Como a IA pressiona o software e abre espaço para as criptos, segundo gestora apoiada pela Kraken

A compressão de margens no software com IA reposiciona a captura de valor para camadas de liquidação, dados e coordenação econômica em redes cripto.

Uma gestora de investimentos apoiada pela exchange Kraken avaliou que o futuro das criptomoedas é promissor no contexto do avanço acelerado da inteligência artificial sobre as empresas de software. A leitura parte de um movimento claro: modelos cada vez mais poderosos tornam funcionalidades antes diferenciais em recursos de prateleira, reescrevendo margens e deslocando a fronteira de valor para infraestruturas, dados e liquidação. Nesse sentido, blockchains surgem como a camada de propriedade e coordenação econômica capaz de conectar agentes, modelos e mercados sem intermediação, preservando verificabilidade em um ambiente de automação crescente. O resultado é uma tese de convergência entre IA e cripto que, se bem-sucedida, muda a geografia da monetização digital.

Pressão da IA sobre o software

O chamado “assalto” da IA ao software parte da comoditização funcional: assistentes, copilotos e modelos fundacionais tornam tarefas complexas replicáveis via API, reduzindo o poder de diferenciação de muitas empresas. Com barreiras de entrada menores, a competição se desloca para dados proprietários, distribuição e custo de computação, enquanto preços tendem a cair em segmentos antes protegidos por lock-ins. Por outro lado, a captura de valor concentra-se em plataformas com acesso privilegiado a dados, em quem controla a orquestração da infraestrutura e em quem dita padrões de integração. Ainda assim, a pressão sobre margens é real e persistente, abrindo espaço para novas formas de coordenação econômica fora do modelo tradicional de licenças por assento.

Onde as criptos capturam valor

Redes cripto oferecem três atributos relevantes para a IA: liquidação programável, propriedade verificável e mercados abertos. Micropagamentos entre máquinas permitem que modelos e agentes autônomos precifiquem inferências em tempo real sem fricção bancária, enquanto tokens alinham incentivos para curadoria, rotulagem e governança de dados. Mercados de computação descentralizada tornam-se alternativa complementar a data centers, favorecendo compra e venda de ciclos de GPU de forma transparente. Além disso, a trilha de auditoria on-chain traz garantias de proveniência de dados e resultados, tema central quando a distinção entre conteúdo humano e sintético se torna crítica. Para a gestora apoiada pela Kraken, é nesse conjunto — liquidação, dados e coordenação — que reside o “brilho” de longo prazo das criptos diante da difusão da IA.

Riscos, trade-offs e horizonte

Há, porém, riscos materiais. A concentração de hardware e energia em poucos provedores pode limitar a penetração de mercados de computação abertos. Em paralelo, a fragmentação de camadas de execução e a experiência de usuário ainda aquém do ideal seguem como entraves para casos de uso de massa. Reguladores observam de perto tanto stablecoins quanto a interseção entre IA, dados sensíveis e identidade — um campo em que provas de humanidade e atestação criptográfica despontam, mas ainda sem consenso técnico. No curto prazo, ciclos de liquidez e narrativas setoriais podem distorcer preços; no longo prazo, a durabilidade da tese dependerá da utilidade mensurável em fluxos machine-to-machine, remessas e mercados de dados com incentivos claros.

O que observar a seguir

Indicadores práticos incluem a adoção de micropagamentos por agentes autônomos, volumes em redes focadas em dados e computação, integrações entre provedores de IA e camadas de liquidação cripto, além do crescimento de receitas on-chain ligadas a inferência e curadoria. Também vale monitorar padrões de verificação de conteúdo e identidades, já que a confiabilidade da informação se torna um ativo econômico. Para quem deseja compreender melhor a aplicação de IA na identificação de oportunidades em cripto — inclusive o uso de ferramentas que sintetizam sinais de mercado e auxiliam na tomada de decisão — o BlockTrends oferece o curso TradeGPT: Investindo em Cripto com AI, que explora recursos de IA presentes em corretoras como a Bybit e discute formas de utilizá-los de maneira criteriosa, com ênfase em contexto de mercado, leitura de fluxos e limites dos modelos.