplicações da Nillion incluem autenticação Web3 (protegendo a privacidade da identidade do usuário), treinamento de privacidade de IA (treinando modelos em dados criptografados) e modelagem de dados confidenciais (computação de privacidade em nível empresarial). Esses cenários demonstram sua ampla aplicabilidade em gerenciamento de identidade, desenvolvimento de IA e processamento de dados comerciais, atraindo usuários da indústria com necessidades de privacidade.

Economia de Tokens e Valor
$NIL atua como o token de utilidade nativo da rede Nillion. Facilita o pagamento por tarefas de computação, incentiva operadores de nós e impulsiona o crescimento geral do ecossistema. À medida que a demanda por computação preservadora da privacidade continua a aumentar, o valor de $NIL está cada vez mais ligado à atividade da rede e ao poder de computação contribuído, posicionando-o para um forte potencial de longo prazo.

Fonte

HyperCycle

Antecedentes e Visão
HyperCycle é um projeto que fornece infraestrutura de alto desempenho para Agentes de IA. Colabora com SingularityNET para acelerar a colaboração entre plataformas e a operação eficiente de agentes de IA. Sua visão é construir a infraestrutura para apoiar a próxima geração de aplicações de IA, impulsionando assim a adoção generalizada da tecnologia de IA.

Arquitetura de Tecnologia e Inovação
A arquitetura técnica da HyperCycle concentra-se em uma camada de suporte de computação de IA de alto desempenho que colabora profundamente com o ecossistema da SingularityNET. Os destaques da inovação incluem o suporte a operações de IA de alto desempenho, capacidades de colaboração entre plataformas e otimização da eficiência de execução do agente de IA, fornecendo suporte fundamental para sistemas multiagentes complexos.

Cenários de Aplicação e Ecossistema
HyperCycle ainda não foi totalmente lançado, mas suas aplicações típicas podem envolver clusters de agentes de IA, como processamento de tarefas distribuídas ou colaboração inteligente entre plataformas. Com sua colaboração com SingularityNET, espera-se que seu ecossistema cubra aplicações de IA em áreas como educação, saúde e finanças, com potencial promissor.

Economia de Token e Valor
$HYPC é o token da HyperCycle, usado para pagar recursos de computação, recompensar contribuintes e participar da governança do ecossistema. Como parte da infraestrutura de IA de alta performance, o valor do $HYPC está intimamente ligado à escala de uso do Agente de IA e à demanda por computação. Seu crescimento a longo prazo depende da maturidade do ecossistema.

Origem

Rastro de Origem

Antecedentes do Projeto e Visão
A OriginTrail integra a tecnologia de gráfico de conhecimento com IA para construir uma plataforma descentralizada para gerenciar ativos de conhecimento. Seu objetivo é melhorar a verificabilidade de dados e promover a colaboração entre domínios, com a visão de impulsionar a transformação digital em áreas como cadeias de suprimentos e pesquisa científica por meio de uma troca de conhecimento confiável.

Arquitetura de Tecnologia e Inovação
O núcleo da OriginTrail é construído com base na tecnologia de gráfico de conhecimento e em um sistema descentralizado para armazenar e verificar ativos de conhecimento. Sua inovação reside em possibilitar o compartilhamento de conhecimento verificável, garantindo a confiabilidade dos dados e facilitando a integração entre domínios. Isso proporciona uma infraestrutura robusta para aplicações de dados complexas.

Cenários de Aplicação e Ecossistema
As aplicações típicas do OriginTrail incluem rastreamento da cadeia de suprimentos (garantindo transparência na origem do produto) e verificação de confiança em dados (certificando dados científicos). O ecossistema já fez parcerias com várias indústrias, como cadeias de suprimentos de alimentos e gestão de dados de saúde. Isso demonstra o valor do mundo real dos grafos de conhecimento.

Economia de Token e Valor
$TRAC é o token nativo da OriginTrail, usado para pagar por armazenamento de dados, taxas de verificação e para incentivar operações de nós. À medida que as aplicações de gráficos de conhecimento se expandem para mais domínios, a demanda por $TRAC está ligada ao volume de dados do ecossistema e à adoção pela indústria, fornecendo suporte de valor estável.

Fonte: https://origintrail.io/

Arquitetura Técnica Principal

As blockchains públicas de camada 1 de IA são redes de blockchain construídas especificamente para suportar aplicações de IA. Elas oferecem uma infraestrutura eficiente, segura e escalável para tarefas como treinamento de modelos de IA, inferência, processamento de dados e operações colaborativas.

Ao contrário das blockchains Layer 1 tradicionais (como Ethereum, Solana), o AI Layer 1 deve acomodar necessidades como distribuição de potência de computação, privacidade de dados, execução de modelo e governança descentralizada. Essas características dotam sua arquitetura técnica com inovações únicas.

Abaixo está uma visão geral das arquiteturas técnicas-chave das blockchains de camada 1 de IA, focando nas principais tendências e projetos exemplares como Kite AI e Bittensor.

Perspectivas futuras e valor de investimento

1. Evolução Tecnológica: Inteligência e Integração

Integração abrangente de IA multimodal
O futuro ecossistema de IA irá além das modalidades únicas (por exemplo, geração de texto) e avançará em direção à integração multimodal (texto, imagens, áudio, vídeo e até mesmo dados de sensores). O ecossistema de sub-redes da Bittensor pode expandir para suportar o treinamento de modelos multimodais, e a infraestrutura do Agente de IA da HyperCycle poderia se tornar o núcleo para a colaboração entre modalidades.

Mecanismo de Consenso Adaptativo
Mecanismos como PoAI (Kite AI) e dTAO (Bittensor) serão ainda mais otimizados pela introdução de algoritmos adaptativos que ajustam dinamicamente as regras de consenso com base na complexidade da tarefa, nos requisitos de potência de computação e nas necessidades de privacidade para melhorar a eficiência e a justiça.

Padronização da Computação de Privacidade
As tecnologias de "cálculo cego" da Nillion e ZKP/MPC podem se tornar padrões da indústria. Isso transformará a proteção da privacidade de uma função periférica para um componente central da Camada 1 de IA. A integração profunda do TEE (Ambiente de Execução Confiável) com blockchain também acelerará.

Introdução Preliminar à Computação Quântica
Até 2030, a computação quântica pode começar a se integrar ao ecossistema de IA, especialmente em campos de computação de alto desempenho (por exemplo, HyperCycle). Isso aumentará significativamente a velocidade de treinamento e as capacidades de otimização de modelos complexos.

Perspectiva: A tecnologia mudará da inovação descentralizada para integração e padronização, com a competitividade central do ecossistema de IA residindo na inteligência e adaptabilidade entre domínios.

Fonte:Kite AI

2. Expansão do Ecossistema: Globalização e Penetração na Indústria

Formação de uma Rede Global de Computação de Potência
Os mercados descentralizados de computação (por exemplo, Gensyn, Bittensor) integrarão recursos ociosos globais para formar uma rede de computação semelhante a uma “internet de IA”. A computação de baixo custo em países em desenvolvimento pode se tornar um suplemento chave para o ecossistema.

Florescimento de Subecossistemas Específicos da Indústria
Subecossistemas verticais, como a sub-rede médica da Kite AI e o rastreamento da cadeia de suprimentos da OriginTrail, se segmentarão ainda mais em mais setores, como educação, energia e entretenimento. Cada subecossistema pode desenvolver tokens e mecanismos de governança independentes.

Colaboração entre Cadeias e Ecossistemas
A Camada de IA 1 estabelecerá uma interoperabilidade mais estreita com blockchains tradicionais (por exemplo, Ethereum, Polkadot). Por exemplo, a camada de dados da Vana poderia integrar-se com protocolos DeFi, e o gráfico de conhecimento da OriginTrail poderia conectar-se com mercados NFT.

Crescimento do ecossistema impulsionado pelo usuário
O modelo de soberania de dados da Vana pode se estender a mais usuários individuais. Fontes de dados de mídias sociais, dispositivos IoT, etc., se tornarão entradas importantes para o ecossistema de IA, e o papel dos contribuintes da comunidade se tornará mais proeminente.
Perspectiva: O ecossistema de IA mudará de orientado por tecnologia para orientado por aplicativos e usuários, formando assim uma estrutura de rede global e em camadas múltiplas que permeia todos os aspectos da vida social.

3. Impacto Econômico e Social: Reformulação de Valor

Maturidade da Economia de Token
Tokens como $TAO, $VANA e $NIL não apenas servirão como ferramentas de pagamento, mas podem evoluir para “ativos inteligentes”, com seu valor diretamente ligado à contribuição de potência de computação, qualidade de dados e desempenho do modelo. O $HYPC da HyperCycle pode se tornar a moeda padrão no mercado de Agentes de IA.

Novas Carreiras e Modelos Econômicos
O ecossistema de IA irá gerar novas profissões, como "mineradores de potência de computação", "provedores de dados" e "otimizadores de modelos". O mecanismo de compartilhamento de lucros da Vana pode se tornar generalizado e permitir que indivíduos ganhem uma renda estável contribuindo com dados ou potência de computação.

Eficiência Social Aprimorada
Aplicações como a transparência da cadeia de suprimentos da OriginTrail e a geração de sinal financeiro da Bittensor otimizarão a alocação de recursos e reduzirão o desperdício. Os mercados de inferência de IA (por exemplo, Ritual) podem reduzir os custos das empresas para adquirir serviços inteligentes.

Desafios da Divisão Digital
As regiões desenvolvidas podem se beneficiar primeiro do ecossistema de IA, enquanto as áreas subdesenvolvidas correm o risco de ficar para trás devido a barreiras tecnológicas e falta de infraestrutura. Isso poderia potencialmente agravar a divisão digital global.
Perspectiva: O ecossistema de IA remodelará a estrutura econômica. Ele capacitará indivíduos a participar mais enquanto amplifica os riscos potenciais de desigualdade social.

Fonte:OriginTrail

Desafios

1. Desafios Técnicos

A complexidade técnica do ecossistema de IA apresenta várias questões centrais que devem ser abordadas:

Poder de computação e gargalos de energia
Desafio: O treinamento e inferência do modelo de IA exigem uma enorme potência de computação, especialmente para modelos multimodais grandes (por exemplo, geração de vídeo ou inferência entre domínios). O ecossistema de sub-redes da Bittensor e o treinamento distribuído da Gensyn dependem da integração global de potência de computação, mas o fornecimento atual de GPUs é limitado e o consumo de energia da computação de alto desempenho é enorme, o que pode levar a aumentos de custos ou gargalos na rede.
Impacto: A falta de poder de computação pode limitar a expansão do ecossistema, e questões energéticas podem desencadear controvérsias ambientais, prejudicando assim a sustentabilidade do projeto.
Soluções Potenciais: Desenvolver algoritmos de baixo consumo de energia (por exemplo, variantes do Transformer mais eficientes), integrar nós de computação impulsionados por energia renovável ou explorar aplicações iniciais de computação quântica.

Origem:TFSC

Implementação Técnica de Privacidade e Segurança
Desafio: A "computação cega" da Nillion e o armazenamento não custodial da Vana precisam garantir zero vazamento de dados em ambientes descentralizados, mas as provas de conhecimento zero (ZKP) e a computação multi-party (MPC) incorrem em altos custos computacionais, potencialmente reduzindo a eficiência. O TEE (Ambiente de Execução Confiável) da Kite AI também enfrenta riscos de confiança em hardware e segurança da cadeia de suprimentos.
Impacto: Se as tecnologias de privacidade não conseguirem equilibrar eficiência e segurança, seu uso em cenários de alto rendimento (por exemplo, inferência em tempo real) pode ser limitado.
Soluções Potenciais: otimizar algoritmos de criptografia (por exemplo, ZKP leve), desenvolver chips especializados em computação de privacidade, ou introduzir mecanismos de confiança verificáveis on-chain.

Falta de interoperabilidade e padronização
Desafio: os projetos da Camada 1 de IA (por exemplo, Bittensor, Kite AI) constroem sub-redes ou módulos independentes, mas carecem de padrões de protocolo unificados, tornando difícil a colaboração entre ecossistemas. Por exemplo, os clusters de Agentes de IA da HyperCycle podem ter dificuldade para se integrar diretamente ao grafo de conhecimento da OriginTrail.
Impacto: A fragmentação do ecossistema pode enfraquecer a competitividade geral, e os desenvolvedores precisarão se adaptar a diferentes plataformas, aumentando repetidamente os custos de desenvolvimento.
Soluções Potenciais: Promover protocolos de interoperabilidade entre cadeias (por exemplo, mecanismos de ponte semelhantes aos do Polkadot) ou padrões da indústria (por exemplo, formatos de modelos de IA unificados).

Fonte:Polkadot Wiki

Governança de Modelo e Rastreabilidade
Desafio: A IA descentralizada (por exemplo, a sub-rede Targon da Bittensor) carece de mecanismos eficazes de governança on-chain para rastrear e limitar o uso indevido e pode ser usada para gerar informações falsas ou conteúdo malicioso. Embora o grafo de conhecimento do OriginTrail possa verificar a credibilidade dos dados, é difícil monitorar as saídas de IA geradas dinamicamente em tempo real.
Impacto: O uso indevido da tecnologia poderia levar a uma crise de confiança e prejudicar a adoção generalizada do ecossistema.
Soluções Potenciais: Introduzir autenticação de identidade on-chain, mecanismos de rastreabilidade de conteúdo, ou desenvolver ferramentas descentralizadas de revisão ética.

2. Desafios de mercado

A competição de mercado e a adoção do usuário dentro do ecossistema de IA são cruciais para o sucesso de sua comercialização. Os desafios atuais incluem:

Intensa concorrência e fragmentação do ecossistema
Desafio: projetos de Camada 1 de IA (por exemplo, Bittensor vs. Kite AI) e ecossistemas relacionados (por exemplo, Vana vs. Nillion) se sobrepõem em funcionalidades (por exemplo, alocação de potência computacional, privacidade de dados), o que leva à fragmentação de recursos e usuários. Gigantes tradicionais da tecnologia (por exemplo, Google, Microsoft) também estão se posicionando com soluções de IA centralizadas. Eles aproveitam ecossistemas maduros e vantagens de marca para capturar participação de mercado.
Impacto: Os projetos descentralizados podem ter dificuldades para se desenvolver devido à base de usuários insuficiente ou altos custos de migração para os desenvolvedores.
Soluções Potenciais: Atrair mercados de nicho através de posicionamento diferenciado (por exemplo, Bittensor focando na competição de sub-redes, Vana na soberania de dados), ou colaborar com empresas tradicionais (por exemplo, OriginTrail com a indústria de cadeia de suprimentos) para expandir a influência.

Educação do usuário e barreiras de adoção
Desafio: A natureza descentralizada do ecossistema de IA (por exemplo, incentivos de token, governança on-chain) é complexa para usuários comuns e empresas. Por exemplo, o modelo de contribuição de dados da Vana requer que os usuários entendam o conceito de soberania de dados, e a participação na sub-rede da Bittensor requer que os desenvolvedores tenham experiência tanto em blockchain quanto em IA.
Impacto: Uma curva de aprendizado íngreme pode limitar a participação do usuário e retardar o crescimento do ecossistema.
Soluções Potenciais: Desenvolver interfaces amigáveis (por exemplo, as ferramentas simplificadas de upload de dados da Vana), fornecer recursos educacionais ou reduzir as barreiras de entrada para desenvolvedores por meio de SDKs.

Instabilidade na Economia de Tokens
Desafio: Tokens como $TAO, $VANA e $NIL estão ligados à atividade do ecossistema, mas a volatilidade do mercado pode levar a comportamentos orientados pela especulação (por exemplo, crashes de preço após a euforia inicial). O $HYPC da HyperCycle corre o risco de ter uma âncora de valor pouco clara, já que suas aplicações não estão totalmente implementadas.
Impacto: A instabilidade do preço do token pode minar a confiança do usuário, afetando investimentos de longo prazo e participação no ecossistema.
Soluções Potenciais: Desenvolver mecanismos de token mais robustos (por exemplo, queima dinâmica, recompensas de bloqueio de longo prazo) ou aumentar o valor intrínseco do token por meio de casos de uso do mundo real (por exemplo, cenários de pagamento da cadeia de suprimentos da OriginTrail).

Origem

Sustentabilidade dos Modelos de Negócios
Desafio: Muitos projetos de ecossistema de IA usam incentivos de token para atrair usuários iniciais, mas os modelos de lucratividade a longo prazo permanecem incertos. Por exemplo, o mercado de inferência da Ritual precisa provar sua eficácia em termos de custo em relação aos serviços de nuvem centralizados, e o treinamento distribuído da Gensyn precisa validar sua competitividade comercial.
Impacto: A falta de fluxos de receita sustentáveis poderia levar a lacunas no financiamento do projeto, limitando assim a expansão do ecossistema.
Soluções Potenciais: Explore modelos de negócios híbridos (por exemplo, assinaturas + pagamentos com tokens), ou assine contratos de longo prazo com clientes corporativos (por exemplo, os serviços de computação em privacidade da Nillion).

3. Desafios Regulatórios

À medida que as tecnologias de IA e blockchain se tornam mais difundidas, o cenário regulatório global impacta cada vez mais os ecossistemas de IA:

Privacidade de Dados e Conformidade Transfronteiriça
Desafio: Projetos como Vana e Nillion enfatizam a soberania e privacidade dos dados, mas existem diferenças regulatórias significativas entre os países em relação ao armazenamento de dados e transmissão transfronteiriça (por exemplo, GDPR da UE). O armazenamento descentralizado pode ser visto como uma forma de evadir a regulamentação, o que leva a riscos legais.
Impacto: Os custos de conformidade aumentados podem enfraquecer a competitividade global de projetos e até mesmo levar a proibições de mercado em determinadas regiões.
Soluções Potenciais: Desenvolver estruturas de conformidade flexíveis (por exemplo, implantação de nós regionais) ou colaborar com reguladores locais (por exemplo, práticas de conformidade com cadeia de suprimentos da OriginTrail na UE).

Origem

Ética e Responsabilidade da IA
Desafio: A IA descentralizada (por exemplo, a sub-rede de geração de texto da Bittensor) pode gerar conteúdo prejudicial, mas a governança on-chain pode ter dificuldade em atribuir responsabilidade. Os reguladores globais (por exemplo, o Ato de IA da UE) exigem transparência e responsabilidade estritas para aplicações de IA de alto risco, o que entra em conflito com a natureza descentralizada do anonimato.
Impacto: A pressão regulatória pode forçar projetos a ajustar sua arquitetura ou se retirar de certos mercados, aumentando a complexidade operacional.
Soluções Potenciais: Introduzir rastreabilidade on-chain (por exemplo, verificação de conteúdo baseada em OriginTrail), ou colaborar com associações industriais para desenvolver padrões éticos de IA.

Fonte

Tokens e Regulação Financeira
Desafio: Tokens como $TAO e $VANA podem ser classificados como títulos ou instrumentos de pagamento. Eles devem obedecer às regulamentações financeiras (por exemplo, o Securities Act da SEC nos EUA). O $HYPC da HyperCycle, se usado para pagamentos transfronteiriços, poderia desencadear escrutínio contra lavagem de dinheiro (AML).
Impacto: A incerteza regulatória pode limitar a circulação de tokens e afetar o modelo econômico do ecossistema.
Soluções Potenciais: Esclarecer os atributos de utilidade dos tokens (em vez dos atributos de investimento), ou solicitar testes no ambiente regulatório controlado (por exemplo, modelos de projetos de blockchain em Cingapura).

Requisitos de conformidade específicos da indústria
Desafio: a sub-rede médica da Kite AI e a computação de privacidade da Nillion devem cumprir regulamentações específicas da indústria (por exemplo, HIPAA para proteção de dados de saúde). Arquiteturas descentralizadas podem ter dificuldades em fornecer as capacidades de auditoria necessárias pelos sistemas tradicionais.
Impacto: A complexidade da conformidade da indústria pode atrasar a implementação do projeto e limitar o acesso ao mercado.
Soluções Potenciais: Parceria com fornecedores de tecnologia de conformidade (por exemplo, ferramentas de auditoria on-chain), ou foco em mercados com menores limites regulatórios para implementação precoce.

Fonte

Conclusão

À medida que a tecnologia de IA continua a avançar, os projetos de blockchain da Camada 1 de IA estão emergindo como infraestrutura crítica para enfrentar desafios em computação, processamento de dados e coordenação descentralizada. Ao alavancar arquiteturas inovadoras, esses projetos mostram um forte potencial para melhorar a eficiência do sistema de IA, aprimorar a privacidade dos dados e otimizar a distribuição e incentivo dos recursos computacionais.

Embora as perspectivas para os projetos de Camada 1 de IA sejam promissoras, eles não estão isentos de obstáculos. As complexidades de implementação e integração entre domínios podem impedir um avanço rápido. A adoção ainda está em estágios iniciais, com a confiança do mercado na convergência entre IA e blockchain ainda não totalmente estabelecida. A incerteza regulatória complica ainda mais o cenário. Acima de tudo, a proteção da privacidade, ao mesmo tempo que permite o compartilhamento significativo de dados, continua a ser um desafio central — e não resolvido —, especialmente em implantações de nível corporativo.

Em resumo, embora esses projetos tragam inovação tecnológica e oportunidades transformadoras, os participantes devem permanecer cautelosos em relação aos riscos associados. A iteração tecnológica contínua e a sólida validação de mercado serão essenciais para garantir a sustentabilidade e a resiliência a longo prazo nesse campo em rápida evolução.