IA Lego com grandes ambições, tornando algoritmos combináveis

As tendências do mercado estão a mudar, vários setores estão a recomeçar a mostrar atividade.

Para além do ecossistema Bitcoin sob os holofotes, o setor de IA tem sido uma das áreas mais quentes deste ano, sendo palco de várias moedas especulativas.

Além dos tokens populares como FET, RNDR e OCEAN, uma moeda chamada TAO disparou 3 vezes nos últimos 1 mês, enquanto o projeto por trás dela, a Bittensor, tem sido pouco analisado no mercado de língua chinesa.

Por outro lado, o ritmo do mercado é muito mais rápido do que a nossa reação.

Com o preço a subir rapidamente, investidores com olfato apurado já perceberam a oportunidade. Na quinta-feira, um anúncio na comunidade do projeto Bittensor revelou que os conhecidos fundos de capital de risco de criptomoedas Pantera e Collab Currency passaram a deter TAO, prometendo apoiar mais o desenvolvimento do ecossistema.

Os fundos de VC são especialistas em captar tendências e impulsionar seu desenvolvimento.

Mas o que faz o TAO, que está a subir de preço rapidamente, ter esse destaque? Quais as diferenças notáveis na narrativa, produto e economia do token em relação aos projetos principais do setor de IA?

Neste episódio, faremos uma análise aprofundada da Bittensor, abordando o contexto do setor, objetivos do projeto, composição técnica, avaliação do token, entre outros aspectos, para ajudar na sua tomada de decisão.

Mas antes, vamos entender a lógica de investimento em Crypto + IA Qualquer alta de token tem uma lógica de investimento fundamental e uma narrativa de setor que a sustenta. Antes de estudar o TAO, vale a pena dar uma olhada no panorama geral da indústria de IA.

O boom de IA sob a bolha de títulos Tokens com conceito de IA estão em alta, mas a ausência de criptomoedas não impede que o interesse por IA seja forte de forma independente.

Dados da CB Insights mostram que, em 2023, o interesse do mercado por IA generativa cresceu significativamente, com o financiamento total de empresas e projetos relacionados a IA atingindo US$ 14 bilhões; no ano passado, esse valor era de apenas US$ 2,5 bilhões.

Fonte da imagem: CB INSIGHTS

Portanto, seja TAO, RNDR ou FET, os fatores que impulsionam esses tokens são muito mais profundos do que uma simples conversa como ChatGPT ou a Nvidia.

Arthur Hayes, uma figura influente do setor, em seu blog recente, apresentou uma possível ou em curso situação — uma onda de capital coletivo impulsionada pela bolha de títulos, alimentada pelo setor de IA.

Segundo estimativas, as maiores economias do mundo, lideradas pelos EUA, terão que refinanciar e emitir uma soma de dívida pública que pode chegar a US$ 33,58 trilhões nos próximos 3 anos, devido ao déficit fiscal.

Ao emitir títulos e prometer pagar o principal e juros na maturidade, se as taxas de juros forem altas, isso significa que o capital está sendo direcionado para comprar títulos do governo, absorvendo recursos do setor privado (que corresponde ao setor público), o que inevitavelmente reduz as oportunidades de financiamento para outras empresas ou causa baixa na bolsa.

Arthur acredita que o Federal Reserve dos EUA terá que imprimir dinheiro para comprar sua própria dívida, reduzindo o impacto no setor privado; isso deve levar a uma expansão significativa da oferta de moeda global até 2026 — possivelmente maior do que durante a pandemia de COVID.

Para onde irá esse dinheiro extra?

“Ele irá para novas tecnologias que prometem retornos loucos na maturidade. Cada bolha de liquidez tem uma nova forma de tecnologia para atrair investidores e capital”.

Na década de 90, tivemos a bolha da internet; após a crise de 2008, o setor de publicidade digital e redes sociais; e agora, é a vez da IA.

Talvez essa seja uma das razões mais profundas para o grande volume de investimentos em IA generativa neste ano. A tecnologia GPT é evidente, mas, numa visão mais ampla, ela é apenas a joia mais brilhante na corrente de capital que está a fluir para a IA, uma tendência que já se manifesta.

Crypto + IA, narrativas e direções O dinheiro entrou, agora a questão é: em que investir? Vamos aprofundar a lógica de investimento em Crypto + IA.

Repetitivo, mas verdadeiro: a essência da IA é uma força produtiva avançada, cujo rápido desenvolvimento depende de três elementos centrais: dados, algoritmos e poder de processamento; criptomoedas e blockchain são mais relacionadas às relações de produção, promovendo mudanças por meio de incentivos, coordenação e organização desses três elementos.

Quais tokens podem melhorar esses três elementos? Assim, há potencial para uma combinação de tendências.

Sem entrar na viabilidade, na prática, já vimos duas narrativas principais em projetos anteriores: crypto + dados e crypto + poder de processamento:

• Crypto + Dados: IA precisa de uma quantidade enorme de dados para treinar modelos. Blockchain pode incentivar provedores de dados a contribuir, usando recompensas, ou usar armazenamento descentralizado para criar uma infraestrutura mais democrática e dispersa para treinamento de dados.

Nessa narrativa, as criptomoedas beneficiadas podem ser infraestruturas de armazenamento descentralizado, como Filecoin, altamente recomendada por Arthur.

• Crypto + Poder de processamento: treinar modelos de IA exige grande capacidade computacional. Grandes empresas ou provedores de recursos de computação têm essa capacidade, mas há espaço para o mercado disperso, onde recursos de computação de indivíduos (como GPUs ou dispositivos pessoais) podem contribuir, recebendo recompensas em criptomoedas.

Nessa narrativa, as criptomoedas beneficiadas incluem RNDR e outros projetos que oferecem contribuição de poder de processamento.

Quanto aos algoritmos, há uma lógica diferente:

• Crypto + Algoritmos: ao contrário das duas anteriores, algoritmos são recursos altamente técnicos e uma barreira de inovação contínua para empresas de IA. É difícil criar um algoritmo melhor do zero apenas com incentivos em criptomoedas; a lógica de contribuição, coordenação e incentivo não funciona para criar novos algoritmos.

(Nota: um modelo de IA é resultado de treinamento de algoritmo, e, estritamente, há uma relação de precedência entre algoritmo e modelo. Mas, para facilitar a compreensão, o autor mistura os dois na explicação.)

Por outro lado, é possível usar incentivos para “selecionar” algoritmos melhores a partir de uma base existente, evitando que todos usem a mesma solução. Como oráculos que incentivam a competição por fontes de dados melhores.

Projetos nessa subdivisão ainda não têm um representante claro, mas a Bittensor é um exemplo: ela não contribui com dados nem com poder de processamento, mas usa blockchain e incentivos para gerenciar diferentes algoritmos, criando um mercado de algoritmos (modelos) livre, competitivo e de compartilhamento de conhecimento.

Entenda a narrativa da Bittensor: IA Lego, tornando algoritmos combináveis Parece complicado?

Para facilitar, podemos resumir a Bittensor assim: não produzimos algoritmos, apenas transportamos algoritmos de alta qualidade.

Por que transportar algoritmos? Basta olhar o cenário atual do ecossistema de IA para entender o problema.

Atualmente, os algoritmos e modelos de IA de cada projeto são isolados. Por causa da competição comercial, não é possível fazer com que algoritmos de diferentes empresas aprendam uns com os outros para evoluir juntos; isso significa que, do ponto de vista da oferta de IA, a competição é de soma zero: uma empresa que ganha mercado, elimina as demais.

Fonte: site oficial da Bittensor

Para os vencedores, isso não é um problema.

Mas a Bittensor acredita que isso prejudica o avanço geral da IA e a eficiência na inovação de algoritmos. Modelos isolados, serviços de IA que só escolhem os vencedores, significam que, ao desenvolver novos modelos, talvez seja preciso começar do zero.

Imagine que o modelo A domina o espanhol, e o B, a programação. Quando um usuário precisa que a IA explique um código com comentários em espanhol, a combinação dos dois algoritmos produziria o melhor resultado, mas atualmente isso não é possível.

Além disso, por exigir permissão do proprietário do modelo para integração de aplicações de terceiros, as funcionalidades são limitadas, e o valor total do esforço de colaboração na IA não é totalmente realizado.

Por isso, o grande objetivo do projeto Bittensor é permitir que diferentes algoritmos e modelos de IA possam colaborar, aprender e combinar-se, formando modelos mais poderosos e atendendo melhor às necessidades de desenvolvedores e usuários.

Essa ideia e abordagem lembram uma experiência de alguns anos atrás na DeFi Summer — o Lego financeiro.

Componentes financeiros como stablecoins, empréstimos, mineração de liquidez eram open source e sem permissão, permitindo combinações livres, como blocos de Lego, criando novos produtos e serviços.

Da mesma forma, algoritmos de IA especializados em processamento de imagens, textos ou áudio podem ser combinados para diferentes tarefas, formando um “Lego de IA”.

Assim, para a Bittensor, o projeto não realiza cálculos nem fornece dados na cadeia para aprendizado de máquina, mas mobiliza outros modelos de IA fora da cadeia, colaborando entre si.

Teoricamente, ao montar esses “blocos de Lego” de IA, a Bittensor pode expandir suas funcionalidades de forma mais rápida e eficiente do que modelos isolados.

Mas, na prática, ainda é preciso observar se os provedores de modelos de IA aceitarão essa abordagem, como fazer a expansão comercial, e se ela será viável.

Utilizando mineração e incentivos, é possível criar um “oráculo” de IA Permitir que diferentes IA colaborem é um objetivo ambicioso, mas como realizá-lo?

A resposta da Bittensor é criar uma rede blockchain que funcione por meio de incentivos de mineração para coordenar e operar.

A Bittensor usa uma estrutura de paralelismo de cadeia (parachain) do Polkadot, uma espécie de cadeia própria dedicada à colaboração de modelos de IA, com seu próprio token $TAO para incentivos.

Para entender o funcionamento dessa cadeia, é preciso esclarecer três pontos:

Primeiro, quais papéis existem na cadeia?

Segundo, o que esses papéis fazem? Como se relacionam?

Terceiro, quais comportamentos são incentivados pelo token?

Papéis e funções na cadeia:

Mineradores: podem ser considerados provedores de algoritmos e modelos de IA de todo o mundo, hospedando seus modelos na rede Bittensor; diferentes tipos de modelos formam sub-redes específicas, como modelos especializados em imagens ou áudio.

Validador: avaliador interno da rede Bittensor. Avalia a qualidade e efetividade dos modelos de IA, classificando-os por desempenho em tarefas específicas, ajudando consumidores a encontrar as melhores soluções.

(Nota: atualmente, os validadores parecem ser instituições do próprio projeto, o que pode indicar uma descentralização limitada. Com o crescimento da rede, é possível que outros órgãos sejam incorporados como validadores.)

Proponente: delega seus tokens a validadores específicos para demonstrar apoio, podendo trocar de validadores. É semelhante a staking de tokens em DeFi, como na Lido.

Usuário: o usuário final dos modelos de IA oferecidos pela rede. Pode ser um indivíduo ou um desenvolvedor que deseja usar IA para aplicações.

Relações entre os papéis:

O usuário busca melhores modelos de IA, os validadores filtram e classificam esses modelos, os mineradores oferecem seus modelos, e os proponentes escolhem apoiar diferentes validadores.

Resumindo, é uma cadeia aberta de oferta e demanda de IA: há quem forneça modelos, quem avalie, e quem use os melhores resultados.

Fonte: ReveloIntel

A imagem acima ilustra esse fluxo: o usuário insere sua necessidade, os validadores roteiam para os mineradores; estes produzem respostas, que são avaliadas pelos validadores, e o resultado final é entregue ao usuário.

O que o token TAO incentiva?

Para os validadores: quanto mais precisos e consistentes forem na seleção e avaliação de modelos de IA, maior será sua recompensa. Para isso, é necessário fazer staking de uma quantidade de TAO.

Para os mineradores: respondem às demandas do usuário com seus modelos, recebendo TAO como recompensa.

Para os proponentes: delegam seus TAO a validadores, recebendo recompensas de staking.

Para os usuários: pagam com TAO para iniciar tarefas, ou seja, consomem o serviço.

Na prática, espera-se que diferentes modelos de IA na rede colaborem, e que diferentes tarefas possam exigir modelos distintos. Como esses dados são visíveis na rede, os modelos podem aprender uns com os outros, ajustando-se conforme a tarefa.

Fonte: ReveloIntel

Uma analogia melhor é: a Bittensor funciona como um “oráculo de IA”. Enquanto os oráculos em DeFi fornecem os melhores preços para aplicações, a Bittensor fornece os melhores modelos de IA para usuários com demandas.

Sobre como participar como validadores ou mineradores, por envolver código técnico e interfaces de desenvolvimento, não entraremos em detalhes aqui. Interessados podem consultar a documentação oficial.

$TAO : Como avaliar o valor do token? Modelo econômico do token

Segundo a documentação oficial, a Bittensor foi lançada em 2021 com “início justo” (sem pré-mineração), e o token se chama TAO.

A oferta total de TAO é de 21 milhões (uma homenagem ao BTC), com um ciclo de halving de 4 anos, ocorrendo a cada 1,05 milhão de blocos, com recompensas que se reduzem pela metade a cada halving. Ao todo, ocorrerão 64 halving events, sendo o último em agosto de 2025.

Curiosamente, seguindo esse ciclo, levaria cerca de 256 anos para minerar toda a oferta.

Atualmente, a rede gera aproximadamente um TAO a cada 12 segundos, ou seja, cerca de 7200 por dia, sendo metade para mineradores e metade para validadores.

O lançamento justo do TAO significa que não há rodadas de VC, private sales, ICO/IEO/IDO, reserva para fundação, ou outros esquemas comuns, podendo ser considerado uma moeda de mineração pura.

A cada rodada de recompensa, TAO é distribuído entre validadores e mineradores.

Porém, na página oficial, aparecem investidores como DCG, GSR, Polychain e Firstmask, que são fundos e market makers renomados.

Uma hipótese razoável é que, como a maioria dos validadores atualmente está vinculada às instituições oficiais da Bittensor, os tokens minerados podem ficar com esses órgãos, que depois os distribuem aos market makers para fazer liquidez.

Essas grandes instituições também podem atuar como validadores ou mineradores, contribuindo para a mineração de TAO.

Como mencionado no início, fundos de VC como Pantera também passaram a deter TAO recentemente. Assim, a própria Bittensor foi lançada de forma justa, mas isso não significa ausência de participação de VC.

Porém, na nova fase de mercado, o modelo de emissão “VC vendendo para o mercado secundário” já não é bem visto. O modelo de TAO de “justo inicialmente, atraindo capital depois” é, objetivamente, uma tentativa de manter a equidade.

Desempenho de mercado e avaliação Analisando o desempenho de mercado do TAO, seu preço subiu mais de 5 vezes desde o ponto mais baixo deste ano.

Porém, outros projetos de IA também tiveram altas expressivas. Por exemplo, RNDR quase quintuplicou desde o início do ano.

Assim, apenas analisar o aumento absoluto do preço não é suficiente para avaliar o valor do token.

Em relação a outros projetos de IA populares, o TAO tem a segunda maior capitalização de mercado, atrás do RNDR. Mas, devido ao mecanismo de halving de 4 anos, a relação entre valor de mercado e valor totalmente diluído é uma das mais baixas entre esses projetos, indicando que a circulação atual é relativamente baixa, enquanto o preço por unidade é alto.

Gráfico original: usuário @Moomsxxx, preço do TAO até o momento da publicação, calculado pelo autor

Baixa circulação pode facilitar uma alta de preço, especialmente se o preço não variar. Considerando o preço atual de aproximadamente $160), e uma produção diária de 7200 TAO, com venda total, a pressão de venda seria de cerca de US$ 1,15 milhão. Com o volume de mercado atual (volume diário de US$ 5 milhões em TAO), essa venda não deve impactar significativamente.

Para além do TAO, avaliar o valor do token faz sentido ao compará-lo com projetos similares de negócio próximo.

Como já discutido, a direção do projeto Bittensor é crypto + algoritmos/modelos, e, estritamente, não se compara diretamente a projetos como RNDR, que fornecem poder computacional básico.

Segundo o relatório de pesquisa da Nansen, o projeto da Bittensor se enquadra na categoria “Model Training” (treinamento de modelos), com concorrentes como Gensyn e Together, sendo que o primeiro conta com apoio da a16z.

Porém, esses dois projetos ainda não possuem tokens públicos, o que inviabiliza uma comparação direta de valor de mercado com o TAO.

Fonte: pesquisa Nansen

David Attermann, cofundador da Omnichain Capital, em seu blog de maio, sugeriu uma abordagem mais agressiva — comparar diretamente a Bittensor com a OpenAI.

Curiosamente, David afirmou que não possui TAO, para manter a objetividade de sua análise.

Como o core do negócio é treinar modelos e disponibilizá-los aos usuários, um é uma empresa fechada, o outro coordena modelos de IA globais. Ambos, no fundo, buscam facilitar o uso de IA pelos usuários.

Considerando que a OpenAI foi avaliada em quase US$ 30 bilhões na sua rodada de financiamento privado, e que o valor de mercado total da TAO (FDV) está em torno de US$ 3,6 bilhões, há potencial para uma valorização de cerca de 8 vezes.

Não concordo totalmente com essa comparação de valuation, pois os fundamentos, ritmo de crescimento e foco de mercado de Web3 e Web2 são diferentes. Essa estimativa de 8x serve apenas como referência; o que realmente importa são os fatores internos do projeto e o interesse de capital.

Conclusão Resumindo, o TAO/Bittensor oferece uma narrativa alternativa ao tema de IA em criptomoedas: não envolve diretamente a produção de recursos (cálculo ou dados), mas promove a colaboração, competição e ajuste de modelos de IA por meio de relações de produção.

Essa narrativa tem seu apelo, mas fatores como integração de modelos, centralização de validadores e avaliação de qualidade ainda não são resolvidos facilmente por um white paper — a IA é simples, mas o jogo de negócios não é. Convencer mais pessoas a participarem com recompensas em tokens, ou fazer empresas de tecnologia colaborarem com outros modelos, ainda é uma questão de visão e estratégia.

Fora os aspectos de fundamentos, o aumento do preço já demonstra que o mercado está a favor da narrativa de IA. Como a Bittensor não tem concorrentes de escala semelhante em seu nicho, o TAO pode se beneficiar de uma onda de otimismo no setor de IA. Mas, sem uma comparação de valuation adequada, ainda é incerto se vale a pena manter por longo prazo.

Acompanhar de perto as novidades do projeto e as mudanças no volume de negociação pode ser uma estratégia mais prática.