A Emergente Tokenização de Ativos de IA: A Próxima Onda de Inovação da Web3

A Web3 viu uma série de tendências de inovação na última metade de década, cada uma com forte apelo e mercado. Embora algumas dessas tendências tenham desaparecido, outras se mantiveram fortes (staking, por exemplo), evoluindo para recursos mais maduros da experiência Web3.

Os RWAs têm sido uma tendência interessante nos últimos anos, mostrando um vislumbre do que pode ser possível com ativos do mundo real tokenizados. No entanto, a maior parte desses casos de uso é focada 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 estarmos vendo uma diversidade muito maior desses casos de uso. Há vislumbres de novos casos de uso aqui e ali, e quando aparecem, enviam 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 os RWAs são usados. A boa notícia é que essa diversidade pode estar prestes a explodir, pois o campo da IA parece estar invadindo todas as outras indústrias. A blockchain não é diferente, e a IA está deixando sua marca aqui também. Podemos ver muitos usos diferentes para a IA na indústria Web3, mas estamos começando a perceber que a própria indústria da IA poderia se beneficiar significativamente da Web3 também. Os RWAs têm um potencial massivo aqui e podem ganhar talvez o maior caso de uso de todos: a tokenização dos ativos-chave da indústria de IA. Vamos explorar como os RWAs podem beneficiar a indústria de IA, como os RWAs relacionados à IA podem ajudar a diversificar enormemente um portfólio e como esse tipo de tokenização pode funcionar. Para obter mais insights sobre o assunto, pedimos a Cloris Chen, CEO da Cogito Finance, para compartilhar suas opiniões sobre a interseção entre IA e RWAs.

> Permitir que as pessoas comprem ações dessa empresa na forma de tokens

Isso não é um RWA?

(Eu apoio os RWAs, quero ver uma diversidade muito maior deles on-chain para que os aplicativos possam usá-los sem estar sujeitos ao risco sistêmico de um único emissor ou classe de ativos)

— vitalik.eth (@VitalikButerin) Agosto 26, 2024

Os RWAs Precisam Ir Além das Finanças

Como mencionado acima, os RWAs hoje tendem a se concentrar muito mais em ativos financeiros tradicionais. Isso não significa que esses ativos não sejam bons e que sua tokenização não seja uma boa ideia (os ativos são bons e a tokenização também é). Os RWAs vinculados a ativos de baixo risco, como T-Bills, podem ser uma excelente parte de um portfólio diversificado. O fato de os T-Bills não estarem relacionados ao mercado de criptomoedas isola ainda mais as oscilações bruscas, dando a estabilidade que você deseja em um portfólio. Tudo bem até agora, certo?

Os problemas ocorrem quando os RWAs se tornam proxies para esses instrumentos financeiros, dando a ilusão de diversidade sem realmente ser tão diversa. Em vez disso, precisamos encontrar maneiras adicionais que vinculem os RWAs a ativos não financeiros e, em seguida, incorporar esses ativos aos portfólios de maneiras que forneçam um equilíbrio sólido. Para a indústria de IA, esses ativos incluem os próprios modelos de IA, os conjuntos de dados usados para treinar os modelos e as GPUs que realmente executam os modelos por meio de poder de processamento.  

Com esses três novos ativos na forma de RWA, eles podem ajudar a equilibrar ainda mais um portfólio de negociação. Mas onde eles se posicionam em termos de rendimento?  

De acordo com Chen, “Os ativos de IA tokenizados geralmente carregam um perfil de risco/recompensa alto, mas é essencial considerar seu contexto de mercado — especificamente, o crescimento rápido dos serviços de IA. Esses ativos já estão em alta demanda, impulsionados pelo aumento exponencial dos serviços de IA. Além disso, a IA está aqui para ficar, então tokenizar e investir em tais ativos se tornará uma ocorrência comum a longo prazo. Embora uma economia de IA tokenizada possa enfrentar menor liquidez em sua fase inicial (em comparação com os mercados financeiros tradicionais), ela cria um mercado emergente, atraente para um número crescente de investidores.”

Tokenizando a IA

No campo da IA, a possibilidade de tokenização não apenas oferece oportunidades únicas para um portfólio, mas é algo que é urgentemente necessário do ponto de vista dos próprios ativos de IA. As GPUs podem ser proibitivamente caras, especialmente se for necessário uso máximo para treinar, mas não necessariamente operar, um modelo de IA. Isso cria um grande problema de eficiência, e um em que uma coleção de GPUs vinculadas trabalhando em sincronia, recebendo muitos trabalhos diferentes, pode fornecer o melhor uso do hardware. Se a GPU puder ser tokenizada, esse uso pode ser monitorado e monetizado. Além disso, o alto custo de uma GPU (ou muitas, se o processamento necessário for pesado) é incrivelmente oneroso, mas a propriedade fracionada do RWA pode ajudar a distribuir tanto os custos quanto as recompensas.

Chen discute como os modelos de IA também podem ser tokenizados: “Uma vantagem chave é como eles resolvem o problema de fazer cumprir os direitos de propriedade intelectual, que tem sido notoriamente difícil nos formatos tradicionais. Com a tokenização, os pesquisadores de IA podem monetizar seus modelos listando versões tokenizadas em um mercado, incorporando os direitos de PI diretamente no próprio token.”

Esta é uma vantagem crítica, sendo capaz de controlar totalmente o processamento de um modelo de IA sem o risco de distribuí-lo e ter a PI roubada. Com a propriedade fracionada, os membros podem comprar e vender suas participações, o que cria um mercado totalmente líquido, embora os ativos físicos não estejam mudando de mãos.

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 com um nível desconfortavelmente alto de controle sobre seus dados e processos. Com a Web3, o processo é muito mais democrático. Chen diz sobre os corretores de dados: “Muitos corretores de dados tradicionais operam de uma maneira que lhes dá muito controle 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 evolutivos do mercado. Em outras palavras, esperamos possíveis parcerias entre corretores de dados tradicionais e plataformas de tokenização.”

Perspectivas Futuras

A IA é uma revolução por si só, mas já encontrou seu caminho em muitas indústrias. A Web3 não é diferente e está utilizando plenamente a IA à medida que busca redefinir o que um RWA (Ativo do Mundo Real) deve ser. No entanto, a Web3 também é capaz de oferecer muitos benefícios à indústria de IA, introduzindo elementos como propriedade fracionária, tokens programáveis que podem evoluir para corresponder ao ciclo de vida útil de um modelo de IA e a capacidade das comunidades de criar e executar conjuntos de dados. Continuaremos a observar de perto à medida que essas duas tecnologias encontram seu caminho, esperando que continuem a se entrelaçar e a encontrar muitos mais benefícios no futuro.