A escolha de Sun Yuchen: Quando a IA se tornar um sistema, a infraestrutura básica de apostas do B.AI vem primeiro

Escrito por: Cathy

Em 9 de abril, a B.AI (nome chinês: Bai B.AI) foi oficialmente apresentada.

Ela define seu posicionamento com uma única frase: infraestrutura financeira fundamental para a era dos Agentes de IA. Simplificando, é criar uma via de pagamento e identidade exclusiva para IA, permitindo que máquinas realizem transações autonomamente sem depender de contas bancárias humanas. E uma ambição mais distante é se tornar o motor econômico subjacente que impulsiona a evolução da AGI.

Vale notar que o fundador do TRON, Sun Yuchen, participou da B.AI como consultor, o que facilita a compreensão de que ela está inserida na estratégia de contínua expansão do TRON em torno de “IA + rede de pagamento”. Após o anúncio do produto, Sun Yuchen também declarou na plataforma X: “Que a B.AI impulsione a chegada da AGI o mais rápido possível, essa é minha única missão e objetivo!” Isso faz da B.AI não apenas um lançamento de produto, mas também uma jogada de estratégia de longo prazo.

Do ponto de vista do desenvolvimento da IA, o surgimento dessa iniciativa não é uma coincidência.

As discussões sobre IA no setor nunca cessaram, com modelos, parâmetros, inferência, agentes, surgindo quase semanalmente com novos termos. Mas uma questão raramente é levantada: quando a IA se torna cada vez mais poderosa, quem fornece a infraestrutura fundamental para sua operação real?

Não é poder de processamento, nem dados, mas uma camada mais abaixo. Quando um agente precisa fazer centenas de chamadas por segundo, pagar por cada uma delas, e provar sua identidade a outro agente, qual caminho deve seguir?

A B.AI quer atuar exatamente nessa camada.

01 Por que agora, por que pagamento

À primeira vista, essa estratégia pode parecer uma tentativa de transição de setor. Mas, se considerarmos uma perspectiva de longo prazo, ela se assemelha a uma extensão natural da capacidade de infraestrutura.

Nos últimos dois anos, o significado de “Agente de IA” mudou silenciosamente. De um assistente que apenas conversa, passou a ser um executor que pode chamar ferramentas autonomamente, tomar decisões por conta própria e completar tarefas. Ele reserva passagens, realiza transações, trabalha para outros agentes. Quando começa a “agir por conta própria”, isso implica gastar dinheiro, fazer liquidação, pagar por cada API chamada.

Essa lógica não é suportada por gateways de pagamento tradicionais. Sistemas como Stripe são feitos para humanos, exigindo contas, KYC, vinculação de cartão, e uma taxa fixa de US$0,30 mais 2,9%. Fazer um agente de IA preencher um formulário ou pagar US$0,001 por uma consulta é uma lógica incompatível.

A B.AI fez uma escolha prática na sua entrada: integrou várias carteiras principais, permitindo que usuários usem apenas um endereço na blockchain. Ainda mais, suporta login por e-mail. Isso significa que um usuário Web2, que nunca usou carteira, pode acessar a B.AI e usar seus serviços de IA. A intenção por trás desse design é clara — reduzir ao máximo a barreira de entrada, expandindo a base de usuários de nativos da blockchain para um público mais amplo da internet.

A B.AI concentra seus esforços em quatro áreas: sistema de identidade inteligente, via de pagamento com stablecoins, tokenização de ativos do mundo real, e ferramentas de desenvolvimento para sistemas financeiros autônomos. Nenhuma delas é focada em criar modelos; todas apostam na infraestrutura necessária para a “economia de máquinas”.

Resumindo, a B.AI não está criando outro modelo de IA, mas sim a via financeira que a IA precisa percorrer para alcançar autonomia operacional.

02 Incorporando o “banco” na API

O sistema de produtos da B.AI pode ser dividido em três pilares: uma rede de pagamento na blockchain para agentes de IA, uma interface de chamada para múltiplos grandes modelos de linguagem, e um assistente inteligente pronto para uso, o BAIclaw.

Primeiro pilar: rede de pagamento na blockchain para agentes de IA. Este é o núcleo da B.AI e o que a diferencia de outros produtos de IA. Aqui, dois protocolos atuam: x402 e 8004.

O conceito central do x402 é simples: incorporar a capacidade de pagamento diretamente no fluxo de chamadas de rede, permitindo que o agente liquide ao solicitar recursos, sem intervenção humana. Quando um agente chama uma API paga, o servidor retorna um código 402, o agente assina automaticamente um pagamento em stablecoin na blockchain, reenvia a requisição, e recebe o recurso. Todo o ciclo ocorre em poucos segundos, de forma automática.

O protocolo 8004 resolve outra questão: quem é esse agente? Ele tem reputação? O que fez no passado? Através de registros de identidade, reputação e validação na blockchain, cada agente possui uma “cartão de visita” acessível. A implementação da B.AI também inclui um registro de eventos para reportar violações e anomalias.

Essa rede de pagamento permite que o agente seja verdadeiramente independente economicamente: pode recarregar saldo, comprar poder de computação, liquidar com outros agentes, formando um ciclo de negócios completo, sem precisar de uma conta humana como garantia.

Segundo pilar: uma interface de entrada para acessar os principais modelos de linguagem do mercado. O serviço LLM da B.AI integra OpenAI, Claude, Gemini, z.ai, MiniMax, Kimi, entre outros, permitindo ao usuário escolher o modelo mais adequado em um único ponto de acesso, sem precisar se registrar em cada plataforma.

Esse serviço cobre dois cenários: diálogo multi-modelo para usuários comuns, e API completa para desenvolvedores e agentes. O chat resolve “como as pessoas usam IA”, enquanto a API trata de “como o sistema chama a inteligência”. A B.AI não faz uma escolha entre eles, mas oferece ambos: usuários individuais podem trocar de modelo na interface de conversa, enquanto desenvolvedores podem integrar a IA em qualquer código backend via API.

O diferencial real em relação às plataformas tradicionais de IA é a experiência nativa Web3. Os usuários podem fazer login apenas com assinatura de uma carteira principal, suportando múltiplas moedas, com confirmações rápidas e baixas taxas. Isso significa que, com um endereço de carteira, é possível usar anonimamente os modelos mais avançados do mundo — sem criar conta, sem vincular cartão, sem deixar rastros de pagamento ou perfil de comportamento. Com recursos otimizados e interação eficiente na blockchain, o custo também é competitivo. Essa experiência lembra o OpenRouter, mas com uma camada Web3 que prioriza privacidade e baixo custo.

Terceiro pilar: BAIclaw e o kit de ferramentas para agentes. BAIclaw é um assistente inteligente pronto para uso, onde o desenvolvedor só precisa chamar uma API, e o sistema distribui a requisição ao modelo mais adequado conforme a tarefa.

Ao redor do BAIclaw, a B.AI oferece um conjunto de ferramentas para agentes. Skills são pacotes de habilidades pré-configuradas, cobrindo necessidades comuns na operação de agentes na blockchain: operações DeFi e DEX (como transações na SunSwap, gerenciamento de posições na SunPerp), pagamento via protocolo x402, recarga de contas, gerenciamento de múltiplas assinaturas, consulta e análise de dados na blockchain. Um agente na plataforma da B.AI já sai com habilidades financeiras básicas prontas.

OpenClaw é uma extensão plug-and-play, permitindo que desenvolvedores adicionem capacidades de pagamento e registro de identidade ao seu agente com uma linha de código; MCP Server faz com que grandes modelos entendam o estado na blockchain, usando esses dados como contexto na geração de respostas.

Para o agente, a B.AI é seu ponto de origem. Um agente recém-criado pode obter sua identidade na blockchain e uma conta de fundos autônoma, ganhando capacidade de gastar e uma base de confiança.

03 Por que o pagamento e identidade do agente representam valor de longo prazo

Aqui, uma tendência começa a ficar clara: na era dos agentes, fatores de infraestrutura além das capacidades do modelo estão se tornando igualmente importantes.

Os avanços dos últimos dois anos deixam isso evidente. GPT, Claude, Gemini, modelos open source estão cada vez mais próximos em capacidade, e a diferença entre eles está se estreitando rapidamente. No futuro, os modelos se tornarão cada vez mais homogêneos, como aconteceu com provedores de nuvem após 2010, quando as diferenças começaram a diminuir.

O que realmente vai se consolidar não são os parâmetros, mas três elementos: histórico de chamadas, depósitos de pagamento, reputação de identidade.

Quando esses três elementos se consolidam em uma rede, criam um efeito de infraestrutura. Quanto mais tempo um agente opera na blockchain, mais valiosa é sua reputação, mais completo seu histórico de pagamento, mais difícil será migrar. Essa fidelidade não é algo que o produto pode criar, mas resultado do tempo e do efeito de rede.

Atualmente, quase todos os agentes de IA ainda dependem de contas humanas. Usam cartões de crédito, chaves API, credenciais KYC. Isso impede que operem de forma verdadeiramente “independente”; toda expansão depende de uma conta humana como garantia.

A aposta da B.AI é que essa situação mudará. Quando o número de agentes passar de milhares para milhões, o modelo baseado em contas humanas entrará em colapso. Será necessário uma camada financeira nativa para máquinas, onde endereço é identidade, assinatura é autorização, pagamento é liquidação.

Se essa previsão está certa, só o tempo dirá. Mas, pelo menos na prática, o sistema de detetive de IA já demonstra que essa mudança é possível. Ele analisa dados de casos envolvendo mais de US$ 1 bilhão na blockchain, e, apoiado pela capacidade de pagamento da B.AI, criou um fundo de recompensa de US$ 100 milhões, distribuindo recursos automaticamente a informantes e autoridades. Quando um agente realmente possui identidade e carteira, suas possibilidades de atuação se ampliam além da demonstração.

Resumindo, trata-se de uma aposta inicial sobre “onde a IA do futuro deve colocar seu dinheiro”.

04 Partes em evolução

Olhando mais longe, ainda há várias etapas que evoluirão junto com a maturidade da economia de agentes.

Um aspecto importante é o limite de autonomia do agente. Quando um agente possui identidade na blockchain e uma conta de fundos, sua capacidade de agir é ativada, mas como definir um “raio de ação” razoável? A B.AI sempre enfatiza que o usuário mantém o controle final, subdividindo permissões e ajustando limites. Essa é uma questão que se tornará mais clara com o tempo, à medida que os cenários reais forem se consolidando, e é uma direção de exploração comum ao setor.

Outro aspecto é a evolução da capacidade computacional de base. Tudo na blockchain é, em teoria, descentralizado; os agentes operam na computação, e o fornecimento global de poder de processamento também está em constante evolução. A estratégia da B.AI é primeiro consolidar as vias de pagamento e identidade, para que, quando a camada de computação estiver madura, a infraestrutura financeira já esteja pronta.

Quanto às diferentes rotas do setor, atualmente elas parecem colaborar na expansão do ecossistema. Ethereum promove um padrão de coordenação descentralizada com ERC-8004; Solana, com sua confirmação de bloco em 400ms, já implementou alguns casos iniciais do protocolo x402; TRON se destaca pela profundidade de stablecoins e alta frequência de pagamento, complementando as demais rotas.

A aposta da B.AI é de longo prazo: quando a IA atingir a fase de execução autônoma, essa via financeira especialmente preparada para máquinas se tornará indispensável. Essa tese vem sendo validada por cada produto e dado que surge.

05 Conclusão

Enquanto todos focam nas capacidades dos modelos, a B.AI aposta em outra coisa.

Ela não busca criar cérebros mais inteligentes, mas canais mais eficientes. Essa estratégia pode parecer discreta externamente, mas, quando a IA realmente evoluir de ferramenta para autonomia, essa via será mais difícil de substituir do que o próprio modelo.

O que a B.AI explora é a construção antecipada de uma via financeira e operacional, especialmente para máquinas, antes que elas se tornem autônomas.

A longo prazo, a importância dessa via pode ser tão grande quanto a própria capacidade dos modelos, sendo reinterpretada de uma nova forma.