A Web3 testemunhou diversas tendências de inovação na última meia década, cada uma comtronapelo e mercado. Embora algumas dessas tendências tenham perdido força, outras se mantiveramtron(o staking, por exemplo), evoluindo para recursos mais consolidados da experiência Web3.
Os ativos do mundo real (RWA, na sigla em inglês) têm sido uma tendência interessante nos últimos anos, mostrando um vislumbre do que pode ser possível com ativos do mundo real tokenizados. No entanto, muitos desses casos de uso se concentram em ativos financeiros, atuando como um detentor on-chain para outro ativo financeiro. Embora isso certamente tenha seu lugar, tem sido uma decepção para muitos no mercado não vermos uma diversidade muito maior desses casos de uso. Há vislumbres de novos casos de uso aqui e ali, e quando aparecem, transmitem a mensagem de que ainda temos muito a descobrir no mundo dos RWAs.
Até mesmo Vitalik Buterin expressou esse sentimento, compartilhando no X seu desejo de ver muito mais diversificação na forma como (RWA, na sigla em inglês) são utilizados . A boa notícia é que essa diversificação pode estar prestes a explodir, já que o campo da inteligência artificial (IA) parece estar invadindo todos os outros setores. Com o blockchain não é diferente, e a IA também está deixando sua marca aqui. Podemos ver muitos usos diferentes para IA no setor da Web3, mas estamos começando a perceber que o próprio setor de IA também pode se beneficiar significativamente da Web3. Os RWAs têm um enorme potencial aqui e podem alcançar talvez o maior caso de uso de todos: a tokenização dos principais ativos do setor de IA. Vamos analisar como os RWAs podem beneficiar o setor de IA, como os RWAs relacionados à IA podem ajudar a diversificar significativamente um portfólio e como esse tipo de tokenização pode funcionar. Para obter mais informações sobre o assunto, pedimos a Cloris Chen, CEO da Cogito Finance , que compartilhasse suas ideias sobre a interseção entre IA e RWAs.
Permitir que as pessoas comprem ações dessa empresa na forma de tokens.
— vitalik.eth (@VitalikButerin) 26 de agosto de 2024
Isso não é um RWA?
(Eu apoio os RWAs e gostaria de ver uma diversidade muito maior deles na blockchain para que os aplicativos possam usá-los sem estarem sujeitos ao risco sistêmico de um único emissor ou classe de ativos.)
Os RWAs precisam ir além das finanças
Como mencionado acima, os ativos ponderados pelo risco (RWA, na sigla em inglês) atualmente tendem a se concentrar demais em ativos financeiros tradicionais. Isso não significa que esses ativos não sejam bons, e sua tokenização não seja uma boa ideia (os ativos são bons, assim como a tokenização). Os RWA atrelados a ativos de baixo risco, como as Letras do Tesouro, podem ser uma excelente adição a um portfólio diversificado. O fato de as Letras do Tesouro não estarem relacionadas ao mercado de criptomoedas oferece maior proteção contra oscilações bruscas, proporcionando a estabilidade desejada em um portfólio. Até aqui, tudo bem, certo?
Os problemas surgem quando os ativos ponderados pelo risco (RWA, na sigla em inglês) se tornam substitutos para esses instrumentos financeiros, criando a ilusão de diversificação sem, na realidade, representarem toda essa diversificação. Em vez disso, precisamos encontrar maneiras adicionais de vincular os RWA a ativos não financeiros e, em seguida, incorporar esses ativos aos portfólios de forma a proporcionar um equilíbrio sólido. Para o setor de IA, esses ativos incluem os próprios modelos de IA, os conjuntos de dados usados para o treinamento dos modelos e as GPUs que, de fato, executam os modelos por meio de seu poder de processamento.
Com esses três novos ativos em formato RWA (ativos ponderados pelo risco), é possível equilibrar ainda mais um portfólio de investimentos. Mas qual é a sua posição em termos de rendimento?
Segundo Chen, “os ativos de IA tokenizados normalmente apresentam um perfil de alto risco/retorno, mas é essencial considerar o contexto de mercado — especificamente, o rápido crescimento dos serviços de IA. Esses ativos já estão em alta demanda, impulsionados pelo crescimento exponencial dos serviços de IA. Além disso, a IA veio para ficar, portanto, a tokenização e o investimento nesses ativos se tornarão comuns a longo prazo. Embora uma economia de IA tokenizada possa enfrentar menor liquidez em seu estágio inicial (em comparação com os mercados financeiros tradicionais), ela cria um mercado emergente,tracpara um número crescente de investidores.”
Tokenização de IA
No campo da IA, a possibilidade de tokenização não só oferece oportunidades únicas para um portfólio, como também é algo extremamente necessário do ponto de vista dos próprios ativos de IA. As GPUs podem ser proibitivamente caras, especialmente se o uso máximo for necessário para treinar, e não necessariamente operar, um modelo de IA. Isso cria um grande problema de eficiência, e um conjunto de GPUs interligadas, trabalhando em sincronia e executando diversas tarefas diferentes, pode proporcionar o melhor aproveitamento do hardware. Se a GPU puder ser tokenizada, esse uso poderá ser monitorado e monetizado. Além disso, o alto custo de uma GPU (ou de várias, se o processamento exigido for intenso) é extremamente oneroso, mas a propriedade fracionada do RWA pode ajudar a distribuir tanto os custos quanto os benefícios.
Chen discute como os modelos de IA também podem ser tokenizados: “Uma vantagem fundamental é como eles resolvem a questão da aplicação dos direitos de propriedade intelectual, que tem sido notoriamente difícil em formatos tradicionais. Com a tokenização, os pesquisadores de IA podem monetizar seus modelos listando versões tokenizadas em um mercado, incorporando os direitos de propriedade intelectual diretamente no próprio token.”
Essa é uma vantagem crucial: poder controlar totalmente o processamento de um modelo de IA sem o risco de divulgá-lo e ter a propriedade intelectual roubada. Com a propriedade fracionada, os membros podem comprar e vender suas participações, o que cria um mercado totalmente líquido, mesmo que os ativos físicos não estejam sendo negociados.
Os conjuntos de dados necessários para treinar os modelos de IA também precisarão passar por uma mudança na forma como são gerenciados. Os corretores de dados tradicionais estão acostumados a um nível de controle excessivamentetronsobre seus dados e processos. Com a Web3, o processo é muito mais democrático. Chen afirma sobre os corretores de dados: “Muitos corretores de dados tradicionais operam de uma forma que lhes confere controle excessivo sobre os dados. No entanto, à medida que os provedores de dados exigem mais transparência e controle sobre como seus dados são monetizados, essas empresas precisarão se adaptar para atender aos padrões em constante evolução do mercado. Em outras palavras, esperamos possíveis parcerias entre corretores de dados tradicionais e plataformas de tokenização.”
Olhando para o futuro
A IA é uma revolução por si só, mas já encontrou seu caminho para diversos setores. A Web3 não é diferente e está fazendo pleno uso da IA paradefio que um RWA (Real-Write Assets - Ativos Relacionados ao Usuário) deve ser. No entanto, a Web3 também oferece muitos benefícios para o setor de IA, introduzindo elementos como propriedade fracionada, tokens programáveis que podem evoluir para acompanhar o ciclo de vida útil de um modelo de IA e a capacidade de comunidades criarem e gerenciarem conjuntos de dados. Continuaremos acompanhando de perto a evolução dessas duas tecnologias, na esperança de que elas continuem a se entrelaçar e a trazer muitos outros benefícios no futuro.
