O valor combinado dos tokens relacionados a IA quadruplicou nos últimos dois anos, agora se aproximando de uma capitalização de mercado de $20 bilhões.
Embora ainda represente uma pequena parte - apenas 0,67% - do mercado cripto total de $3,55 trilhões, seu crescimento reflete crescentes expectativas sobre o papel da infraestrutura de IA descentralizada, dinheiro programável e sistemas de pagamento baseados em stablecoin.
De acordo com a Grayscale Investments, a relativa infância do setor de criptoativos de IA explica seu tamanho atual modesto em comparação com verticais dominantes como finanças descentralizadas e serviços financeiros tokenizados, que representam centenas de bilhões em valor. No entanto, a empresa sugere que essa disparidade pode diminuir à medida que modelos cripto nativos de IA amadurecem e casos de uso institucionais se tornam mais claros.
Em meados de maio de 2025, o espaço de criptoativos de IA compreende cerca de 20 tokens. O maior por capitalização de mercado circulante é TAO, o ativo nativo do protocolo de aprendizado de máquina descentralizado Bittensor. Apesar de um ano geralmente positivo para cripto, o setor de tokens de IA tem visto performances individuais diversificadas. TAO subiu 2% até o momento, enquanto ElizaOS caiu 80%, destacando a volatilidade e a natureza inicial do setor.
Ainda assim, a trajetória geral tem sido acentuadamente ascendente. Em 2023, o valor total de mercado do setor de criptoativos de IA era de apenas $4,5 bilhões. Hoje, se aproxima de $20 bilhões, sugerindo que o interesse dos investidores em infraestrutura nativa de IA, treinamento descentralizado e coordenação de agentes baseados em blockchain está acelerando.
Stablecoins como Facilitadoras Chave para Agentes de IA
Uma das tendências emergentes mais significativas é a convergência de IA com a infraestrutura de stablecoin. Um relatório recente da Grayscale por líderes de pesquisa Zach Pandl e Will Ogden Moore destaca como as stablecoins - dólares digitais baseados em blockchain - podem se tornar ferramentas fundamentais para agentes de IA que precisam de sistemas de pagamento rápidos, sem fronteiras e programáveis.
A integração de stablecoins em casos de uso de IA ocorre em meio ao crescente interesse de grandes players fintech e de tecnologia. A Stripe recentemente expandiu sua funcionalidade de pagamento em stablecoin para mais de 150 países. A Meta está experimentando trilhos de pagamento baseados em blockchain, e grandes bancos dos EUA também estão explorando estruturas de depósitos tokenizados compatíveis com ferramentas de IA.
Enquanto isso, a Coinbase lançou uma "carteira inteligente" e uma pilha de pagamentos programáveis destinadas a permitir que agentes de IA e internet das coisas realizem microtransações em stablecoins. Esses desenvolvimentos estão sendo moldados por avanços regulatórios, como o projeto de lei de estrutura do mercado cripto dos EUA e o GENIUS Act proposto - um projeto de lei focado em licenciamento e governança para stablecoins lastreados em moeda fiduciária. Se aprovado, tal legislação poderia fornecer trilhos legais mais claros para fluxos de pagamento impulsionados por IA.
Bittensor: Halving, Sub-redes, e Computação Descentralizada
O Bittensor continua sendo o protocolo de IA descentralizado mais desenvolvido até hoje. Modelado vagamente no Bitcoin, TAO tem um limite rígido de 21 milhões de tokens e passa por um evento de halving a cada quatro anos. O primeiro evento desse tipo é esperado para ainda este ano, reduzindo a emissão e potencialmente impactando a dinâmica de oferta do token.
Em fevereiro, o Bittensor lançou o upgrade dTAO, permitindo a formação de sub-redes investíveis - mini-redes personalizadas, otimizadas para tarefas específicas de aprendizado de máquina. Desde o lançamento, mais de 7% do suprimento circulante de TAO foi comprometido com essas sub-redes, sugerindo a crescente participação de desenvolvedores em ambientes de treinamento descentralizados.
As sub-redes funcionam como primitivos econômicos e técnicos, permitindo que os participantes financiem, cuidem e extraiam valor de redes neurais governadas de forma independente. Os analistas da Grayscale veem essa arquitetura modular como um facilitador chave para escalar IA em sistemas descentralizados sem depender de provedores centralizados de computação como a Amazon Web Services.
Treinamento Distribuído e Marketplaces de GPU
Além do Bittensor, diversos outros protocolos de criptoativos focados em IA estão explorando mecanismos de treinamento distribuído. Um exemplo é o Prime Intellect, que treinou modelos com mais de 30 bilhões de parâmetros usando GPUs ociosas fornecidas por participantes globais.
Se essa abordagem mostrar-se escalável, ela poderá reduzir os altos custos associados ao treinamento centralizado de modelos de IA e diminuir a dependência de grandes infraestruturas tecnológicas.
Outros projetos, como Gensyn e Nous Research, também estão construindo marketplaces descentralizados de GPU e podem introduzir tokens ainda este ano. Essas plataformas visam apoiar o desenvolvimento de modelos de IA em ambientes onde os contribuintes são recompensados em cripto por computação ou compartilhamento de dados, em vez de depender de infraestrutura corporativa centralizada.
Monetização de Dados e Casos de Uso Não Financeiros
Outro vertical emergente na interseção de IA e cripto é a monetização de dados. O Grass, um protocolo que agrega e vende dados coletados da web para laboratórios de IA, supostamente alcançou dezenas de milhões de dólares em receita anualizada - sem oferecer um token. O projeto destaca como redes descentralizadas podem aproveitar a demanda existente de desenvolvedores de IA enquanto geram renda real de fontes não financeiras.
A economia de dados está se tornando cada vez mais importante à medida que os sistemas de IA exigem grandes conjuntos de dados diversificados e atualizados regularmente para treinar modelos de forma eficaz. A trajetória do Grass mostra que ferramentas de sourcing e monetização de dados nativos em cripto podem coexistir ao lado de corretores de dados tradicionais, potencialmente abrindo novos mercados para a participação do varejo no loop de treinamento de IA.
Da mesma forma, a plataforma Virtuals, que oferece acesso tokenizado a agentes de IA, registrou $30 milhões em taxas anuais de negociação. Essa tração indica uma demanda inicial por economias baseadas em agentes, onde modelos de IA atuam de forma autônoma e se envolvem em comércio usando tokens digitais.
Considerações Finais
Apesar do otimismo, o setor enfrenta riscos claros, incluindo incerteza regulatória, desafios de execução técnica e narrativas exageradas. Grande parte da atual capitalização de mercado é especulativa e vinculada a expectativas futuras de crescimento de protocolo ou utilidade de token.
Ainda assim, a convergência de IA, cripto e dinheiro programável parece estruturalmente alinhada com tendências tecnológicas de longo prazo. Se novas estruturas regulatórias como o ACTO GENIUS ou um projeto de lei finalizado de estrutura do mercado cripto fornecerem orientações mais claras para operações IA–cripto, a adoção institucional poderá seguir.
Por enquanto, o setor de criptoativos de IA permanece experimental e volátil - mas cada vez mais visível. À medida que aplicações no mundo real crescem e a infraestrutura amadurece, a próxima fase pode vê-lo ser um componente mais integrado tanto dos ecossistemas de cripto quanto de IA.