Torygreen

A programação ficou "fácil" para os modelos não porque é simples, mas porque a verificação é barata.
O trabalho de alta qualidade é o oposto: o feedback chega tarde, os sinais são confusos, as partes interessadas coronam os vencedores.
Avaliação barata aumenta a capacidade.
Avaliação cara aumenta a persuasão.
“Parece certo” é a armadilha.

A maioria das pessoas está a subestimar massivamente quanto tempo o trabalho de conhecimento de alto nível vai sobreviver.
Estão a extrapolar a partir do AI a dominar tarefas de nível médio e assumem que a curva continua a subir de forma suave.
Não vai acontecer.
O AI é incrivelmente bom em:
• Reconhecimento de padrões
• Recuperação de informação
• Síntese de primeira ordem
• Fluência
• Velocidade
Isso elimina grandes fatias de trabalho de conhecimento júnior e de nível médio.
Mas o trabalho de conhecimento de elite não é apenas “mais inteligência”. É um regime completamente diferente.
O que r

A maioria das previsões sobre a IA substituir "todo o trabalho de conhecimento" baseia-se num erro de extrapolação simples:
Confundem desempenho de tarefas com julgamento.
As pessoas veem a IA demolir tarefas de nível médio e assumem que a curva continua a subir de forma suave.
Mas o topo do trabalho de conhecimento não é uma versão mais difícil do meio. É um regime completamente diferente.
Quando o trabalho deixa de ser “resolver o problema” e passa a ser “escolher o problema certo”, as regras invertam-se.
Modelos ficam melhores em tarefas com um placar.
O julgamento é escolher o placar, e pa

A maioria das pessoas subestima quanto tempo o trabalho de conhecimento de alto nível irá sobreviver.
Elas veem a IA esmagando tarefas de nível médio e assumem que a curva continuará a subir de forma suave.
Não vai.
Porque “tarefas mais difíceis” não são apenas as mesmas tarefas que exigem mais QI.
A IA já é elite em:
1. Reconhecimento de padrões
2. Recuperação
3. Síntese de primeira ordem
4. Fluência
5. Velocidade
Isso elimina grandes porções de trabalho júnior e de nível médio.
Qualquer coisa que pareça “transformar entradas em saídas” torna-se barato, rápido e abundante.
Mas o trabalho de c

Você não perderá seu emprego para a IA primeiro.
Você vai perdê-lo por causa da confiança excessiva em massa.
A IA permitirá que milhões enviem respostas fluentes sem assumir as consequências.
As primeiras vítimas da IA não serão os trabalhadores.
Serão instituições que confundem o volume de saída com a verdade.

Um modelo não é um fosso.
A inteligência é fácil de replicar.
Você pode baixar pesos, bifurcar arquiteturas e ajustar para sempre.
Mas você não pode implantar essa inteligência em larga escala se alguém mais controla a inferência: preços, cotas, KYC, regiões e mudanças de política que mudam da noite para o dia.
À medida que a IA passa de chatbots para agentes, a Gate torna-se o ponto de estrangulamento.
Quem pode correr, quando, com que latência, em qual hardware, sob cujas regras.... e o que acontece quando você é restringido de 200ms para 2 segundos.
Os modelos continuarão a melhorar.
Os Rai

A empresa de IA mais valiosa em dez anos não será aquela com o modelo mais inteligente.
Será aquela de que todos os outros modelos dependem para funcionar.
Modelos tornam-se commodities rapidamente - não permanecem especiais por muito tempo. Arquiteturas vazam. Truques de treino espalham-se. O “melhor modelo” deixa de ser uma vantagem duradoura.
Problemas de infraestrutura são diferentes de problemas de modelo.
Latência, throughput, uptime, verificação. Essas são restrições físicas e económicas, não problemas que se resolvem publicando outro artigo.
À medida que a IA se torna agente, o valor m

A sua IA está a fazer-lhe gaslighting para que seja incompetente.
Um dos riscos menos discutidos da IA compatível não é a desinformação.
É a má calibração.
Sistemas projetados para serem continuamente agradáveis não apenas moldam respostas. Moldam utilizadores, treinando as pessoas a confundirem fluência com competência.
Reparo nisso em mim mesmo, por isso incentivo os meus modelos a tornarem-se parceiros de treino. Quando o sistema é suave e afirmativo, é fácil avançar mais rápido sem ser testado. Sente-se capaz porque nada realmente lhe fez recuar.
No mundo real, a competência é construída a

A narrativa DePIN & GPU persiste porque as restrições não avançaram.
A procura por treino e inferência continua a aumentar, enquanto as nuvens centralizadas permanecem limitadas por CAPEX, geografia e filas.
Claro, há alguns anos, a escassez de computação ainda era uma teoria.
Mas agora é uma restrição operacional.
Como é que isto afeta o uso e a receita das redes de computação descentralizadas?
As redes de computação descentralizadas não estão a “esperar por uma utilização algum dia.” Elas já estão a executar cargas de trabalho de produção para clientes reais, sob restrições reais de latência

DeFAI tem um problema de credibilidade.
O momento em que o seu agente de IA pensa off-chain, o DeFAI deixa de ser verificável porque você inseriu uma lacuna de confiança em um fluxo de trabalho on-chain, caso contrário transparente.
Essa lacuna?
Uma nova dependência compartilhada.
Todos os protocolos que dependem desse agente off-chain são forçados a confiar nele, e depois passar essa caixa preta para baixo na pilha.
A solução são recibos: evidências criptográficas.
O que os protocolos DeFAI precisam provar, de ponta a ponta e de forma transparente, para que qualquer pessoa possa verificar?
Qu

Pense nisto como camadas:
A Internet = commons de informação
Cripto = commons financeiro
DeAI = commons cognitivo
Juntas, tornam-se uma mente partilhada.
Aberto por defeito.
Verificável por código.
Sem dono.
DeAI é a camada em falta que traduz a cripto para o resto do mundo.

> ser openAI, 2025
> "respeitamos a sua privacidade"
> "não recolhemos factos sobre a sua vida, apenas melhoramos o modelo para todos"
> tu: parece saudável, aqui tens toda a minha história de infância por 20€/mês
> lançam "Memória"
> "personalização a longo prazo", dizem, "assim não precisas de te repetir"
> agora lembramos-nos do teu emprego, ex, macros e daquele medo estranho que confessaste às 3h da manhã
> próxima atualização: Pulsar
> ligamo-nos discretamente ao teu calendário, preferências de notícias e “apps conectadas”
> acordas com briefings personalizados da vida,

A atual escassez de GPUs não é um problema logístico temporário.
É uma falha estrutural da centralização.
O fornecimento depende de uma cadeia de abastecimento de nó único.
A procura por inferência de IA é infinitamente escalável.
O computação descentralizada é a única coisa que pode aliviar a pressão.

um aspeto que vale a pena destacar: a memória transforma os agentes de "respondentes a prompts" em sistemas com estado. uma vez que existe estado, obtém-se um comportamento composto, o que explica exatamente porque é que a transição de ferramentas para agentes parece tão dramática.

A maior parte da nova procura por computação está a mudar silenciosamente de pessoas para agentes de IA.
As equipas de robótica executam milhares de bots virtuais em fábricas e armazéns antes de uma única implementação física.
Os estúdios de jogos simulam NPCs com memória de longo prazo e coordenação em vez de bots scriptados.
Tudo isso deseja ciclos de simulação baratos e elásticos, que é onde as nuvens DeAI aparecem com GPUs distribuídas.
Os humanoides em fábricas ou agentes de trabalho dentro das empresas são apenas a superfície visível.
O que importa é o ciclo que está por trás deles: simu

> Cripto para poucos (2021):
Você pulou manualmente entre protocolos, tentando extrair alguns pontos adicionais de rendimento.
> Cripto para Todos (2025):
Você define uma intenção e deixa uma rede de agentes lidar com toda a sequência: "Maximizar o rendimento de stablecoin ajustado ao risco."
Os humanos definem a direção.
A IA executa com precisão.
Cripto encontra seu PMF quando as pessoas não precisam pensar nisso... quando as intenções são direcionadas automaticamente através de trilhos abertos e sem permissão.

A robótica é o maior comprador oculto de ciclos de GPU.
Cada robô físico precisa de milhares de testes virtuais a correr em paralelo.
Se essas simulações forem executadas em nuvens centralizadas, a arquitetura herda:
> Alta latência
> Bloqueio de fornecedor
> Fragilidade sistémica
As simulações devem ser executadas na periferia, onde os dados são gerados... ou aceitamos que um punhado de nuvens efetivamente manipulará cada robô que se move.

DeFi não vai ter agentes.
Eles já estão roteando volume em trilhos abertos.
Escaneando pools.
Rebalanceamento entre cadeias.
Fazendo farming enquanto dorme.
A próxima carteira não é um aplicativo.
É uma camada de intenção ligada a um enxame credivelmente neutro de agentes verificáveis.