As finanças descentralizadas (DeFi) revolucionaram as finanças tradicionais ao iniciar uma história de crescimento exponencial através de uma série de primitivos econômicos simples, mas poderosos, transformando as redes blockchain em um mercado global sem permissão. Na ascensão do DeFi, várias métricas-chave tornaram-se a língua franca do valor: valor total bloqueado (TVL), taxa de retorno anualizada (APY/TAEG) e liquidez. Essas métricas claras inspiram engajamento e confiança. Por exemplo, o TVL (o valor em dólar dos ativos bloqueados no protocolo) da DeFi subiu 14x em 2020 antes de quadruplicar novamente em 2021, atingindo um pico acima de US$ 112 bilhões. Altos rendimentos (algumas plataformas afirmam APYs de até 3000% durante o boom da agricultura de liquidez) atraem liquidez, enquanto a profundidade dos pools de liquidez sinaliza menor derrapagem e um mercado mais eficiente. Em suma, a TVL diz-nos "quanto dinheiro está envolvido", a TAEG diz-nos "quanto pode ganhar" e a liquidez indica "quão fácil é negociar ativos". Apesar de suas falhas, essas métricas construíram um ecossistema financeiro multibilionário do zero. Ao transformar o envolvimento do usuário em uma oportunidade financeira imediata, a DeFi criou um volante de adoção que se autorreforça e que o tornou rapidamente popular, impulsionando a participação em massa.
Hoje, a IA encontra-se numa encruzilhada semelhante. Mas, ao contrário do DeFi, a narrativa atual da IA é dominada por grandes modelos de uso geral treinados em conjuntos de dados massivos da internet. Esses modelos muitas vezes lutam para entregar resultados efetivos em segmentos, tarefas especializadas ou necessidades individuais. O seu modelo "tamanho único" é poderoso mas frágil, universal mas desalinhado. Este paradigma necessita urgentemente de uma mudança de paradigma. A próxima era da IA não deve ser definida pelo tamanho ou versatilidade dos modelos, mas deve se concentrar em modelos bottom-up – menores e altamente especializados. Esse tipo de IA personalizada requer um novo tipo de dados: dados de alta qualidade, alinhados ao ser humano e específicos do domínio. Mas obter esse tipo de dados não é tão simples quanto o rastreamento da web, ele requer contribuições ativas e conscientes de indivíduos, especialistas em domínios e comunidades.
Para impulsionar esta nova era de IA especializada e alinhada com os humanos, precisamos construir uma roda de incentivos semelhante à DeFi projetada para as finanças. Isso significa introduzir novos primitivos nativos de IA para medir a qualidade dos dados, o desempenho do modelo, a confiabilidade do agente e os incentivos de alinhamento - esses indicadores devem refletir diretamente o verdadeiro valor dos dados como ativos (e não apenas como entradas).
Este artigo irá explorar estas novas linguagens que podem constituir pilares da economia nativa da IA. Vamos explicar como, se a infraestrutura econômica correta for estabelecida (ou seja, gerando dados de alta qualidade, incentivando de forma razoável a sua criação e uso, e centrando-se no indivíduo), a IA prosperará. Também analisaremos plataformas como a LazAI, como elas estão na vanguarda da construção dessas estruturas nativas de IA, liderando um novo paradigma de precificação e recompensa de dados, fornecendo impulso para o próximo salto na inovação da IA.
O ciclo de incentivo DeFi: TVL, taxas de retorno e liquidez - uma rápida revisão
A ascensão do DeFi não é acidental; seu design torna a participação tanto lucrativa quanto transparente. O Valor Total Bloqueado (TVL), a Taxa de Retorno Anual (APY/APR) e a liquidez são indicadores-chave que não são apenas números, mas também princípios que alinham o comportamento do usuário ao crescimento da rede. Esses indicadores formam um ciclo virtuoso que atrai usuários e capital, impulsionando assim a inovação adicional.
Valor Total Bloqueado (TVL): O TVL mede o capital total depositado em protocolos DeFi (como pools de empréstimos e pools de liquidez), tornando-se um sinônimo de "capitalização de mercado" para projetos DeFi. O rápido crescimento do TVL é visto como um sinal de confiança dos usuários e saúde do protocolo. Por exemplo, durante a onda DeFi de 2020-2021, o TVL saltou de menos de 10 bilhões de dólares para mais de 100 bilhões de dólares, e em 2023 ultrapassou os 150 bilhões de dólares, demonstrando a disposição dos participantes em bloquear valor em aplicações descentralizadas. Um alto TVL gera um efeito de atração: mais capital significa maior liquidez e estabilidade, atraindo mais usuários em busca de oportunidades. Embora críticos apontem que a busca cega pelo TVL pode levar os protocolos a oferecer incentivos insustentáveis (essencialmente "comprar" TVL), encobrindo problemas de ineficiência, sem o TVL, a narrativa inicial do DeFi careceria de uma forma concreta de rastrear a adoção.
Taxa de rendimento anual (APY/APR): o compromisso de rendimento transformará a participação em oportunidades concretas. Protocolos DeFi começaram a oferecer APR incríveis para provedores de liquidez ou fundos. Por exemplo, o Compound lançou o token COMP em meados de 2020, inaugurando o modelo de mineração de liquidez - recompensando provedores de liquidez com tokens de governança. Essa inovação desencadeou uma onda de atividades. Usar a plataforma deixou de ser apenas um serviço, tornando-se um investimento. Altos APYs atraem buscadores de rendimento, elevando ainda mais o TVL. Esse mecanismo de recompensa impulsionou o crescimento da rede, incentivando os primeiros adotantes com retornos generosos.
Liquidez: Em finanças, liquidez refere-se à capacidade de mover ativos sem causar oscilações acentuadas de preços - a pedra angular de um mercado saudável. A liquidez em DeFi é frequentemente iniciada através de programas de mineração de liquidez, onde os usuários ganham tokens para fornecer liquidez. A profunda liquidez de exchanges descentralizadas e pools de empréstimos significa que os usuários podem negociar ou tomar empréstimos com baixo atrito, melhorando a experiência do usuário. A alta liquidez leva a um maior volume de negociação e utilidade, o que, por sua vez, atrai mais liquidez – o clássico ciclo de feedback positivo. Também apoia a capacidade de composição: os desenvolvedores podem construir novos produtos (derivados, agregadores, etc.) em cima de mercados líquidos para impulsionar a inovação. Como resultado, a liquidez torna-se a força vital da rede, impulsionando a adoção e o surgimento de novos serviços.
Essas primitivas juntas formam um poderoso ciclo de incentivo. Os participantes que criam valor ao bloquear ativos ou fornecer liquidez recebem recompensas imediatamente (através de altos rendimentos e incentivos em tokens), incentivando mais participação. Isso transforma a participação individual em oportunidades amplas — os usuários ganham lucros e influência na governança — e essas oportunidades, por sua vez, geram efeitos de rede, atraindo milhares de usuários. O resultado é impressionante: até 2024, o número de usuários de DeFi superou 10 milhões, com seu valor crescendo quase 30 vezes em alguns anos. É evidente que o alinhamento de incentivos em grande escala — transformar usuários em partes interessadas — é a chave para o surgimento exponencial do DeFi.
A atual falta na economia de IA
Se DeFi mostra como o engajamento de baixo para cima e o alinhamento de incentivos podem impulsionar a revolução financeira, a economia de IA de hoje ainda carece de primitivos fundamentais para suportar mudanças semelhantes. Atualmente, a IA é dominada por grandes modelos de uso geral treinados em conjuntos de dados rastreados em massa. Esses modelos fundamentais são impressionantes em escala, mas são projetados para resolver todos os problemas e, muitas vezes, não são particularmente eficazes para servir ninguém. Sua arquitetura de "tamanho único" luta para se adaptar a nichos, diferenças culturais ou preferências individuais, resultando em saídas frágeis, pontos cegos e cada vez mais desconectadas das necessidades do mundo real.
A próxima geração de IA deixará de ser definida pela escala, mas também pela compreensão contextual – a capacidade dos modelos de compreender e servir domínios específicos, comunidades profissionais e perspetivas humanas diversas. No entanto, essa inteligência contextual requer diferentes entradas: dados de alta qualidade e alinhados ao ser humano. E é exatamente isso que está faltando agora. Atualmente, não há um mecanismo amplamente aceito para medir, identificar, valorizar ou priorizar esses dados, nem há um processo aberto para indivíduos, comunidades ou especialistas de domínio contribuírem com suas perspetivas e melhorarem sistemas inteligentes que estão cada vez mais impactando suas vidas. Como resultado, o valor permanece concentrado nas mãos de um punhado de provedores de infraestrutura, e as massas estão desconectadas do potencial de alta da economia de IA. Somente projetando novos primitivos que descubram, validem e recompensem contribuições de alto valor (dados, feedback, sinais de alinhamento) podemos desbloquear o ciclo de crescimento participativo no qual o DeFi prospera.
Em suma, devemos também perguntar:
Como devemos medir o valor da criação? Como construir uma roda de adoção auto-reforçada para impulsionar a participação de dados centrados no indivíduo de baixo para cima?
Para desbloquear uma "economia nativa de IA" semelhante ao DeFi, precisamos definir novas primícias, transformando a participação em oportunidades de IA, catalisando assim efeitos de rede sem precedentes neste campo.
Stack de tecnologia nativa de IA: a nova linguagem da nova economia
Já não estamos apenas a transferir tokens entre carteiras, mas a inserir dados em modelos, a converter as saídas dos modelos em decisões e a colocar em ação agentes de IA. Isso requer novos indicadores e primitivas para quantificar a inteligência e o alinhamento, da mesma forma que os indicadores DeFi quantificam o capital. Por exemplo, a LazAI está a construir a próxima geração de redes blockchain, abordando o problema de alinhamento de dados de IA ao introduzir novos padrões de ativos para dados de IA, comportamento de modelos e interações de agentes.
Abaixo estão descritas algumas das principais primitivas que definem o valor econômico da AI em cadeia:
Dados verificáveis (a nova "liquidez"): Os dados são para a IA o que a liquidez é para o DeFi – a força vital de um sistema. Na IA, especialmente em modelos grandes, é fundamental ter os dados certos. Mas os dados brutos podem ser de má qualidade ou enganosos, e precisamos de dados de alta qualidade que sejam verificáveis em cadeia. As possíveis primitivas aqui são "Proof of Data (PoD)/Proof of Value (PoDV)". O conceito medirá o valor das contribuições de dados, não apenas com base na quantidade, mas também na qualidade e seu impacto no desempenho da IA. Pense nisso como uma contrapartida à mineração de liquidez: os contribuidores que fornecerem dados úteis (ou tags/feedback) serão recompensados com base no valor que seus dados trazem. Os primeiros projetos para esses sistemas já estão tomando forma. Por exemplo, o consenso de prova de dados (PoD) de um projeto de blockchain trata os dados como o principal recurso para verificação (semelhante à energia na prova de trabalho ou capital na prova de participação). Neste sistema, os nós são recompensados com base na quantidade, qualidade e relevância dos dados que contribuem.
Escalando isso para a economia geral da IA, podemos ver "Total Data Value Locked (TDVL)" como uma métrica: uma medida agregada de todos os dados valiosos na rede, ponderada pela verificabilidade e utilidade. Pools de dados verificados podem até ser negociados como pools de liquidez – por exemplo, um pool de imagens médicas verificadas para IA de diagnóstico on-chain pode ter valor e utilização quantificáveis. O fornecimento de dados (entender a fonte dos dados, o histórico de modificações) será uma parte fundamental dessa métrica para garantir que os dados alimentados no modelo de IA sejam confiáveis e rastreáveis. Essencialmente, se a liquidez diz respeito ao capital disponível, os dados verificáveis dizem respeito ao conhecimento disponível. Métricas como o Proof of Data Value (PoDV) capturam a quantidade de conhecimento útil bloqueado na rede, enquanto a ancoragem de dados on-chain por meio do Data Anchoring Token (DAT) da LazAI torna a liquidez de dados uma camada econômica mensurável e incentivada.
Desempenho do modelo (uma nova classe de ativos): Na economia da IA, um modelo treinado (ou serviço de IA) torna-se um ativo por direito próprio – ou até mesmo uma nova classe de ativos ao lado de tokens e NFTs. Modelos de IA bem treinados são valiosos por causa da inteligência encapsulada em seus pesos. Mas como caracterizar e medir esse valor on-chain? Podemos exigir benchmarks de desempenho on-chain ou certificação de modelo. Por exemplo, a precisão de um modelo em um conjunto de dados padrão, ou uma taxa de vitória em uma tarefa competitiva, pode ser registrada on-chain como uma pontuação de desempenho. Pense nisso como uma "classificação de crédito" on-chain ou KPI para um modelo de IA. Essas pontuações podem ser ajustadas à medida que o modelo é ajustado ou os dados são atualizados. Projetos como o Oraichain exploraram a combinação de APIs de modelo de IA com pontuação de confiabilidade (verificando se a saída de IA está conforme o esperado por meio de casos de teste). No DeFi nativo de IA ("AiFi"), a aposta com base no desempenho do modelo pode ser considerada – por exemplo, tokens podem ser apostados se o desenvolvedor acreditar que seu modelo tem um bom desempenho; Se uma auditoria on-chain independente confirmar o seu desempenho, será recompensada (se o modelo não tiver um bom desempenho, a participação será perdida). Isso motivará os desenvolvedores a relatar com veracidade e melhorar continuamente o modelo. Outra ideia são os NFTs modelo tokenizados que carregam metadados de desempenho – o "preço mínimo" dos NFTs modelo pode refletir sua utilidade. Tais práticas já estão surgindo: alguns mercados de IA permitem modelos de compra e venda para acessar tokens, e protocolos como o LayerAI (anteriormente CryptoGPT) consideram explicitamente dados e modelos de IA como uma classe de ativos emergente na economia global de IA. Em resumo, DeFi pergunta "quanto dinheiro está bloqueado?" AI-DeFi perguntará "Quanta inteligência está bloqueada?" —não só em termos de poder de computação (embora igualmente importante), mas também em termos de desempenho e valor dos modelos executados na rede. Novas métricas podem incluir "provas de qualidade de modelo" ou índices de séries temporais para melhorias de desempenho de IA on-chain.
Proxy Behavior & Utility (On-Chain AI Agents): Uma das adições mais empolgantes e desafiadoras ao blockchain nativo de IA são agentes de IA autônomos rodando on-chain. Eles podem ser bots de negociação, curadores de dados, IA de atendimento ao cliente ou governadores de DAO complexos – essencialmente entidades de software que são capazes de detetar, decidir e agir em nome dos usuários na rede ou até mesmo por conta própria. O mundo DeFi tem apenas "bots" básicos; E no mundo blockchain da IA, os agentes podem se tornar agentes econômicos de primeira classe. Isso criou uma necessidade de métricas em torno do comportamento da agência, confiabilidade e utilidade. Podemos ver mecanismos como "pontuação de utilidade do agente" ou sistemas de reputação. Imagine que cada agente de IA (talvez representado como uma identidade NFT ou token semifungível (SFT)) acumula reputação com base em suas ações (concluir tarefas, colaborar, etc.). Essas pontuações são semelhantes às pontuações de crédito ou classificações de usuários, mas para IA. Outros contratos podem usar isso para decidir se confiam ou usam serviços de proxy. No conceito iDAO (Individual-Centric DAO) da LazAI, cada agente ou entidade de usuário possui seu próprio domínio on-chain e ativos de IA. É concebível que esses iDAOs ou proxies estabeleçam registros mensuráveis.
As plataformas existentes estão começando a tokenizar agentes de IA e dar-lhes métricas on-chain: por exemplo, o "protocolo de Roma" da Rivalz cria agentes de IA baseados em NFT (rAgents), e suas métricas de reputação mais recentes são registradas na cadeia. Os usuários podem apostar ou emprestar esses proxies, e suas recompensas dependem de quão bem eles se saem e influenciam em um "cluster" coletivo de IA. Isso é essencialmente DeFi para agentes de IA e demonstra a importância das métricas de utilidade de proxy. No futuro, podemos falar sobre "proxies de IA ativos" da mesma forma que falamos sobre endereços ativos, ou "impacto econômico de proxy" quando falamos sobre volume de transações.
As trajetórias de atenção podem se tornar uma nova primitiva - registrando o que os agentes estão focando durante o processo decisório (quais dados, sinais). Isso pode tornar os agentes de caixa preta mais transparentes, auditáveis, e atribuir o sucesso ou falha do agente a entradas específicas. Em suma, os indicadores de comportamento do agente garantirão responsabilidade e alinhamento: para que agentes autônomos administrem grandes quantias de dinheiro ou tarefas críticas, é necessário quantificar sua confiabilidade. Altas pontuações de utilidade do agente podem se tornar uma condição prévia para a gestão de grandes quantias de dinheiro por agentes de IA em blockchain (semelhante a como uma alta pontuação de crédito é um requisito para grandes empréstimos nas finanças tradicionais).
Use incentivos para alinhar métricas com IA: Finalmente, a economia de IA precisa considerar como incentivar o uso benéfico e o alinhamento. O DeFi incentiva o crescimento por meio de mineração de liquidez, airdrops antecipados de usuários ou retornos de taxas; Na IA, o crescimento por si só não é suficiente, precisamos incentivar o uso de melhores resultados de IA. Neste ponto, as métricas ligadas ao alinhamento da IA são críticas. Por exemplo, loops de feedback humano (como usuários classificando respostas de IA ou fornecendo correções por meio de iDAOs, que são descritos em mais detalhes abaixo) podem ser registrados, e os contribuidores de feedback ganham "ganhos de alinhamento". Ou imagine "Prova de Atenção" ou "Prova de Engajamento", onde os usuários que investem tempo na melhoria da IA (fornecendo dados de preferência, correções ou novos casos de uso) são recompensados. As métricas podem ser trajetórias de atenção, captura de feedback de alta qualidade ou poder de atenção humano investido na otimização da IA.
Assim como o DeFi precisa de exploradores de blocos e painéis (como DeFi Pulse, DefiLlama) para rastrear TVL e rendimento, a economia de IA também precisa de um novo navegador para rastrear esses indicadores centralizados de IA – imagine um painel "AI-llama" que mostra a quantidade total de dados alinhados, o número de agentes de IA ativos, os rendimentos acumulados de utilidade de IA, entre outros. Tem semelhanças com o DeFi, mas o conteúdo é totalmente novo.
Caminhando para o volante de IA no estilo DeFi
Precisamos construir um ciclo de incentivos para a IA — tratando os dados como ativos econômicos de primeira classe, transformando o desenvolvimento da IA de um empreendimento fechado para uma economia aberta e participativa, assim como o DeFi transformou as finanças em um espaço de liquidez orientado pelo usuário.
Explorações iniciais nessa direção já estão evidentes. Por exemplo, projetos como Vana começaram a recompensar os usuários pela participação na compartilhamento de dados. A rede Vana permite que os usuários contribuam com dados pessoais ou comunitários para o DataDAO (piscina de dados descentralizada) e ganhem tokens exclusivos de conjuntos de dados (que podem ser trocados por tokens nativos da rede). Este é um passo importante em direção à monetização dos contribuidores de dados.
No entanto, recompensar contribuições por si só não é suficiente para replicar o volante explosivo do DeFi. No DeFi, os provedores de liquidez não são recompensados apenas pelo depósito de ativos, mas os ativos que fornecem também têm valor de mercado transparente, e o rendimento reflete o uso real (taxas de transação, juros de empréstimo, além de tokens de incentivo). Da mesma forma, a economia de dados de IA precisa ir além de recompensas genéricas e precificar diretamente os dados. Na ausência de preços econômicos baseados na qualidade dos dados, na escassez ou no grau em que o modelo é melhorado, podemos cair em incentivos superficiais. Simplesmente distribuir tokens para recompensar a participação pode encorajar a quantidade em vez da qualidade, ou paralisar quando os tokens não têm um suporte de utilidade de IA real. Para realmente desencadear a inovação, os colaboradores precisam ver sinais claros orientados pelo mercado, entender o valor de seus dados e colher os frutos quando os dados são realmente usados em sistemas de IA.
Precisamos de uma infraestrutura mais focada em valorizar e recompensar diretamente os dados para criar um ciclo de incentivos ao data center: quanto mais dados de alta qualidade as pessoas contribuírem, melhor será o modelo, mais uso e demanda de dados ele atrai e, portanto, maiores retornos dos contribuidores. Isso transformará a IA de uma corrida fechada por big data em um mercado aberto para dados confiáveis e de alta qualidade.
Como essas ideias se manifestam em projetos reais? Tomemos o LazAI como exemplo - este projeto está a construir a próxima geração de redes blockchain e primitivos para uma economia de IA descentralizada.
LazAI Introdução — Alinhando a IA com a Humanidade
LazAI é a próxima geração de rede e protocolo blockchain projetado para resolver o problema de alinhamento de dados de IA, construindo a infraestrutura da economia descentralizada de IA ao introduzir novos padrões de ativos para dados de IA, comportamento de modelos e interações de agentes.
A LazAl oferece uma das abordagens mais inovadoras, resolvendo o problema de alinhamento da IA ao tornar os dados verificáveis, incentiváveis e programáveis na cadeia. O texto a seguir usará a estrutura da LazAI como exemplo para ilustrar como uma blockchain nativa de IA pode colocar os princípios acima em prática.
Questões centrais — Deslocamento de dados e falta de incentivos justos
O alinhamento da IA geralmente se resume ao treinamento da qualidade dos dados, e o futuro exige novos dados que sejam alinhados, confiáveis e governados pelo ser humano. À medida que a indústria de IA passa de modelos centralizados e de uso geral para inteligência contextualizada e alinhada, a infraestrutura deve evoluir em conjunto. A próxima era da IA será definida pelo alinhamento, precisão e rastreabilidade. A LazAI aborda de frente os desafios de alinhamento de dados e incentivos, propondo uma solução fundamental: alinhar os dados na fonte e recompensar diretamente os próprios dados. Em outras palavras, garantir que os dados de treinamento sejam comprovadamente representativos da perspetiva humana, desruídos/enviesados e recompensados com base na qualidade dos dados, escassez ou melhoria do modelo. É uma mudança de paradigma de mexer no modelo para organizar os dados.
LazAI não só introduz a linguagem original, mas também propõe um novo paradigma para a obtenção de dados, precificação e governança. Os seus conceitos centrais incluem tokens ancorados em dados (DAT) e uma DAO centrada no indivíduo (iDAO), que juntos realizam a precificação, rastreamento e uso programável dos dados.
Dados verificáveis e programáveis - Tokens de ancoragem de dados (DAT)
Para conseguir isso, a LazAI introduziu um novo primitivo on-chain, o Data Anchor Token (DAT), um novo padrão de token projetado especificamente para a ativação de dados de IA. Cada DAT representa uma parte dos dados ancorados on-chain e sua linhagem: identidade do colaborador, evolução ao longo do tempo e casos de uso. Isso cria um histórico verificável de cada parte dos dados – semelhante a um sistema de controle de versão para conjuntos de dados (como o Git), mas protegido pelo blockchain. Como os DATs existem on-chain, eles são programáveis: os contratos inteligentes gerenciam as regras para seu uso. Por exemplo, um contribuidor de dados pode especificar que seu DAT, como um conjunto de imagens médicas, seja restrito a modelos específicos de IA ou usado sob certas condições (impondo restrições éticas ou de privacidade por meio de código). O incentivo é que o DAT pode ser negociado ou apostado – o modelo (ou seu proprietário) pode pagar para obter acesso aos dados se eles forem valiosos para o modelo. Essencialmente, a LazAI construiu um mercado onde os dados são tokenizados e rastreáveis. Este é um eco direto da métrica de "dados verificáveis" discutida anteriormente: examinando um DAT, você pode confirmar se ele foi validado, quantos modelos estão em uso e quais melhorias de desempenho do modelo ele causou. Esses dados receberão uma avaliação mais elevada. Ao ancorar dados on-chain e vincular incentivos econômicos à qualidade, a LazAI garante que a IA seja treinada em dados confiáveis e mensuráveis. Trata-se de resolver problemas incentivando o alinhamento – dados de qualidade são recompensados e saem na frente.
Estrutura de DAO centrada no indivíduo (iDAO)
O segundo componente-chave é o conceito iDAO (Individual-Centric DAO) da LazAI, que redefine a governança na economia da IA, colocando os indivíduos, em vez das organizações, no centro da tomada de decisões e da propriedade de dados. As DAOs tradicionais geralmente priorizam objetivos organizacionais coletivos, enfraquecendo inadvertidamente a vontade individual. O iDAO subverte essa lógica. São unidades de governança personalizadas que permitem que indivíduos, comunidades ou entidades específicas de domínios possuam, controlem e validem diretamente os dados e modelos que contribuem para o sistema de IA. Os iDAOs suportam IA personalizada e alinhada: como uma estrutura de governança, eles garantem que o modelo sempre siga os valores ou intenções dos contribuidores. De uma perspetiva econômica, os iDAOs também tornam o comportamento de IA programável pela comunidade — regras podem ser definidas para limitar como um modelo pode usar dados específicos, quem pode acessar o modelo e como os benefícios da saída do modelo serão distribuídos. Por exemplo, os iDAOs podem estipular que, sempre que seu modelo de IA for chamado, como uma solicitação de API ou tarefa for concluída, uma parte dos lucros será devolvida aos detentores de DAT que contribuíram com os dados relevantes. Isso estabelece um ciclo de feedback direto entre o comportamento do proxy e as recompensas do contribuidor – semelhante ao mecanismo em DeFi, onde os ganhos do provedor de liquidez são atrelados ao uso da plataforma. Além disso, os iDAOs podem interagir de forma consistente uns com os outros através de um protocolo: um agente de IA (iDAO) pode invocar os dados ou modelo de outro iDAO sob termos negociados.
Através da criação desses primitivos, a estrutura do LazAI transforma a visão de uma economia de IA descentralizada em realidade. Os dados tornam-se ativos que os usuários podem possuir e lucrar, os modelos passam de ilhas privadas a projetos colaborativos, e cada participante — desde indivíduos que elaboram conjuntos de dados únicos até desenvolvedores que constroem pequenos modelos especializados — pode se tornar um stakeholder da cadeia de valor da IA. Esse alinhamento de incentivos promete replicar o crescimento explosivo do DeFi: quando as pessoas percebem que participar da IA (contribuindo com dados ou conhecimentos especializados) se traduz diretamente em oportunidades, elas se envolverão de forma mais ativa. Com o aumento do número de participantes, os efeitos de rede são acionados — mais dados geram modelos melhores, atraindo mais usuários, resultando em mais dados e demanda, formando um ciclo positivo.
Construir uma base de confiança em IA: estrutura de computação verificável
Neste ecossistema, a Estrutura de Cálculo Verificável (Verified Computing Framework) da LazAI é a camada central para a construção de confiança. Esta estrutura garante que cada DAT gerado, cada decisão de iDAO (Organização Autônoma Individual) e cada distribuição de incentivos tenha uma cadeia de rastreamento verificável, tornando a propriedade dos dados executável, o processo de governança responsabilizável e o comportamento dos agentes auditável. Ao transformar iDAO e DAT de conceitos teóricos em sistemas confiáveis e verificáveis, a estrutura de cálculo verificável realiza uma mudança de paradigma de confiança — passando da dependência de suposições para garantias determinísticas baseadas em verificação matemática.
Realização de valor da economia de IA descentralizada
A criação desses elementos básicos torna a visão da economia de IA descentralizada uma realidade:
Ativação de ativos de dados: os usuários podem ter a titularidade de ativos de dados e obter ganhos.
Colaboração de Modelos: Modelos de IA passam de ilhas fechadas a produtos de colaboração abertos
Participação na valorização: desde os contribuidores de dados até os desenvolvedores de modelos verticais, todos os participantes podem se tornar partes interessadas na cadeia de valor da IA.
Este design de incentivo compatível tem potencial para reproduzir a dinâmica de crescimento do DeFi: quando os usuários percebem que participar na construção de IA (através da contribuição de dados ou conhecimento especializado) pode ser diretamente convertido em oportunidades econômicas, o entusiasmo pela participação será aceso. À medida que o número de participantes aumenta, os efeitos de rede se tornam evidentes — mais dados de alta qualidade geram modelos melhores, atraindo mais usuários a se juntarem, o que, por sua vez, gera uma maior demanda por dados, formando uma roda de crescimento auto-reforçada.
Conclusão: Rumo à economia de IA aberta
A trajetória do DeFi demonstra que a escolha das palavras certas pode liberar um crescimento sem precedentes. Na iminente economia nativa de IA, estamos à beira de uma ruptura semelhante. Ao definir e implementar novas linguagens que valorizam dados e alinhamento, podemos transformar o desenvolvimento de IA de um empreendimento centralizado em uma iniciativa impulsionada pela comunidade descentralizada. Esta jornada não é isenta de desafios: é necessário garantir que os mecanismos econômicos priorizem qualidade em vez de quantidade e evitar armadilhas éticas para impedir que incentivos baseados em dados prejudiquem a privacidade ou a equidade. Mas a direção já está clara. As práticas como o DAT da LazAI e o iDAO estão abrindo caminho para transformar o conceito abstrato de "IA alinhada com os humanos" em mecanismos concretos de propriedade e governança.
Assim como os primeiros DeFi otimizaram experimentalmente TVL, mineração de liquidez e governança, a economia de IA irá iterar em seus novos primitivos. No futuro, debates e inovações em torno da medição do valor dos dados, distribuição justa de recompensas e alinhamento e benefícios dos agentes de IA devem surgir. Este artigo apenas toca na superfície dos modelos de incentivo que podem impulsionar a democratização da IA, na esperança de desencadear uma discussão aberta e uma pesquisa aprofundada: Como podem ser desenhados mais primitivos económicos nativos da IA? Quais são as possíveis consequências ou oportunidades não intencionais? Com a participação de uma ampla comunidade, temos mais probabilidade de construir um futuro de IA que não seja apenas tecnologicamente avançado, mas também economicamente inclusivo e alinhado com os valores humanos.
O crescimento exponencial do DeFi não é mágica - é impulsionado por alinhamento de incentivos. Hoje, temos a oportunidade de impulsionar um renascimento da IA através de práticas semelhantes de dados e modelos. Transformando a participação em oportunidades, e as oportunidades em efeitos de rede, podemos dar início a um ciclo de revitalização da criação e distribuição de valor da era digital para a IA.
Vamos construir este futuro juntos - começando com um conjunto de dados verificável, um agente de IA alinhado e um novo primitivo.
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LazAI pesquisa: como a economia AI supera o mito do TVL DeFi
Introdução
As finanças descentralizadas (DeFi) revolucionaram as finanças tradicionais ao iniciar uma história de crescimento exponencial através de uma série de primitivos econômicos simples, mas poderosos, transformando as redes blockchain em um mercado global sem permissão. Na ascensão do DeFi, várias métricas-chave tornaram-se a língua franca do valor: valor total bloqueado (TVL), taxa de retorno anualizada (APY/TAEG) e liquidez. Essas métricas claras inspiram engajamento e confiança. Por exemplo, o TVL (o valor em dólar dos ativos bloqueados no protocolo) da DeFi subiu 14x em 2020 antes de quadruplicar novamente em 2021, atingindo um pico acima de US$ 112 bilhões. Altos rendimentos (algumas plataformas afirmam APYs de até 3000% durante o boom da agricultura de liquidez) atraem liquidez, enquanto a profundidade dos pools de liquidez sinaliza menor derrapagem e um mercado mais eficiente. Em suma, a TVL diz-nos "quanto dinheiro está envolvido", a TAEG diz-nos "quanto pode ganhar" e a liquidez indica "quão fácil é negociar ativos". Apesar de suas falhas, essas métricas construíram um ecossistema financeiro multibilionário do zero. Ao transformar o envolvimento do usuário em uma oportunidade financeira imediata, a DeFi criou um volante de adoção que se autorreforça e que o tornou rapidamente popular, impulsionando a participação em massa.
Hoje, a IA encontra-se numa encruzilhada semelhante. Mas, ao contrário do DeFi, a narrativa atual da IA é dominada por grandes modelos de uso geral treinados em conjuntos de dados massivos da internet. Esses modelos muitas vezes lutam para entregar resultados efetivos em segmentos, tarefas especializadas ou necessidades individuais. O seu modelo "tamanho único" é poderoso mas frágil, universal mas desalinhado. Este paradigma necessita urgentemente de uma mudança de paradigma. A próxima era da IA não deve ser definida pelo tamanho ou versatilidade dos modelos, mas deve se concentrar em modelos bottom-up – menores e altamente especializados. Esse tipo de IA personalizada requer um novo tipo de dados: dados de alta qualidade, alinhados ao ser humano e específicos do domínio. Mas obter esse tipo de dados não é tão simples quanto o rastreamento da web, ele requer contribuições ativas e conscientes de indivíduos, especialistas em domínios e comunidades.
Para impulsionar esta nova era de IA especializada e alinhada com os humanos, precisamos construir uma roda de incentivos semelhante à DeFi projetada para as finanças. Isso significa introduzir novos primitivos nativos de IA para medir a qualidade dos dados, o desempenho do modelo, a confiabilidade do agente e os incentivos de alinhamento - esses indicadores devem refletir diretamente o verdadeiro valor dos dados como ativos (e não apenas como entradas).
Este artigo irá explorar estas novas linguagens que podem constituir pilares da economia nativa da IA. Vamos explicar como, se a infraestrutura econômica correta for estabelecida (ou seja, gerando dados de alta qualidade, incentivando de forma razoável a sua criação e uso, e centrando-se no indivíduo), a IA prosperará. Também analisaremos plataformas como a LazAI, como elas estão na vanguarda da construção dessas estruturas nativas de IA, liderando um novo paradigma de precificação e recompensa de dados, fornecendo impulso para o próximo salto na inovação da IA.
O ciclo de incentivo DeFi: TVL, taxas de retorno e liquidez - uma rápida revisão
A ascensão do DeFi não é acidental; seu design torna a participação tanto lucrativa quanto transparente. O Valor Total Bloqueado (TVL), a Taxa de Retorno Anual (APY/APR) e a liquidez são indicadores-chave que não são apenas números, mas também princípios que alinham o comportamento do usuário ao crescimento da rede. Esses indicadores formam um ciclo virtuoso que atrai usuários e capital, impulsionando assim a inovação adicional.
Essas primitivas juntas formam um poderoso ciclo de incentivo. Os participantes que criam valor ao bloquear ativos ou fornecer liquidez recebem recompensas imediatamente (através de altos rendimentos e incentivos em tokens), incentivando mais participação. Isso transforma a participação individual em oportunidades amplas — os usuários ganham lucros e influência na governança — e essas oportunidades, por sua vez, geram efeitos de rede, atraindo milhares de usuários. O resultado é impressionante: até 2024, o número de usuários de DeFi superou 10 milhões, com seu valor crescendo quase 30 vezes em alguns anos. É evidente que o alinhamento de incentivos em grande escala — transformar usuários em partes interessadas — é a chave para o surgimento exponencial do DeFi.
A atual falta na economia de IA
Se DeFi mostra como o engajamento de baixo para cima e o alinhamento de incentivos podem impulsionar a revolução financeira, a economia de IA de hoje ainda carece de primitivos fundamentais para suportar mudanças semelhantes. Atualmente, a IA é dominada por grandes modelos de uso geral treinados em conjuntos de dados rastreados em massa. Esses modelos fundamentais são impressionantes em escala, mas são projetados para resolver todos os problemas e, muitas vezes, não são particularmente eficazes para servir ninguém. Sua arquitetura de "tamanho único" luta para se adaptar a nichos, diferenças culturais ou preferências individuais, resultando em saídas frágeis, pontos cegos e cada vez mais desconectadas das necessidades do mundo real.
A próxima geração de IA deixará de ser definida pela escala, mas também pela compreensão contextual – a capacidade dos modelos de compreender e servir domínios específicos, comunidades profissionais e perspetivas humanas diversas. No entanto, essa inteligência contextual requer diferentes entradas: dados de alta qualidade e alinhados ao ser humano. E é exatamente isso que está faltando agora. Atualmente, não há um mecanismo amplamente aceito para medir, identificar, valorizar ou priorizar esses dados, nem há um processo aberto para indivíduos, comunidades ou especialistas de domínio contribuírem com suas perspetivas e melhorarem sistemas inteligentes que estão cada vez mais impactando suas vidas. Como resultado, o valor permanece concentrado nas mãos de um punhado de provedores de infraestrutura, e as massas estão desconectadas do potencial de alta da economia de IA. Somente projetando novos primitivos que descubram, validem e recompensem contribuições de alto valor (dados, feedback, sinais de alinhamento) podemos desbloquear o ciclo de crescimento participativo no qual o DeFi prospera.
Em suma, devemos também perguntar:
Como devemos medir o valor da criação? Como construir uma roda de adoção auto-reforçada para impulsionar a participação de dados centrados no indivíduo de baixo para cima?
Para desbloquear uma "economia nativa de IA" semelhante ao DeFi, precisamos definir novas primícias, transformando a participação em oportunidades de IA, catalisando assim efeitos de rede sem precedentes neste campo.
Stack de tecnologia nativa de IA: a nova linguagem da nova economia
Já não estamos apenas a transferir tokens entre carteiras, mas a inserir dados em modelos, a converter as saídas dos modelos em decisões e a colocar em ação agentes de IA. Isso requer novos indicadores e primitivas para quantificar a inteligência e o alinhamento, da mesma forma que os indicadores DeFi quantificam o capital. Por exemplo, a LazAI está a construir a próxima geração de redes blockchain, abordando o problema de alinhamento de dados de IA ao introduzir novos padrões de ativos para dados de IA, comportamento de modelos e interações de agentes.
Abaixo estão descritas algumas das principais primitivas que definem o valor econômico da AI em cadeia:
Escalando isso para a economia geral da IA, podemos ver "Total Data Value Locked (TDVL)" como uma métrica: uma medida agregada de todos os dados valiosos na rede, ponderada pela verificabilidade e utilidade. Pools de dados verificados podem até ser negociados como pools de liquidez – por exemplo, um pool de imagens médicas verificadas para IA de diagnóstico on-chain pode ter valor e utilização quantificáveis. O fornecimento de dados (entender a fonte dos dados, o histórico de modificações) será uma parte fundamental dessa métrica para garantir que os dados alimentados no modelo de IA sejam confiáveis e rastreáveis. Essencialmente, se a liquidez diz respeito ao capital disponível, os dados verificáveis dizem respeito ao conhecimento disponível. Métricas como o Proof of Data Value (PoDV) capturam a quantidade de conhecimento útil bloqueado na rede, enquanto a ancoragem de dados on-chain por meio do Data Anchoring Token (DAT) da LazAI torna a liquidez de dados uma camada econômica mensurável e incentivada.
As plataformas existentes estão começando a tokenizar agentes de IA e dar-lhes métricas on-chain: por exemplo, o "protocolo de Roma" da Rivalz cria agentes de IA baseados em NFT (rAgents), e suas métricas de reputação mais recentes são registradas na cadeia. Os usuários podem apostar ou emprestar esses proxies, e suas recompensas dependem de quão bem eles se saem e influenciam em um "cluster" coletivo de IA. Isso é essencialmente DeFi para agentes de IA e demonstra a importância das métricas de utilidade de proxy. No futuro, podemos falar sobre "proxies de IA ativos" da mesma forma que falamos sobre endereços ativos, ou "impacto econômico de proxy" quando falamos sobre volume de transações.
Assim como o DeFi precisa de exploradores de blocos e painéis (como DeFi Pulse, DefiLlama) para rastrear TVL e rendimento, a economia de IA também precisa de um novo navegador para rastrear esses indicadores centralizados de IA – imagine um painel "AI-llama" que mostra a quantidade total de dados alinhados, o número de agentes de IA ativos, os rendimentos acumulados de utilidade de IA, entre outros. Tem semelhanças com o DeFi, mas o conteúdo é totalmente novo.
Caminhando para o volante de IA no estilo DeFi
Precisamos construir um ciclo de incentivos para a IA — tratando os dados como ativos econômicos de primeira classe, transformando o desenvolvimento da IA de um empreendimento fechado para uma economia aberta e participativa, assim como o DeFi transformou as finanças em um espaço de liquidez orientado pelo usuário.
Explorações iniciais nessa direção já estão evidentes. Por exemplo, projetos como Vana começaram a recompensar os usuários pela participação na compartilhamento de dados. A rede Vana permite que os usuários contribuam com dados pessoais ou comunitários para o DataDAO (piscina de dados descentralizada) e ganhem tokens exclusivos de conjuntos de dados (que podem ser trocados por tokens nativos da rede). Este é um passo importante em direção à monetização dos contribuidores de dados.
No entanto, recompensar contribuições por si só não é suficiente para replicar o volante explosivo do DeFi. No DeFi, os provedores de liquidez não são recompensados apenas pelo depósito de ativos, mas os ativos que fornecem também têm valor de mercado transparente, e o rendimento reflete o uso real (taxas de transação, juros de empréstimo, além de tokens de incentivo). Da mesma forma, a economia de dados de IA precisa ir além de recompensas genéricas e precificar diretamente os dados. Na ausência de preços econômicos baseados na qualidade dos dados, na escassez ou no grau em que o modelo é melhorado, podemos cair em incentivos superficiais. Simplesmente distribuir tokens para recompensar a participação pode encorajar a quantidade em vez da qualidade, ou paralisar quando os tokens não têm um suporte de utilidade de IA real. Para realmente desencadear a inovação, os colaboradores precisam ver sinais claros orientados pelo mercado, entender o valor de seus dados e colher os frutos quando os dados são realmente usados em sistemas de IA.
Precisamos de uma infraestrutura mais focada em valorizar e recompensar diretamente os dados para criar um ciclo de incentivos ao data center: quanto mais dados de alta qualidade as pessoas contribuírem, melhor será o modelo, mais uso e demanda de dados ele atrai e, portanto, maiores retornos dos contribuidores. Isso transformará a IA de uma corrida fechada por big data em um mercado aberto para dados confiáveis e de alta qualidade.
Como essas ideias se manifestam em projetos reais? Tomemos o LazAI como exemplo - este projeto está a construir a próxima geração de redes blockchain e primitivos para uma economia de IA descentralizada.
LazAI Introdução — Alinhando a IA com a Humanidade
LazAI é a próxima geração de rede e protocolo blockchain projetado para resolver o problema de alinhamento de dados de IA, construindo a infraestrutura da economia descentralizada de IA ao introduzir novos padrões de ativos para dados de IA, comportamento de modelos e interações de agentes.
A LazAl oferece uma das abordagens mais inovadoras, resolvendo o problema de alinhamento da IA ao tornar os dados verificáveis, incentiváveis e programáveis na cadeia. O texto a seguir usará a estrutura da LazAI como exemplo para ilustrar como uma blockchain nativa de IA pode colocar os princípios acima em prática.
Questões centrais — Deslocamento de dados e falta de incentivos justos
O alinhamento da IA geralmente se resume ao treinamento da qualidade dos dados, e o futuro exige novos dados que sejam alinhados, confiáveis e governados pelo ser humano. À medida que a indústria de IA passa de modelos centralizados e de uso geral para inteligência contextualizada e alinhada, a infraestrutura deve evoluir em conjunto. A próxima era da IA será definida pelo alinhamento, precisão e rastreabilidade. A LazAI aborda de frente os desafios de alinhamento de dados e incentivos, propondo uma solução fundamental: alinhar os dados na fonte e recompensar diretamente os próprios dados. Em outras palavras, garantir que os dados de treinamento sejam comprovadamente representativos da perspetiva humana, desruídos/enviesados e recompensados com base na qualidade dos dados, escassez ou melhoria do modelo. É uma mudança de paradigma de mexer no modelo para organizar os dados.
LazAI não só introduz a linguagem original, mas também propõe um novo paradigma para a obtenção de dados, precificação e governança. Os seus conceitos centrais incluem tokens ancorados em dados (DAT) e uma DAO centrada no indivíduo (iDAO), que juntos realizam a precificação, rastreamento e uso programável dos dados.
Dados verificáveis e programáveis - Tokens de ancoragem de dados (DAT)
Para conseguir isso, a LazAI introduziu um novo primitivo on-chain, o Data Anchor Token (DAT), um novo padrão de token projetado especificamente para a ativação de dados de IA. Cada DAT representa uma parte dos dados ancorados on-chain e sua linhagem: identidade do colaborador, evolução ao longo do tempo e casos de uso. Isso cria um histórico verificável de cada parte dos dados – semelhante a um sistema de controle de versão para conjuntos de dados (como o Git), mas protegido pelo blockchain. Como os DATs existem on-chain, eles são programáveis: os contratos inteligentes gerenciam as regras para seu uso. Por exemplo, um contribuidor de dados pode especificar que seu DAT, como um conjunto de imagens médicas, seja restrito a modelos específicos de IA ou usado sob certas condições (impondo restrições éticas ou de privacidade por meio de código). O incentivo é que o DAT pode ser negociado ou apostado – o modelo (ou seu proprietário) pode pagar para obter acesso aos dados se eles forem valiosos para o modelo. Essencialmente, a LazAI construiu um mercado onde os dados são tokenizados e rastreáveis. Este é um eco direto da métrica de "dados verificáveis" discutida anteriormente: examinando um DAT, você pode confirmar se ele foi validado, quantos modelos estão em uso e quais melhorias de desempenho do modelo ele causou. Esses dados receberão uma avaliação mais elevada. Ao ancorar dados on-chain e vincular incentivos econômicos à qualidade, a LazAI garante que a IA seja treinada em dados confiáveis e mensuráveis. Trata-se de resolver problemas incentivando o alinhamento – dados de qualidade são recompensados e saem na frente.
Estrutura de DAO centrada no indivíduo (iDAO)
O segundo componente-chave é o conceito iDAO (Individual-Centric DAO) da LazAI, que redefine a governança na economia da IA, colocando os indivíduos, em vez das organizações, no centro da tomada de decisões e da propriedade de dados. As DAOs tradicionais geralmente priorizam objetivos organizacionais coletivos, enfraquecendo inadvertidamente a vontade individual. O iDAO subverte essa lógica. São unidades de governança personalizadas que permitem que indivíduos, comunidades ou entidades específicas de domínios possuam, controlem e validem diretamente os dados e modelos que contribuem para o sistema de IA. Os iDAOs suportam IA personalizada e alinhada: como uma estrutura de governança, eles garantem que o modelo sempre siga os valores ou intenções dos contribuidores. De uma perspetiva econômica, os iDAOs também tornam o comportamento de IA programável pela comunidade — regras podem ser definidas para limitar como um modelo pode usar dados específicos, quem pode acessar o modelo e como os benefícios da saída do modelo serão distribuídos. Por exemplo, os iDAOs podem estipular que, sempre que seu modelo de IA for chamado, como uma solicitação de API ou tarefa for concluída, uma parte dos lucros será devolvida aos detentores de DAT que contribuíram com os dados relevantes. Isso estabelece um ciclo de feedback direto entre o comportamento do proxy e as recompensas do contribuidor – semelhante ao mecanismo em DeFi, onde os ganhos do provedor de liquidez são atrelados ao uso da plataforma. Além disso, os iDAOs podem interagir de forma consistente uns com os outros através de um protocolo: um agente de IA (iDAO) pode invocar os dados ou modelo de outro iDAO sob termos negociados.
Através da criação desses primitivos, a estrutura do LazAI transforma a visão de uma economia de IA descentralizada em realidade. Os dados tornam-se ativos que os usuários podem possuir e lucrar, os modelos passam de ilhas privadas a projetos colaborativos, e cada participante — desde indivíduos que elaboram conjuntos de dados únicos até desenvolvedores que constroem pequenos modelos especializados — pode se tornar um stakeholder da cadeia de valor da IA. Esse alinhamento de incentivos promete replicar o crescimento explosivo do DeFi: quando as pessoas percebem que participar da IA (contribuindo com dados ou conhecimentos especializados) se traduz diretamente em oportunidades, elas se envolverão de forma mais ativa. Com o aumento do número de participantes, os efeitos de rede são acionados — mais dados geram modelos melhores, atraindo mais usuários, resultando em mais dados e demanda, formando um ciclo positivo.
Construir uma base de confiança em IA: estrutura de computação verificável
Neste ecossistema, a Estrutura de Cálculo Verificável (Verified Computing Framework) da LazAI é a camada central para a construção de confiança. Esta estrutura garante que cada DAT gerado, cada decisão de iDAO (Organização Autônoma Individual) e cada distribuição de incentivos tenha uma cadeia de rastreamento verificável, tornando a propriedade dos dados executável, o processo de governança responsabilizável e o comportamento dos agentes auditável. Ao transformar iDAO e DAT de conceitos teóricos em sistemas confiáveis e verificáveis, a estrutura de cálculo verificável realiza uma mudança de paradigma de confiança — passando da dependência de suposições para garantias determinísticas baseadas em verificação matemática.
Realização de valor da economia de IA descentralizada A criação desses elementos básicos torna a visão da economia de IA descentralizada uma realidade:
Este design de incentivo compatível tem potencial para reproduzir a dinâmica de crescimento do DeFi: quando os usuários percebem que participar na construção de IA (através da contribuição de dados ou conhecimento especializado) pode ser diretamente convertido em oportunidades econômicas, o entusiasmo pela participação será aceso. À medida que o número de participantes aumenta, os efeitos de rede se tornam evidentes — mais dados de alta qualidade geram modelos melhores, atraindo mais usuários a se juntarem, o que, por sua vez, gera uma maior demanda por dados, formando uma roda de crescimento auto-reforçada.
Conclusão: Rumo à economia de IA aberta
A trajetória do DeFi demonstra que a escolha das palavras certas pode liberar um crescimento sem precedentes. Na iminente economia nativa de IA, estamos à beira de uma ruptura semelhante. Ao definir e implementar novas linguagens que valorizam dados e alinhamento, podemos transformar o desenvolvimento de IA de um empreendimento centralizado em uma iniciativa impulsionada pela comunidade descentralizada. Esta jornada não é isenta de desafios: é necessário garantir que os mecanismos econômicos priorizem qualidade em vez de quantidade e evitar armadilhas éticas para impedir que incentivos baseados em dados prejudiquem a privacidade ou a equidade. Mas a direção já está clara. As práticas como o DAT da LazAI e o iDAO estão abrindo caminho para transformar o conceito abstrato de "IA alinhada com os humanos" em mecanismos concretos de propriedade e governança.
Assim como os primeiros DeFi otimizaram experimentalmente TVL, mineração de liquidez e governança, a economia de IA irá iterar em seus novos primitivos. No futuro, debates e inovações em torno da medição do valor dos dados, distribuição justa de recompensas e alinhamento e benefícios dos agentes de IA devem surgir. Este artigo apenas toca na superfície dos modelos de incentivo que podem impulsionar a democratização da IA, na esperança de desencadear uma discussão aberta e uma pesquisa aprofundada: Como podem ser desenhados mais primitivos económicos nativos da IA? Quais são as possíveis consequências ou oportunidades não intencionais? Com a participação de uma ampla comunidade, temos mais probabilidade de construir um futuro de IA que não seja apenas tecnologicamente avançado, mas também economicamente inclusivo e alinhado com os valores humanos.
O crescimento exponencial do DeFi não é mágica - é impulsionado por alinhamento de incentivos. Hoje, temos a oportunidade de impulsionar um renascimento da IA através de práticas semelhantes de dados e modelos. Transformando a participação em oportunidades, e as oportunidades em efeitos de rede, podemos dar início a um ciclo de revitalização da criação e distribuição de valor da era digital para a IA.
Vamos construir este futuro juntos - começando com um conjunto de dados verificável, um agente de IA alinhado e um novo primitivo.