A Grayscale afirma que os agentes de IA vão precisar de blockchains

Os agentes de IA já conseguem escrever código, reservar viagens e gerir uma agenda. O que não conseguem fazer, pelo menos não numa conta bancária tradicional, é gastar dinheiro sem que um ser humano clique em «aprovar». A Grayscale Research considera que essa lacuna está prestes a ser colmatada. Na sua opinião, são as blockchains públicas que a irão colmatar.

Numa nota de investigação publicada no final de fevereiro, o diretor de investigação da Grayscale, Zach Pandl, argumentou que a IA e as criptomoedas não estão, na verdade, em concorrência, apesar de os mercados as terem vindo a negociar dessa forma. As ações do setor do software tinham acabado de sofrer uma forte correção devido à volatilidade impulsionada pela IA, e as criptomoedas caíram a par delas. O argumento de Pandl era que essa correlação estava a mascarar outra realidade: as blockchains, afirmou ele, estão a tornar-se os «caminhos financeiros» que os agentes de IA realmente utilizam.

A lógica é bastante simples. Um chatbot hoje em dia não tem conta bancária. Abrir uma requer um ser humano, um número de segurança social e uma assinatura. Um endereço de blockchain não requer nada disso. Qualquer software pode gerar um e começar a efetuar transações em segundos, 24 horas por dia, sem precisar de pedir autorização a um banco primeiro. Se os agentes de IA vão pagar por chamadas de API, recursos de computação ou subscrições de dados por conta própria, as carteiras são a interface natural, e Pandl espera que o aumento do volume de pequenos pagamentos automatizados em stablecoins seja o primeiro sinal de que esta tese se está a concretizar.

Carteiras, identidade e quem controla os modelos?

O argumento da Grayscale divide-se em três partes, sendo a primeira a mais concreta: a movimentação de dinheiro. As carteiras programáveis já estão em funcionamento. A norma ERC-4337 da Ethereum, combinada com a atualização mais recente EIP-7702, permite que uma carteira imponha limites de despesas, listas de endereços aprovados e chaves de sessão com prazo de validade. Em teoria, é isso que torna seguro entregar a um agente um cartão com um limite máximo, em vez de toda a conta. A MetaMask adotou exatamente essa abordagem quando abriu o acesso antecipado à sua própria Agent Wallet em junho, combinando um modo «Guard» para transações rigorosamente delimitadas com um modo «Beast» mais flexível, que dá aos agentes maior margem para improvisar. A empresa fez o anúncio no X, apresentando-o como uma forma de os agentes negociarem posições DeFi em cadeias EVM, enquanto os utilizadores mantinham as suas chaves. A Coinbase tinha lançado uma estrutura semelhante de «Agentic Wallets» alguns meses antes.

A segunda vertente é mais complexa: identidade e reputação. Se uma carteira pode pertencer a um bot, a Internet precisa de uma forma fiável de distinguir uma pessoa de um programa de software. Um agente que gere o dinheiro de alguém precisa de um historial comprovado antes que alguém lhe confie uma compra real. O ERC-8004 da Ethereum, elaborado em colaboração com colaboradores da MetaMask, Google e Coinbase, tenta resolver esta questão ao colocar a identidade e a reputação do agente em registos na cadeia, em vez de deixar isso a cargo da plataforma em que o agente por acaso estiver a funcionar.

A terceira vertente é aquela a que a Grayscale volta sempre: a própria descentralização. O argumento de Pandl é que concentrar os pesos dos modelos de IA, a capacidade de computação e a governação num punhado de empresas constitui um risco estrutural, e não apenas um risco competitivo. Ele defendeu esta posição de forma mais incisiva em junho, depois de o governo dos EUA ter restringido temporariamente o acesso aos modelos Fable 5 e Mythos 5, recém-lançados pela Anthropic. Tratou-se, segundo ele, de um exemplo concreto do que acontece quando um pequeno número de empresas e uma única decisão governamental podem bloquear o acesso à IA para todos os utilizadores a jusante. Redes como a Bittensor existem precisamente para contornar esse tipo de estrangulamento.

Os números por trás da proposta

Vale a pena analisar a Bittensor mais de perto, porque o seu caso tem menos a ver com uma tese e mais com a tração que já se está a manifestar na cadeia de blocos. A rede opera agora mais de 128 sub-redes ativas, cada uma delas um mercado aberto que paga TAO a quem produzir o resultado de IA mais útil numa determinada tarefa: treino de modelos, inferência, dobramento de proteínas, deteção de fraudes. Em março, a sua sub-rede Templar concluiu o treino de um modelo de linguagem com 72 mil milhões de parâmetros chamado Covenant, construído em colaboração por mais de 70 colaboradores independentes em hardware comum, sem necessidade de autorização. O TAO subiu cerca de 90% com a notícia. Se isso se traduzirá em algo que realmente concorra com a OpenAI ou a Anthropic ainda é uma questão em aberto. Uma sub-rede terá, alegadamente, uma receita de 52 milhões de dólares por ano em emissões, contra apenas 2,4 milhões de dólares em receitas externas, o que indica que o modelo de incentivos está, por enquanto, muito à frente da procura no mundo real.

A Ethereum e a Solana aparecem na tese da Grayscale por uma razão mais simples: é aí que a infraestrutura de carteiras já existe. A própria Grayscale apresentou os beneficiários no X: cadeias de baixo custo e alto débito como SOL, BASE e NEAR, emissores de stablecoins como MKR e protocolos DeFi como UNI. É uma publicação que, com o tempo, se tornou algo semelhante a uma lista de verificação para a negociação.

Nada disto vem sem uma contrapartida, e o próprio relatório da Grayscale refere isso mesmo. As ferramentas que tornam os agentes de IA mais capazes — reconhecimento de padrões em grande escala, revisão automatizada de código — têm dois lados. Um software de vigilância mais avançado torna mais difícil preservar a privacidade na cadeia de blocos. Os agentes que procuram falhas em contratos inteligentes funcionam tão bem para os atacantes como para os defensores, o que explica em parte por que razão a OpenAI lançou recentemente o EVMbench, um projeto que visa utilizar a IA para detetar e corrigir essas vulnerabilidades antes que outros o façam.

A aposta, no fim de contas, é simples: cada tarefa transferida de uma pessoa para um agente de IA é uma tarefa que, eventualmente, precisa de uma forma de se pagar a si própria. A Grayscale acredita que essa é a função da blockchain. Se isso se concretizará de forma tão clara é ainda, como a própria empresa admite, uma questão em aberto, mas as carteiras, os padrões de identidade e as redes de computação descentralizadas já estão a ser construídas como se a resposta fosse sim.