Por que a Web3 está perdendo a corrida da IA?

A inteligência artificial (IA) é amplamente considerada como uma das tecnologias mais transformadoras deste século. Naturalmente, a perspectiva de sistemas de IA descentralizados alimentados por infraestrutura Web3 possui um apelo conceitual significativo.

No entanto, apesar dessa proposição de valor aparentemente atraente, Web3-AI não conseguiu obter uma tração significativa no ecossistema mais amplo de IA. À medida que as capacidades avançadas de IA aceleram em taxas sem precedentes, a janela de oportunidade para o Web3 se tornar uma base viável para a próxima geração de IA está se fechando rapidamente.

Este ensaio explora uma tese controversa, mas crucial: Web3 está perdendo a corrida da IA. Chega um ponto em toda revolução tecnológica em que se torna tarde demais para promover uma disrupção credível. Se Web3-AI não mudar o foco das tendências superficiais para a infraestrutura fundamental, a justificativa para construir a próxima geração de sistemas de IA em plataformas descentralizadas pode desaparecer completamente.

A Falácia Narrativa da IA Web3

Em "O Cisne Negro", Nassim Nicholas Taleb introduziu o conceito da "falácia narrativa": a tendência a construir histórias coerentes em torno de eventos não relacionados ou fracamente conectados. O estado atual do Web3-AI é um exemplo clássico. A comunidade recompensa tendências altamente performáticas, porém em grande parte irrelevantes no contexto do mercado de IA — agentes meme de IA, protótipos especulativos de zk-AI — como se representassem avanços substanciais no campo. Embora exista alguma inovação, o abismo crescente entre o Web3-AI e o ecossistema mais amplo de IA está se tornando insustentável.

O fascínio pela inovação impulsionada por narrativas encorajou o ecossistema Web3 a confundir experimentação com progresso. Como resultado, capital e atenção são frequentemente mal alocados para novidades em vez de capacidades fundamentais. A ilusão de momentum está mascarando o fato de que a maior parte do que está sendo construído hoje em Web3-AI é ortogonal ao caminho crítico da inovação em IA.

IA e a Teoria das Ondas da Evolução Tecnológica

Para entender a posição frágil do Web3-AI, é útil observar como a tecnologia tende a evoluir. Primeiramente, os avanços costumam ocorrer em ondas interdependentes. Por exemplo, a computação móvel foi catalisada por ondas anteriores como a infraestrutura em nuvem, e os chips de IA emergiram de inovações no hardware de jogos. Para permanecer relevante em uma nova onda, as tecnologias devem estar fundamentadas nas anteriores.

Web3-AI carece dessa continuidade. Não desempenhou um papel significativo nas tendências que deram origem à revolução da IA generativa. Perdeu os ciclos da computação em nuvem, engenharia de dados em larga escala e até mesmo o desenvolvimento inicial de modelos de IA. Como resultado, Web3-AI sofre de um vácuo fundamental — está tentando surfar uma onda sem uma prancha.

Em segundo lugar, os mercados de tecnologia de infraestrutura tendem a se consolidar. A história mostra que plataformas dominantes de infraestrutura quase sempre se reduzem a poucos grandes players. A computação em nuvem convergiu em torno da AWS, Azure e GCP. O desenvolvimento móvel estabilizou-se em torno do iOS e Android. Big data se consolidou em torno da Snowflake e Databricks. A infraestrutura de IA provavelmente seguirá um padrão semelhante. Se Web3-AI não se posicionar como uma das três principais plataformas viáveis, corre o risco de se tornar irrelevante em um cenário altamente concentrado.

Faltando Fundamentos e Construindo Coisas Irrelevantes

A pilha moderna de IA é construída sobre quatro pilares fundamentais: dados, computação, modelos e talento em pesquisa. Infelizmente, Web3 historicamente ignorou todos os quatro. Falta talento profundo em IA. Não existem grandes conjuntos de dados de IA nativos ao Web3. A infraestrutura computacional ainda é primitiva. E não há modelos amplamente adotados de IA operando de forma significativa em protocolos descentralizados.

Essa falta de fundamentos é agravada pela tendência a perseguir objetos brilhantes. Projetos em Web3-AI gravitacionalmente se concentram desproporcionalmente em áreas especulativas como agentes meme ou zkML sem casos de uso claros. Embora essas ideias sejam intelectualmente interessantes, não são fundamentais para habilitar ou escalar capacidades significativas de IA. Em sua forma atual, oferecem pouco valor prático para o avanço da infraestrutura de IA.

Para fazer um progresso real, o ecossistema Web3-AI deve enfrentar esse déficit fundamental. Isso significa investir em talento, construir pipelines de dados, criar camadas de computação eficientes e desenvolver modelos que ofereçam vantagens tangíveis quando implantados em sistemas descentralizados.

O Gap de IA Entre Web3 e Web2 Está Crescendo

A inovação em IA está se acumulando rapidamente, e o Web3 tem sido um observador passivo. Nenhum dos principais marcos de IA — pré-treinamento não supervisionado, ajuste fino avançado, geração aumentada por recuperação, motores de raciocínio ou frameworks agentivos — envolveu arquiteturas Web3 de maneira significativa.

À medida que cada novo lançamento se baseia no anterior, as barreiras para alcançar o atraso tornam-se mais íngremes. Todas as ferramentas críticas, plataformas e infraestrutura para construir modelos de fronteira estão atualmente centralizadas. Sem esforços urgentes e coordenados para mudar essa trajetória, Web3-AI ficará décadas para trás em um campo que avança em meses.

O Risco da Irrelevância

A IA é, por sua própria natureza, uma força centralizadora. Treinar modelos de fronteira requer vastos conjuntos de dados, enorme poder computacional e talento especializado — tudo tende à concentração. Alternativas descentralizadas enfrentam desafios técnicos e econômicos profundos.

Isso não significa que a IA descentralizada esteja fadada ao fracasso. Mas a margem de erro está desaparecendo. A menos que Web3-AI acelere dramaticamente, o ecossistema centralizado alcançará um domínio tão grande que a descentralização se tornará um pensamento secundário. O risco não é perder a próxima tendência de IA; é tornar-se fundamentalmente irrelevante no futuro da IA.

Um Alerta

Resiliência e otimismo estão embutidos no DNA do Web3, e esforços recentes por equipes tecnicamente mais sérias são encorajadores, como Nous Research (treinamento distribuído), Prime Intellect (treinamento distribuído), LayerLens (benchmarking e avaliações), Pluralis (treinamento distribuído), Sahara (aplicativos de IA) e mais alguns. Alguns estão começando a enfrentar problemas centrais — ML preservação de privacidade, treinamento distribuído, inferência verificável.

Mas esses esforços permanecem exceções, e não a norma. O movimento Web3-AI ainda carece de talento, dados, computação, infraestrutura e capital. Deve abandonar distrações e se orientar para a capacidade fundamental. Encarar essa realidade com clareza oferece uma chance de mudar de rumo. Ignorar isso significa perder a revolução tecnológica mais consequente da história.