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Trump autorizou a Nvidia a negociar com a China, mas pediu 25% da receita. Nada pessoal, apenas negócios
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🔥 Por que o 7900 XTX está no centro da "fome de hardware"?
· Alto desempenho em tarefas de IA: Como mostram os testes, o RX 7900 XTX demonstra resultados competitivos e até líderes em algumas tarefas, como no trabalho com modelos de linguagem reduzidos (LLM), superando até mesmo a GeForce RTX 4090 em determinadas configurações. Seus 24 GB de memória de vídeo são um argumento chave para executar modelos modernos.
· Disponibilidade como alternativa: Diante da escassez e dos altos preços das placas NVIDIA, o 7900 XTX se tornou uma alternativa prática para muitos.
· Alto desempenho em tarefas de IA: Como mostram os testes, o RX 7900 XTX demonstra resultados competitivos e até líderes em algumas tarefas, como no trabalho com modelos de linguagem reduzidos (LLM), superando até mesmo a GeForce RTX 4090 em determinadas configurações. Seus 24 GB de memória de vídeo são um argumento chave para executar modelos modernos.
· Disponibilidade como alternativa: Diante da escassez e dos altos preços das placas NVIDIA, o 7900 XTX se tornou uma alternativa prática para muitos.
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AMD testou três placas de vídeo com várias configurações DeepSeek R1. O modelo Radeon RX 7900 XTX proporcionou a mais significativa vantagem sobre o RTX 4090 no trabalho com o modelo de IA DeepSeek R1 Distill Qwen 7B (7 bilhões de parâmetros), onde superou o representante da geração Ada Lovelace em 13 %. Nas outras três configurações LLM, a placa AMD também se mostrou mais eficaz que a concorrente: em duas tarefas Distill Llama 8B (8 bilhões de parâmetros), sua superioridade foi de 11 %, e em Distill Qwen 14B (14 bilhões de parâmetros) ela foi 2 % mais rápida. O modelo GeForce RTX 4090 foi mais rápido que o Radeon RX 7900 XTX apenas em uma configuração LLM — Distill Qwen 32B (32 bilhões de parâmetros), onde sua superioridade foi de 4 %.
AMD também comparou o desempenho de IA do Radeon RX 7900 XTX com o GeForce RTX 4080 Super. No trabalho com o modelo de IA DeepSeek R1 Distill Qwen 7B (7 bilhões de parâmetros), a placa "vermelha" mostrou uma vantagem de 34% sobre a concorrente. Nas tarefas Distill Llama 8B e Distill Qwen 14B, a vantagem da placa de vídeo AMD diminuiu para 27 e 22 %, respectivamente.
AMD também comparou o desempenho de IA do Radeon RX 7900 XTX com o GeForce RTX 4080 Super. No trabalho com o modelo de IA DeepSeek R1 Distill Qwen 7B (7 bilhões de parâmetros), a placa "vermelha" mostrou uma vantagem de 34% sobre a concorrente. Nas tarefas Distill Llama 8B e Distill Qwen 14B, a vantagem da placa de vídeo AMD diminuiu para 27 e 22 %, respectivamente.
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Notícias / Placas de Vídeo
Os preços da GeForce RTX 5090 nos EUA se aproximaram de $4000
Os preços da GeForce RTX 5090 nos EUA se aproximaram de $4000
Autor: VIDEOCARDZ
Fonte: videocardz.com
Avatar do usuário
Just Krc
18 horas atrás
1 min
6
Já no primeiro dia de 2026, a placa de vídeo flagship NVIDIA GeForce RTX 5090 aumentou significativamente de preço no mercado americano. O preço recomendado é mantido apenas para lotes limitados da Founders Edition, enquanto a maioria das ofertas subiu consideravelmente.
A GeForce RTX 5090 rapidamente perde a associação com o preço recomendado de $1999. De acordo com grandes redes de varejo, comprar a placa de vídeo pelo preço de tabela agora só é possível na loja oficial da NVIDIA e apenas na versão Founders Edition, sendo que o acesso a esses lotes frequentemente é limitado pelo programa Verified Priority Access. Os modelos de parceiros começam a partir de $2499, mas a esse preço estão disponíveis principalmente para retirada nas lojas.
A maioria dos varejistas online já tem preços superiores a $3000, e muitas ofertas estão na faixa de $3500–4000. A análise do sortimento dos maiores vendedores, realizada pelo site VideoCardz, mostra que essas versões são as que permanecem disponíveis e são vendidas diretamente aos usuários finais. Por exemplo, na Amazon EUA, a RTX 5090 mais barata é oferecida por $2999
Os preços da GeForce RTX 5090 nos EUA se aproximaram de $4000
Os preços da GeForce RTX 5090 nos EUA se aproximaram de $4000
Autor: VIDEOCARDZ
Fonte: videocardz.com
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Just Krc
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Já no primeiro dia de 2026, a placa de vídeo flagship NVIDIA GeForce RTX 5090 aumentou significativamente de preço no mercado americano. O preço recomendado é mantido apenas para lotes limitados da Founders Edition, enquanto a maioria das ofertas subiu consideravelmente.
A GeForce RTX 5090 rapidamente perde a associação com o preço recomendado de $1999. De acordo com grandes redes de varejo, comprar a placa de vídeo pelo preço de tabela agora só é possível na loja oficial da NVIDIA e apenas na versão Founders Edition, sendo que o acesso a esses lotes frequentemente é limitado pelo programa Verified Priority Access. Os modelos de parceiros começam a partir de $2499, mas a esse preço estão disponíveis principalmente para retirada nas lojas.
A maioria dos varejistas online já tem preços superiores a $3000, e muitas ofertas estão na faixa de $3500–4000. A análise do sortimento dos maiores vendedores, realizada pelo site VideoCardz, mostra que essas versões são as que permanecem disponíveis e são vendidas diretamente aos usuários finais. Por exemplo, na Amazon EUA, a RTX 5090 mais barata é oferecida por $2999
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As placas de vídeo AMD (e NVIDIA) realmente estão previstas para um aumento significativo de preço no início de 2026, principalmente devido ao aumento acentuado nos preços da memória (DRAM), causado pela explosão da IA, o que força os fabricantes a elevar gradualmente os preços de varejo recomendados (PVR). O aumento de preço, que começou com a AMD em janeiro, afetará as linhas atuais Radeon RX 9000 e continuará por vários meses.
Principais razões para o aumento de preço:
Crise no mercado de memória: O aumento acelerado nos preços dos módulos de memória (GDDR6/GDDR7), que são componentes-chave das placas de vídeo, leva os fabricantes a reavaliar os custos.
Demanda por IA: A demanda frenética por memória para gigantes da IA "retira" componentes do mercado de placas de vídeo para consumidores.
Expiração de contratos: Os contratos de preços fixos de memória que estavam em vigor até o final de 2025 estão chegando ao fim.
Principais razões para o aumento de preço:
Crise no mercado de memória: O aumento acelerado nos preços dos módulos de memória (GDDR6/GDDR7), que são componentes-chave das placas de vídeo, leva os fabricantes a reavaliar os custos.
Demanda por IA: A demanda frenética por memória para gigantes da IA "retira" componentes do mercado de placas de vídeo para consumidores.
Expiração de contratos: Os contratos de preços fixos de memória que estavam em vigor até o final de 2025 estão chegando ao fim.
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No Ano Novo com novos preços: GeForce RTX 5090 Founders Edition aumentou de preço nos EUA para 3700 dólares.
Os cartões de parceiros da Asus, MSI e Gigabyte também estão batendo recordes de custo: a maioria dos modelos disponíveis está sendo oferecida por 4500–4800 dólares.
Um detalhe interessante: a maioria das placas GeForce RTX 5090 na Newegg é enviada por vendedores da China. Isso indica que os estoques locais nos EUA estão praticamente esgotados. Em outras grandes redes (BestBuy, Walmart), as placas estão ausentes ou custam mais de 3100 dólares. Entre os grandes varejistas norte-americanos, o “oásis de estabilidade” continua sendo o Micro Center, onde ocasionalmente é possível encontrar um acelerador pelo preço recomendado (mas apenas com retirada).
Os cartões de parceiros da Asus, MSI e Gigabyte também estão batendo recordes de custo: a maioria dos modelos disponíveis está sendo oferecida por 4500–4800 dólares.
Um detalhe interessante: a maioria das placas GeForce RTX 5090 na Newegg é enviada por vendedores da China. Isso indica que os estoques locais nos EUA estão praticamente esgotados. Em outras grandes redes (BestBuy, Walmart), as placas estão ausentes ou custam mais de 3100 dólares. Entre os grandes varejistas norte-americanos, o “oásis de estabilidade” continua sendo o Micro Center, onde ocasionalmente é possível encontrar um acelerador pelo preço recomendado (mas apenas com retirada).
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Os mineradores já possuem ativos-chave que hoje são especialmente valorizados: grandes data centers, sistemas de refrigeração avançados, terrenos e contratos de longo prazo para eletricidade. É exatamente essa infraestrutura que os gigantes tecnológicos como Amazon, Microsoft, Alphabet e Meta* precisam, enquanto expandem ativamente suas divisões de IA.
A transição para a IA não pode ser chamada de simples. Para lidar com cargas de IA, são necessários sistemas de refrigeração e infraestrutura de rede mais complexos. No entanto, a colaboração com ex-mineradores permite que as empresas de IA lancem novas capacidades mais rapidamente e de forma mais econômica do que construir data centers do zero.
Algumas empresas vão ainda mais longe. A Core Scientific anunciou planos de abandonar completamente a mineração de bitcoin até 2028 e se concentrar exclusivamente no atendimento a clientes de IA.
A transição para a IA não pode ser chamada de simples. Para lidar com cargas de IA, são necessários sistemas de refrigeração e infraestrutura de rede mais complexos. No entanto, a colaboração com ex-mineradores permite que as empresas de IA lancem novas capacidades mais rapidamente e de forma mais econômica do que construir data centers do zero.
Algumas empresas vão ainda mais longe. A Core Scientific anunciou planos de abandonar completamente a mineração de bitcoin até 2028 e se concentrar exclusivamente no atendimento a clientes de IA.
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Mineradores de criptomoedas encontraram uma nova fonte de renda
As empresas de mineração de criptomoedas estão mudando seu perfil de trabalho e apostando na área de inteligência artificial. O motivo é que a mineração de bitcoin está se tornando mais difícil e menos lucrativa, enquanto a demanda por poder computacional para IA continua a crescer rapidamente.
As empresas de mineração de criptomoedas estão mudando seu perfil de trabalho e apostando na área de inteligência artificial. O motivo é que a mineração de bitcoin está se tornando mais difícil e menos lucrativa, enquanto a demanda por poder computacional para IA continua a crescer rapidamente.
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Arrestado ex-funcionário de suporte da Coinbase que ajudou hackers
Na cidade indiana de Hyderabad, foi preso um ex-funcionário do serviço de suporte da exchange de criptomoedas Coinbase, que ajudou criminosos a obter acesso ao banco de dados da empresa. Isso foi comunicado pelo CEO da Coinbase, Brian Armstrong, acrescentando que a prisão não é a última.
Na primavera de 2025, representantes da Coinbase afirmaram que a exchange teve uma vazamento de dados. Como se revelou, os criminosos conseguiram subornar vários funcionários de suporte da empresa e, como resultado, roubaram dados de clientes.
Naquela época, os hackers obtiveram dados pessoais de quase 70.000 usuários: datas de nascimento, os últimos quatro dígitos dos números de previdência social (SSN), endereços de e-mail, telefones e endereços de e-mail dos usuários. Além disso, em alguns casos, até imagens de documentos de identidade (como carteiras de motorista e passaportes) que são exigidos durante o processo KYC (Know Your Customer) foram reveladas.
Após o roubo bem-sucedido de dados, os hackers exigiram um resgate de 20 milhões de dólares americanos da exchange, ameaçando publicar as informações roubadas em acesso aberto. A Coinbase se recusou a pagar os sequestradores e iniciou uma investigação.
Na cidade indiana de Hyderabad, foi preso um ex-funcionário do serviço de suporte da exchange de criptomoedas Coinbase, que ajudou criminosos a obter acesso ao banco de dados da empresa. Isso foi comunicado pelo CEO da Coinbase, Brian Armstrong, acrescentando que a prisão não é a última.
Na primavera de 2025, representantes da Coinbase afirmaram que a exchange teve uma vazamento de dados. Como se revelou, os criminosos conseguiram subornar vários funcionários de suporte da empresa e, como resultado, roubaram dados de clientes.
Naquela época, os hackers obtiveram dados pessoais de quase 70.000 usuários: datas de nascimento, os últimos quatro dígitos dos números de previdência social (SSN), endereços de e-mail, telefones e endereços de e-mail dos usuários. Além disso, em alguns casos, até imagens de documentos de identidade (como carteiras de motorista e passaportes) que são exigidos durante o processo KYC (Know Your Customer) foram reveladas.
Após o roubo bem-sucedido de dados, os hackers exigiram um resgate de 20 milhões de dólares americanos da exchange, ameaçando publicar as informações roubadas em acesso aberto. A Coinbase se recusou a pagar os sequestradores e iniciou uma investigação.
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Feliz 2026
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💡 Como a placa de vídeo pode gerar receita em 2026
Para o equilíbrio entre preço e desempenho (mercado de usados): NVIDIA RTX 3080 (10 GB), RTX 3070 (8 GB). Modelos testados, mas seu recurso pode ser limitado.
· Para cálculos mais sérios: NVIDIA RTX 4070 Ti Super (16 GB) e superiores. Novos modelos AMD Radeon RX 7900 XT (20 GB) também podem ser uma opção, mas o suporte de software para IA é mais fraco.
Para o equilíbrio entre preço e desempenho (mercado de usados): NVIDIA RTX 3080 (10 GB), RTX 3070 (8 GB). Modelos testados, mas seu recurso pode ser limitado.
· Para cálculos mais sérios: NVIDIA RTX 4070 Ti Super (16 GB) e superiores. Novos modelos AMD Radeon RX 7900 XT (20 GB) também podem ser uma opção, mas o suporte de software para IA é mais fraco.
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⚡ Como isso afeta o segmento de cripto-IA
Aspecto Impacto Exemplos / Tendências
Preços de equipamentos Aumento acentuado do custo de GPU e memória torna mais caro tanto a mineração quanto a implementação de infraestrutura de IA. Os preços da memória DDR5 aumentaram 3 vezes em alguns meses.
Concorrência por recursos Mineração de criptomoeda e cálculos de IA competem por uma mesma "tomada e silício". Grandes empresas de mineração estão reconfigurando data centers para locação de IA (HPC).
Fome de energia Data centers de IA consomem uma quantidade colossal de eletricidade, o que já está causando restrições em vários países. Na Irlanda, data centers consomem 22% de toda a energia; em Amsterdã, é proibido construir novos DCs.
Novos modelos de negócios Surgimento do DePIN (redes descentralizadas de infraestrutura física), que permitem compartilhar capacidades de GPU através da blockchain. Tokenização de recursos computacionais – crescimento do setor de tokens de IA, correlacionando-se com os sucessos da NVIDIA.
Riscos para investidores Dependência da TSMC e escassez de recursos criam riscos estruturais para o mercado de semicondutores (previsão – $697 bilhões em 2026). Recomenda-se prestar atenção não apenas aos fabricantes de chips, mas também aos "vendedores de pás" – ASML, produtos químicos, energia.
Aspecto Impacto Exemplos / Tendências
Preços de equipamentos Aumento acentuado do custo de GPU e memória torna mais caro tanto a mineração quanto a implementação de infraestrutura de IA. Os preços da memória DDR5 aumentaram 3 vezes em alguns meses.
Concorrência por recursos Mineração de criptomoeda e cálculos de IA competem por uma mesma "tomada e silício". Grandes empresas de mineração estão reconfigurando data centers para locação de IA (HPC).
Fome de energia Data centers de IA consomem uma quantidade colossal de eletricidade, o que já está causando restrições em vários países. Na Irlanda, data centers consomem 22% de toda a energia; em Amsterdã, é proibido construir novos DCs.
Novos modelos de negócios Surgimento do DePIN (redes descentralizadas de infraestrutura física), que permitem compartilhar capacidades de GPU através da blockchain. Tokenização de recursos computacionais – crescimento do setor de tokens de IA, correlacionando-se com os sucessos da NVIDIA.
Riscos para investidores Dependência da TSMC e escassez de recursos criam riscos estruturais para o mercado de semicondutores (previsão – $697 bilhões em 2026). Recomenda-se prestar atenção não apenas aos fabricantes de chips, mas também aos "vendedores de pás" – ASML, produtos químicos, energia.
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«Fome de ferro» leva a uma escassez geral de recursos computacionais. Isso força o segmento de IA cripto a se adaptar por meio do recondicionamento de capacidades, desenvolvimento de soluções descentralizadas (DePIN) e tokenização de cálculos. A longo prazo, a competição por «hardware» e energia só se intensificará, o que exigirá dos jogadores flexibilidade e diversificação.
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Fome de ferro: por que a IA está consumindo GPU e memória
Razões
O principal fator que causou o aumento dos preços foi, sem dúvida, o rápido desenvolvimento das tecnologias de inteligência artificial. O desenvolvimento e o treinamento de modelos modernos exigem enormes recursos computacionais e volumes significativos de memória. Quanto mais complexos os modelos se tornam, mais potência de hardware os data centers precisam para seu funcionamento eficaz.
Isso cria uma relação direta entre a demanda e o custo de produção de componentes: quanto maiores as exigências em termos de volume e potência, mais cara se torna sua produção. Aqui vemos a primeira razão para o aumento acentuado do custo das placas de vídeo.
Além disso, os principais fabricantes mundiais de semicondutores e eletrônicos começaram a se reorientar ativamente para a produção de soluções de alto desempenho para aceleradores de inteligência artificial e processadores especializados, destinados especificamente a cálculos na área de aprendizado de máquina. Essa estratégia dos fabricantes inevitavelmente levou à redução (ou completa interrupção) da produção de chips padrão em massa, usados em versões de consumo.
Razões
O principal fator que causou o aumento dos preços foi, sem dúvida, o rápido desenvolvimento das tecnologias de inteligência artificial. O desenvolvimento e o treinamento de modelos modernos exigem enormes recursos computacionais e volumes significativos de memória. Quanto mais complexos os modelos se tornam, mais potência de hardware os data centers precisam para seu funcionamento eficaz.
Isso cria uma relação direta entre a demanda e o custo de produção de componentes: quanto maiores as exigências em termos de volume e potência, mais cara se torna sua produção. Aqui vemos a primeira razão para o aumento acentuado do custo das placas de vídeo.
Além disso, os principais fabricantes mundiais de semicondutores e eletrônicos começaram a se reorientar ativamente para a produção de soluções de alto desempenho para aceleradores de inteligência artificial e processadores especializados, destinados especificamente a cálculos na área de aprendizado de máquina. Essa estratégia dos fabricantes inevitavelmente levou à redução (ou completa interrupção) da produção de chips padrão em massa, usados em versões de consumo.
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Insiders do fórum Board Channels revelaram os prazos para a mudança de preços das placas gráficas NVIDIA e AMD devido à crise no mercado de DRAM.
De acordo com seus dados, a NVIDIA já realizou um pequeno aumento no custo do GPU em dezembro deste ano. No entanto, uma correção completa nos preços das placas personalizadas dos parceiros AIB da empresa está planejada para fevereiro do próximo ano. É exatamente neste mês que começará um novo trimestre financeiro nos relatórios da empresa. A empresa não quer mudar sua política de preços até que isso aconteça, para não prejudicar os resultados de sua divisão de jogos.
Por outro lado, a AMD começará a aumentar significativamente os preços das placas gráficas para jogos já em janeiro, uma vez que seus contadores incluem no quarto trimestre financeiro outubro, novembro e dezembro de cada ano. Nesse contexto, os insiders enfatizam que em janeiro os jogadores só enfrentarão o primeiro de uma série de rodadas planejadas de aumento de preço do GPU.
De acordo com seus dados, a NVIDIA já realizou um pequeno aumento no custo do GPU em dezembro deste ano. No entanto, uma correção completa nos preços das placas personalizadas dos parceiros AIB da empresa está planejada para fevereiro do próximo ano. É exatamente neste mês que começará um novo trimestre financeiro nos relatórios da empresa. A empresa não quer mudar sua política de preços até que isso aconteça, para não prejudicar os resultados de sua divisão de jogos.
Por outro lado, a AMD começará a aumentar significativamente os preços das placas gráficas para jogos já em janeiro, uma vez que seus contadores incluem no quarto trimestre financeiro outubro, novembro e dezembro de cada ano. Nesse contexto, os insiders enfatizam que em janeiro os jogadores só enfrentarão o primeiro de uma série de rodadas planejadas de aumento de preço do GPU.
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Em 2026, AI/DePIN se tornará uma das narrativas pragmáticas-chave da indústria de criptomoedas. Diferentemente das tendências especulativas do passado, ele oferece uma solução real para o problema global da escassez de recursos computacionais para IA. Este setor tem o potencial de atrair não apenas investidores em criptomoedas, mas também capital tradicional em busca de oportunidades de infraestrutura na era da "fome de ferro".
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A mineração de ETH acabou, mas sua placa de vídeo não deve ficar ociosa.
🛠️ Para onde levar sua placa de vídeo?
Se você quiser tentar, aqui estão alguns projetos DePIN conhecidos que utilizam poder computacional:
· Render Network (RNDR): Para renderização de gráficos 3D e animação.
· Akash Network (AKT): Para computação em nuvem e execução de aplicativos.
· io.net: Especificamente para tarefas de aprendizado de máquina e IA.
Importante: Antes de se conectar, estude os requisitos de cada projeto (placa de vídeo mínima, configurações, rentabilidade).
🛠️ Para onde levar sua placa de vídeo?
Se você quiser tentar, aqui estão alguns projetos DePIN conhecidos que utilizam poder computacional:
· Render Network (RNDR): Para renderização de gráficos 3D e animação.
· Akash Network (AKT): Para computação em nuvem e execução de aplicativos.
· io.net: Especificamente para tarefas de aprendizado de máquina e IA.
Importante: Antes de se conectar, estude os requisitos de cada projeto (placa de vídeo mínima, configurações, rentabilidade).
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Perspectivas para 2026 e além
Especialistas veem várias direções importantes para o desenvolvimento:
1. Convergência com IA: DePIN se tornará a base para a "economia de agentes", onde agentes autônomos de IA alugarão poder computacional e dados em redes descentralizadas.
2. Maturidade estrutural: O foco mudará do crescimento do valor dos tokens para métricas de negócios reais: receita, número de clientes e sustentabilidade do modelo.
3. Expansão de nichos: Além de computação e armazenamento, redes para sensores, redes de energia e outros tipos de infraestrutura física também se desenvolverão.
No final, DePIN não é apenas a próxima narrativa de criptomoeda, mas uma resposta pragmática aos desafios de infraestrutura da era digital. Ele pode redefinir como a infraestrutura tecnológica do futuro é construída e a quem pertence.
Especialistas veem várias direções importantes para o desenvolvimento:
1. Convergência com IA: DePIN se tornará a base para a "economia de agentes", onde agentes autônomos de IA alugarão poder computacional e dados em redes descentralizadas.
2. Maturidade estrutural: O foco mudará do crescimento do valor dos tokens para métricas de negócios reais: receita, número de clientes e sustentabilidade do modelo.
3. Expansão de nichos: Além de computação e armazenamento, redes para sensores, redes de energia e outros tipos de infraestrutura física também se desenvolverão.
No final, DePIN não é apenas a próxima narrativa de criptomoeda, mas uma resposta pragmática aos desafios de infraestrutura da era digital. Ele pode redefinir como a infraestrutura tecnológica do futuro é construída e a quem pertence.
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DePIN se tornará um motor chave do mercado de criptomoedas em 2026, porque resolve diretamente os principais problemas da indústria tecnológica: a escassez de poder computacional (GPU) e dados para inteligência artificial (IA).
Este setor oferece uma alternativa de mercado aos gigantes da nuvem centralizados. Em vez de construir caros centros de dados, as redes DePIN reúnem recursos computacionais não utilizados em todo o mundo (por exemplo, placas gráficas ou armazenamento de dados) através da blockchain, oferecendo-os a um custo mais baixo.
Por que essa tendência está ganhando força agora
· Resposta à "fome de ferro" da IA: Espera-se que em 2026 continue a haver uma escassez significativa de capacidade para IA. DePIN oferece uma solução descentralizada para esse problema.
· Demanda por benefícios reais: O mercado de criptomoedas está se deslocando de especulações para projetos com economia real. Grandes instituições de pesquisa preveem que o DePIN encontrará aplicações em massa, atendendo à demanda por computação e dados para IA.
· Modelo comprovado: Já existem projetos gerando milhões de dólares em receita anual de clientes reais. Isso prova que o modelo funciona.
Computação descentralizada (GPU)
Este setor oferece uma alternativa de mercado aos gigantes da nuvem centralizados. Em vez de construir caros centros de dados, as redes DePIN reúnem recursos computacionais não utilizados em todo o mundo (por exemplo, placas gráficas ou armazenamento de dados) através da blockchain, oferecendo-os a um custo mais baixo.
Por que essa tendência está ganhando força agora
· Resposta à "fome de ferro" da IA: Espera-se que em 2026 continue a haver uma escassez significativa de capacidade para IA. DePIN oferece uma solução descentralizada para esse problema.
· Demanda por benefícios reais: O mercado de criptomoedas está se deslocando de especulações para projetos com economia real. Grandes instituições de pesquisa preveem que o DePIN encontrará aplicações em massa, atendendo à demanda por computação e dados para IA.
· Modelo comprovado: Já existem projetos gerando milhões de dólares em receita anual de clientes reais. Isso prova que o modelo funciona.
Computação descentralizada (GPU)
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Principais pontos do novo ciclo:
· Fome de GPU de IA — um déficit estrutural permanente de GPU e memória. Esta é a base para o crescimento da demanda por soluções descentralizadas.
· DePIN — é a resposta. Redes que agregam poder computacional em todo o mundo (desde data centers até a placa de vídeo de um estudante), oferecendo-os a preços muito mais baixos do que os análogos do mundo Web2.
· Mudança de narrativa. O mercado está cansado de promessas vazias. O foco de 2026 será na utilidade prática e funcionalidade. DePIN — é uma infraestrutura física que gera utilidade real e demanda.
· Novo campo para altcoins. Não são memes. São “tokens de propriedade” (Ownership Coins), que dão direito a uma parte da infraestrutura real e lucrativa do futuro.
Principais jogadores e tokens:
· Bittensor (TAO): Mercado descentralizado de aprendizado de máquina e modelos de IA.
· Render (RNDR): Rede global para renderização de gráficos e computações em GPU.
· Akash (AKT): Mercado descentralizado de computação em nuvem (“AWS descentralizado”).
· Fetch.ai (FET) / ASI Alliance: Plataforma para criação e coordenação de agentes autônomos de IA.
Desafios existem (o setor é volátil e enfrenta pressão), mas a tendência é clara: 2026 será o ano em que soluções criptográficas de infraestrutura provarão sua necessidade.
· Fome de GPU de IA — um déficit estrutural permanente de GPU e memória. Esta é a base para o crescimento da demanda por soluções descentralizadas.
· DePIN — é a resposta. Redes que agregam poder computacional em todo o mundo (desde data centers até a placa de vídeo de um estudante), oferecendo-os a preços muito mais baixos do que os análogos do mundo Web2.
· Mudança de narrativa. O mercado está cansado de promessas vazias. O foco de 2026 será na utilidade prática e funcionalidade. DePIN — é uma infraestrutura física que gera utilidade real e demanda.
· Novo campo para altcoins. Não são memes. São “tokens de propriedade” (Ownership Coins), que dão direito a uma parte da infraestrutura real e lucrativa do futuro.
Principais jogadores e tokens:
· Bittensor (TAO): Mercado descentralizado de aprendizado de máquina e modelos de IA.
· Render (RNDR): Rede global para renderização de gráficos e computações em GPU.
· Akash (AKT): Mercado descentralizado de computação em nuvem (“AWS descentralizado”).
· Fetch.ai (FET) / ASI Alliance: Plataforma para criação e coordenação de agentes autônomos de IA.
Desafios existem (o setor é volátil e enfrenta pressão), mas a tendência é clara: 2026 será o ano em que soluções criptográficas de infraestrutura provarão sua necessidade.
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