FOMO está a varrer toda a indústria de criptomoedas. Desde bolsas de valores até empresas de segurança cibernética, todas as empresas estão a lançar serviços impulsionados por IA. Este artigo, originado do relatório da Tiger Research, analisa profundamente a lógica por trás da entrada neste momento, compilado e escrito pelo 动区.
（Contexto anterior: Huang Renxun GTC2026 Texto completo: A procura por IA atinge trilhões de dólares, o poder de processamento sobe 350 vezes, OpenClaw transforma qualquer empresa em AaaS）
（Informação adicional: Strategy mantém posições com lucro de 1,2 mil milhões de dólares, Saylor: BTC é o maior beneficiário da era da IA）
Índice deste artigo
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- Resumo dos pontos principais
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- Empresas de criptomoedas estão a lançar serviços de IA em grande escala
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- Como as empresas de criptomoedas estão a adotar IA
- 2.1. Análise de pesquisa
- 2.2. Negociação
- 2.3. Segurança / Auditoria
- 2.4. Infraestrutura de pagamento
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- Por que as empresas de criptomoedas estão a entrar nesta fase de adoção de IA
Resumo dos pontos principais
- Exchanges, segurança, pagamentos e pesquisa, entre outros setores de criptomoedas, estão a implementar estratégias de serviços de IA simultaneamente
- Diferente de ciclos anteriores, desta vez são empresas já consolidadas como Coinbase e Binance a liderar a corrida — IA deixou de ser apenas uma narrativa para se tornar uma necessidade operacional real
- Os motivos de adoção variam por setor: as exchanges focam em evitar perda de utilizadores; as empresas de segurança preenchem lacunas na auditoria; a infraestrutura de pagamento mira na economia de agentes inteligentes em formação
- “Ter funcionalidades” e “usar de fato” são questões distintas — o FOMO de IA e a pressão competitiva estão a acelerar a adoção além da necessidade real
- Necessidades reais e ansiedade competitiva coexistem; distinguir entre “adoção que cria valor” e “adoção para cumprir requisitos” é a chave
1. Empresas de criptomoedas estão a lançar serviços de IA em grande escala
A IA é atualmente o setor mais destacado do mercado global. Ferramentas gerais como ChatGPT e Claude já fazem parte do cotidiano, enquanto plataformas como OpenClaw reduzem ainda mais a barreira técnica para construir agentes de IA.
Embora a indústria de criptomoedas tenha demorado a acompanhar, agora está a integrar IA ativamente em todos os setores verticais.
Que tipos de serviços de IA estas empresas estão a oferecer? E por que estão a entrar neste momento?
2. Como as empresas de criptomoedas estão a adotar IA
2.1. Análise de pesquisa
A pesquisa em criptomoedas enfrenta um problema estrutural: dados na blockchain, emoções da comunidade e indicadores-chave estão dispersos por várias plataformas, dificultando a verificação; além disso, IA geral apresenta altas taxas de erro ao lidar com consultas relacionadas a criptomoedas.
Projetos como Surf tentam resolver este problema, integrando fontes de dados dispersas para criar ferramentas de pesquisa de IA específicas para criptomoedas. Entre todas as aplicações de IA, a análise de pesquisa tem a menor barreira de entrada — sem necessidade de programação ou experiência em trading.
2.2. Negociação
As exchanges lideram a implementação de IA na área de trading.
Cada uma adota abordagens diferentes: algumas disponibilizam seus próprios dados de negociação aos utilizadores; outras permitem que os utilizadores comandem agentes de IA com linguagem natural, realizando todo o processo de análise e execução de operações.
APIs já não são novidade, muitas exchanges oferecem há anos. A verdadeira inovação agora é uma camada adicional de interface: MCP e Skills de IA permitem que utilizadores não técnicos acessem funcionalidades de exchanges através de agentes de IA, usando apenas linguagem natural.
Esta mudança está em sintonia com a transformação que ocorre na comunidade. Cada vez mais utilizadores não desenvolvedores estão a construir estratégias de trading automatizado via agentes de IA, sem escrever código — basta descrever a estratégia, e o agente constrói e executa o algoritmo.
Para as exchanges, isto representa tanto uma oportunidade quanto uma ameaça. Com a expansão do grupo de utilizadores empoderados por IA, a fidelidade a qualquer plataforma específica diminui, pois os agentes podem operar em qualquer lugar. A lógica de adoção de IA pelas exchanges é clara: atrair rapidamente utilizadores e mantê-los na sua plataforma.
O trading envolve gestão de ativos reais, exigindo maior julgamento e responsabilidade. Mas, com a redução das barreiras, este setor também se abre a utilizadores comuns.
2.3. Segurança / Auditoria
A auditoria de contratos inteligentes tradicionalmente depende de revisão manual linha por linha, um processo demorado, caro e com padrões variáveis entre auditores. Agora, a IA está integrada ao fluxo de trabalho: ela escaneia o código inicialmente, enquanto auditores humanos fazem revisões aprofundadas, aumentando a velocidade e a abrangência sem substituir completamente o trabalho humano.
CertiK é um exemplo representativo. A empresa foi criticada por ataques a projetos auditados anteriormente — mas esses incidentes ocorreram fora do escopo da auditoria. A auditoria é essencialmente uma verificação estática do código num momento específico, sem monitoramento contínuo.
CertiK preenche essa lacuna com IA: incorpora mecanismos de monitoramento em tempo real após a auditoria, exibidos em painéis públicos. Como a cobertura ampliada é impulsionada por IA, tanto a CertiK quanto os projetos auditados beneficiam-se.
Na segurança de blockchain, a introdução de IA não visa revolucionar os serviços existentes, mas estender os limites do trabalho humano: melhorar a precisão das auditorias atuais e preencher lacunas pós-auditoria. Para as empresas de segurança, IA é uma ferramenta para reforçar vulnerabilidades existentes, não uma nova linha de negócio.
2.4. Infraestrutura de pagamento
Para que agentes de IA participem na economia, precisam de canais de pagamento — APIs de pagamento, compra de dados, aquisição de serviços de outros agentes. A forma mais natural de pagamento é via carteiras na blockchain vinculadas a stablecoins.
Atualmente, estão a surgir dois modelos: um, integrar pagamentos em protocolos HTTP, permitindo que os agentes façam liquidações automáticas na blockchain ao acederem a APIs pagas; outro, plugins de pagamento exclusivos para agentes, que só podem fazer pagamentos dentro de limites e permissões predefinidos.
A infraestrutura de pagamento está mais relacionada a stablecoins. Mas, como os pagamentos são feitos por agentes de IA e não por humanos, ainda não há um modelo de negócio totalmente implementado.
A emissores do USDC, Circle, também estão sob atenção. A empresa propôs uma iniciativa para conectar sua infraestrutura de pagamento Gateway ao protocolo x402, convidando desenvolvedores e pesquisadores a colaborar.
Este mercado ainda não amadureceu, mas o valor do capital já está a precificar essa narrativa. Um dos principais fatores que impulsionaram a valorização da Circle é a adoção de pagamentos por agentes de IA. A implementação da infraestrutura de pagamento deve levar mais tempo do que outros setores, mas já se consolidou como um dos temas macro mais relevantes do mercado atual.
3. Por que as empresas de criptomoedas estão a entrar nesta fase de adoção de IA
Quando o ChatGPT foi lançado em novembro de 2022, nem a IA nem o setor de criptomoedas estavam prontos. Apesar de impressionantes, os modelos de IA não podiam executar tarefas de forma confiável; o mercado de criptomoedas enfrentava uma crise de confiança após o colapso da FTX.
Desde então, a IA avançou rapidamente. No último ano, todos os principais modelos melhoraram significativamente suas capacidades, tornando-se muito mais úteis. Em contrapartida, a indústria de criptomoedas apenas “emprestou” IA nesse período: tokens temáticos de IA, agentes de IA com funcionalidades incompletas, marketing exagerado. Projetos de infraestrutura descentralizada de IA surgem em grande quantidade, mas, ao compará-los com serviços de IA nativos, a diferença de qualidade é evidente.
A lacuna continua a aumentar. Na indústria de IA, plataformas como MCP (que permite agentes chamarem ferramentas externas) e OpenClaw (que possibilita construir agentes sem código) tornam a era dos agentes acessível. As empresas de criptomoedas só agora estão a começar a agir.
O diferencial desta vez é quem está a agir — não startups com rótulo de IA, mas empresas maduras com receitas consolidadas: Coinbase, Binance, Bitget. Essas empresas não veem a implementação de IA como uma estratégia de marketing, mas como uma resposta ao medo de ficar para trás — FOMO.
Este senso de urgência é evidente na ação do CEO da Coinbase, Brian Armstrong: ele enviou uma ordem a todos os engenheiros, exigindo que em uma semana integrassem ferramentas de programação de IA, sob pena de demissão.
Por outro lado, uma análise mais calma também é necessária. Tomemos a automação de trading — agentes podem consultar cotações, sugerir estratégias, mas quantos utilizadores realmente confiam seus fundos a esses agentes? A x402 já está operacional no mundo real?
No final, a adoção de IA na indústria de criptomoedas não é uma moda passageira. O momento da era da IA é visível, e as empresas estão a mover-se para não ficarem para trás. “Ter funcionalidades” e “usar de fato” continuam a ser coisas distintas, mas quem está a agir e quem não está, é a verdadeira questão.
Podemos imaginar a indústria de IA como uma piscina a encher de água. Os primeiros a entrar não sabem nadar, apenas fingem; agora, entram surfistas que já representaram o país. Ninguém sabe até onde a água vai subir, ou se a piscina vai virar um oceano. Mas a indústria de criptomoedas não vai se afogar no meio dessa água.
