A lógica de precificação da inteligência artificial generativa está passando por uma profunda mudança de paradigma. Nos últimos dois anos, o mercado se acostumou a avaliar o setor de IA com base no crescimento linear da “corrida armamentista por poder computacional”: quem tivesse mais GPUs e maiores despesas de capital teria um teto de valuation mais alto. No entanto, à medida que as expectativas de liquidez macroeconômica oscilam repetidamente sob a pressão da sensibilidade às taxas de juros, essa narrativa simplista baseada em escala está perdendo força. O principal ponto de tensão agora passou a ser a “validação dos limites das capacidades dos modelos”: o mercado já não paga apenas pelo acúmulo de hardware, mas começa a examinar a eficácia real da IA na resolução de problemas de lógica complexos, na validação de algoritmos fundamentais e na reconfiguração de ciclos de negócios. Para os traders de criptoativos, essa mudança tem um duplo significado. Por um lado, a IA deixou de ser apenas um catalisador de bolhas narrativas: seus avanços tecnológicos estão alterando de forma concreta a estrutura da demanda por infraestrutura on-chain, os casos de uso de pagamentos com stablecoins e a complexidade dos protocolos DeFi. Por outro, a busca dos principais fornecedores de modelos fechados por manter a ilusão de monopólio por meio de operações de capital agressivas contrasta com as tentativas da comunidade de código aberto e do meio acadêmico de refutar os fundamentos lógicos dos modelos, criando um cenário de disputa de grande tensão. Essa tensão afeta diretamente as expectativas do mercado sobre o “cronograma da AGI” e, por consequência, abala as referências de valuation de plataformas de contratos inteligentes como a ETH.

Em termos de factos concretos de mercado, vários acontecimentos recentes constituem o quadro central da interação atual entre a IA e o mercado cripto. Em primeiro lugar, a OpenAI foi recentemente apontada como tendo alcançado avanços no raciocínio matemático, em particular numa tentativa de refutar a «hipótese do tempo exponencial», que gerou ampla controvérsia. Embora os detalhes técnicos ainda não tenham sido totalmente divulgados, o próprio acontecimento assinala um possível progresso substancial da IA na verificação da complexidade algorítmica, pondo diretamente em causa alguns pressupostos fundamentais da ciência da computação tradicional. Entretanto, a OpenAI lançou um novo modelo denominado «GPT-6.1 Terra»; a atualização da versão e da designação sugere que a sua evolução entrou numa nova fase. No quadro concorrencial, a Anthropic apresentou formalmente um pedido de IPO. Os seus dados financeiros mostram que o lucro operacional trimestral passou a ser positivo, mas as despesas previstas com capacidade computacional ascendem a 800 mil milhões de dólares. Este montante colossal não só evidencia o modelo extremo das principais empresas de IA, que «queimam dinheiro para conquistar uma posição», como também revela a elevada intensidade de capital das infraestruturas de IA. Quanto à reação dos mercados de capitais, os «dois gigantes dos modelos de grande escala» de Hong Kong tiveram um desempenho forte: a Zhipu (02513.HK) subiu mais de 10% num único dia, enquanto a MINIMAX-W (00100.HK) avançou mais de 4%, mostrando que o entusiasmo dos investidores pelo setor dos modelos de grande escala não diminuiu apesar da incerteza macroeconómica. Além disso, Deng Yu, laureado com a Medalha Fields, comentou o comportamento das empresas de IA, observando: «Não se pode apoiar a destilação apenas quando se destila o conhecimento de toda a humanidade». Esta declaração trouxe para primeiro plano as contradições dos fornecedores de modelos em matéria de extração de conhecimento, direitos de autor e ética, revelando potenciais riscos jurídicos e éticos no atual percurso de comercialização da IA.

Esses fatos têm um impacto profundo e não linear no mecanismo de formação de preços do mercado cripto. Uma potencial descoberta da OpenAI no campo das conjecturas matemáticas, caso seja amplamente reconhecida pela comunidade académica, não seria diretamente positiva nem negativa para o mercado; remodelaria indiretamente a lógica de avaliação do ETH ao alterar as expectativas quanto à «verificabilidade dos contratos inteligentes». Se os modelos de IA conseguirem verificar ou refutar algoritmos complexos com maior eficácia, isso reduzirá significativamente os custos de auditoria dos contratos inteligentes e aumentará a confiança na segurança dos protocolos DeFi, podendo levar a uma reavaliação do valor fundamental do ETH como «computador mundial». No entanto, as potenciais despesas de 800 mil milhões de dólares da Anthropic com capacidade computacional e os seus planos de IPO revelam a enorme procura de recursos globais — eletricidade e chips — por parte das infraestruturas de IA. Esta procura poderá agravar as tensões nas cadeias de abastecimento globais, aumentar os custos dos fornecedores de serviços de cloud e, por fim, repercutir-se nos custos operacionais dos nós on-chain. No que diz respeito aos ativos de risco, a subida das ações de IA de Hong Kong mostra que o apetite pelo risco do mercado continua altamente concentrado no tema da IA, mas essa preferência é fortemente excludente: ao perseguirem as narrativas tecnológicas impulsionadas pela OpenAI e pela Anthropic, os investidores poderão estar a retirar temporariamente liquidez a outros setores tecnológicos. Os comentários de Deng Yu sobre «destilação» sugerem riscos jurídicos e éticos relacionados com a obtenção de dados para IA. Se controvérsias deste tipo derem origem a medidas regulatórias, poderão afetar a legalidade dos dados de treino dos modelos de IA e, consequentemente, aplicações Web3 dependentes das capacidades de IA, como os agentes de IA e as redes de inferência descentralizadas. A contradição central na formação atual dos preços do mercado é a seguinte: será que o progresso exponencial da tecnologia de IA é suficiente para compensar o enorme consumo de capital e os riscos éticos? Se o mercado considerar que os ganhos de eficiência decorrentes dos avanços tecnológicos podem cobrir os custos, ativos fundamentais como o ETH beneficiarão da narrativa da «automação inteligente»; pelo contrário, se as pressões sobre os custos atrasarem a comercialização da IA, o apetite pelo risco poderá retrair-se rapidamente, e os ativos tecnológicos e cripto de beta elevado enfrentarão pressão corretiva.

A seguir, será necessário acompanhar de perto indicadores em três dimensões para determinar o rumo final desta mudança de paradigma. Em primeiro lugar, os testes de desempenho reais do OpenAI GPT-6.1 Terra, em particular as alterações concretas nas pontuações de raciocínio matemático e geração de código, bem como a aceitação generalizada pela comunidade académica dos detalhes técnicos da «refutação da hipótese do tempo exponencial». Isso determinará em que medida a IA melhora a capacidade de verificar a lógica subjacente e, por conseguinte, influenciará as expectativas quanto à segurança dos contratos inteligentes. Em segundo lugar, os detalhes da avaliação do IPO da Anthropic, bem como a composição concreta das suas despesas de 800 mil milhões de dólares com capacidade computacional e os seus planos de financiamento. Importa observar se os mercados de capitais estarão dispostos a apoiar um modelo de investimento tão elevado e com um período de retorno tão longo. Isso influenciará diretamente o ritmo do investimento em infraestruturas globais de IA, refletir-se-á indiretamente nas cotações dos setores dos chips e da eletricidade e repercutir-se-á na estrutura de custos dos fornecedores de serviços de cloud. Em terceiro lugar, a evolução jurídica e regulatória da controvérsia sobre a «destilação», em particular se as declarações de especialistas como Deng Yu levarão entidades reguladoras da União Europeia ou dos Estados Unidos a investigar a legalidade dos dados de treino de IA. Isso poderá tornar-se um potencial cisne negro para o setor da IA e afetar todo o ecossistema Web3. Além disso, é necessário comparar o prémio de avaliação das ações de IA de Hong Kong com o dos líderes de IA dos EUA. Se as ações de Hong Kong continuarem a superar as norte-americanas, isso poderá indicar que os investidores estão mais otimistas quanto à velocidade de concretização comercial da IA, elevando assim o apetite pelo risco no conjunto do setor tecnológico. Pelo contrário, se os gigantes da IA dos EUA sofrerem uma correção devido às avaliações elevadas ou aos riscos éticos, o sentimento em relação aos ativos de risco globais será afetado, e ativos cripto como o ETH deverão acautelar o aumento da volatilidade provocado pela retirada de liquidez. Por fim, acompanhe a evolução do TVL (valor total bloqueado) das aplicações de IA on-chain, como as transações de agentes de IA e as redes de inferência descentralizadas. Se os avanços tecnológicos em IA não se traduzirem em utilização efetiva on-chain, a narrativa «IA + cripto» perderá força, e o mercado voltará a avaliar a procura fundamental pelo ETH como ativo de pagamento e reserva de valor.

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