A fusão da IA e Web3: Revisão dos destaques da Conferência de Consenso de Hong Kong 2025

Nos últimos anos, a IA e o Web3 foram reconhecidos como os dois principais motores que impulsionam a humanidade para a próxima era de crescimento tecnológico. Com o ChatGPT trazendo uma experiência revolucionária de IA, a IA em blockchain também rapidamente passou do conceito à prática, tornando-se uma das faixas de desenvolvimento sustentável mais promissoras no campo do Web3.

Na recente Conferência de Consenso de Hong Kong 2025, a fusão entre AI e Web3 tornou-se um tópico popular. Quer no auditório principal, quer nas sessões paralelas, as discussões sobre a combinação de AI e Web3 não pararam. Vamos rever juntos alguns dos projetos em destaque e as tendências de ponta desta conferência.

I. Infraestrutura de IA

1. Plataforma e estrutura de Agente de IA

Com o sucesso de alguns tokens de IA conhecidos no início do ano, as plataformas de lançamento de AI Agent e a construção de infraestrutura de IA do tipo framework têm estado extremamente ativas nos últimos seis meses. Estes projetos oferecem aos desenvolvedores e usuários comuns uma plataforma de baixo custo para possuir e usar AI Agent, sendo uma das direções principais desta rodada de projetos de IA.

• Um determinado projeto propôs o conceito de um sistema operacional de inteligência artificial descentralizado (deAIOS), construindo uma Layer 1 exclusiva para IA, conectando recursos computacionais, dados e modelos, criando um ecossistema de desenvolvimento de IA distribuído.

• Outra plataforma focada na inovação de Agentes de IA descentralizados, dedicada a promover o desenvolvimento de Sistemas Multi-Agente. Os usuários podem criar, gerenciar e coordenar redes de Agentes de IA, aplicando-as em automação de negócios, análise de dados, recomendações personalizadas e em vários outros cenários.

• Há projetos que propuseram uma pilha de infraestrutura descentralizada, com o objetivo de alcançar uma colaboração homem-máquina segura e autônoma. Os usuários precisam apenas de um disco sólido (SSD) para se juntar à rede como nós e criar agentes de IA que possam agir de forma autônoma.

• Existem plataformas que integram armazenamento distribuído, computação e validação de dados através da tecnologia blockchain, resolvendo problemas de privacidade, escalabilidade e acessibilidade da IA. Elas construíram uma rede distribuída de nós de computação de borda controlada por indivíduos e empresas para hospedar modelos de inteligência artificial ajustados.

• Um projeto propôs o conceito de uma rede composta por múltiplos Agentes de IA descentralizados, onde os usuários só precisam descrever suas necessidades, e a rede de agentes de IA pode autonomamente completar as tarefas, alcançando uma eficiência e velocidade que um único modelo de IA ou um humano não conseguem igualar.

2. AI descentralizado

A IA descentralizada é o objetivo final da IA em blockchain. Atualmente, muitos projetos estão se esforçando nessa direção, focando em poder computacional, dados, modelos, entre outros, com a esperança de romper o monopólio das grandes empresas sobre os LLMs de forma descentralizada, ajudando o público a obter a propriedade dos dados e modelos.

• Há projetos dedicados a construir plataformas de soberania de dados de usuários descentralizadas, transformando dados pessoais em ativos financeiros. Através de um design único, permite que os usuários contribuam e verifiquem dados via blockchain, gerando ativos tokenizados para o treinamento de modelos de IA.

• Uma plataforma de nuvem de IA de acesso aberto, ao integrar recursos computacionais globais, fornece aos usuários recursos de GPU e serviços de IA econômicos e escaláveis. A plataforma suporta serviços de inferência de IA, acesso a GPU sob demanda e a monetização de hardware ocioso.

• Uma rede de próxima geração focada em IA e blockchain oferece uma infraestrutura econômica descentralizada, suportando desenvolvedores na obtenção de dados de alta qualidade, ajustando modelos de linguagem dedicados (SLM) e implementando-os como serviços pagos.

• Existe uma plataforma de computação descentralizada que oferece acesso sob demanda a clusters de GPU e CPU, com o objetivo de eliminar a necessidade de hardware ou infraestrutura cara por parte dos usuários. Os usuários podem aceder instantaneamente a clusters de GPU através de uma rede de nós de hardware distribuído.

• Uma plataforma focada em fornecer infraestrutura de computação em nuvem distribuída, incluindo nuvens de GPU bare metal projetadas especificamente para tarefas de computação em IA e redes de GPU em nuvem otimizadas para a indústria de jogos.

• Um projeto de rede de agentes inteligentes descentralizados e autônomos permite que esses agentes operem em dispositivos de usuários para minerar dados da Internet em tempo real. Os proprietários dos dispositivos podem obter recompensas em tokens ao apoiar a rede.

• Existem projetos dedicados a soluções econômicas na área de IA e computação de alto desempenho, com o objetivo de criar uma nova classe de ativos e sistema econômico através da financeirização e tokenização de recursos de GPU.

• Uma plataforma de blockchain descentralizada Layer 1 projetada especificamente para a economia da inteligência artificial, que desbloqueia o acesso justo e recompensas para ativos de IA através de um inovador mecanismo de consenso Proof of AI (PoAI).

• Um projeto que visa fornecer uma camada intermediária de proteção de privacidade e computação sem rastreamento para aplicações descentralizadas, oferecendo um ambiente eficiente, confiável e descentralizado para desenvolvedores e usuários.

• A visão de uma determinada plataforma é criar uma plataforma de dados de IA aberta e transparente, que suporte a coleta e rotulagem de dados multimodais, ao mesmo tempo que oferece serviços de rotulagem de dados assistidos por IA de forma eficiente e de baixo custo.

3. AI verificável

Um dos principais desafios que o desenvolvimento da IA enfrenta é a falta de transparência no processo de treinamento e a impossibilidade de garantir a precisão dos resultados gerados pela IA. Atualmente, muitos projetos esperam alcançar a verificabilidade do processo de treinamento da IA através de tecnologias como ZKP e TEE, assegurando a confiabilidade dos resultados gerados pela IA.

• Uma plataforma de computação em nuvem descentralizada oferece serviços de computação privada confiável e raciocínio de IA para aplicações em cadeia. Os serviços do produto incluem uma rede de computação confidencial baseada em Ambiente de Execução Confiável (TEE), suportando contratos inteligentes, treinamento e raciocínio de modelos de IA, bem como proteção da privacidade dos dados.

• Um motor de computação descentralizado destinado a fornecer computação de IA e blockchain off-chain verificáveis, combinando provas de conhecimento zero (ZKP) para melhorar a privacidade e eficiência, focando na proteção da privacidade dos dados financeiros, suportando a escalabilidade de contratos inteligentes e aplicações Web3.

• Uma plataforma inovadora focada na validação de dados descentralizados e na IA confiável, ajuda os desenvolvedores a verificar a origem dos dados, garantindo a veracidade e integridade dos dados de treinamento; ao mesmo tempo, suporta a auditoria e validação do processo de decisão da IA, fornecendo dados de treinamento e processos de inferência transparentes para modelos de inteligência artificial.

Dois, Casos de Uso de IA: Potencial e Expectativa

Em comparação com a rica infraestrutura de IA, atualmente, os projetos de casos de uso de IA realmente notáveis ainda são relativamente poucos. Além do famoso robô do Twitter, os palestrantes deste evento também mencionaram alguns casos de aplicação de IA com potencial:

• Uma plataforma é uma plataforma de Agentes de IA para jogos, capaz de utilizar um motor de IA para gerar conteúdos narrativos dinâmicos em tempo real, interagir com os jogadores, impulsionar o desenvolvimento da história e fornecer experiências personalizadas em cenários gamificados. Além disso, suporta a geração e interação de AI-NFTs, que não são apenas ativos digitais, mas também podem ter características inteligentes, interagindo dinamicamente com os usuários.

• Um assistente de viagem movido a IA pode ajudar os usuários a personalizar automaticamente diferentes planos de viagem por meio de conversas, até mesmo ajudando os usuários a ligar para os hotéis para reservar o quarto adequado ao melhor preço.

• Um agente de IA, com a participação de um jogador campeão da NBA, focado na narração esportiva no domínio do basquete, capaz de fornecer análises em tempo real e insights preditivos sobre os jogos.

• Uma plataforma de Agentes de IA focada na área financeira e de negociação, cujo principal objetivo é criar um fundo de hedging descentralizado de múltiplas estratégias operado autonomamente por Agentes de IA.

Três, a transição de projetos tradicionais para IA

Aproveitando a tendência, muitos projetos tradicionais de Web3 também estão a abraçar a IA nesta atividade, anunciando os seus respetivos planos de transição para a IA.

Algumas blockchains conhecidas estão ativamente envolvidas em conferências relacionadas à IA. Durante as discussões, eles afirmaram que a presença de agentes de IA é de grande ajuda para simplificar os complexos processos de interação em blockchain, podendo atrair mais usuários para o mundo Web3 e resolver os problemas de interação que têm atormentado a indústria. A tokenização dos agentes de IA e a colaboração mútua também mostram mais possibilidades para a on-chain de IA. Em resposta, essas blockchains expressaram seus objetivos de desenvolvimento liderados por IA, apoiando totalmente o desenvolvimento da IA em aspectos como infraestrutura de base e inovação de contas, ao mesmo tempo em que incentivam os desenvolvedores a inovar e desenvolver aplicações de IA na blockchain por meio de eventos como hackathons.

Um projeto que anteriormente se concentrava em serviços de Restaking também declarou que está a trabalhar na construção de uma camada de confiança descentralizada (Decentralized Trust), oferecendo serviços de nuvem verificáveis (Verifiable Cloud), para fornecer provas em cadeia para operações off-chain, como treinamento e inferência de IA, previsão, entre outros, ajudando no desenvolvimento de Agentes de IA verificáveis.

Quatro, Desafios e Futuro

Como um dos tópicos quentes da Conferência de Consenso de Hong Kong 2025, as discussões e compartilhamentos sobre AI e Web3 foram intensos e emocionantes. Enquanto sonham com um belo futuro, muitos convidados mencionaram que o desenvolvimento atual da AI em cadeia ainda enfrenta muitos desafios, incluindo a insuficiência da confiabilidade dos modelos, a ambiguidade das intenções das palavras-chave, limitações de armazenamento e hardware, e questões de segurança de privacidade. Esses desafios não apenas trazem dificuldades técnicas para a indústria, mas também gerarão enormes oportunidades de inovação. A longo prazo, os profissionais da indústria estão cheios de esperança quanto ao desenvolvimento da AI em cadeia e esperam promover juntos a fusão e prosperidade da AI e Web3 através do aprimoramento da infraestrutura, inovação de casos de uso e colaboração comunitária.