O valor combinado de tokens cripto relacionados à IA disparou quatro vezes nos últimos dois anos, agora se aproximando de uma capitalização de mercado de $20 bilhões.
Embora ainda represente uma pequena porção - apenas 0,67% - do mercado total de cripto de $3,55 trilhões, seu crescimento reflete as crescentes expectativas em torno do papel da infraestrutura de IA descentralizada, dinheiro programável e sistemas de pagamento baseados em stablecoins.
De acordo com a Grayscale Investments, a infância relativa do setor cripto de IA explica seu tamanho modesto atual 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 os modelos de criptoativos nativos de IA amadurecem e os casos de uso institucional se tornam mais claros.
No final de maio de 2025, o espaço cripto de IA compreende cerca de 20 tokens. O maior em capitalização de mercado circulante é o TAO, o ativo nativo do protocolo de aprendizado de máquina descentralizado Bittensor. Apesar de um ano geralmente em alta para cripto, o setor de tokens de IA viu desempenhos individuais mistos. TAO subiu 2% no acumulado do ano, enquanto ElizaOS caiu 80%, sublinhando a volatilidade e a natureza de estágio inicial do setor.
Ainda assim, a trajetória geral tem sido nitidamente ascendente. Em 2023, o valor total de mercado do setor cripto de IA era de apenas $4,5 bilhões. Hoje, aproxima-se 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 Principais Capacitores para Agentes de IA
Uma das tendências emergentes mais significativas é a convergência da IA com a infraestrutura de stablecoin. Um relatório recente da Grayscale por líderes de pesquisa Zach Pandl e Will Ogden Moore destaca como 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 surge em meio ao crescente interesse de grandes players de fintech e 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 depósito tokenizadas compatíveis com ferramentas de IA.
Enquanto isso, a Coinbase lançou uma “carteira inteligente” e pilha de pagamentos programáveis destinadas a permitir que agentes de IA e internet das coisas conduzam microtransações em stablecoins. Esses desenvolvimentos estão sendo moldados por avanços regulatórios, como o projeto de lei de estrutura de mercado cripto dos EUA e o proposto GENIUS Act - um projeto de lei focado em licenciamento e governança para stablecoins lastreados em fiat. Se aprovados, tais legislações poderiam fornecer trilhos legais mais claros para fluxos de pagamento impulsionados por IA.
Bittensor: Halving, Sub-redes e Computação Descentralizada
O Bittensor permanece como 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. Espera-se que o primeiro desses eventos ocorra ainda este ano, reduzindo a emissão e potencialmente impactando a dinâmica de oferta do token.
Em fevereiro, o Bittensor lançou a atualização 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 fornecimento circulante de TAO foi comprometido com essas sub-redes, sugerindo crescente participação de desenvolvedores em ambientes de treinamento descentralizados.
Sub-redes funcionam como primitivos econômicos e técnicos, permitindo que os participantes financiem, curiem e extraiam valor de redes neurais governadas de forma independente. Os analistas da Grayscale veem essa arquitetura modular como um capacitador-chave para escalar a IA em sistemas descentralizados, sem depender de provedores de computação centralizados como Amazon Web Services.
Treinamento Distribuído e Mercados de GPU
Além do Bittensor, vários outros protocolos cripto 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 ociosos contribuídos por participantes globais.
Se essa abordagem provar ser escalável, pode reduzir os altos custos associados ao treinamento de modelos de IA centralizados e diminuir a dependência de infraestrutura tecnológica das grandes empresas.
Outros projetos, como Gensyn e Nous Research, também estão construindo mercados de GPU descentralizados e podem introduzir tokens ainda este ano. Essas plataformas visam apoiar o desenvolvimento de modelos de IA em ambientes onde os contribuidores são recompensados em cripto por compartilhamento de computação ou 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. Grass, um protocolo que agrega e vende dados coletados na 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 acessar a demanda existente de desenvolvedores de IA enquanto geram receita do mundo real de fontes não financeiras.
A economia de dados está se tornando cada vez mais importante à medida que os sistemas de IA exigem conjuntos de dados grandes, diversificados e atualizados regularmente para treinar modelos de forma eficaz. A trajetória do Grass mostra que ferramentas de sourcing e monetização de dados nativas de cripto podem coexistir ao lado de corretores de dados tradicionais, potencialmente abrindo novos mercados para a participação no varejo no loop de treinamento de IA.
Da mesma forma, Virtuals - uma plataforma que oferece acesso tokenizado a agentes de IA - viu $30 milhões em taxas de negociação anualizadas. Tal tração indica demanda inicial por economias baseadas em agentes, onde modelos de IA atuam de forma autônoma e se engajam no 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 do valor de mercado atual é especulativo e vinculado a expectativas futuras de crescimento do protocolo ou utilidade do 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 GENIUS Act ou uma versão finalizada do projeto de lei de estrutura de mercado cripto fornecerem diretrizes mais claras para operações de IA-cripto, a adoção institucional pode seguir.
Por enquanto, o setor de criptoativos de IA permanece experimental e volátil - mas cada vez mais visível. À medida que as aplicações no mundo real crescem e a infraestrutura amadurece, a próxima fase pode vê-la se transformar de uma categoria de nicho em um componente mais integrado de ambos os ecossistemas de cripto e IA.