“Vivemos uma era em que o mundo disputa a liderança na construção dos modelos base mais avançados de IA. Embora o poder computacional e a arquitetura sejam relevantes, o verdadeiro diferencial reside nos dados de treinamento.”

—Sandeep Chinchali, Chief AI Officer, Story

Explorando o Potencial do Setor de Dados para IA: Uma Visão da Scale AI

Neste mês, um dos maiores destaques em IA é a demonstração do poderio financeiro da Meta, com Mark Zuckerberg promovendo uma intensa busca por talentos para formar uma equipe Meta AI de alto nível, composta em grande parte por pesquisadores chineses. No centro dessa estratégia está Alexander Wang, de apenas 28 anos, fundador da Scale AI. Wang construiu a Scale AI do zero — avaliada hoje em US$ 29 bilhões — e atende clientes como o Departamento de Defesa dos EUA, além de concorrentes do setor como OpenAI, Anthropic e a própria Meta. Todas essas potências de IA dependem da Scale AI para serviços de dados; o núcleo da Scale é fornecer grandes volumes de dados anotados e de altíssima qualidade.

Por Que a Scale AI Emergiu Como um Unicórnio de Destaque?

O diferencial foi perceber cedo o papel central dos dados para a IA.

Processamento, modelos e dados formam os três pilares da arquitetura de IA. Pense no modelo como o corpo, no processamento como o alimento, e nos dados como o conhecimento e a experiência.

Com a ascensão dos grandes modelos de linguagem, o foco da indústria migrou da arquitetura dos modelos para a infraestrutura de processamento. Praticamente todos os modelos líderes adotaram transformers como padrão, com inovações pontuais como MoE ou MoRe. Os gigantes do setor constroem superclusters próprios ou firmam contratos longos com provedores de nuvem de grande escala como AWS. Com o processamento garantido, a relevância dos dados só aumenta.

Diferente de empresas de dados corporativos já consolidadas como a Palantir, a Scale AI é dedicada a construir uma base sólida de dados para IA. O negócio vai além da mineração de conjuntos já existentes — o foco é gerar dados no longo prazo, reunindo equipes especializadas de humanos para entregar dados de treinamento cada vez melhores para os modelos.

Ainda Tem Dúvidas Sobre Esse Modelo de Negócio? Veja Como os Modelos São Treinados

Treinar um modelo de IA envolve duas etapas: pré-treinamento e ajuste fino.

O pré-treinamento é como o processo de uma criança aprendendo a falar: a IA consome um enorme volume de textos e códigos extraídos da internet para desenvolver linguagem natural e comunicação básica.

O ajuste fino se assemelha à educação formal, com respostas certas e erradas. Assim como escolas moldam estudantes por meio do currículo, usamos conjuntos de dados elaborados para desenvolver habilidades específicas nos modelos.

Você já deve ter percebido que precisamos dos dois tipos de dados:

· O primeiro tipo requer pouco processamento — quantidade é essencial. São, frequentemente, conjuntos extraídos de plataformas de conteúdo gerado por usuários (Reddit, Twitter), repositórios de literatura aberta ou dados privados corporativos.

· O outro tipo é como livros didáticos especializados: projetados e organizados para transmitir habilidades ou atributos específicos. Aqui, há necessidade de limpeza, filtragem, rotulagem manual e feedback de especialistas.

Esses dois conjuntos formam a espinha dorsal do mercado de dados para IA. Embora a coleta pareça simples, o consenso é que, com o esgotamento do ganho em processamento, os dados serão o maior diferencial competitivo dos grandes modelos.

À medida que os modelos evoluem, a necessidade por dados de treinamento extremamente específicos e granulares se torna o fator-chave de performance. Seguindo a analogia, se treinar um modelo é como formar um mestre das artes marciais, o dado é o manual supremo de técnicas — enquanto o processamento é o elixir mágico e o modelo é o talento intrínseco.

Sob uma ótica de longo prazo, dados de IA são um setor de crescimento contínuo. À medida que o trabalho inicial se acumula, ativos de dados passam a gerar rendimentos compostos, tornando-se mais valiosos ao longo do tempo.

Web3 DataFi: O ambiente mais promissor para dados de IA

Em contraste com a força de trabalho remota e massiva da Scale AI em países como Filipinas e Venezuela, a Web3 traz vantagens únicas no universo de dados para IA — com o conceito de DataFi.

No cenário ideal, as vantagens do DataFi Web3 incluem:

1. Propriedade, Segurança e Privacidade de Dados com Smart Contracts

Com fontes públicas de dados se esgotando, buscar dados inéditos — inclusive privados — tornou-se essencial. Surge, então, um dilema de confiança: vender totalmente seus dados para um agregador central, ou manter sua propriedade intelectual on-chain, preservando controle e utilizando smart contracts para rastrear, de forma transparente, quem usa seus dados, quando e para quê?

Para dados sensíveis, soluções como provas de conhecimento zero (zero-knowledge proofs) e hardware TEE (Trusted Execution Environment) garantem que apenas máquinas tenham acesso às informações, protegendo a privacidade e impedindo vazamentos.

2. Arbitragem Geográfica: Participação Distribuída Atrai Talentos Globais

É hora de repensar modelos de trabalho tradicionais. Diferente de uma busca centralizada por mão de obra barata, como faz a Scale AI, o design descentralizado e os incentivos transparentes via smart contracts da Web3 permitem que uma força de trabalho realmente global contribua com dados e receba de forma justa.

Para tarefas como rotulagem e validação de modelos, essa abordagem distribuída amplia a diversidade e reduz vieses, favorecendo a qualidade dos dados.

3. Incentivos e Pagamentos Transparentes via Blockchain

Caso deseje evitar operações não confiáveis, smart contracts em blockchain proporcionam incentivos abertos e automáticos, superando sistemas manuais obscuros.

Com a globalização em retrocesso, montar filiais internacionais para explorar arbitragem geográfica é cada vez mais desafiador. Pagamentos on-chain eliminam essas barreiras, facilitando a participação global e pagamentos seguros.

4. Marketplaces de Dados Abertos, Eficientes e Completo

Intermediários reduzindo seus ganhos são um problema perene. Em vez de empresas centralizadas, plataformas on-chain podem funcionar como "marketplaces" transparentes, no estilo Taobao, conectando compradores e vendedores para máxima eficiência.

A demanda por dados de IA on-chain será cada vez mais segmentada e complexa, e apenas marketplaces descentralizados podem escalar e monetizar essa oferta.

DataFi: O Caminho Mais Acessível para a IA Descentralizada no Varejo

Apesar das ferramentas de IA facilitarem a entrada e da IA descentralizada desafiar monopólios, muitos projetos ainda são inacessíveis ao usuário comum. Redes descentralizadas de processamento exigem hardware de alto custo, enquanto marketplaces de modelos podem parecer complexos.

Já a Web3 oferece oportunidades acessíveis e inovadoras para o público em geral na revolução da IA. Os usuários podem participar conectando suas wallets, sem contratos de trabalho exploratórios. É possível fornecer dados, rotular saídas de modelos utilizando intuição, avaliar modelos ou usar ferramentas de IA para criações e transações de dados — geralmente sem barreiras técnicas para quem já está habituado ao universo de airdrops.

Principais Projetos Web3 DataFi para Ficar de Olho

O capital impulsiona as tendências. O investimento de US$ 14,3 bilhões da Scale AI na Meta e a multiplicação das ações da Palantir mostram o potencial do DataFi no Web2. No Web3, projetos DataFi se destacam em captação. Veja alguns dos principais:

Sahara AI, @SaharaLabsAI, captou US$ 49 milhões

A Sahara AI visa construir uma superinfraestrutura de IA e marketplace de dados descentralizados. O beta de sua Data Services Platform (DSP) estreia em 22 de julho, recompensando usuários por contribuições de dados e rotulagem.

Link: app.saharaai.com

Yupp, @yupp_ai, captou US$ 33 milhões

O Yupp é uma plataforma onde usuários avaliam resultados de IA, comparando respostas para o mesmo prompt e votando na melhor. Os pontos Yupp conquistados podem ser trocados por stablecoins como USDC.

Link: https://yupp.ai/

Vana, @vana, captou US$ 23 milhões

O Vana possibilita transformar dados pessoais — como histórico de navegação e atividade social — em ativos digitais. Os dados são agrupados em DataDAOs e Liquidity Pools para treinamento de IA, e quem contribui recebe tokens de recompensa.

Link: https://www.vana.org/collectives

Chainbase, @ChainbaseHQ, captou US$ 16,5 milhões

A Chainbase estrutura dados on-chain de mais de 200 blockchains, tornando-os ativos monetizáveis para desenvolvedores de DApps. O processamento é feito pelo sistema Manuscript e pela Theia AI. O acesso do público varejista ainda é limitado.

Sapien, @JoinSapien, captou US$ 15,5 milhões

A Sapien transforma conhecimento humano em escala em dados premium para treinamento de IA. Qualquer um pode rotular dados na plataforma, com a qualidade garantida por revisão entre pares. Reputação de longo prazo e o staking pode potencializar os ganhos.

Link: https://earn.sapien.io/#hiw

Prisma X, @PrismaXai, captou US$ 11 milhões

O Prisma X busca ser a camada aberta de coordenação de robôs, com a coleta de dados físicos como pilar. Ainda inicial, permite participação apoiando a coleta, operação remota ou quizzes por pontos.

Link: https://app.prismax.ai/whitepaper

Masa, @getmasafi, captou US$ 8,9 milhões

A Masa lidera o ecossistema Bittensor com sub-redes de dados e agentes. A subnet de dados oferece acesso em tempo real via TEE (Trusted Execution Environment), coletando dados do X/Twitter. Atualmente, o acesso para o usuário final é oneroso e complexo.

Irys, @irys_xyz, captou US$ 8,7 milhões

O Irys aposta em armazenamento e processamento de dados eficiente para IA e DApps ricas em dados. As chances para contribuição de usuários são limitadas agora, mas o "testnet" oferece várias formas de participação.

Link: https://bitomokx.irys.xyz/

ORO, @getoro_xyz, captou US$ 6 milhões

O ORO permite a qualquer usuário contribuir com IA — conectando contas pessoais (sociais, saúde, fintech) ou realizando tarefas de dados. O "testnet" já está aberto a participantes.

Link: app.getoro.xyz

Gata, @Gata_xyz, captou US$ 4 milhões

Como camada de dados descentralizada, a Gata oferece atualmente três produtos principais: Data Agent (agentes de IA para navegador), All-in-one Chat (recompensas por avaliação de modelos, semelhante ao Yupp) e GPT-to-Earn (extensão para coletar conversas do ChatGPT).

Link: https://app.gata.xyz/dataAgent

https://chromewebstore.google.com/detail/hhibbomloleicghkgmldapmghagagfao?utm_source=item-share-cb

Como Avaliar Esses Projetos?

Hoje, as barreiras técnicas dessas soluções são baixas, mas a fidelização e o efeito de rede crescem rapidamente. Investir cedo em incentivos e experiência do usuário é crucial: só com massa crítica uma plataforma se destaca em dados.

Como operações intensivas em trabalho, essas plataformas precisam gerir mão de obra e zelar pela qualidade dos dados. Muitos projetos Web3 têm o desafio de que boa parte dos usuários busca apenas retorno rápido — os farmers —, o que prejudica a qualidade dos dados. Se persistir, participantes mal-intencionados afastarão bons contribuidores, deteriorando a integridade dos dados e a confiança dos compradores. Projetos como Sahara e Sapien já priorizam a qualidade e constroem relações saudáveis com a base de colaboradores.

Outro desafio é a transparência. A “tríade impossível” do blockchain faz projetos nascerem centralizados; muitos ainda parecem Web2 mesmo operando em Web3 — pouca informação on-chain e compromisso ambíguo com abertura. Isso ameaça a sustentabilidade do DataFi. O ideal é que mais equipes mantenham os princípios e evoluam para máxima abertura e transparência.

Por fim, para a adoção em massa, DataFi precisa unir: ampla participação do público varejista, alimentando o ciclo de geração e utilização de dados e criando uma economia fechada de IA, além de conquistar grandes organizações, ainda hoje fonte primária de receitas. Sahara AI, Vana e afins já pavimentam esse caminho.

Conclusão

No fim, DataFi consiste em canalizar a inteligência humana para impulsionar o desenvolvimento da inteligência das máquinas de forma sustentável — com smart contracts garantindo recompensas pela colaboração e, ao fim, permitindo que todos participem do crescimento da IA.

Para quem tem dúvidas nesta era da IA ou ainda confia na tecnologia blockchain apesar da volatilidade do mercado cripto, participar do DataFi pode ser uma decisão estratégica no momento.

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