Robot "sobrevive" no sistema económico: Quando o Web3 muda o jogo

Uma transição de “máquinas estáticas” para “agentes econômicos”

Em 2025, a indústria de robótica enfrenta um fenômeno estranho: projetos de robôs humanóides que antes eram considerados apenas um avanço de hardware, agora estão sendo avaliados de uma forma completamente diferente. Não por braços robóticos mais altos ou motores mais potentes, mas porque uma questão fundamental foi respondida: robôs podem gerenciar suas finanças, fazer pagamentos e colaborar sem intervenção humana nos bastidores?

A resposta é sim, e isso está redefinindo toda a lógica econômica do setor.

Anteriormente, robôs eram definidos como um “ativo empresarial”—com corpo, inteligência (por algoritmos de controle), mas sem “capacidade econômica”. Eles não podiam abrir uma carteira, assinar contratos, decidir autonomamente comprar recursos ou vender serviços. Todas as transações, pagamentos e distribuição de lucros passavam pela administração da empresa proprietária.

Mas, com a convergência de AI Agents, pagamentos on-chain e protocolos blockchain, esse quadro mudou. Os robôs deixaram de ser apenas “ferramentas”; tornaram-se “sujeitos econômicos” capazes de participar do mercado de uma forma antes impossível.

Por que agora, não antes?

A indústria de robótica aguardou o “momento ChatGPT” por duas décadas. Jensen Huang, CEO da Nvidia, afirmou: “O momento ChatGPT para robótica geral está logo ali”—uma previsão que não é apenas marketing, mas reflete a convergência de três eventos raros.

Primeiro: a tecnologia atingiu maturidade simultânea

Percepção multimodal (multimodal perception), controladores de nova geração como RT-X e Diffusion Policy, simulação de alta fidelidade (Isaac, Rosie), e modelos de linguagem combinados com AI Agents—todos chegaram ao ponto de aplicação comercial na mesma fase. Especialmente, ambientes de simulação já são suficientemente avançados para que robôs aprendam em larga escala com custos extremamente baixos, transferindo de forma confiável para o mundo real.

O problema de “difícil de aprender, dados caros, alto risco” que os robôs enfrentaram por décadas—agora tem uma saída.

Segundo: hardware começa a escalar

Motores, juntas, sensores—componentes essenciais que antes eram produzidos em pequenas quantidades—agora entram em produção em massa. A entrada de mercados como a China na cadeia global de suprimentos de robótica reduziu significativamente os custos. Quando empresas planejam fabricar milhões de unidades, os robôs finalmente têm uma plataforma industrial “reprodutível”.

Terceiro: confiabilidade ultrapassou o limiar mínimo

Sistemas operacionais de tempo real, sistemas de segurança redundantes, motores de controle aprimorados—robôs agora podem operar de forma estável por longos períodos em ambientes comerciais, não apenas para demonstrações de laboratório.

Resultado: em 2025, o setor de robótica recebe um volume de financiamento sem precedentes—mais de 500 milhões de dólares, focados em linhas de produção, comercialização e arquiteturas full-stack de hardware e software, e não mais apenas “financiamento de ideias”.

Afinal, a avaliação do mercado é clara: a robótica evoluiu de “é possível fazer” para “é possível vender e usar”.

O modelo econômico de quatro camadas do ecossistema robótico moderno

Para entender o papel do Web3, é preciso compreender sua estrutura de intervenção:

Camada 1 – Física (Physical Layer): Humanoides, braços robóticos, drones, estações de carregamento de EV. Aqui está o “corpo”, resolvendo problemas de movimentação, manipulação, confiabilidade mecânica. Mas ainda “não possui capacidade de comportamento econômico”—não pode fazer pagamentos autonomamente.

Camada 2 – Percepção & Controle (Control & Perception Layer): Desde SLAM, sensores tradicionais, até LLM+Agent atuais, incluindo sistemas operacionais de robôs como ROS, OpenMind. Essa camada permite que o robô “ouça, entenda, planeje”, mas todas as transações econômicas ainda dependem de intervenção humana.

Camada 3 – Economia de Máquina (Machine Economy Layer): Aqui começa a mudança real. Os robôs passam a possuir identidades digitais, carteiras eletrônicas, sistemas de reputação on-chain. Através de protocolos como x402, pagamentos on-chain, eles podem:

• pagar diretamente por poder de processamento, dados, energia
• cobrar por serviços prestados
• gerenciar fundos e controlar pagamentos com base em resultados

Robôs deixam de ser apenas “ativos empresariais” para se tornarem “sujeitos econômicos”, capazes de participar do mercado.

Camada 4 – Coordenação & Governança (Machine Coordination Layer): Quando os robôs podem pagar e se identificar autonomamente, eles se organizam em equipes, redes—enjambres de drones, redes de robôs de limpeza, redes de energia EV. Eles ajustam preços, fazem leilões de tarefas, dividem lucros, e até formam DAOs.

Essas quatro camadas representam “físico + inteligência + finanças + organização”, e o Web3 não é apenas uma parte—é o elemento que conecta tudo.

Três formas pelas quais o Web3 muda o jogo

1. Dados: de “quem fornece a IA?” para “quem está pronto para fornecer continuamente?”

O gargalo mais rígido do Physical AI sempre foi os dados de treinamento—que requerem escala enorme, múltiplos contextos, muitas interações físicas reais.

Antes, robôs aprendiam apenas em laboratórios, pequenos veículos ou dados internos de empresas. A escala era limitada.

DePIN/DePAI do Web3 abre outro caminho: usuários comuns, operadores de dispositivos, controladores remotos—podem se tornar “fornecedores de dados” e receber tokens como recompensa. Essa decisão não é pequena.

NATIX Network permite que veículos comuns se tornem nós de dados móveis, coletando vídeos, dados geográficos, ambientais.

PrismaX foca em dados de alta qualidade de interação física—como robôs pegam, organizam, transportam objetos—por meio de mercados de controle remoto.

BitRobot Network permite que robôs executem tarefas verificáveis, gerando dados sobre manipulação, navegação, comportamentos colaborativos.

Mas aqui está o ponto delicado: o Web3 resolve a questão de “a IA está pronta para contribuir?”, não garante diretamente “qualidade dos dados”. Dados crowdsourced muitas vezes são ruidosos, inconsistentes, com vieses (bias). Ainda assim, é necessário um motor de dados por trás para filtrar, limpar, auditar.

O valor real do DePIN é fornecer uma plataforma de dados “contínua, escalável, de baixo custo”—é a base do sistema, não uma solução completa.

2. Colaboração: quando robôs “falam a mesma língua”

Hoje, os robôs ainda estão presos em ecossistemas fechados. Braços de marcas A não podem compartilhar informações com humanoides de marcas B. Não há uma linguagem comum, nem comunicação.

Isso limita ao máximo a colaboração de múltiplos robôs em grande escala.

OpenMind e outros sistemas operacionais inteligentes de robôs estão resolvendo o problema da “linguagem”. Não é um software de controle tradicional, mas um sistema operacional de dispositivos conectados—semelhante ao Android para smartphones—que fornece uma interface comum para percepção, entendimento e colaboração.

Ao invés de sensores, controladores, módulos de raciocínio isolados em cada robô, o OpenMind unifica:

• Como os robôs descrevem o mundo externo (vision/sons/tátil → eventos semânticos estruturados)
• Como entendem comandos (linguagem natural → planos de ação)
• Como compartilham estados

Pela primeira vez, robôs de marcas e formas diferentes podem “falar a mesma língua”.

Mas o OpenMind resolve apenas metade do problema: como os robôs “entendem” uns aos outros. A outra metade é como eles “interagem” como sujeitos econômicos.

É aí que entra o Peaq.

Peaq fornece uma camada de protocolos para que máquinas tenham reconhecimento, incentivos econômicos e capacidade de coordenação em rede. Não resolve “como os robôs entendem o mundo”, mas “como eles participam da cooperação como entidades na rede”:

1. Identidade Peaq: robôs, dispositivos, sensores se registram com uma identidade descentralizada, podendo se conectar a qualquer rede como entidades independentes, participando de sistemas de reputação.

2. Conta econômica autônoma: robôs podem pagar automaticamente stablecoins (USDC) ou similares por dados de sensores, poder de processamento, serviços de outros robôs. Via pagamentos condicionais: “tarefa concluída → pagamento automático”, “resultado insatisfatório → dinheiro bloqueado ou devolvido”, a cooperação se torna confiável, auditável e auto-resolutiva.

3. Coordenação de tarefas multi-dispositivo: robôs compartilham estados, participam de leilões e combinações de tarefas, coordenam recursos como uma rede de nós, ao invés de operarem isolados.

O resultado: robôs com uma interface semântica unificada (OpenMind), capacidade de interação interdispositivos (Peaq), e mecanismos confiáveis de coordenação. Entram em uma rede de cooperação real, não mais limitada a ecossistemas fechados.

3. Economia: quando robôs “consomem e produzem” por conta própria

A última peça, e a mais importante: robôs precisam de capacidade de participar de um sistema econômico completo—podem trabalhar, ganhar dinheiro, gastar, otimizar comportamentos de forma autônoma.

x402 é o padrão de pagamento por agentes da nova geração. Permite que robôs enviem requisições de pagamento diretamente via HTTP e concluam transações atômicas usando USDC ou stablecoins programáveis.

O que isso significa? Os robôs não apenas executam tarefas—podem comprar todos os recursos necessários:

• solicitar poder de processamento (inferência de LLM, inferência de modelos)
• acessar contextos, alugar dispositivos
• comprar serviços de outros robôs

Pela primeira vez, robôs podem consumir e produzir como sujeitos econômicos.

OpenMind × Circle: OpenMind integra seu sistema operacional de dispositivos conectados com USDC da Circle, permitindo que robôs usem stablecoins para pagamentos e reconciliações diretas na cadeia, sem depender de sistemas de backend humanos.

Kite AI: indo além, a Kite AI projeta uma plataforma blockchain “Agent-Native” completa:

• Kite Passport: emissão de identidade criptografada para cada AI Agent (futuro mapeado para robô), controlando detalhes de “quem paga”, suportando reembolso e rastreabilidade.
• Stablecoin nativa + x402: integração do x402 na blockchain, otimizada para pagamentos M2M (máquina-máquina) de alta frequência, baixo valor.
• Restrições programáveis: limites de gastos, whitelist de contratos, regras de controle de risco via políticas on-chain.

A Kite AI ajuda os robôs a “sobrevivem no sistema econômico”—podem:

• receber receitas baseadas em desempenho (resultados)
• comprar recursos conforme necessidade (estrutura de custos autônoma)
• competir no mercado via reputação on-chain (cumprindo compromissos verificáveis)

Da sala de aula ao mercado

Em 2025, o caminho para a comercialização de robôs fica claro. Apptronik, Figure, Tesla Optimus anunciam planos de produção em massa. Os robôs passam de protótipos para fase de industrialização.

O modelo Operation-as-a-Service (OaaS) é confirmado pelo mercado: empresas não precisam comprar robôs de uma só vez, apenas assinar serviços mensais. O ROI melhora significativamente.

Ao mesmo tempo, redes de manutenção, fornecimento de componentes, monitoramento remoto—antes ausentes—estão sendo rapidamente implementadas.

Quando essas capacidades se consolidarem, os robôs terão condições de operar de forma contínua e fechada no mercado. Nesse momento, o ciclo sustentável começará.

As quatro camadas do Web3 na ecologia robótica

Se olharmos toda a imagem:

Camada de dados: DePIN fornece incentivos para coleta de dados em larga escala, de múltiplas fontes, melhorando a cobertura de contextos long-tail. Mas dados brutos precisam de um motor de dados para filtrar, limpar, auditar—não basta “coletar e usar”.

Camada de cooperação: OpenMind (OS) + Peaq (protocolos de coordenação) trazem reconhecimento unificado, capacidade de interação, mecanismos de governança de tarefas para cooperação interdispositivos. Robôs de marcas e formas diferentes podem “falar a mesma língua” pela primeira vez.

Camada econômica: x402 + stablecoins on-chain + Kite AI fornecem uma estrutura de comportamento econômico programável. Robôs podem pagar, receber, gerenciar fundos, assinar contratos condicionais.

Essas três camadas juntas criam a base para uma “Internet de máquinas” potencial: robôs colaborando e operando em ambientes abertos, auditáveis.

A sombra sob o sol

Apesar do avanço tecnológico, o caminho de “possível tecnicamente” para “escala sustentável” ainda enfrenta muitas incertezas, não por uma única falha tecnológica, mas pela complexa combinação de técnica, economia, mercado e regulação.

A viabilidade econômica é sólida? Apesar dos avanços em percepção, controle e inteligência, a escala final depende de demanda comercial real e lucros econômicos. Hoje, a maioria dos robôs humanóides ainda está em fase de testes. Empresas estão dispostas a pagar por longo prazo? Modelos OaaS/RaaS funcionam de forma estável em diferentes setores? Ainda faltam dados de longo prazo. A vantagem de custo-efetividade dos robôs em ambientes complexos e não estruturados ainda não está totalmente clara. Em muitos contextos, automação tradicional ainda é mais barata e confiável.

Desafios de confiabilidade e operação de longo prazo: O maior desafio não é “concluir tarefas”, mas “operar de forma estável, duradoura e com baixo custo”. Taxas de falha de hardware, manutenção, upgrades de software, gestão de energia, seguros, responsabilidades—tudo pode se transformar em riscos sistêmicos. Se a confiabilidade não superar o limiar mínimo, a rede de robôs será difícil de concretizar.

Colaboração de ecossistema e adaptação regulatória: O ecossistema de robótica ainda é fragmentado. Custos de cooperação interdispositivos, padrões comuns, ainda não estão totalmente consolidados. Além disso, a autonomia econômica dos robôs desafia o arcabouço legal atual: responsabilidades, conformidade de pagamentos, segurança—tudo ainda é incerto. Se a regulação não evoluir, a rede de máquinas enfrentará incertezas de conformidade e implementação.

Conclusão

O ecossistema de robôs em 2025 não é apenas uma revolução de hardware, mas uma reestruturação completa do sistema “físico + inteligência + finanças + organização”.

O Web3 não é uma “solução para robôs”, mas uma parte da arquitetura de quatro camadas que o setor está construindo. Ele fornece incentivos de dados (DePIN), linguagem de cooperação (guias de protocolos), e uma estrutura econômica programável (pagamentos on-chain).

As condições para uma escala maior de robôs estão se formando. A forma inicial da Machine Economy já aparece na prática do setor.

Mas do “possível tecnicamente” ao “sustentável economicamente” ainda há um longo caminho, cheio de riscos e incertezas. Os robôs desenham um futuro grandioso, mas nem tudo que está no projeto se tornará realidade.