Em 2025, a narrativa "AI + Web3" ainda não perdeu força. De acordo com o mais recente relatório da Grayscale, publicado em maio de 2025, o valor de mercado total da área de AI Crypto atingiu 21 bilhões de dólares, um crescimento de quase cinco vezes em comparação com os 4,5 bilhões de dólares do primeiro trimestre de 2023.
Por trás desta onda, está a verdadeira fusão de tecnologias ou mais uma vez um embrulho de conceitos?
Do ponto de vista macro, o ecossistema tradicional de IA já revelou cada vez mais problemas estruturais: altos custos de treinamento de modelos, falta de proteção da privacidade dos dados, monopolização do poder computacional, processos de inferência como uma caixa-preta, desequilíbrio nos mecanismos de incentivo... E esses pontos problemáticos estão justamente em alta consonância com as vantagens nativas do Web3: descentralização, mecanismos de mercado abertos, verificabilidade em cadeia, soberania dos dados do usuário, entre outros.
A combinação de IA + Web3 não é apenas a sobreposição de duas palavras populares, mas sim uma complementaridade estrutural de tecnologias. Vamos partir das principais dores que a IA enfrenta atualmente e analisar em profundidade aqueles projetos Web3 que realmente resolvem problemas, para que você possa entender o valor e a direção da pista de IA Crypto.
O acesso aos serviços de IA é demasiado elevado e os custos são caros.
Atualmente, os serviços de IA são geralmente caros, a obtenção de recursos para treinamento é difícil, e a barreira de entrada é muito alta para pequenas e médias empresas e desenvolvedores individuais; além disso, esses serviços costumam ser tecnicamente complexos, exigindo um conhecimento especializado para serem utilizados. O mercado de serviços de IA é altamente concentrado, os usuários carecem de opções diversificadas, os custos de chamada são opacos, o orçamento é difícil de prever e até enfrentam problemas de monopólio de poder computacional.
A solução Web3 quebra as barreiras das plataformas de forma descentralizada, construindo um mercado aberto de GPU e uma rede de serviços de modelos, suportando a programação flexível de recursos ociosos e, através da programação de tarefas em cadeia e de um mecanismo econômico transparente, incentivando mais participantes a contribuir com poder de computação e modelos, reduzindo o custo total e aumentando a acessibilidade dos serviços.
Representar o projeto
Render Network: Focado em renderização GPU descentralizada, também suporta inferência e treinamento de IA, utilizando o modelo "pague pelo uso", ajudando desenvolvedores a acessar serviços de geração de imagens e IA a baixo custo.
Gensyn: Construir uma rede de treinamento de aprendizado profundo descentralizada, utilizando o mecanismo Proof-of-Compute para validar os resultados do treinamento, promovendo a transição do treinamento de IA de uma plataforma centralizada para uma colaboração aberta.
Akash Network: uma plataforma de computação em nuvem descentralizada baseada em tecnologia blockchain, onde os desenvolvedores podem alugar recursos de GPU conforme a necessidade, para implantar e executar aplicações de IA, sendo a "versão descentralizada da computação em nuvem".
0G Labs: uma camada nativa de IA descentralizada Layer-1, que reduz significativamente os custos e a complexidade da execução de modelos de IA na cadeia através de uma arquitetura inovadora de separação de armazenamento e computação.
Falta de incentivos para os contribuidores de dados
Dados de alta qualidade são o combustível central dos modelos de IA, mas no modelo tradicional, os contribuintes de dados têm dificuldade em serem recompensados. A falta de transparência nas fontes de dados, a alta repetitividade e a falta de feedback sobre as formas de utilização fazem com que o ecossistema de dados funcione de forma ineficiente a longo prazo.
Web3 oferece um novo paradigma de soluções: através de assinaturas criptográficas, reconhecimento em cadeia e mecanismos econômicos combináveis, permitindo a formação de um ciclo de colaboração e incentivo claro entre contribuidores de dados, desenvolvedores de modelos e usuários.
Representar o projeto
OpenLedger: Inovação propõe o conceito de "Payable AI", combinando contribuição de dados, chamada de modelos e incentivos econômicos, promovendo a formação de uma rede econômica de dados colaborativa em blockchain para IA.
Bittensor: adota um sistema completo de incentivos com base em TAO recompensas, mecanismo de consenso Yuma, incentivos precisos de sub-rede, colaboração de conhecimento, entre outros, ligando diretamente a contribuição de dados aos resultados da execução do modelo, aumentando a contribuição de valor total.
Grass: Rede de dados de IA que coleta dados de comportamento de navegação dos usuários através de plugins, contribuindo para o treinamento do motor de busca em blockchain. Os usuários recebem recompensas com base na qualidade dos dados, criando um mecanismo de compartilhamento de dados impulsionado pela comunidade.
Modelos tornaram-se caixas pretas, a inferência de IA não pode ser verificada
Atualmente, o processo de inferência dos modelos de IA mais populares é altamente opaco, e os usuários não conseguem verificar a precisão e a confiabilidade dos resultados, especialmente em áreas de alto risco como finanças e saúde, onde o problema é ainda mais evidente. Além disso, os modelos podem sofrer ataques de manipulação e envenenamento, tornando difícil a rastreabilidade ou auditoria.
Para isso, os projetos de Web3 estão tentando introduzir provas de conhecimento zero (ZK), criptografia homomórfica totalmente (FHE) e ambientes de execução confiáveis (TEE), para garantir que o processo de inferência do modelo tenha verificabilidade e auditabilidade, melhorando a interpretabilidade e a base de confiança dos sistemas de IA.
Representar o projeto
Sentient: Garante que o comportamento de chamada é rastreável através de tecnologia de reconhecimento de impressões digitais inovadora, aumentando a transparência no uso de modelos e a capacidade de resistência a adulterações.
Modulus Labs: Utiliza a tecnologia ZK para realizar a validação criptográfica do processo de inferência do modelo, implementando um novo paradigma de "IA confiável".
Giza: Utilizando criptografia de conhecimento zero para colocar o cálculo de inferência de aprendizado de máquina na cadeia, aumentando assim a transparência e a confiança na implementação de modelos de IA.
Riscos de privacidade e segurança
O processo de treinamento de IA frequentemente envolve uma grande quantidade de dados sensíveis, enfrentando riscos como vazamento de privacidade, abuso ou ataque ao modelo, e falta de transparência nas decisões. Ao mesmo tempo, a definição da propriedade dos dados e do modelo é ambígua, agravando ainda mais os riscos de segurança.
Aproveitando a imutabilidade da blockchain, tecnologias de computação criptográfica (como ZK, FHE) e ambientes de execução confiáveis, garantir a segurança e controle dos dados e modelos dos sistemas de IA durante todo o processo de treinamento, armazenamento e invocação.
Representar projeto
Phala Network: oferece suporte a ambientes de execução confiáveis (TEE), encapsulando cálculos críticos em hardware seguro para prevenir vazamentos de dados e roubo de modelos.
ZAMA: Focado na tecnologia de criptografia homomórfica totalmente (FHE), permitindo que o treinamento e a inferência de modelos ocorram em estado criptografado, realizando "cálculo sem a necessidade de texto em claro".
Mind Network: Construir uma plataforma descentralizada de compartilhamento e inferência de dados de IA que suporte a proteção da privacidade, realizando o compartilhamento seguro de dados e computação de privacidade através de tecnologias criptográficas de ponta (como criptografia homomórfica, provas de conhecimento zero, etc.).
Vana: uma aplicação de geração de identidade AI, destinada a permitir que os utilizadores recuperem a propriedade e o controle total sobre os seus dados, garantindo a privacidade e a segurança dos dados.
Disputas de direitos autorais e propriedade intelectual de modelos de IA
Atualmente, os modelos de IA são treinados com uma grande quantidade de dados da internet, mas muitas vezes utilizam conteúdos protegidos por direitos autorais sem autorização, resultando em frequentes disputas legais. Ao mesmo tempo, a titularidade dos direitos autorais sobre o conteúdo gerado pela IA não é clara, e a distribuição dos direitos entre os criadores, desenvolvedores de modelos e usuários carece de um mecanismo transparente. Situações de cópias maliciosas e uso indevido dos modelos também são comuns, dificultando a proteção da propriedade intelectual.
O Web3, através de mecanismos de certificação em cadeia, realiza a prova de tempo de criação do modelo, a origem dos dados de treinamento, informações dos contribuidores, entre outros, e utiliza ferramentas como NFT e contratos inteligentes para identificar a titularidade dos direitos autorais do modelo ou conteúdo.
Representar o projeto
Story Protocol: construir um protocolo de propriedade intelectual em cadeia, permitindo que conteúdos, códigos, modelos, etc. de IA sejam modularmente registrados, combinados e licenciados, implementando o mecanismo de "criação é registro, uso é pagamento".
Alethea AI: modelo de IA generativa vinculado a identidades em blockchain e NFTs (como personagens, vozes, etc.), onde cada personagem de IA possui informações claras sobre os criadores e direitos autorais, evitando abusos e plágio.
Falta de governança descentralizada em IA
O desenvolvimento e a evolução dos modelos de IA atuais dependem fortemente de grandes empresas de tecnologia ou equipes fechadas, a transparência dos ritmos de atualização dos modelos é baixa, e a correção de valores tendenciosos é difícil, o que pode levar a preconceitos algorítmicos, abusos e à tendência de "feudalização tecnológica". A comunidade e os usuários geralmente não conseguem intervir no caminho de atualização dos modelos, ajustes de parâmetros ou limites de comportamento, faltando mecanismos para supervisionar e corrigir efetivamente os sistemas de IA.
As vantagens do Web3 estão na governança programável e nos mecanismos de colaboração aberta. Com a ajuda da governança em cadeia, mecanismos DAO e estruturas de incentivos, aspectos-chave como o design do modelo de IA, objetivos de treinamento e atualizações de parâmetros podem gradualmente incorporar o consenso da comunidade, aumentando a democracia, transparência e diversidade no desenvolvimento do modelo.
Representar o projeto
Fetch.ai: Introduz agentes económicos autónomos (AEA) e mecanismos de governação abertos, permitindo que o comportamento dos agentes de IA seja restringido por regras da comunidade e coordenado através de incentivos económicos para a colaboração entre agentes.
SingularityNET: encapsula serviços de IA em módulos on-chain combináveis, permitindo que os usuários escolham ou substituam modelos em um mercado aberto, e o mecanismo de governança da plataforma apoia a avaliação de consenso da qualidade dos modelos e propostas de melhoria dos serviços.
Problemas de colaboração de IA entre cadeias
Num ambiente multi-chain, o agente de IA e os modelos podem estar distribuídos em diferentes blockchains, dificultando a unificação do estado, contexto ou lógica de chamada, levando a uma experiência do usuário fragmentada, desenvolvimento complexo e dados difíceis de sincronizar.
Alguns projetos estão a explorar o "Protocolo AI Multichain", tentando promover a continuidade e consistência da operação de agentes de IA através de compartilhamento de contexto, comunicação entre cadeias e mecanismos de sincronização de estado.
Representar o projeto
OpenPond: utiliza o protocolo MCP de cross-chain para conectar modelos de IA e agentes em diferentes cadeias, permitindo a sincronização de estados de chamada e compartilhamento de contexto, simplificando cenários de colaboração em múltiplas cadeias.
Lava Network: fornece serviços de RPC e pontes de dados entre cadeias, abrindo canais de comunicação subjacentes para sistemas de IA multi-cadeia, suportando a sincronização de dados de agentes e a execução unificada de tarefas.
Protocolos Virtuais: através do ACP (Agent Commerce Protocol), um protocolo de colaboração inteligente, suporta processos de solicitação, negociação, execução e liquidação entre agentes. A sua tecnologia de "Hipersincronização Paralela" permite que agentes de IA operem em paralelo entre plataformas, sincronizando em tempo real comportamentos e memórias.
Conclusão
A ascensão da AI Crypto não é uma conversa vazia, mas uma reestruturação sistémica de baixo para cima: quebrou as amarras da centralização na era dos grandes modelos, e, nas dimensões de poder computacional, dados, incentivos, segurança e governança, gradualmente construiu um novo paradigma de IA em que todos podem participar, é transparente e confiável, e é impulsionado pela colaboração.
Atualmente, este campo já passou da fase conceitual para a fase de implementação de produtos substanciais. Acredita-se que aqueles projetos de AI Crypto que conseguem realmente criar valor prático e resolver pontos críticos terão a oportunidade de liderar a próxima onda de desenvolvimento da era da AI, promovendo o avanço da tecnologia de inteligência artificial em direções mais abertas, justas e confiáveis.
O conteúdo serve apenas de referência e não constitui uma solicitação ou oferta. Não é prestado qualquer aconselhamento em matéria de investimento, fiscal ou jurídica. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações sobre os riscos.
A oportunidade é uma ilusão? Qual é o valor da pista AI + Web3?
Escrito por: TinTinLand
Em 2025, a narrativa "AI + Web3" ainda não perdeu força. De acordo com o mais recente relatório da Grayscale, publicado em maio de 2025, o valor de mercado total da área de AI Crypto atingiu 21 bilhões de dólares, um crescimento de quase cinco vezes em comparação com os 4,5 bilhões de dólares do primeiro trimestre de 2023.
Por trás desta onda, está a verdadeira fusão de tecnologias ou mais uma vez um embrulho de conceitos?
Do ponto de vista macro, o ecossistema tradicional de IA já revelou cada vez mais problemas estruturais: altos custos de treinamento de modelos, falta de proteção da privacidade dos dados, monopolização do poder computacional, processos de inferência como uma caixa-preta, desequilíbrio nos mecanismos de incentivo... E esses pontos problemáticos estão justamente em alta consonância com as vantagens nativas do Web3: descentralização, mecanismos de mercado abertos, verificabilidade em cadeia, soberania dos dados do usuário, entre outros.
A combinação de IA + Web3 não é apenas a sobreposição de duas palavras populares, mas sim uma complementaridade estrutural de tecnologias. Vamos partir das principais dores que a IA enfrenta atualmente e analisar em profundidade aqueles projetos Web3 que realmente resolvem problemas, para que você possa entender o valor e a direção da pista de IA Crypto.
O acesso aos serviços de IA é demasiado elevado e os custos são caros.
Atualmente, os serviços de IA são geralmente caros, a obtenção de recursos para treinamento é difícil, e a barreira de entrada é muito alta para pequenas e médias empresas e desenvolvedores individuais; além disso, esses serviços costumam ser tecnicamente complexos, exigindo um conhecimento especializado para serem utilizados. O mercado de serviços de IA é altamente concentrado, os usuários carecem de opções diversificadas, os custos de chamada são opacos, o orçamento é difícil de prever e até enfrentam problemas de monopólio de poder computacional.
A solução Web3 quebra as barreiras das plataformas de forma descentralizada, construindo um mercado aberto de GPU e uma rede de serviços de modelos, suportando a programação flexível de recursos ociosos e, através da programação de tarefas em cadeia e de um mecanismo econômico transparente, incentivando mais participantes a contribuir com poder de computação e modelos, reduzindo o custo total e aumentando a acessibilidade dos serviços.
Representar o projeto
Render Network: Focado em renderização GPU descentralizada, também suporta inferência e treinamento de IA, utilizando o modelo "pague pelo uso", ajudando desenvolvedores a acessar serviços de geração de imagens e IA a baixo custo.
Gensyn: Construir uma rede de treinamento de aprendizado profundo descentralizada, utilizando o mecanismo Proof-of-Compute para validar os resultados do treinamento, promovendo a transição do treinamento de IA de uma plataforma centralizada para uma colaboração aberta.
Akash Network: uma plataforma de computação em nuvem descentralizada baseada em tecnologia blockchain, onde os desenvolvedores podem alugar recursos de GPU conforme a necessidade, para implantar e executar aplicações de IA, sendo a "versão descentralizada da computação em nuvem".
0G Labs: uma camada nativa de IA descentralizada Layer-1, que reduz significativamente os custos e a complexidade da execução de modelos de IA na cadeia através de uma arquitetura inovadora de separação de armazenamento e computação.
Falta de incentivos para os contribuidores de dados
Dados de alta qualidade são o combustível central dos modelos de IA, mas no modelo tradicional, os contribuintes de dados têm dificuldade em serem recompensados. A falta de transparência nas fontes de dados, a alta repetitividade e a falta de feedback sobre as formas de utilização fazem com que o ecossistema de dados funcione de forma ineficiente a longo prazo.
Web3 oferece um novo paradigma de soluções: através de assinaturas criptográficas, reconhecimento em cadeia e mecanismos econômicos combináveis, permitindo a formação de um ciclo de colaboração e incentivo claro entre contribuidores de dados, desenvolvedores de modelos e usuários.
Representar o projeto
OpenLedger: Inovação propõe o conceito de "Payable AI", combinando contribuição de dados, chamada de modelos e incentivos econômicos, promovendo a formação de uma rede econômica de dados colaborativa em blockchain para IA.
Bittensor: adota um sistema completo de incentivos com base em TAO recompensas, mecanismo de consenso Yuma, incentivos precisos de sub-rede, colaboração de conhecimento, entre outros, ligando diretamente a contribuição de dados aos resultados da execução do modelo, aumentando a contribuição de valor total.
Grass: Rede de dados de IA que coleta dados de comportamento de navegação dos usuários através de plugins, contribuindo para o treinamento do motor de busca em blockchain. Os usuários recebem recompensas com base na qualidade dos dados, criando um mecanismo de compartilhamento de dados impulsionado pela comunidade.
Modelos tornaram-se caixas pretas, a inferência de IA não pode ser verificada
Atualmente, o processo de inferência dos modelos de IA mais populares é altamente opaco, e os usuários não conseguem verificar a precisão e a confiabilidade dos resultados, especialmente em áreas de alto risco como finanças e saúde, onde o problema é ainda mais evidente. Além disso, os modelos podem sofrer ataques de manipulação e envenenamento, tornando difícil a rastreabilidade ou auditoria.
Para isso, os projetos de Web3 estão tentando introduzir provas de conhecimento zero (ZK), criptografia homomórfica totalmente (FHE) e ambientes de execução confiáveis (TEE), para garantir que o processo de inferência do modelo tenha verificabilidade e auditabilidade, melhorando a interpretabilidade e a base de confiança dos sistemas de IA.
Representar o projeto
Sentient: Garante que o comportamento de chamada é rastreável através de tecnologia de reconhecimento de impressões digitais inovadora, aumentando a transparência no uso de modelos e a capacidade de resistência a adulterações.
Modulus Labs: Utiliza a tecnologia ZK para realizar a validação criptográfica do processo de inferência do modelo, implementando um novo paradigma de "IA confiável".
Giza: Utilizando criptografia de conhecimento zero para colocar o cálculo de inferência de aprendizado de máquina na cadeia, aumentando assim a transparência e a confiança na implementação de modelos de IA.
Riscos de privacidade e segurança
O processo de treinamento de IA frequentemente envolve uma grande quantidade de dados sensíveis, enfrentando riscos como vazamento de privacidade, abuso ou ataque ao modelo, e falta de transparência nas decisões. Ao mesmo tempo, a definição da propriedade dos dados e do modelo é ambígua, agravando ainda mais os riscos de segurança.
Aproveitando a imutabilidade da blockchain, tecnologias de computação criptográfica (como ZK, FHE) e ambientes de execução confiáveis, garantir a segurança e controle dos dados e modelos dos sistemas de IA durante todo o processo de treinamento, armazenamento e invocação.
Representar projeto
Phala Network: oferece suporte a ambientes de execução confiáveis (TEE), encapsulando cálculos críticos em hardware seguro para prevenir vazamentos de dados e roubo de modelos.
ZAMA: Focado na tecnologia de criptografia homomórfica totalmente (FHE), permitindo que o treinamento e a inferência de modelos ocorram em estado criptografado, realizando "cálculo sem a necessidade de texto em claro".
Mind Network: Construir uma plataforma descentralizada de compartilhamento e inferência de dados de IA que suporte a proteção da privacidade, realizando o compartilhamento seguro de dados e computação de privacidade através de tecnologias criptográficas de ponta (como criptografia homomórfica, provas de conhecimento zero, etc.).
Vana: uma aplicação de geração de identidade AI, destinada a permitir que os utilizadores recuperem a propriedade e o controle total sobre os seus dados, garantindo a privacidade e a segurança dos dados.
Disputas de direitos autorais e propriedade intelectual de modelos de IA
Atualmente, os modelos de IA são treinados com uma grande quantidade de dados da internet, mas muitas vezes utilizam conteúdos protegidos por direitos autorais sem autorização, resultando em frequentes disputas legais. Ao mesmo tempo, a titularidade dos direitos autorais sobre o conteúdo gerado pela IA não é clara, e a distribuição dos direitos entre os criadores, desenvolvedores de modelos e usuários carece de um mecanismo transparente. Situações de cópias maliciosas e uso indevido dos modelos também são comuns, dificultando a proteção da propriedade intelectual.
O Web3, através de mecanismos de certificação em cadeia, realiza a prova de tempo de criação do modelo, a origem dos dados de treinamento, informações dos contribuidores, entre outros, e utiliza ferramentas como NFT e contratos inteligentes para identificar a titularidade dos direitos autorais do modelo ou conteúdo.
Representar o projeto
Story Protocol: construir um protocolo de propriedade intelectual em cadeia, permitindo que conteúdos, códigos, modelos, etc. de IA sejam modularmente registrados, combinados e licenciados, implementando o mecanismo de "criação é registro, uso é pagamento".
Alethea AI: modelo de IA generativa vinculado a identidades em blockchain e NFTs (como personagens, vozes, etc.), onde cada personagem de IA possui informações claras sobre os criadores e direitos autorais, evitando abusos e plágio.
Falta de governança descentralizada em IA
O desenvolvimento e a evolução dos modelos de IA atuais dependem fortemente de grandes empresas de tecnologia ou equipes fechadas, a transparência dos ritmos de atualização dos modelos é baixa, e a correção de valores tendenciosos é difícil, o que pode levar a preconceitos algorítmicos, abusos e à tendência de "feudalização tecnológica". A comunidade e os usuários geralmente não conseguem intervir no caminho de atualização dos modelos, ajustes de parâmetros ou limites de comportamento, faltando mecanismos para supervisionar e corrigir efetivamente os sistemas de IA.
As vantagens do Web3 estão na governança programável e nos mecanismos de colaboração aberta. Com a ajuda da governança em cadeia, mecanismos DAO e estruturas de incentivos, aspectos-chave como o design do modelo de IA, objetivos de treinamento e atualizações de parâmetros podem gradualmente incorporar o consenso da comunidade, aumentando a democracia, transparência e diversidade no desenvolvimento do modelo.
Representar o projeto
Fetch.ai: Introduz agentes económicos autónomos (AEA) e mecanismos de governação abertos, permitindo que o comportamento dos agentes de IA seja restringido por regras da comunidade e coordenado através de incentivos económicos para a colaboração entre agentes.
SingularityNET: encapsula serviços de IA em módulos on-chain combináveis, permitindo que os usuários escolham ou substituam modelos em um mercado aberto, e o mecanismo de governança da plataforma apoia a avaliação de consenso da qualidade dos modelos e propostas de melhoria dos serviços.
Problemas de colaboração de IA entre cadeias
Num ambiente multi-chain, o agente de IA e os modelos podem estar distribuídos em diferentes blockchains, dificultando a unificação do estado, contexto ou lógica de chamada, levando a uma experiência do usuário fragmentada, desenvolvimento complexo e dados difíceis de sincronizar.
Alguns projetos estão a explorar o "Protocolo AI Multichain", tentando promover a continuidade e consistência da operação de agentes de IA através de compartilhamento de contexto, comunicação entre cadeias e mecanismos de sincronização de estado.
Representar o projeto
OpenPond: utiliza o protocolo MCP de cross-chain para conectar modelos de IA e agentes em diferentes cadeias, permitindo a sincronização de estados de chamada e compartilhamento de contexto, simplificando cenários de colaboração em múltiplas cadeias.
Lava Network: fornece serviços de RPC e pontes de dados entre cadeias, abrindo canais de comunicação subjacentes para sistemas de IA multi-cadeia, suportando a sincronização de dados de agentes e a execução unificada de tarefas.
Protocolos Virtuais: através do ACP (Agent Commerce Protocol), um protocolo de colaboração inteligente, suporta processos de solicitação, negociação, execução e liquidação entre agentes. A sua tecnologia de "Hipersincronização Paralela" permite que agentes de IA operem em paralelo entre plataformas, sincronizando em tempo real comportamentos e memórias.
Conclusão
A ascensão da AI Crypto não é uma conversa vazia, mas uma reestruturação sistémica de baixo para cima: quebrou as amarras da centralização na era dos grandes modelos, e, nas dimensões de poder computacional, dados, incentivos, segurança e governança, gradualmente construiu um novo paradigma de IA em que todos podem participar, é transparente e confiável, e é impulsionado pela colaboração.
Atualmente, este campo já passou da fase conceitual para a fase de implementação de produtos substanciais. Acredita-se que aqueles projetos de AI Crypto que conseguem realmente criar valor prático e resolver pontos críticos terão a oportunidade de liderar a próxima onda de desenvolvimento da era da AI, promovendo o avanço da tecnologia de inteligência artificial em direções mais abertas, justas e confiáveis.