# O hiato das criptomoedas e a concentração de capital em inteligência artificial: financiamento, infraestrutura e disputa pela próxima arquitetura econômica O deslocamento da atenção financeira para a inteligência artificial não produziu o desaparecimento das criptomoedas. Produziu uma mudança na hierarquia das promessas de crescimento, no tipo de ativo financiado e nos mecanismos pelos quais investidores procuram converter inovação em receitas. A década anterior promoveu a ideia de que redes abertas e tokens seriam capazes de reorganizar finanças, propriedade e governança da internet. O ciclo recente de inteligência artificial privilegia capacidade computacional, centros de dados, chips, redes elétricas, modelos de linguagem, aplicações empresariais e contratos de infraestrutura. Ambos prometem transformar sistemas de informação; mobilizam, porém, formas distintas de propriedade, financiamento e organização industrial. O dado mais expressivo da mudança vem da OCDE: empresas de inteligência artificial receberam US$ 258,7 bilhões em investimentos de capital de risco no mundo em 2025, equivalentes a 61% dos US$ 427,1 bilhões mapeados. A parcela de IA havia sido de 30% em 2022. Já a Galaxy Research estimou aproximadamente US$ 20,3 bilhões investidos por capitalistas de risco em empresas privadas ligadas a criptoativos e blockchain durante 2025. Os universos de coleta não são perfeitamente comparáveis, e algumas companhias atuam nas duas categorias; ainda assim, a diferença de ordem de grandeza indica onde o financiamento de risco passou a se concentrar. [1][2] A expressão hiato das criptomoedas exige precisão. Pode designar uma lacuna entre promessas tecnológicas e usos econômicos observáveis; entre preços de tokens e financiamento de empresas; entre adoção de stablecoins e descentralização efetiva; ou entre a relevância narrativa da Web3 e a corrida por infraestrutura de IA. Essas lacunas não constituem o mesmo fenômeno. Uma valorização de Bitcoin não implica aumento proporcional de empregos em empresas blockchain; um aumento das transferências de stablecoins não confirma retorno financeiro aos titulares de tokens sem direitos sobre o emissor. A análise deve separar capitalização, fluxos, receitas e utilidade social. ## 1. Duas origens intelectuais: confiança distribuída e previsão estatística Bitcoin surgiu em 2008 como proposta de pagamentos eletrônicos sem intermediação financeira central para validar transações. Sua arquitetura combinou prova de trabalho, assinaturas digitais, uma cadeia de blocos e incentivos para manter um registro compartilhado. O problema principal era coordenar participantes que não confiam entre si. Posteriormente, Ethereum ampliou o domínio de programação de contratos, permitindo criar aplicações e ativos digitais em uma base comum. O imaginário econômico deslocou-se de dinheiro eletrônico para serviços financeiros, propriedade digital, governança de protocolos e infraestrutura universal de registro. A inteligência artificial contemporânea tem genealogia diferente. Pesquisa em aprendizado estatístico, redes neurais, processamento de linguagem e computação de alto desempenho desenvolveu-se ao longo de décadas. Modelos de grande escala ganharam relevância comercial quando arquiteturas de treinamento, disponibilidade de dados e aceleradores especializados permitiram produzir sistemas generalistas. A vantagem competitiva não veio da necessidade de eliminar um intermediário, mas da capacidade de construir modelos úteis, operar servidores e integrar software a processos empresariais. A comparação revela divergência estrutural. Protocolos cripto tendem a prometer verificabilidade sem confiar no administrador; plataformas de IA, na configuração predominante, exigem confiar em operadores que controlam pesos, dados de treinamento, servidores e interfaces. A expansão de IA pode, portanto, reforçar empresas centrais que a cultura original das criptomoedas pretendia contornar. A coexistência desses modelos cria tensões e oportunidades de integração. ## 2. O longo ciclo especulativo das criptomoedas A formação de capital em criptoativos passou por ondas de adoção, especulação e reestruturação. Bitcoin criou um ativo escasso segundo as regras de seu protocolo; plataformas posteriores utilizaram tokens para coordenar participantes e financiar projetos. Ofertas iniciais de moedas ampliaram a obtenção de recursos de investidores, muitas vezes sem fornecer direitos equivalentes aos de ações tradicionais. A explosão das finanças descentralizadas trouxe empréstimos, negociação automatizada e formação de liquidez on-chain. Colecionáveis digitais e NFTs impulsionaram mercados próprios em outra etapa do ciclo. Essas ondas tiveram resultados heterogêneos. Determinados serviços permaneceram ativos e ganharam usuários; muitos tokens perderam liquidez, projetos falharam, protocolos sofreram exploração de vulnerabilidades e empresas centralizadas revelaram fragilidades de custódia e governança. Fraudes, alavancagem e riscos de contraparte não desapareceram apenas porque transações eram registradas em uma blockchain. A transparência de certas movimentações pode conviver com opacidade sobre propriedade final, garantias ou reservas mantidas fora da rede. Nos ciclos de alta, capitalização de mercado e ofertas de tokens foram frequentemente interpretadas como equivalente a investimento produtivo. Entretanto, a compra secundária de um token transfere propriedade e altera seu preço; normalmente não financia diretamente novas máquinas, contratações ou desenvolvimento, salvo mecanismos específicos de tesouraria ou emissão primária. Essa distinção é indispensável para comparar o setor com a construção de infraestrutura de IA. ## 3. O choque de expectativas criado pela IA generativa Aplicações de IA generativa demonstraram resultados visíveis em escrita, programação, busca, atendimento, design e apoio analítico. Empresas passaram a experimentar modelos dentro de processos existentes, permitindo testar utilidade em custos, tempo e qualidade. A possibilidade de vender assinaturas, infraestrutura computacional ou serviços integrados criou canais comerciais relativamente reconhecíveis por investidores tradicionais. Isso não significa que todas as aplicações entreguem produtividade líquida ou retorno suficiente para justificar avaliações elevadas. O treinamento e a análise têm custos, e a adoção exige integração, segurança, revisão humana e mudanças organizacionais. Algumas aplicações substituem ferramentas antigas sem gerar receita adicional correspondente. Outras podem ampliar a produção e criar mercados. A heterogeneidade torna arriscado extrapolar casos de sucesso para todo o setor. O contraste com blockchain é parcialmente narrativo. Para muitos usuários, uma IA que resume documentos gera resultado imediatamente perceptível; uma rede descentralizada pode fornecer vantagem menos visível, como redução de dependência de intermediários, liquidação programável ou resistência à censura. Benefícios institucionais podem ser relevantes sem aparecer em demonstrações curtas. O financiamento, porém, tende a premiar histórias que permitem imaginar vendas, margens e escala em horizonte compreensível. ## 4. O que os números efetivamente comparam A OCDE encontrou US$ 258,7 bilhões de investimento de capital de risco em empresas de IA em 2025, dos quais 73% aproximadamente se concentraram em operações de mais de US$ 100 milhões. A mesma instituição indica que cerca de três quartos do capital investido em empresas de IA nesse levantamento foi destinado a empresas sediadas nos Estados Unidos. Isso caracteriza concentração temática, empresarial e geográfica, não apenas entusiasmo generalizado com tecnologia. [1] A Galaxy Research, em levantamento próprio, encontrou US$ 5,683 bilhões aplicados por capital de risco em 384 operações cripto no segundo trimestre de 2026, avanço de 31% frente ao trimestre anterior. No primeiro semestre, a soma aproximada foi de US$ 10,018 bilhões. A captação de novos fundos especializados permaneceu concentrada: cerca de US$ 3,9 bilhões foram reunidos em cinco fundos no segundo trimestre, o menor número de novos veículos desde o quarto trimestre de 2019, segundo o relatório. [2] Não se pode dividir diretamente a série Galaxy pela série OCDE e declarar uma participação precisa das criptomoedas no capital de risco global: critérios de classificação, disponibilidade de dados, operações privadas e recortes podem divergir. A diferença de magnitude, contudo, é material. O valor de IA observado pela OCDE em um ano é muito superior ao capital privado anual de cripto medido pela Galaxy, ao mesmo tempo que o setor cripto mantém ciclos próprios e investimentos significativos. ## 5. Capitalização de mercado não é financiamento empresarial Três grandezas confundidas nas discussões públicas exigem separação. A capitalização de um token resulta de preço multiplicado por quantidade considerada circulante. É uma avaliação do estoque de unidades existentes, e pode variar intensamente com negociações marginais. Captação de capital de risco é fluxo de recursos para empresas em operações primárias ou secundárias específicas, dependendo da classificação da base. Investimento de capital físico representa gasto com ativos como servidores, imóveis, cabos e equipamentos. Se uma criptomoeda valoriza 30% em uma semana, não ocorre necessariamente entrada de moeda fiduciária equivalente a 30% de sua capitalização. O preço de uma fração negociada é aplicado a unidades não negociadas para fins de avaliação. Da mesma maneira, valorização das ações de fabricantes de chips não equivale automaticamente a dinheiro novo recebido pela companhia. O caixa entra quando há emissão, venda de ativos, crédito ou recebimento por mercadorias e serviços. No ecossistema de IA, investimentos em centros de dados aparecem em demonstrações de capital, dívida, arrendamentos e contratos. Parte da valorização acionária antecipa expectativas; outra parte corresponde a receitas e gastos efetivos. Já a economia de tokens frequentemente apresenta valores de mercado sem demonstrar fluxo contratual aos detentores. Comparar esses estoques como se fossem despesas reais leva a narrativas equivocadas sobre a migração de capital. ## 6. A concentração financeira dentro da própria IA O aparente triunfo de IA é também um processo de concentração interna. Treinar modelos de fronteira, adquirir aceleradores, operar clusters e contratar eletricidade exige montantes que apenas um conjunto pequeno de firmas consegue comprometer. A OCDE registra forte presença de grandes rodadas e aumento de investimentos em infraestrutura e hospedagem. A interdependência entre fabricantes de chips, provedores de nuvem, laboratórios de modelos e distribuidores de software cria redes contratuais complexas. [1] A concentração possui mecanismo cumulativo. Empresas com caixa e acesso a crédito compram capacidade, reúnem talentos, atendem grandes clientes e recebem dados de uso; esses recursos podem reduzir custos e melhorar produtos. Competidores menores dependem de interfaces e infraestrutura controladas pelos mesmos grupos com quem disputam o mercado final. Restrições de interoperabilidade, preços de acesso e escassez de chips podem aprofundar a diferença. Entretanto, dominância atual não determina o destino de toda inovação. Modelos menores e abertos, chips alternativos, técnicas de análise mais eficientes e especialização por domínio podem reduzir algumas barreiras. A competição pode deslocar lucros do treinamento de modelos genéricos para aplicações, distribuição ou infraestrutura. O grau de concentração dependerá da facilidade de troca de fornecedor, dos custos de computação e de regras de concorrência. ## 7. O custo físico de uma promessa digital Uma distinção marcante é que a expansão da IA recente envolve grande investimento físico. Centros de dados necessitam terrenos, refrigeração, transformadores, fibras, redes elétricas e equipamentos especializados. A Agência Internacional de Energia estimou consumo de aproximadamente 415 TWh por centros de dados em 2024 e projetou, em seu cenário central, cerca de 945 TWh em 2030. A atualização posterior preservou ordem de grandeza próxima de 950 TWh. São projeções condicionais, não consumo observado de 2030. [3] Criptomoedas com prova de trabalho também utilizam eletricidade e equipamentos, mas muitos protocolos não seguem esse modelo de consenso. Blockchains com prova de participação transferem o principal mecanismo de segurança para a imobilização de ativos e regras de validação, reduzindo a necessidade de competição computacional contínua. Portanto, a afirmação de que toda criptomoeda replica a estrutura energética do Bitcoin é falsa. O elemento decisivo para mercados financeiros é o perfil dos fluxos de caixa. Um centro de dados pode assinar contratos de longo prazo com clientes identificáveis, financiados por dívida e arrendamentos. Uma rede pública de blockchain pode ser operada por participantes distribuídos que recebem tarifas e emissões de tokens voláteis. Cada modelo tem riscos diferentes de demanda, garantias, reposição de equipamentos e governança. O emprego do termo infraestrutura digital não torna essas exposições equivalentes. ## 8. Bitcoin como ativo monetário e reserva especulativa Bitcoin ocupa posição distinta das empresas blockchain de crescimento. Sua tese predominante combina oferta programada, possibilidade de transferência sem autorização de um operador único e resistência a alterações discricionárias do registro. Para investidores, pode aparecer como ativo de alto risco, instrumento de diversificação ou aposta em escassez digital. Nenhuma dessas funções garante estabilidade de valor em moeda nacional. A ausência de fluxo de caixa societário dificulta aplicar modelos tradicionais de dividendos descontados. Avaliações dependem de demanda por manter o ativo, profundidade do mercado, condições monetárias, regulação, utilização e expectativa de aceitação futura. O preço pode subir mesmo se o financiamento de startups blockchain estiver fraco, porque os fatores de demanda por Bitcoin não coincidem com os resultados operacionais dessas empresas. A expansão de produtos financeiros que dão exposição a criptoativos por meio de intermediários tradicionais acrescenta um paradoxo: ativos concebidos para reduzir dependência institucional podem passar a circular em estruturas custodiadas e reguladas. Isso pode ampliar acesso de investidores e liquidez, mas concentra poder de distribuição e custódia em instituições identificáveis. A adoção financeira de Bitcoin não é prova automática da expansão de aplicações descentralizadas. ## 9. Stablecoins: o elo mais concreto com pagamentos Stablecoins representam uma das utilizações mais persistentes de tecnologia cripto. São instrumentos digitais que procuram manter paridade com uma unidade de conta, frequentemente o dólar. Usuários podem transferi-los através de redes blockchain em horários amplos, inclusive entre jurisdições. Em regiões com inflação, restrições de acesso bancário ou remessas caras, a utilidade percebida pode estar menos na especulação e mais na possibilidade de manter e movimentar saldos denominados em moeda estrangeira. A Chainalysis aponta diferenças expressivas entre regiões e destaca pagamentos, remessas e proteção contra desvalorização como motores de adoção. [4] A estabilidade, porém, depende das reservas, da liquidez e da capacidade de resgate do emissor, além da infraestrutura utilizada. O Banco de Compensações Internacionais observa que passivos emitidos por empresas privadas distintas não oferecem automaticamente a mesma unicidade monetária de uma moeda liquidada em banco central. Um token pode negociar temporariamente abaixo de sua referência caso surjam dúvidas sobre reservas, acesso à liquidez ou direito de resgate. [5] Desse modo, crescimento de stablecoins pode representar simultaneamente inovação em infraestrutura de pagamento e reforço da posição internacional do dólar. A descentralização do registro não elimina a centralização monetária quando os saldos permanecem direitos contra emissores privados e seus ativos de reserva. A geografia do dinheiro digital pode tornar-se mais dolarizada mesmo que sistemas de transferência se tornem tecnologicamente mais abertos. ## 10. Tokenização e a ambiguidade da infraestrutura financeira Tokenizar um ativo significa representar direitos ou instruções de transferência em registros programáveis. O potencial está em integrar emissão, negociação, compensação, liquidação e serviços ao investidor em uma arquitetura mais automatizada. Isso pode reduzir reconciliações e atrasos, mas depende de reconhecimento jurídico do direito representado, integridade dos registros e aceitação de ativos seguros para liquidação. O Fundo Monetário Internacional, em outubro de 2026, observou que mercados de ativos tokenizados, embora crescentes, ainda são pequenos e fragmentados diante dos mercados convencionais. Seu estudo identificou grande volume em operações de recompra tokenizadas, mas advertiu que valores diários movimentados não devem ser confundidos com estoque de ativos ou adoção ampla. Também destacou riscos de liquidez, interoperabilidade, concentração operacional e alavancagem. [6] Uma empresa pode utilizar um registro distribuído privado para liquidação sem emitir uma criptomoeda de livre negociação. Uma instituição financeira pode oferecer ações tokenizadas cuja segurança jurídica dependa do custodiante e da legislação, não apenas do código. Por isso, a difusão de tokenização não gera necessariamente aumento do valor econômico de todos os tokens públicos. O beneficiário da inovação pode ser a infraestrutura bancária tradicional ou o fornecedor de tecnologia que integra os sistemas. ## 11. O problema da monetização dos protocolos Protocolos blockchain podem produzir atividade significativa sem entregar rendimentos proporcionais a titulares de tokens. Tarifas pagas por usuários podem remunerar validadores, operadores de infraestrutura, intermediários ou uma tesouraria de protocolo; somente em determinadas arquiteturas há direito econômico específico associado ao token. A valorização de um ativo de governança não equivale a distribuição de lucros. A distinção com ações é jurídica e contábil. Um acionista possui direitos definidos pela legislação e pelos documentos societários, ainda que possa perder todo o investimento. Um token pode conferir voto sobre parâmetros técnicos, acesso a serviços, participação em taxas ou nenhum direito patrimonial exigível. A designação genérica de token de utilidade frequentemente encobre diferenças profundas de exposição. Esse problema afeta a avaliação de empresas e protocolos. Uma rede pode processar milhões de transações a tarifas muito baixas, gerar bem-estar para usuários e capturar pouca receita. Outra pode gerar taxas elevadas por congestionamento, sinalizando monetização ao mesmo tempo que prejudica a experiência. Medidas de endereços ativos, volume bruto e valor travado não substituem análise das receitas líquidas, usuários não duplicados, custos de segurança e direitos contratuais. ## 12. Custos de troca e dependência de plataformas A competição entre blockchains depende de liquidez, ferramentas, carteiras, padrões de contratos, segurança, desenvolvedores e interfaces. Um protocolo tecnicamente superior pode permanecer pequeno se ativos e usuários estiverem concentrados em outro ecossistema. Isso cria efeitos de rede semelhantes aos observados em sistemas de pagamento tradicionais: cada novo participante aumenta o valor potencial da rede, mas também pode reforçar dependências. Redes de segunda camada e pontes buscam ampliar capacidade e interoperabilidade. Em contrapartida, acrescentam responsabilidades de governança, mecanismos de custódia, garantias criptográficas e superfícies de ataque. A palavra descentralização não substitui avaliação de quem pode suspender operações, alterar regras, censurar transações ou recuperar ativos em situações excepcionais. Em IA, custos de troca aparecem em integração de interfaces, dados, fluxos empresariais e aplicações dependentes de um provedor. A semelhança com blockchain não significa identidade tecnológica: na nuvem, o operador geralmente controla equipamento e faturamento; em uma rede pública, o controle pode estar distribuído formalmente, mas concentrado em desenvolvedores, validadores, operadores de infraestrutura e grandes detentores de tokens. A comparação precisa localizar direitos efetivos de decisão. ## 13. A importância do capital de risco e das saídas de investimento Fundos de capital de risco operam com horizontes, reservas de capital e estratégias de saída. Investem hoje esperando liquidez futura por aquisição, abertura de capital ou venda de participações. Quando taxas de juros sobem ou saídas ficam difíceis, avaliações de empresas privadas tendem a sofrer pressão. Setores que dependem de novas rodadas para financiar operações ficam vulneráveis, mesmo quando a tecnologia subjacente continua promissora. A IA ganhou poder de atração por combinar expectativa de mercado amplo, adoção empresarial e compradores estratégicos capitalizados. As criptomoedas mantiveram compradores e mercados líquidos para tokens relevantes, mas muitas empresas do ecossistema dependem de receitas de corretagem, custódia, desenvolvimento ou serviços financeiros altamente correlacionadas com volumes de negociação. Quando ciclos especulativos arrefecem, o financiamento de novos negócios diminui. Há um efeito de carteira: investidores podem concentrar capital em poucas teses dominantes, deixando menos recursos e atenção para projetos difíceis de explicar ou monetizar. A OCDE registra que grandes operações passaram a representar parcela elevada do financiamento de IA, revelando concentração também dentro da classe de startups. A dificuldade não é exclusivamente de cripto; empresas sem acesso à narrativa vencedora podem sofrer escassez de financiamento em diversos setores. ## 14. A diferença entre crescimento real e avaliação antecipada A capacidade de uma tecnologia produzir valor social não garante rentabilidade proporcional aos seus investidores. Ferrovias, telecomunicações e internet expandiram produtividade e transformaram o comércio, mas muitos financiadores individuais perderam dinheiro em ciclos de expansão excessiva. A construção de infraestrutura pode ser duradoura mesmo quando os preços dos ativos que a financiaram eram insustentáveis. O crescimento de IA apresenta essa possibilidade. Empresas compram computação, desenvolvem serviços e registram receitas efetivas; simultaneamente, o mercado pode antecipar lucros futuros excessivos. Se a oferta de capacidade crescer mais rapidamente que a demanda pagante, preços de processamento podem cair, reduzindo margens de provedores altamente endividados. A desvalorização de uma empresa não implica inexistência de utilidade da tecnologia. Cripto já enfrentou ciclos em que avaliação de tokens avançou muito além dos serviços econômicos sustentáveis. O contraponto é que algumas infraestruturas sobreviveram às quedas, ganharam usuários e evoluíram. O mesmo raciocínio impede proclamar uma vitória definitiva da IA: o capital de risco de 2025 revela preferência financeira de um período, não a distribuição final de rentabilidade ou produtividade ao longo de décadas. ## 15. Governança do dinheiro e poder do Estado Estados não são observadores neutros da competição. Regulam emissores, impostos, proteção ao consumidor, mercado de capitais, combate à lavagem de dinheiro e organização dos sistemas de pagamento. A existência de uma rede pública não elimina o poder estatal sobre bancos, acesso cambial, energia, empresas emissoras ou prestadores de custódia. O Conselho de Estabilidade Financeira constatou, em revisão de 2025, lacunas e divergências na implementação internacional dos princípios para criptoativos e stablecoins. A fragmentação facilita arbitragem regulatória e complica cooperação entre jurisdições. As regras efetivas para stablecoins podem aproximá-las de instituições de pagamento ou de fundos que mantêm ativos de reserva, embora diferentes países adotem regimes distintos. [7] A IA enfrenta outro regime de supervisão: concorrência, privacidade, direitos autorais, segurança, responsabilidade por decisões automatizadas, exportação de chips e contratação pública. O risco econômico das duas tecnologias depende da interação entre mercados e normas. Uma restrição a determinados serviços cripto pode deslocar operadores para outras jurisdições; controles sobre aceleradores e tecnologia de fabricação de chips podem afetar a capacidade mundial de criar modelos competitivos. ## 16. O caráter geopolítico da infraestrutura digital A geografia de centros de dados e mineração depende de energia, clima, legislação, conectividade e custo do capital. Para IA, equipamentos de ponta, capacidade de fabricação avançada, memória especializada e acesso a eletricidade confiável possuem importância estratégica. Para blockchains, conexão com internet, infraestrutura de validação, mercados de câmbio e integridade de pontes entre sistemas condicionam o uso. A OCDE estima que empresas sediadas nos Estados Unidos tenham recebido cerca de 75% dos valores de capital de risco em IA no conjunto de 2025 estudado. A informação diz respeito ao destino do financiamento privado, não a participação americana em todos os pesquisadores, usuários ou equipamentos. A Galaxy identifica predominância de startups americanas também no capital cripto de seu segundo trimestre de 2026, mostrando que descentralização tecnológica e concentração geográfica de financiamento podem coexistir. [1][2] Países emergentes enfrentam escolha difícil: importar modelos de IA, adaptar soluções abertas, construir capacidade de computação soberana ou financiar nichos em que dispõem de dados e conhecimento específico. Na infraestrutura financeira, podem adotar pagamentos instantâneos domésticos, experimentar tokenização regulada ou utilizar redes públicas para remessas. O retorno social depende da capacidade institucional e do acesso real da população, não de aderir ao discurso de uma tecnologia. ## 17. América Latina, inflação e criptomoedas de uso cotidiano Na América Latina, a utilidade de ativos digitais varia por país e contexto macroeconômico. Onde inflação elevada e restrições cambiais enfraquecem a confiança na moeda nacional, usuários podem buscar instrumentos denominados em dólar, inclusive stablecoins. Em economias com pagamentos eletrônicos eficientes, segurança bancária razoável e moeda relativamente estável, a vantagem incremental de uma rede cripto para compras domésticas pode ser pequena. O Brasil ilustra o papel de infraestrutura pública: pagamentos instantâneos podem atingir grande escala sem blockchain. Isso não impede desenvolvimento de mercados de ativos digitais ou aplicações internacionais; demonstra que a solução de um problema de coordenação não precisa utilizar token negociável. Projetos de tokenização e moedas digitais de banco central devem ser avaliados por privacidade, competição, inclusão e segurança jurídica, não apenas pela inovação tecnológica anunciada. A análise de adoção precisa distinguir usuários que mantêm criptoativos por especulação, agentes que fazem remessas, comerciantes que recebem pagamentos e empresas que testam registros distribuídos. Um único índice de adoção pode combinar fenômenos de finalidades opostas. A Chainalysis destaca diferenças entre países, canais de acesso e perfil institucional, reforçando a necessidade de não tratar a região como mercado homogêneo. [4] ## 18. Fraudes, custódia e o problema da confiança residual A descentralização de um registro não remove o problema da confiança. Usuários dependem de carteiras, aparelhos, desenvolvedores, pontes, contratos inteligentes, corretoras e procedimentos de recuperação de chaves. Uma vulnerabilidade em software ou uma assinatura maliciosa pode causar perda irreversível, mesmo quando a blockchain principal continua funcionando conforme suas regras. Instituições financeiras tradicionais concentram registros e permitem, em certas condições, reversão de transações ou contestação de fraude. Redes públicas tendem a favorecer liquidação final e resistência à alteração retroativa. A escolha social envolve trade-offs entre irreversibilidade, privacidade, possibilidade de recuperação e mecanismos de responsabilização. Para famílias sem conhecimento técnico, a autogestão integral de chaves pode transferir risco operacional significativo ao usuário. A IA introduz problemas de confiança de outra natureza: respostas incorretas, vazamento de informação, manipulação de agentes, decisões discriminatórias e dependência de modelos não auditáveis. O sucesso comercial exige controles internos, avaliação de desempenho e responsabilidade jurídica. Ambas as tecnologias prometem reduzir certos custos de intermediação, mas podem criar novas funções especializadas de auditoria, custódia e governança. ## 19. A convergência possível entre IA e redes programáveis Uma fronteira relevante é o uso de redes programáveis por agentes de IA. Sistemas autônomos ou semiautônomos podem, sob regras de autorização, comprar serviços, registrar pagamentos, comprovar execução de tarefas e operar carteiras. Contratos inteligentes podem administrar garantias e liberar recursos quando condições objetivamente verificáveis forem cumpridas. Essa convergência, porém, depende de identidade, segurança, oráculos e responsabilidade legal. Um agente que executa uma transação irreversível baseada em informação incorreta pode causar perdas. A rede pode verificar que a assinatura é válida sem saber se a decisão econômica era correta. Oráculos que trazem preços e eventos do mundo real tornam-se pontos de confiança. Sistemas de custódia e limites de gasto podem diminuir riscos, mas reintroduzem mecanismos de controle. A arquitetura precisa determinar quem assume responsabilidades em caso de erro, fraude ou falha sistêmica. A oportunidade comercial também pode ser pequena quando bancos e processadores de pagamento oferecem interfaces baratas e rápidas. Para pagamentos internos entre sistemas de um mesmo grupo empresarial, usar moeda tokenizada pública pode ser desnecessário. Para liquidações transfronteiriças com participantes que não compartilham um intermediário confiável, a tecnologia pode apresentar vantagens. A escolha depende dos custos reais de coordenação. ## 20. Infraestrutura aberta e o risco de reconstruir intermediários O ideal de rede aberta consiste em permitir entrada e verificação sem autorização discriminatória, mas a experiência industrial mostra que serviços se concentram em camadas superiores. Grandes provedores de carteira, corretagem, hospedagem de nós e interfaces podem deter a maior parte do relacionamento com usuários, mesmo quando o protocolo principal permanece aberto. A captura de receitas pode ocorrer justamente nos pontos de conveniência que tornam a tecnologia acessível. Em IA, modelos abertos reduzem algumas barreiras ao desenvolvimento, mas dependem de acesso a processadores, energia, dados e distribuição. A abertura de pesos não implica capacidade de treinar um modelo semelhante a custo acessível; tampouco garante que empresas distribuição e etapas finais da cadeia mantenham liberdade quando seus canais de distribuição são controlados por grandes plataformas. O problema comum não é ausência de inovação, mas a concentração de funções complementares indispensáveis. É possível existir um protocolo sem proprietário único e uma cadeia de prestação de serviços bastante concentrada. Também é possível existir um modelo proprietário que enfrente intensa competição entre fornecedores. A análise de poder de mercado precisa identificar a camada em que preços, regras e acesso são determinados. ## 21. Emprego, competências e organização do trabalho O boom de criptomoedas gerou demanda por especialistas em criptografia, segurança de contratos, sistemas distribuídos, direito financeiro e infraestrutura de pagamentos. A instabilidade de preços e projetos introduziu ciclos de contratações e demissões. Algumas habilidades são transferíveis para bancos, defesa cibernética e engenharia de software, enquanto outras dependem do sucesso de plataformas específicas. A IA amplia procura por engenharia de dados, arquitetura de sistemas, segurança de modelos, eletrônica de potência, refrigeração, construção de centros de dados e integração de aplicativos. Ao mesmo tempo, pode automatizar tarefas desempenhadas por trabalhadores de serviços e tecnologia. Criação de empregos especializados e exposição de ocupações à automação podem ocorrer simultaneamente, com distribuição geográfica e salarial desigual. A concentração do financiamento em grandes rodadas favorece organizações já capazes de adquirir talentos em escala, mas não determina todo o mercado de trabalho. Pequenas empresas podem explorar modelos acessíveis para ofertar serviços locais. A política de formação profissional deve observar vagas reais, barreiras educacionais e mobilidade entre setores, em vez de reproduzir slogans sobre profissões que desapareceriam integralmente. ## 22. Oferta de crédito, liquidez e política monetária Ativos de risco respondem a condições monetárias, mas cada categoria possui elasticidades diferentes. Taxas de juros afetam o custo de financiamento e as avaliações de fluxos futuros; aperto de liquidez pode estimular venda de ativos voláteis. Empresas de infraestrutura de IA, além disso, precisam pagar por equipamentos e arrendamentos, de modo que o custo de capital interfere diretamente na expansão física. Para investidores em tokens sem fluxo de caixa contratual, variações de juros operam mais pela preferência por risco, condições de liquidez e oportunidade de manter ativos alternativos. Stablecoins dependem dos instrumentos de reserva e das taxas de remuneração associadas, que podem alterar a rentabilidade dos emissores. Esses canais não são intercambiáveis. O FMI, em outubro de 2026, alertou para riscos de correção de ativos vinculados à IA, concentração de exposições e aumento de alavancagem em segmentos financeiros. Também analisou oportunidades e riscos de tokenização. Não há base para declarar uma crise sistêmica de IA já ocorrida; o relatório identifica vulnerabilidades que podem amplificar choques. A mesma prudência vale para cripto: crescimento de um mercado não é sinônimo de estabilidade financeira comprovada. [8] ## 23. A hipótese de deslocamento de capital e suas alternativas Existem ao menos três hipóteses para explicar o hiato. Na primeira, investidores substituíram financiamentos de blockchain por IA porque o retorno esperado desta aumentou relativamente. Na segunda, os segmentos possuem bases distintas de capital e apenas competem parcialmente; parte da queda relativa de cripto seria normalização após um ciclo de expansão excessiva. Na terceira, os dois mercados continuam crescendo em funções específicas, mas a mídia e as avaliações direcionam atenção desproporcional para as maiores operações de IA. A comprovação de substituição direta exigiria observar fundos específicos antes e depois, mandatos de investimento, realocação entre setores e decisões documentadas. Comparar números agregados não identifica a origem de cada dólar novo. Um fundo de IA pode ter captado recursos que anteriormente iriam para software convencional, saúde ou energia; não necessariamente para blockchain. A evidência disponível sustenta a concentração temática de IA e a permanência de financiamento cripto, mas não uma transferência integral e unidirecional entre universos. Narrativas de morte das criptomoedas extrapolam os dados; narrativas de crescimento ilimitado dos dois setores ignoram concorrência pelo capital, restrições de infraestrutura e limites de lucratividade. ## 24. Três caminhos possíveis para o fim da década No primeiro caminho, IA consolida-se como infraestrutura empresarial, com queda gradual do custo de análise e ganhos de produtividade suficientemente amplos para remunerar parte relevante dos investimentos. Criptomoedas permanecem especializadas em ativos de reserva, pagamentos internacionais, liquidação programável e alguns sistemas abertos. Não ocorre fusão das duas arquiteturas; cada uma atende funções diferentes. No segundo caminho, excesso de investimento em computação reduz preços, pressiona provedores e provoca reorganização financeira. A capacidade instalada continua útil, mas investidores que financiaram obras caras podem sofrer perdas. Protocolos de pagamento e tokenização avançam em segmentos específicos, sem necessariamente captar grande volume de capital de risco. Os ativos financeiros de ambos os setores continuam sujeitos a ciclos especulativos. No terceiro caminho, agentes de IA passam a utilizar infraestrutura programável de pagamentos e registro em escala, enquanto reguladores reconhecem direitos tokenizados interoperáveis. A convergência cria serviços novos, mas sua arquitetura pode concentrar-se em emissores, custodiante e distribuidores. A intensidade da inovação não determina se o resultado será aberto ou oligopolizado. Os marcos verificáveis incluem contratos comerciais, receitas de usuários independentes, redução de custos líquidos e segurança demonstrada. ## 25. O que acompanhar: uma matriz de indicadores distintos Investimento primário em startups, formação de novos fundos, taxas de saída e duração das carteiras medem disponibilidade de capital empreendedor. Gastos efetivos em equipamentos, capacidade de centros de dados ligada à rede, arrendamentos e receitas operacionais medem a transformação física e comercial de IA. Preços de tokens e capitalização devem aparecer em séries separadas, não como substitutos desses fluxos. Para cripto, convém acompanhar usuários econômicos verificáveis, receitas líquidas por categoria, utilização de stablecoins em pagamentos finais, liquidação de ativos tokenizados, volume de negociações secundárias e falhas de custódia. Para IA, produtividade líquida após revisão humana, receita recorrente efetiva, custo por tarefa, utilização de clusters, gasto energético e solvência de empresas financiadas por dívida. Cada indicador precisa de definição estável e fonte identificável. Mudanças de legislação e de interoperabilidade também alteram a competição. Um setor pode receber pouco capital especulativo e prestar serviços fundamentais, como sistemas de pagamento; outro pode atrair avaliações gigantescas antes que seus clientes consigam comprovar retorno. Medir sucesso somente por financiamento coloca a opinião dos investidores no lugar do resultado econômico. ## 26. Conclusão: da promessa de desintermediação à economia da infraestrutura O hiato entre criptomoedas e inteligência artificial é sobretudo uma mudança no modo como o capital valoriza promessas tecnológicas. A cultura dos tokens procurou criar sistemas verificáveis por regras distribuídas; a corrida pela IA constrói grandes instalações computacionais e empresas com posição central em cadeias globais. O mercado de risco prefere, por ora, financiar intensamente essas cadeias, mas a magnitude do investimento não assegura rentabilidade futura nem elimina a utilidade de registros programáveis. O resultado mais plausível não é uma substituição absoluta de uma tecnologia pela outra. Stablecoins, tokenização e determinados ativos digitais podem continuar relevantes, enquanto IA reorganiza serviços, indústria e administração. A questão histórica é quem controlará infraestrutura, dados, direitos financeiros e interfaces, e quem receberá renda pelo uso desses recursos. Se novos sistemas digitais dependerem de poucos emissores, nuvens e distribuidores, a inovação poderá mudar as tecnologias sem reduzir a concentração econômica que originalmente motivou parte do movimento descentralizador. ## Quadro comparativo | Evidência | Período | Magnitude | Universo e ressalva | |---|---|---:|---| | Investimento global de VC em IA | 2025 | US$ 258,7 bilhões | OCDE, empresas de IA | | Participação de IA no VC global | 2025 | 61% | OCDE, 427,1 bilhões no total | | VC privado em cripto e blockchain | 2025 | cerca de US$ 20,3 bilhões | Galaxy, metodologia própria | | VC em cripto e blockchain | T2 2026 | US$ 5,683 bilhões | Galaxy, 384 operações | | VC em cripto e blockchain | S1 2026 | US$ 10,018 bilhões | Galaxy, total semestral | ```chart type: bar title: Distribuição do capital de risco global analisado pela OCDE em 2025 unit: % do valor investido IA | 61 Demais empresas | 39 ``` ```flow Avanços percebidos em aplicações de IA → expectativas de receitas e produtividade → grandes rodadas de capital de risco → demanda por chips, nuvem e eletricidade → concentração de fornecedores e obrigações financeiras Adoção de stablecoins e registros programáveis → expansão de pagamentos e liquidação → receitas de emissores e intermediários → efeitos econômicos que não se convertem automaticamente em valorização de todos os tokens ``` ```mindmap Economia digital em transformação - Inteligência artificial - Modelos e aplicações - Aceleradores e infraestrutura - Dados e canais de distribuição - Criptoativos - Bitcoin e reserva especulativa - Stablecoins e pagamentos - Tokenização e liquidação - Protocolos e governança - Restrições comuns - Segurança e confiança - Regulação e responsabilidade - Custos de acesso e concentração ``` ```chart type: bar title: Participação da IA no VC mundial, OCDE unit: % do capital de risco global 2022 | 30 2025 | 61 ``` ```map title: Dependências geográficas do capital digital Estados Unidos | Destino majoritário do VC de IA medido pela OCDE | Concentração do financiamento não equivale à produção mundial América Latina | Demanda por pagamentos e moedas estáveis | Adoção varia conforme inflação, acesso bancário e regulação Europa | Regulação de criptoativos e mercados digitais | Modelos institucionais e direitos diferem entre jurisdições Ásia | Produção de semicondutores e serviços digitais | Cadeias técnicas e fluxos de capital não coincidem ``` ## Referências [1] OCDE, *Venture capital investments in artificial intelligence through 2025*, fevereiro de 2026: https://www.oecd.org/en/publications/venture-capital-investments-in-artificial-intelligence-through-2025_a13752f5-en/full-report.html [2] Galaxy Research, *Crypto and Blockchain Venture Capital – Q2 2026*, setembro de 2026: https://www.galaxy.com/insights/research/crypto-blockchain-venture-capital-q2-2026-deal-count-fundraising [3] AIE, *Energy and AI*, 2025, e *Key Questions on Energy and AI*: https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-aI ; https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai/executive-summary [4] Chainalysis, *The 2025 Geography of Cryptocurrency Report*: https://www.chainalysis.com/reports/2025-geography-of-cryptocurrency-report/ [5] BIS, *Annual Economic Report 2025*, capítulo sobre sistema monetário: https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2025e.pdf [6] FMI, *What Is Needed for Tokenization to Deliver*, 8 de outubro de 2026: https://www.imf.org/en/blogs/articles/2026/10/08/blog-what-is-needed-for-tokenization-to-deliver [7] FSB, *Thematic Review on FSB Global Regulatory Framework for Crypto-asset Activities*, 16 de outubro de 2025: https://www.fsb.org/2025/10/thematic-review-on-fsb-global-regulatory-framework-for-crypto-asset-activities/ [8] FMI, *Global Financial Stability Report*, outubro de 2026: https://www.imf.org/en/Publications/GFSR/Issues/2026/10/13/global-financial-stability-report-october-2026 [9] BIS, *Cryptocurrencies and decentralised finance: functions and financial stability implications*, abril de 2025: https://www.bis.org/publications/paper-156-cryptocurrencies-and-decentralised-finance-functions-and-financial-stability-implications