Visão geral

À medida que a IA evolui rapidamente, ela requer mais potência de computação, processamento de dados e colaboração. Os sistemas tradicionais de blockchain, com seus limites de desempenho, já não conseguem atender às crescentes demandas das aplicações de IA.

Uma nova geração de blockchains de Camada 1 projetadas para IA surgiu. Esses projetos focam em resolver desafios-chave como eficiência, privacidade de dados, alocação de recursos e colaboração descentralizada com tecnologia inovadora.

Este artigo analisa e analisa os principais projetos de AI Layer 1 como Bittensor, Vana, Kite AI, Nillion e Sahara, focando em suas tecnologias principais, casos de uso e potencial futuro.

O que é uma camada de IA 1?

Uma blockchain de Camada 1 é uma rede blockchain básica com seu próprio sistema de consenso e infraestrutura. Ao contrário das soluções de Camada 2, que dependem das blockchains existentes, as blockchains de Camada 1 criam e mantêm um ecossistema totalmente descentralizado.

Uma AI Layer 1 é uma blockchain construída para inteligência artificial. Seu principal objetivo é criar um sistema descentralizado para treinar modelos de IA, executar tarefas de IA, compartilhar dados e fornecer incentivos.

Os projetos da Camada 1 de IA integram a tecnologia blockchain para melhorar a transparência e equidade nos sistemas de IA e enfrentar o problema persistente de a IA ser uma “caixa preta” ao utilizar a verificabilidade e imutabilidade da blockchain.

Significado:
A integração da IA e da blockchain é uma área-chave de inovação tecnológica, impulsionada por uma dinâmica clara de oferta e procura:
A IA depende de dados massivos e poder computacional: A Blockchain pode fornecer armazenamento de dados descentralizado, hospedagem de modelos e mercados de poder computacional;
As decisões de IA são opacas: os registos da Blockchain fornecem processos rastreáveis e verificáveis, o que aumenta a confiança;
Falta de mecanismos de incentivo: A economia de token nativa da Blockchain pode incentivar eficazmente os contribuintes de dados, nós de computação e desenvolvedores de modelos;
A propriedade de dados e modelos é difícil de definir: Os contratos inteligentes e a verificação on-chain fornecem uma base para a propriedade e transações de ativos de IA.
Essas necessidades essenciais são a força motriz por trás do rápido crescimento dos projetos de IA da Camada 1.

Principais características
A Camada de IA 1 não é apenas uma nova narrativa; ela tem um foco tecnológico distinto em comparação com blockchains de uso geral:
Potência de computação de alto desempenho e capacidades de processamento paralelo: Fornecendo suporte fundamental para o treino e inferência de modelos;
Suporte nativo ao Agente de IA: Desenvolvimento de ambientes de tempo de execução e mecanismos de interação especificamente projetados para Agentes de IA;
Mecanismos de incentivo de dados nativos: Utilizando tokens para incentivar a contribuição de dados e a colaboração de modelos;
Verificação e transação on-chain de modelos e tarefas: Permitindo a verdadeira integração Web3 de ativos de IA.

Quatro tendências-chave impulsionando a IA na Camada 1
A emergência da AI Layer 1 não é coincidente; é impulsionada por quatro tendências-chave:
A explosão da IA generativa: A proliferação de grandes modelos tem impulsionado a demanda exponencial por poder de computação e dados;
A evolução dos mecanismos de incentivo do Web3: Criando um ciclo econômico para dados, modelos e poder de computação.
A progressiva implementação do ecossistema de Agentes de IA: Tornando necessária um ambiente de execução fundacional seguro e uma rede de valor robusta.
Uma mudança perceptível em direção à modularidade blockchain: Transição de blockchains de Camada 1 de arquiteturas "de uso geral" para "especializadas".

Grandes Projetos

Visão geral dos projetos com tokens nativos

Bittensor

Antecedentes e Visão
O Bittensor tem como objetivo construir uma rede de colaboração de IA descentralizada que quebra as barreiras centralizadas no desenvolvimento tradicional de IA. Incentiva os desenvolvedores globais e os fornecedores de computação a treinarem e otimizarem modelos de IA em conjunto. A sua visão é impulsionar a co-evolução do ecossistema de IA através de mecanismos orientados pelo mercado, criando assim uma rede inteligente aberta e transparente.

Arquitetura de Tecnologia e Inovação
O Bittensor emprega uma arquitetura de duas camadas: a rede raiz coordena o sistema global, enquanto o ecossistema de sub-redes suporta uma variedade de tarefas de IA. A inovação central está no mecanismo de alocação de recursos orientado para o mercado dTAO, que introduz o token Alpha da sub-rede para competir no mercado. Os recursos são alocados conforme a demanda, enquanto o poder de validação é descentralizado para evitar o controle por uma única entidade. Esse design melhora tanto a eficiência quanto a resistência do sistema à censura.

Cenários de Aplicação e Ecossistema
O ecossistema da Bittensor inclui múltiplas sub-redes com aplicações típicas como Targon (centrado na geração de texto, semelhante a modelos de linguagem avançados), Chutes (fornecendo serviços de interface de API LLM), PTN (gerando sinais de negociação financeira) e Dojo (colaboração na rotulagem de dados). Estes submódulos mostram a ampla aplicabilidade da Bittensor em campos como geração de texto, previsão financeira e processamento de dados. Eles atraem desenvolvedores e utilizadores da indústria.

Economia de Tokens e Valor
O token $TAO é o núcleo do ecossistema Bittensor, usado para pagar energia de computação, recompensar contribuintes e impulsionar a competição de sub-redes. Os detentores podem apostar $TAO para participar na governança da rede ou ganhar recompensas de sub-redes. À medida que o ecossistema de sub-redes se expande, espera-se que a demanda por $TAO cresça, com o seu valor intimamente ligado à energia de computação da rede e à atividade de aplicação.

Fonte

Vana

Antecedentes e Visão
O objetivo da Vana é reformular a soberania dos dados para permitir que os usuários realmente possuam e se beneficiem de seus dados pessoais, em vez de serem explorados por gigantes da tecnologia. Sua visão é reconstruir o valor dos dados por meio da tecnologia descentralizada, criando assim um ecossistema de economia de dados orientado pelo usuário.

Arquitetura de Tecnologia e Inovação
A tecnologia da Vana está dividida em Camada de Liquidez de Dados e Camada de Portabilidade de Dados, complementada por um design de armazenamento não custodial. A chave da inovação é que os dados do usuário permanecem off-chain para garantir a privacidade, enquanto ainda permitem o compartilhamento de dados e distribuição de valor através de incentivos de liquidez e recompensas para os contribuintes. Este modelo centrado no usuário equilibra a proteção da privacidade com incentivos econômicos significativos.

Cenários de Aplicação e Ecossistema
As aplicações típicas da Vana incluem o Finquarium (um mercado de dados financeiros), GPT Data DAO (coleta e governança de dados de conversação) e projetos de dados do Reddit/Twitter (usando dados de mídias sociais). Esses cenários demonstram o potencial da Vana em áreas como finanças, treinamento de IA e análise social. Eles atraem contribuintes de dados e desenvolvedores para se juntarem ao ecossistema.

Economia de Tokens e Valor
$VANA alimenta o ecossistema Vana. Os usuários ganham contribuindo com dados e as empresas gastam para acessar esses dados. Também permite a participação na governança. À medida que o uso de dados cresce, o valor do token torna-se cada vez mais ligado à atividade da rede.

Fonte: https://www.vana.org/

Nillion

Antecedentes e Visão
A Nillion está a construir uma rede de computação orientada para a privacidade, concebida para resolver desafios de privacidade de dados. Ao utilizar a “computação cega”— um método que permite a computação em dados encriptados—pretende apoiar a adoção segura de aplicações de IA e Web3 em grande escala.

Arquitetura de Tecnologia e Inovação
No centro da Nillion está o Nil Message Compute (NMC), um paradigma de "computação cega" que integra computação multipartidária (MPC) e provas de conhecimento zero (ZKPs) para permitir a troca de dados de conhecimento zero. Sua inovação central está em alcançar consenso sem um blockchain tradicional, ao mesmo tempo que preserva o processamento criptografado sem vazamento, desbloqueando novas possibilidades para aplicativos críticos de privacidade.

Cenários de Aplicação e Ecossistema
As aplicações da Nillion incluem autenticação Web3 (proteção da privacidade da identidade do utilizador), formação de privacidade de IA (treino de modelos em dados encriptados) e modelação de dados confidenciais (computação de privacidade ao nível empresarial). Estes cenários demonstram a sua ampla aplicabilidade na gestão de identidade, no desenvolvimento de IA e no processamento de dados empresariais, atraindo utilizadores da indústria com necessidades de privacidade.

Economia de Tokens e Valor
$NIL serve como o token de utilidade nativo da rede Nillion. Facilita o pagamento por tarefas de computação, incentiva os operadores de nós e impulsiona o crescimento geral do ecossistema. À medida que a demanda por computação preservadora da privacidade continua a aumentar, o valor de $NIL está cada vez mais ligado à atividade da rede e ao poder de computação contribuído, posicionando-o para um forte potencial a longo prazo.

Origem

HyperCycle

Antecedentes e Visão
HyperCycle é um projeto que fornece infraestrutura de alto desempenho para Agentes de IA. Colabora com a SingularityNET para acelerar a colaboração entre plataformas e a operação eficiente de agentes de IA. Sua visão é construir a infraestrutura para apoiar a próxima geração de aplicações de IA, impulsionando assim a adoção generalizada da tecnologia de IA.

Arquitetura de Tecnologia e Inovação
A arquitetura técnica da HyperCycle concentra-se numa camada de suporte de cálculo de IA de alta performance que colabora profundamente com o ecossistema da SingularityNET. Os destaques da inovação incluem suporte a operações de IA de alta performance, capacidades de colaboração multiplataforma e otimização da eficiência de execução do agente de IA, fornecendo suporte fundamental para sistemas multiagentes complexos.

Cenários de Aplicação e Ecossistema
A HyperCycle ainda não está totalmente lançada, mas as suas aplicações típicas podem envolver clusters de agentes de IA, como processamento de tarefas distribuídas ou colaboração inteligente entre plataformas. Com a sua colaboração com a SingularityNET, espera-se que o seu ecossistema cubra aplicações de IA em áreas como educação, saúde e finanças, com um potencial promissor.

Economia de Token e Valor
$HYPC é o token da HyperCycle, usado para pagar recursos de computação, recompensar contribuidores e participar na governação do ecossistema. Como parte da infraestrutura de IA de alto desempenho, o valor de $HYPC está intimamente ligado à escala de uso do Agente de IA e à demanda de computação. Seu crescimento a longo prazo depende da maturidade do ecossistema.

Origem

OriginTrail

Antecedentes do projeto e visão
OriginTrail integra a tecnologia do grafo de conhecimento com a IA para construir uma plataforma descentralizada para gerir ativos de conhecimento. O seu objetivo é aumentar a verificabilidade dos dados e fomentar a colaboração entre domínios, com a visão de impulsionar a transformação digital em áreas como as cadeias de abastecimento e a investigação científica através da troca de conhecimento confiável.

Arquitetura de Tecnologia e Inovação
O núcleo da OriginTrail é construído com base na tecnologia de gráfico de conhecimento e num sistema descentralizado para armazenar e verificar ativos de conhecimento. A sua inovação reside em permitir a partilha de conhecimento verificável, garantindo a fiabilidade dos dados e facilitando a integração entre domínios. Estes elementos fornecem uma infraestrutura robusta para aplicações de dados complexas.

Cenários de Aplicação e Ecossistema
As aplicações típicas da OriginTrail incluem rastreamento da cadeia de abastecimento (garantindo transparência na origem do produto) e verificação de confiança de dados (certificando dados científicos). O ecossistema já se associou a várias indústrias, como cadeias de abastecimento de alimentos e gestão de dados de saúde. Isso demonstra o valor do mundo real dos grafos de conhecimento.

Economia do Token e Valor
$TRAC é o token nativo da OriginTrail, usado para pagar por armazenamento de dados, taxas de verificação e para incentivar as operações de nós. À medida que as aplicações de gráficos de conhecimento se expandem para mais domínios, a demanda por $TRAC está ligada ao volume de dados do ecossistema e à adoção pela indústria, proporcionando suporte de valor estável.

Fonte: https://origintrail.io/

Arquitetura Técnica Principal

As blockchains públicas de camada 1 de IA são redes blockchain construídas especificamente para suportar aplicações de IA. Elas oferecem uma infraestrutura eficiente, segura e escalável para tarefas como treinamento de modelos de IA, inferência, processamento de dados e operações colaborativas.

Ao contrário das blockchains tradicionais de Camada 1 (como Ethereum, Solana), a Camada 1 de IA deve acomodar necessidades como distribuição de potência de computação, privacidade de dados, execução de modelo e governança descentralizada. Estas dotam a sua arquitetura técnica de inovações únicas.

Abaixo está uma visão geral das principais arquiteturas técnicas das blockchains de AI Layer 1, focando nas principais tendências e projetos exemplares, como Kite AI e Bittensor.

Perspetivas futuras e valor de investimento

1. Evolução Tecnológica: Inteligência e Integração

Integração abrangente de IA multimodal
O ecossistema futuro de IA irá além das modalidades únicas (por exemplo, geração de texto) e caminhará em direção à integração multimodal (texto, imagens, áudio, vídeo e até mesmo dados de sensores). O ecossistema de sub-redes da Bittensor pode expandir para suportar treinamento de modelos multimodais, e a infraestrutura do Agente de IA da HyperCycle poderia se tornar o núcleo para colaboração entre modalidades.

Mecanismo de Consenso Adaptativo
Mecanismos como PoAI (Kite AI) e dTAO (Bittensor) serão ainda mais otimizados ao introduzir algoritmos adaptativos que ajustam dinamicamente as regras de consenso com base na complexidade da tarefa, requisitos de potência de computação e necessidades de privacidade para melhorar a eficiência e a justiça.

Padronização da Computação de Privacidade
As tecnologias de “cálculo cego” e ZKP/MPC da Nillion podem tornar-se padrões da indústria. Isso transformará a proteção de privacidade de uma função periférica para um componente principal da Camada 1 de IA. A integração profunda do TEE (Ambiente de Execução Confiável) com blockchain também irá acelerar.

Introdução Preliminar à Computação Quântica
Até 2030, a computação quântica pode começar a integrar-se com o ecossistema de IA, especialmente em campos de computação de alto desempenho (por exemplo, HyperCycle). Isso irá impulsionar significativamente a velocidade de treinamento e as capacidades de otimização de modelos complexos.

Perspectiva: A tecnologia mudará da inovação descentralizada para a integração e padronização, com a competência central do ecossistema de IA residindo na inteligência e na adaptabilidade entre domínios.

Fonte: Kite AI

2. Expansão do Ecossistema: Globalização e Penetração na Indústria

Formação de uma Rede Global de Potência de Computação
Os mercados de potência computacional descentralizada (por exemplo, Gensyn, Bittensor) irão integrar recursos inativos globais para formar uma rede de potência computacional semelhante a uma “internet de IA”. A potência computacional de baixo custo em países em desenvolvimento pode tornar-se um suplemento fundamental para o ecossistema.

Florescimento de Subecossistemas Específicos da Indústria
Subecossistemas verticais como a sub-rede médica da Kite AI e o rastreamento da cadeia de abastecimento da OriginTrail irão segmentar ainda mais em mais setores, como educação, energia e entretenimento. Cada subecossistema pode desenvolver tokens e mecanismos de governança independentes.

Colaboração entre Cadeias e Ecossistemas
A Camada de IA 1 estabelecerá uma interoperabilidade mais estreita com blockchains tradicionais (por exemplo, Ethereum, Polkadot). Por exemplo, a camada de dados da Vana poderia integrar-se com protocolos DeFi e o grafo de conhecimento da OriginTrail poderia conectar-se com mercados NFT.

Crescimento do Ecossistema Impulsionado pelo Utilizador
O modelo de soberania de dados da Vana pode se estender a mais usuários individuais. As fontes de dados das redes sociais, dispositivos IoT, etc., se tornarão entradas importantes para o ecossistema de IA, e o papel dos contribuidores da comunidade se tornará mais proeminente.
Perspetiva: O ecossistema de IA vai mudar de impulsionado pela tecnologia para impulsionado pela aplicação e pelo utilizador, formando assim uma estrutura de rede global e multicamadas que permeia todos os aspetos da vida social.

3. Impacto Económico e Social: Reformulação de Valor

Maturidade da Economia de Tokens
Tokens como $TAO, $VANA e $NIL não servirão apenas como ferramentas de pagamento, mas podem evoluir para "ativos inteligentes," com seu valor diretamente ligado à contribuição de poder de computação, qualidade de dados e desempenho do modelo. O $HYPC da HyperCycle pode se tornar a moeda padrão no mercado de Agentes de IA.

Novas Carreiras e Modelos Económicos
O ecossistema de IA irá originar novas profissões, como "mineiros de potência de computação", "fornecedores de dados" e "otimizadores de modelos". O mecanismo de partilha de lucros da Vana pode tornar-se generalizado e permitir que os indivíduos ganhem rendimento estável ao contribuir com dados ou potência de computação.

Eficiência Social Melhorada
Aplicações como a transparência da cadeia de abastecimento da OriginTrail e a geração de sinais financeiros da Bittensor irão otimizar a alocação de recursos e reduzir o desperdício. Os mercados de inferência de IA (por exemplo, Ritual) podem reduzir os custos das empresas para adquirir serviços inteligentes.

Desafios da Divisão Digital
As regiões desenvolvidas podem beneficiar primeiro do ecossistema de IA, enquanto as áreas subdesenvolvidas correm o risco de ficar para trás devido a barreiras tecnológicas e falta de infraestrutura. Isso poderia potencialmente agravar a divisão digital global.
Perspetivas: O ecossistema de IA remodelará a estrutura económica. Capacitará as pessoas para participarem mais, ao mesmo tempo que amplificará os potenciais riscos de desigualdade social.

Fonte:OriginTrail

Desafios

1. Desafios Técnicos

A complexidade técnica do ecossistema de IA apresenta várias questões centrais que devem ser abordadas:

Poder de Computação e Gargalos de Energia
Desafio: O treinamento e inferência de modelos de IA exigem enorme potência computacional, especialmente para modelos multimodais grandes (por exemplo, geração de vídeo ou inferência entre domínios). O ecossistema de sub-redes da Bittensor e o treinamento distribuído do Gensyn dependem da integração global de potência computacional, mas o fornecimento atual de GPUs é limitado, e o consumo de energia da computação de alto desempenho é enorme, o que pode levar a aumentos de custo ou gargalos de rede.
Impacto: A falta de poder de computação pode limitar a expansão do ecossistema e questões energéticas podem desencadear controvérsias ambientais, prejudicando assim a sustentabilidade do projeto.
Soluções Potenciais: Desenvolver algoritmos de baixa potência (por exemplo, variantes do Transformer mais eficientes), integrar nós de computação impulsionados por energia renovável ou explorar aplicações iniciais de computação quântica.

Origem:TFSC

Implementação Técnica de Privacidade e Segurança
Desafio: A “computação cega” da Nillion e o armazenamento não custodial da Vana precisam garantir zero vazamento de dados em ambientes descentralizados, mas as provas de conhecimento zero (ZKP) e a computação multi-party (MPC) incorrem em altos custos computacionais, potencialmente reduzindo a eficiência. O TEE (Ambiente de Execução Confiável) da Kite AI também enfrenta riscos de confiança em hardware e segurança da cadeia de suprimentos.
Impacto: Se as tecnologias de privacidade não conseguirem equilibrar eficiência e segurança, o seu uso em cenários de alto débito (por exemplo, inferência em tempo real) pode ser limitado.
Soluções Potenciais: Otimizar algoritmos de criptografia (por exemplo, ZKP leve), desenvolver chips especializados em computação de privacidade ou introduzir mecanismos de confiança verificáveis na cadeia.

Falta de Interoperabilidade e Padronização
Desafio: Os projetos de AI Layer 1 (por exemplo, Bittensor, Kite AI) constroem sub-redes ou módulos independentes, mas carecem de padrões de protocolo unificados, o que torna a colaboração entre ecossistemas difícil. Por exemplo, os clusters de Agentes de AI da HyperCycle podem ter dificuldade em integrar-se diretamente com o grafo de conhecimento do OriginTrail.
Impacto: A fragmentação do ecossistema pode enfraquecer a competitividade global, e os desenvolvedores precisarão se adaptar a diferentes plataformas, aumentando repetidamente os custos de desenvolvimento.
Soluções Potenciais: Promover protocolos de interoperabilidade entre cadeias (por exemplo, mecanismos de ponte semelhantes ao Polkadot) ou normas da indústria (por exemplo, formatos de modelo de IA unificados).

Origem:Wiki do Polkadot

Governança de Modelo e Rastreabilidade
Desafio: A IA descentralizada (por exemplo, a sub-rede Targon da Bittensor) carece de mecanismos eficazes de governança on-chain para rastrear e limitar o uso indevido e poderia ser usada para gerar informações falsas ou conteúdo malicioso. Embora o grafo de conhecimento do OriginTrail possa verificar a credibilidade dos dados, é difícil monitorar as saídas de IA geradas dinamicamente em tempo real.
Impacto: O uso indevido da tecnologia poderia levar a uma crise de confiança e dificultar a adoção generalizada do ecossistema.
Soluções Potenciais: Introduzir autenticação de identidade on-chain, mecanismos de rastreabilidade de conteúdo, ou desenvolver ferramentas descentralizadas de revisão ética.

2. Desafios de mercado

A competição de mercado e a adoção do usuário dentro do ecossistema de IA são cruciais para o seu sucesso na comercialização. Os desafios atuais incluem:

Intensa competição e fragmentação do ecossistema
Desafio: os projetos da Camada 1 de IA (por exemplo, Bittensor vs. Kite AI) e ecossistemas relacionados (por exemplo, Vana vs. Nillion) se sobrepõem em funcionalidades (por exemplo, alocação de potência de computação, privacidade de dados), o que leva à fragmentação de recursos e usuários. As gigantes tradicionais da tecnologia (por exemplo, Google, Microsoft) também estão se posicionando com soluções de IA centralizadas. Elas aproveitam ecossistemas maduros e vantagens de marca para capturar a participação de mercado.
Impacto: Os projetos descentralizados podem ter dificuldades em desenvolver-se devido a bases de utilizadores insuficientes ou a custos elevados de migração para os programadores.
Soluções Potenciais: Atrair mercados de nicho através de posicionamento diferenciado (por exemplo, Bittensor focando na competição de sub-redes, Vana na soberania dos dados), ou colaborar com empresas tradicionais (por exemplo, OriginTrail com a indústria da cadeia de abastecimento) para expandir a influência.

Educação do utilizador e barreiras à adoção
Desafio: A natureza descentralizada do ecossistema de IA (por exemplo, incentivos em token, governança on-chain) é complexa para usuários e empresas comuns. Por exemplo, o modelo de contribuição de dados da Vana requer que os usuários entendam o conceito de soberania de dados, e a participação na sub-rede da Bittensor requer que os desenvolvedores tenham experiência tanto em blockchain como em IA.
Impacto: Uma curva de aprendizagem íngreme pode limitar a participação do usuário e retardar o crescimento do ecossistema.
Soluções Potenciais: Desenvolver interfaces amigáveis para o usuário (por exemplo, as ferramentas simplificadas de upload de dados da Vana), fornecer recursos educacionais ou reduzir as barreiras de entrada para desenvolvedores por meio de SDKs.

Instabilidade na Economia de Tokens
Desafio: Tokens como $TAO, $VANA e $NIL estão ligados à atividade do ecossistema, mas a volatilidade do mercado pode levar a comportamentos impulsionados pela especulação (por exemplo, crash de preços após o entusiasmo inicial). O $HYPC da HyperCycle corre o risco de ter uma âncora de valor pouco clara, uma vez que suas aplicações não estão totalmente implementadas.
Impacto: A instabilidade do preço do token pode minar a confiança do usuário, afetando os investimentos a longo prazo e a participação no ecossistema.
Soluções Potenciais: Desenvolver mecanismos de token mais robustos (por exemplo, queima dinâmica, recompensas de bloqueio a longo prazo) ou aumentar o valor intrínseco do token através de casos de uso do mundo real (por exemplo, cenários de pagamento da cadeia de suprimentos da OriginTrail).

Fonte

Sustentabilidade dos Modelos de Negócio
Desafio: Muitos projetos de ecossistemas de IA usam incentivos de token para atrair usuários iniciais, mas os modelos de rentabilidade a longo prazo permanecem incertos. Por exemplo, o mercado de inferência da Ritual precisa provar sua eficácia em termos de custos em relação aos serviços de nuvem centralizados, e o treinamento distribuído da Gensyn precisa validar sua competitividade comercial.
Impacto: A falta de fluxos de receita sustentáveis pode levar a lacunas no financiamento do projeto, limitando assim a expansão do ecossistema.
Soluções Potenciais: Explore modelos de negócios híbridos (por exemplo, assinaturas + pagamentos com tokens) ou assine contratos de longo prazo com clientes empresariais (por exemplo, os serviços de computação de privacidade da Nillion).

3. Desafios Regulatórios

À medida que as tecnologias de IA e blockchain se tornam mais difundidas, o cenário regulatório global impacta cada vez mais os ecossistemas de IA:

Privacidade de Dados e Conformidade Transfronteiriça
Desafio: Projetos como Vana e Nillion enfatizam a soberania e privacidade dos dados, mas existem diferenças regulatórias significativas entre países em relação ao armazenamento de dados e transmissão transfronteiriça (por exemplo, o GDPR da UE). O armazenamento descentralizado pode ser visto como uma forma de contornar a regulamentação, o que acarreta riscos legais.
Impacto: Os custos de conformidade aumentados podem enfraquecer a competitividade global dos projetos e até mesmo levar a proibições de mercado em certas regiões.
Soluções Potenciais: Desenvolver estruturas de conformidade flexíveis (por exemplo, implementação de nós regionais) ou colaborar com reguladores locais (por exemplo, práticas de conformidade da cadeia de abastecimento da OriginTrail na UE).

Origem

Ética e responsabilidade da IA
Desafio: A IA descentralizada (por exemplo, a sub-rede de geração de texto da Bittensor) pode gerar conteúdo prejudicial, mas a governança on-chain pode ter dificuldade em atribuir responsabilidade. Os reguladores globais (por exemplo, o AI Act da UE) exigem transparência rigorosa e responsabilidade para aplicações de IA de alto risco, o que entra em conflito com a natureza descentralizada do anonimato.
Impacto: A pressão regulatória poderia forçar projetos a ajustar sua arquitetura ou a se retirar de certos mercados, aumentando a complexidade operacional.
Soluções potenciais: Introduzir rastreabilidade on-chain (por exemplo, verificação de conteúdo baseada no OriginTrail) ou colaborar com associações industriais para desenvolver padrões de ética em IA.

Origem

Tokens e Regulamentação Financeira
Desafio: Tokens como $TAO e $VANA podem ser classificados como títulos ou instrumentos de pagamento. Eles devem obedecer às regulamentações financeiras (por exemplo, a Lei de Títulos da SEC nos EUA). O $HYPC da HyperCycle, se usado para pagamentos transfronteiriços, pode desencadear escrutínio anti-lavagem de dinheiro (AML).
Impacto: A incerteza regulatória pode limitar a circulação de tokens e afetar o modelo econômico do ecossistema.
Soluções Potenciais: Esclarecer os atributos de utilidade dos tokens (em vez dos atributos de investimento), ou solicitar testes de sandbox regulatórios (por exemplo, modelos de projetos blockchain em Singapura).

Requisitos de Conformidade Específicos da Indústria
Desafio: A sub-rede médica da Kite AI e a computação de privacidade da Nillion devem cumprir regulamentações específicas da indústria (por exemplo, HIPAA para proteção de dados de saúde). Arquiteturas descentralizadas podem ter dificuldade em fornecer as capacidades de auditoria necessárias pelos sistemas tradicionais.
Impacto: A complexidade da conformidade da indústria poderia atrasar a implementação do projeto e limitar o acesso ao mercado.
Soluções Potenciais: Parceria com fornecedores de tecnologia de conformidade (por exemplo, ferramentas de auditoria on-chain), ou foco em mercados com limites regulatórios mais baixos para implantação inicial.

Fonte

Conclusão

À medida que a tecnologia de IA continua a avançar, os projetos de blockchain AI Layer 1 estão a surgir como infraestruturas críticas para enfrentar desafios em computação, processamento de dados e coordenação descentralizada. Ao alavancar arquiteturas inovadoras, esses projetos mostram um forte potencial para melhorar a eficiência do sistema de IA, aumentar a privacidade dos dados e otimizar a distribuição e incentivação de recursos computacionais.

Embora as perspectivas para os projetos de AI Layer 1 sejam promissoras, eles não estão isentos de obstáculos. As complexidades da implementação e integração entre domínios podem dificultar o avanço rápido. A adoção ainda está em estágios iniciais, com a confiança do mercado na convergência AI-blockchain ainda por estabelecer completamente. A incerteza regulatória complica ainda mais o cenário. Acima de tudo, proteger a privacidade enquanto permite compartilhamento significativo de dados permanece um desafio central — e não resolvido —, especialmente em implantações de nível empresarial.

Em resumo, embora esses projetos tragam inovação tecnológica e oportunidades transformadoras, os participantes devem permanecer cautelosos em relação aos riscos associados. A iteração tecnológica contínua e a validação de mercado robusta serão essenciais para garantir a sustentabilidade e resiliência a longo prazo neste campo em rápida evolução.