Abstrato

O futuro da IA pode ser construído sobre a tecnologia blockchain, já 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 humanos e máquinas interagem com a economia digital, incluindo permitir que os usuários tenham soberania sobre seus dados pessoais. Isso inclui o surgimento da “Web Agente”, onde agentes de IA que operam na infraestrutura de cripto podem impulsionar a atividade econômica e o crescimento.

Então, como isso se parece? Agentes de IA realizando transações na infraestrutura de cripto. Código de software criado por IA, incluindo contratos inteligentes, levando a um aumento nas aplicações e experiências onchain. Usuários possuindo, governando e ganhando com os modelos de IA aos quais contribuem. Alavancando a IA para melhorar as experiências de usuários e desenvolvedores dentro do ecossistema cripto, aprimorando as capacidades de contratos inteligentes e criando novos casos de uso. E muito mais.

À medida que imaginamos este futuro de cripto x IA, hoje estamos revelando nossa tese central sobre o futuro desta convergência tecnológica transformadora. Num piscar de olhos:

• Não acreditamos que a tecnologia de cripto/blockchain seja necessária para avançar as capacidades ou resolver desafios emergentes em todas as camadas do stack de tecnologia de IA. Em vez disso, a cripto pode desempenhar um papel importante em trazer mais distribuição, verificabilidade, resistência à censura e trilhos de pagamento nativos para a IA, enquanto se beneficia dos mecanismos de IA para impulsionar novas experiências de usuário onchain.
• Cripto x IA pode dar origem à “Web Agentic”, um paradigma transformador no qual agentes de IA operando em trilhos de infraestrutura de cripto podem se tornar impulsionadores significativos da atividade econômica e do crescimento. Prevemos um futuro onde os agentes terão suas próprias carteiras de cripto para transacionar autonomamente e cumprir intenções do usuário, acessar recursos de computação e dados descentralizados de custo mais baixo, ou alavancar stablecoins para pagar humanos e outros agentes para completar tarefas necessárias para sua função objetivo geral.
• As crenças preliminares que fundamentam esta tese incluem: (1) Cripto será a via de pagamento preferida para o comércio agente-a-humano e agente-a-agente, (2) IA generativa e interfaces de linguagem natural se tornarão a modalidade principal para usuários que buscam transacionar onchain e (3) IA criará a maioria de todo o código de software (incl. contratos inteligentes), resultando numa explosão cambriana de aplicativos e experiências onchain.
• A interseção entre Cripto e 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 novos e existentes casos de uso.
• A paisagem Cripto x IA pode ser segmentada nas seguintes camadas: (1) Compute (ou seja, redes focadas no fornecimento de unidades de processamento gráfico (GPUs) latentes para desenvolvedores de IA), (2) Dados (ou seja, redes que permitem acesso, orquestração e verificabilidade descentralizados do pipeline de dados de IA), (3) Middleware (ou seja, redes/plataformas que permitem o desenvolvimento, implementação 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 onchain)

Na Coinbase, estamos em uma missão para ajudar a atualizar o sistema financeiro para torná-lo mais seguro e seguro, enquanto melhoramos a acessibilidade e usabilidade para consumidores e construtores. Acreditamos que Cripto x IA vai desempenhar um papel significativo nisso. Neste blog, vamos mergulhar mais fundo no porquê, como e o que vem a seguir do 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% ao longo da próxima década. As aplicações de IA estão demonstrando uma tração real, com aplicativos como ChatGPT4 estabelecendo novos recordes de crescimento / adoção de usuários. No entanto, à medida que o mercado de IA evolui rapidamente, vários desafios estão surgindo, incluindo preocupações com a privacidade dos dados, a necessidade de talentos em IA, considerações éticas, riscos de centralização e o surgimento da tecnologia deepfake. Esses desafios estão impulsionando o atual discurso em torno da interseção entre Cripto e IA, à medida que as partes interessadas buscam soluções que aproveitem as forças de ambas as tecnologias para abordar essas questões emergentes.

A Cripto x IA combina a infraestrutura descentralizada do blockchain com a capacidade da IA de imitar funções cognitivas humanas e aprender com dados, criando uma sinergia que poderia revolucionar vários setores. O 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 interseção despertou tanto entusiasmo quanto ceticismo entre desenvolvedores de 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 interseção de ambos os campos pode ser dividida em dois subsegmentos principais:

• A AI descentralizada (Cripto -> AI) aprimora as capacidades de IA através da infraestrutura permissiva e componível da cripto. Isso desbloqueia casos de uso como acesso democratizado aos recursos de IA (por exemplo, computação, armazenamento, largura de banda, dados de treinamento, etc.), desenvolvimento de modelos colaborativos de código aberto, inferência verificável ou ledgers imutáveis e assinaturas criptográficas para originalidade e autenticidade do conteúdo.
• A Onchain AI (AI -> Cripto) traz benefícios da IA para o ecossistema de cripto, melhorando as experiências do usuário e do desenvolvedor via LLMs e interfaces de linguagem natural ou aprimorando as capacidades de contratos inteligentes. Duas vias 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 aproveitando os trilhos cripto (por exemplo, carteiras de auto-guarda, stablecoins, etc) para pagamentos e comissionamento de recursos de infraestrutura descentralizada.

Embora ambos os segmentos ainda sejam incipientes, o potencial para "Cripto na IA" ou "IA na Cripto" é significativo e preparado para 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 destravada para a “Web Agentic”

Uma área que achamos particularmente emocionante em Cripto e IA é o conceito de agentes de IA operando em trilhos de infraestrutura cripto. Essa integração tem como objetivo criar a "Web Agentic", um paradigma transformador que poderia aprimorar 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 se tornar impulsionadores significativos da atividade / crescimento econômico e os principais 'usuários' de aplicativos (tanto on-chain quanto off-chain), gradualmente afastando-se dos usuários humanos a médio e longo prazo. Essa mudança de paradigma forçaria muitas empresas nativas da internet a repensar suas suposições centrais sobre o futuro e a oferecer os produtos, serviços e modelos de negócios necessários para melhor atender a uma economia baseada principalmente em agentes. Dito isso, não acreditamos que a tecnologia cripto / blockchain seja necessária para avançar as capacidades ou resolver desafios emergentes em todas as camadas do conjunto de tecnologias de IA. Em vez disso, 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 se beneficia de mecanismos de IA para impulsionar novas experiências do usuário on-chain.

Nossas crenças preliminares que sustentam essa tese são as seguintes:

• Cripto será o meio de pagamento preferido para comércio de agente para humano e de agente para agente: a Cripto é nativa da internet, dinheiro programável que possui 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 cripto farão dela o meio de troca preferido em relação aos trilhos tradicionais de moeda fiduciária. Além disso, os agentes exigirão identidades únicas e verificáveis (ou seja, @craigdewitt/p-148550354">Conheça seu Agente”) para garantir a conformidade com as regras regulatórias e os requisitos de conformidade ao negociar com empresas e usuários finais. Blockchains de baixa taxa, contratos inteligentes, carteiras de auto-guarda (por exemplo,Carteiras de IA da Coinbase) e stablecoins podem ajudar a simplificar e reduzir custos para acordos financeiros complexos entre agentes, enquanto a verificabilidade e imutabilidade de redes descentralizadas garantirão a confiança e auditabilidade das transações de agentes de IA.
• A IA generativa e interfaces de linguagem natural se tornarão a modalidade principal para usuários que buscam transacionar na cadeia: À medida que a velocidade de processamento de linguagem natural e a compreensão contextual da IA sobre cripto melhoram, interagir na cadeia por meio de interfaces conversacionais se tornará a norma e a expectativa padrão do usuário, em linha com as tendências atuais da web2 (por exemplo, ChatGPT). Os usuários simplesmente descreverão sua intenção de transação desejada em linguagem natural (por exemplo, 'Trocar X por Y'), e os agentes de IA traduzirão essas intenções em código verificável de contrato inteligente, oferecendo o caminho de execução de transação mais eficiente e econômico.
• A IA criará a maioria de todo o código de software (incl. contratos inteligentes), resultando em uma explosão cambriana de aplicativos e experiências onchain: as capacidades de geração de código da IA estão avançando rapidamente no web2 (por exemplo,Devin,Replit), e mudando fundamentalmente os paradigmas de desenvolvimento de software. Acreditamos que essa mudança em breve tomará o centro do palco em cripto, 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, armazenados e verificados onchain.

Essas crenças sugerem um futuro onde as fronteiras entre IA e cripto se tornam cada vez mais borradas, criando um novo paradigma de sistemas inteligentes, autônomos e descentralizados. Com essa moldura em mente, vamos dar uma olhada mais de perto na habilitação da pilha de tecnologia Crypto x AI camada por camada.

Oportunidades dentro do Crypto x AI Stack (Hoje)

A busca pela integração da "Cripto na IA" ou da "IA na cripto" deu origem a um cenário florescente, porém complexo, que está evoluindo rapidamente, com muitos construtores correndo para capitalizar o momento 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 onchain)

Calcular

A IA requer vastos recursos computacionais de GPU tanto para o treinamento de modelos quanto para a execução de inferências. Dado que os modelos de IA estão se tornando cada vez mais complexos e aumentando sua demanda por computação, há uma escassez de GPUs de ponta, como as ofertas da Nvidia, resultando em longos tempos de espera e custos crescentes. Redes de computação descentralizadas estão surgindo 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, mineradores de Bitcoin) contribuir com sua capacidade de computação de GPU excedente para a execução de trabalhos de IA sob demanda, em troca de incentivos de token
• Financeirizando GPUs físicas ao tokenizá-las em ativos digitais na cadeia
• Desenvolvendo redes distribuídas de GPU para cargas de trabalho computacionalmente intensivas (por exemplo, treinamento, inferência)
• Criando infraestrutura que permite que modelos de IA sejam executados em dispositivos pessoais (pense em Apple Intelligence descentralizada)

Cada uma dessas soluções propostas visa aumentar o fornecimento e a acessibilidade de computação de GPU, oferecendo preços muito competitivos. No entanto, dado que a maioria dos players neste segmento tem diferentes níveis de suporte para cargas de trabalho de IA avançada, enfrentam desafios relacionados à falta de co-localização de GPUs e, em alguns casos, à falta de ferramentas de desenvolvedor e garantias de tempo de atividade comparáveis ​​com alternativas centralizadas, acreditamos que a adoção generalizada dessas ofertas é improvável no curto a médio prazo. Segmentos emergentes e projetos de amostra que estão construindo nesta camada incluem o seguinte:

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

Dados

Dimensionar modelos de IA requer aumentar 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 humanosEpoch AI estima que fontes de idioma / dados de alta qualidade podem 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 platô no desempenho do modelo de IA. Portanto, acreditamos que as empresas focadas em dados, cripto x IA, têm as seguintes oportunidades para enfrentar esses desafios:

• Incentivar os usuários a compartilhar seus dados privados / proprietários (por exemplo, CriptoData DAOs"- entidades onchain onde os contribuintes de dados poderiam ver um potencial econômico 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 prompts de linguagem natural ou fornecer incentivos aos usuários 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 de vários lados e sem permissão, onde qualquer um pode ser compensado por contribuir.

Essas oportunidades estão dando origem a muitos dos novos players que vemos na camada de dados hoje. No entanto, vale ressaltar que os incumbentes centralizados em todo o ciclo de vida do modelo de IA têm efeitos de rede existentes e regimes comprovados de conformidade de dados que as empresas tradicionais valorizam, o que pode deixar pouco espaço para alternativas descentralizadas. Dito isso, acreditamos que a camada de dados para IA descentralizada apresenta uma oportunidade significativa de longo prazo para enfrentar o desafio da “Muralha de Dados”. Segmentos emergentes e projetos de amostra construindo nesta camada incluem o seguinte:

• Mercados de Dados: Protocolos de troca de dados descentralizados projetados para provedores de dados e consumidores compartilharem e negociarem ativos de dados (por exemplo,Protocolo Ocean,Massa,Sahara AI)
• Dados de propriedade do usuário / Privados (incl. DataDAOs): Redes projetadas para incentivar a coleta de conjuntos de dados proprietários, incluindo dados privados de propriedade do usuário (por exemplo,Vana*,NVG8)
• Dados Públicos e Sintéticos: Redes / plataformas para raspar dados de sites públicos ou gerar novos conjuntos de dados via prompts de linguagem natural (por exemplo,Dria,Mizu, GRASS, Synesis One)
• Ferramentas de Inteligência de Dados: Plataformas e aplicativos projetados para consultar, analisar, visualizar e fornecer insights acionáveis sobre dados onchain (por exemplo, Nansen,Duna,Arkham,Messari*)
• Armazenamento de Dados: Redes de armazenamento de arquivos destinadas ao armazenamento / arquivamento de dados a longo prazo e redes de bancos de dados relacionais projetadas para gerenciar dados estruturados que são acessados e atualizados com frequência (por exemplo,Filecoin,Arweave,Cerâmica,Planalto*)
• Orquestração de Dados / Procedência: Redes e plataformas que otimizam pipelines de ingestão de dados e processamento para aplicativos de IA e data-intensive e garantem o rastreamento adequado da procedência 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 os mecanismos de aprendizado por reforço e ajuste fino para modelos de IA, incentivando uma rede distribuída de colaboradores humanos a criar conjuntos de dados de treinamento de alta qualidade (por exemplo,Sapien,Kiva AI,Fraction.AI)
• Oráculos: Redes que usam IA para fornecer dados verificáveis offchain para contratos inteligentes onchain (por exemplo,Hour,OpenLayer,Chainlink)

Middleware

Realizar o pleno potencial 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 as seguintes:

• Empregando o uso de LLMs de peso aberto para alimentar casos de uso de IA onchain enquanto simultaneamente constrói modelos fundamentais que podem entender, processar e agir rapidamente em dados onchain
• Soluções de treinamento distribuído para grandes modelos fundamentais (por exemplo, 100B+ parâmetros); muitas vezes vistos como um sonho distante devido a várias complexidades técnicas, mas recentes avanços porNous Research,Bittensor, ePrime Intellectestão buscando mudar essa narrativa
• Alavancando aprendizado de máquina 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
• Possibilitando o desenvolvimento aberto e colaborativo de modelos de IA por meio de redes de coordenação de recursos ou construindo redes/plataformas agenticas que aproveitam os trilhos de infraestrutura cripto para aprimorar o potencial do agente de IA para casos de uso on/offchain

Embora tenha havido algum progresso na construção dessas primitivas de infraestrutura fundamentais, LLMs e agentes de IA prontos para produção na rede ainda são incipientes, e não esperamos que essa dinâmica mude no curto a médio prazo, sujeito à maturação dos recursos computacionais, de dados e de modelos subjacentes. Dito isso, vemos essa categoria como muito promissora e um foco central para a estratégia de investimento da Coinbase Ventures no espaço, impulsionada pelo crescimento implícito e pela demanda por serviços de IA a longo prazo. Segmentos emergentes e projetos de amostra construindo nessa camada incluem o seguinte:

• LLMs de peso aberto: modelos de IA cujos pesos são acessíveis publicamente, permitindo que qualquer pessoa os use, modifique e distribua livremente (por exemplo, LLama3,Mistral,Estabilidade AI)
• Criadores de Modelos Onchain: Redes e plataformas que permitem a criação de LLMs fundamentais para casos de uso onchain (por exemplo,Lago*,Nós,RPS)
• Treinamento & Ajuste Fino: Redes e plataformas que permitem mecanismos de treinamento ou ajuste fino incentivados e verificáveis na cadeia (por exemplo,Gensyn,Prime Intellect,Macrocosmos,Flock.io)
• Privacidade: Redes e plataformas que empregam mecanismos de preservação de privacidade para o desenvolvimento, treinamento 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*,Então,Sentido)
• Redes e Plataformas Agentes: 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, agentes de IA estão começando a fazer sua presença ser sentida, 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),Colônia Paralela* (ou seja, um jogo onchain onde 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, um aplicativo 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 isso, acreditamos que os avanços na infraestrutura de agentes de IA e frameworks 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, compartilhar e monetizar modelos e agentes de IA de propriedade do usuário com consciência personalizada e contextual (por exemplo,MagnetAI,MyShell,Deva,Protocolo Virtuals)
• Interfaces baseadas em NLP: Aplicativos nos quais prompts de linguagem natural são a interface principal / ponto de entrada para interagir e executar transações on-chain (por exemplo,Venice.AI,Veldt)
• Ferramentas de Desenvolvimento / Segurança: Aplicativos/ferramentas voltados 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,Chaos Labs,Luva de Ferro,Minerva*)
• Identidade (Prova de Pessoa): Aplicativos que utilizam provas criptográficas e modelos de ML para verificar a prova de pessoa do usuário. (por exemplo,Worldcoin*)
• Governança: Aplicativos que alavancam 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 na cadeia (por exemplo,Taoshi,Intent.Trade)
• Jogos: Jogos onchain que utilizam NPCs inteligentes ou mecanismos de IA para potencializar as mecânicas principais de jogabilidade (por exemplo,Paralelo*,PlayAI)
• Social: Aplicativos que utilizam mecanismos de IA para potencializar experiências sociais onchain (por exemplo,KaiKai,NFPrompt)

Conclusão

Embora a pilha Crypto x AI ainda esteja em seus estágios iniciais, acreditamos que haverá avanços significativos na infraestrutura de IA descentralizada, aplicações de IA onchain e o surgimento de uma 'Web Agentic' onde agentes de IA se tornam os principais impulsionadores da atividade econômica. Embora desafios permaneçam 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 equipes garantindo financiamento e equipes mais estabelecidas trabalhando para encontrar ajuste de produto/mercado, será crucial para empresas e desenvolvedores nativos da internet se adaptarem ao paradigma em mudança e abraçarem o potencial de Crypto x AI para criar aplicações e experiências inovadoras que eram anteriormente inimagináveis.

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