O Imposto Invisível: Como a IA Explora a Transparência do Blockchain
A cada segundo, sistemas de IA em todo o mundo colhem terabytes de dados de blockchain publicamente disponíveis — históricos de transações, interações de contratos inteligentes, comportamentos de carteiras, fluxos de protocolos DeFi — e transformam essas informações brutas em produtos de inteligência de bilhões de dólares. A ironia é marcante: o compromisso fundamental da Web3 com a transparência e os dados abertos tornou-se o próprio mecanismo que permite às empresas de IA extrair um valor massivo sem pagar uma única taxa de gás (gas fee) em troca.
Esta é a taxa invisível que a IA impõe ao ecossistema cripto, e ela está remodelando a economia da descentralização de maneiras que a maioria dos desenvolvedores ainda não reconheceu.
O Problema da Extração Assimétrica
As blockchains públicas operam sob uma premissa simples: cada transação, cada chamada de contrato inteligente, cada transferência de token é visível para qualquer pessoa que se interesse em olhar. Essa transparência foi projetada para permitir a verificação sem confiança (trustless) e a supervisão da comunidade. Mas as empresas de IA descobriram algo que os cypherpunks originais nunca anteciparam — esses dados abertos são também o campo de treinamento perfeito para modelos de aprendizado de máquina que valem bilhões.
Considere a escala: a Nansen, uma plataforma líder de análise on-chain, rotulou mais de 500 milhões de endereços de carteiras com padrões comportamentais. A Messari fornece análise de sentimento impulsionada por IA em todo o ecossistema DeFi. Chainalysis e Elliptic construíram negócios de bilhões de dólares baseados na vigilância de blockchain. Essas empresas — e os modelos de IA que elas treinam — extraem um valor imenso de dados que usuários e protocolos geraram por meio de suas próprias taxas de transação e recursos computacionais.
Os números contam a história. O mercado de blockchain e IA cresceu de $ 570 milhões em 2024 para $ 700 milhões em 2025, com projeções atingindo $ 1,88 bilhão até 2029, com um CAGR de mais de 23 %. Enquanto isso, espera-se que o mercado de web scraping impulsionado por IA alcance $ 4,37 bilhões até 2035. Grande parte desse crescimento é alimentada por dados de blockchain acessíveis gratuitamente, que não custam nada aos extratores para serem adquiridos.
O que a IA Realmente Tira da Web3
A extração de valor opera em múltiplas dimensões que a maioria dos usuários de cripto nunca vê.
Inteligência de Padrões de Transação: Cada troca (swap) no Uniswap, cada ajuste de alavancagem no GMX, cada lance de NFT no OpenSea contribui para conjuntos de dados comportamentais que modelos de IA usam para prever movimentos de mercado. Quando uma empresa de análise identifica uma carteira de "dinheiro inteligente" (smart money) acumulando um token específico, ela está monetizando insights derivados do histórico coletivo de transações que os usuários pagaram gás para criar.
Dinâmica dos Protocolos DeFi: Modelos de aprendizado de máquina treinados em mudanças de TVL de protocolos, padrões de liquidação e estratégias de yield farming criam ferramentas preditivas pelas quais traders institucionais pagam generosamente para acessar. O DeFiLlama agrega dados abrangentes de quase todas as cadeias relevantes — dados que levaram bilhões de dólares em desenvolvimento de protocolos para serem gerados.
Comportamento de Contratos Inteligentes: Sistemas de IA analisam interações de contratos inteligentes para identificar vulnerabilidades, prever oportunidades de otimização de gás e modelar padrões de comportamento do usuário. Essa inteligência alimenta estratégias de extração de MEV que extraem valor diretamente dos usuários comuns.
Agrupamento de Carteiras e Identidade: Apesar da natureza pseudônima da blockchain, a resolução de entidades impulsionada por IA pode vincular endereços, identificar players institucionais e criar bancos de dados de perfis que empresas de trading e de conformidade monetizam extensivamente.
O Paradoxo da Tokenomics
É aqui que as coisas se tornam filosoficamente desconfortáveis para os fiéis do mundo cripto. As redes blockchain dependem da tokenomics — estruturas de incentivo cuidadosamente projetadas para capturar valor para os participantes que contribuem para a rede. Validadores fazem stake de tokens e ganham recompensas. Provedores de liquidez depositam ativos e ganham taxas. Usuários pagam gás e recebem a utilidade de transações sem confiança (trustless).
Mas a extração de dados por IA situa-se inteiramente fora desses ciclos econômicos. Quando uma empresa de IA faz a raspagem (scraping) de anos de histórico de transações da Ethereum para treinar um modelo de trading, ela não contribui em nada para o orçamento de segurança da rede. Quando plataformas de análise indexam cada bloco da Solana para alimentar seus produtos, nenhum SOL flui de volta para validadores ou stakers.
Isso cria um problema do "carona" (free-rider) em escala. Os sistemas de IA se beneficiam da segurança, da integridade dos dados e dos efeitos de rede que os detentores de tokens e validadores mantêm — sem participar de nenhum dos mecanismos econômicos projetados para sustentá-los. É o equivalente a construir um shopping center em um bairro e se recusar a pagar impostos sobre a propriedade enquanto se beneficia das estradas, da polícia e da infraestrutura que os impostos fundiam.
A assimetria se agrava com o tempo. À medida que os modelos de IA se tornam mais sofisticados na extração de alfa (alpha) de dados de blockchain, eles criam estratégias de trading que frequentemente extraem valor de participantes menos informados. A própria transparência que torna a blockchain confiável torna-se uma arma usada contra a comunidade que a criou.
O Vácuo Jurídico e a Questão dos Direitos Autorais
As estruturas tradicionais de propriedade intelectual oferecem pouca proteção aqui. Quem "possui" um registro de transação? O remetente? O destinatário? Os validadores que o processaram? O protocolo que o facilitou?
A resposta, juridicamente falando, costuma ser ninguém — ou todos, o que dá no mesmo. Ao contrário de fotografias, artigos ou código de software, as transações em blockchain não foram criadas por um único autor expressando intenção criativa. São registros operacionais, e registros operacionais geralmente não se qualificam para proteção de direitos autorais.
Isso contrasta fortemente com as batalhas travadas na tecnologia tradicional. O New York Times processou a OpenAI e a Microsoft por treinamento em artigos de notícias sem autorização. O Reddit fechou um acordo pago com o Google para fornecer conteúdo para treinamento de modelos. O Stack Overflow fez uma parceria com a OpenAI para integrar o conhecimento dos desenvolvedores em serviços de IA. Esses criadores de conteúdo têm uma influência jurídica que os geradores de dados de blockchain simplesmente não possuem.
Alguns projetos estão tentando construir soluções baseadas em blockchain. A Fox Corp. lançou o Verify, uma plataforma para rastrear o uso de conteúdo online. A estrutura IBIS propõe Registros de Metadados de Conjuntos de Dados para conformidade de direitos autorais de IA. Mas esses sistemas exigem participação por adesão e mecanismos de aplicação que não existem para dados de blockchain que já são públicos.
Soluções Emergentes: Projetos de Soberania de Dados
O ecossistema cripto não tem sido inteiramente cego a esse problema. Vários projetos estão construindo infraestrutura projetada especificamente para permitir que os usuários controlem e monetizem seus dados.
Vana surgiu como uma solução líder, processando dados de mais de 1 milhão de contribuidores por meio de sua tecnologia spin-out do MIT. Os usuários carregam dados em carteiras digitais criptografadas e mantêm a propriedade proporcional em quaisquer modelos de IA treinados em suas contribuições. Cada vez que um modelo é usado, os contribuidores recebem recompensas com base no quanto seus dados ajudaram a treiná-lo.
Ocean Protocol opera uma exchange de dados descentralizada no Ethereum, onde consumidores e provedores de dados podem negociar conjuntos de dados sem preocupações com a privacidade. O token nativo do protocolo facilita as transações no que funciona como um mercado aberto para ativos de dados.
Sahara posiciona-se como uma "blockchain nativa de IA", codificando conjuntos de dados, modelos e agentes com metadados para atribuição, versionamento, licenciamento e regras de acesso — tudo ancorado on-chain para reivindicações auditáveis ao longo do tempo.
Protocolo CARV e projetos semelhantes permitem que os usuários se tornem proprietários de seus próprios dados e obtenham retornos via "tokenização de dados", criando loops econômicos que a extração de dados de blockchain carece atualmente.
Essas soluções compartilham uma arquitetura comum: identidade, permissões e licenciamento ancorados on-chain, enquanto o processamento pesado acontece off-chain sob protocolos verificáveis. É um reconhecimento pragmático de que você não pode executar inferência de transformadores em uma blockchain, mas pode rastrear quem contribui com o quê e garantir uma compensação justa.
A Lacuna de Infraestrutura
O problema mais profundo é arquitetônico. As blockchains públicas foram projetadas para verificação, não para controle de acesso. Cada nó completo armazena uma cópia completa do histórico da rede. Cada explorador de blocos torna esse histórico navegável. Cada endpoint RPC fornece acesso programático aos dados.
Não há como desfazer isso. Mesmo que os designs de blockchain de amanhã incorporem mecanismos de licenciamento de dados, os terabytes existentes de histórico de transações de Ethereum, Bitcoin e Solana permanecem permanentemente acessíveis. Qualquer empresa de IA com armazenamento e processamento suficientes pode treinar nesses dados, independentemente de quais novos protocolos a comunidade desenvolva.
Isso cria um cálculo estratégico interessante para os construtores de blockchain. As futuras redes podem implementar padrões de preservação de privacidade, onde os detalhes das transações são criptografados por padrão e revelados seletivamente para conformidade ou análise. Mas isso entra em conflito direto com os valores de transparência que tornaram a blockchain confiável em primeiro lugar.
Alguns projetos estão explorando meios-termos. Oasis Network e plataformas de computação confidencial semelhantes usam TEEs (Ambientes de Execução Confiáveis) para processar dados criptografados sem expô-los aos operadores. As provas de conhecimento zero podem verificar a validade da transação sem revelar os detalhes da transação. Estas tecnologias poderiam, teoricamente, criar blockchains onde a extração de dados se torna tecnicamente difícil — mas ao custo da auditabilidade aberta que define a proposta de valor das criptos.
O que isso significa para o Design de Tokenomics
Designers de protocolos visionários estão começando a incorporar a economia de dados em seus tokenomics desde o início.
O conceito de "Data Shapley Value" — uma técnica para medir o quanto cada ponto de dado contribui para o desempenho de um modelo — poderia ser implementado on-chain para criar mecanismos de compensação justa. Os protocolos poderiam exigir que os sistemas de IA fizessem staking de tokens proporcionalmente aos dados que acessam, com condições de slashing para comportamento extrativo.
Mais radicalmente, alguns teóricos propõem que as redes blockchain tratem seus dados agregados como um ativo de propriedade coletiva, com qualquer uso comercial exigindo taxas de licenciamento que retornem aos validadores, stakers e usuários ativos. Isso transformaria o "imposto invisível" em um fluxo de receita explícito.
Os desafios são significativos. A aplicação em diferentes jurisdições é quase impossível. A atribuição de valor a pontos de dados específicos continua sendo computacionalmente cara. E quaisquer restrições de acesso correm o risco de fragmentar o ecossistema aberto que dá aos dados de blockchain seu valor analítico em primeiro lugar.
O Ajuste de Contas que se Aproxima
A tensão entre a filosofia de dados abertos da Web3 e a economia extrativista da IA não vai desaparecer — está a intensificar-se. À medida que os modelos de IA se tornam mais poderosos e os dados mais valiosos, a assimetria económica apenas crescerá.
O financiamento para startups de IA descentralizada saltou 162% em relação ao ano anterior, para $ 8,78 bilhões, com os projetos de IA Web3 a capturarem 11% do investimento total de capital de risco em blockchain. Estes projetos representam a tentativa do ecossistema cripto de construir alternativas — sistemas onde os contribuidores de dados partilham o valor que as suas contribuições criam.
Mas o tempo está a esgotar-se. Cada dia que passa adiciona mais histórico de transações ao registo público, mais dados de treino para sistemas de IA que não dão nada em troca. Os protocolos que falharem em abordar esta extração verão os seus efeitos de rede alimentarem os produtos dos concorrentes, enquanto os seus próprios detentores de tokens arcam com os custos.
O imposto invisível pode ser invisível, mas os seus efeitos são cada vez mais reais. A questão não é se o ecossistema cripto irá abordar o problema, mas se o fará antes que a extração se torne uma infraestrutura permanente na economia da IA.
A convergência de IA e blockchain levanta questões fundamentais sobre a propriedade de dados, a captura de valor e a economia de sistemas abertos. Para os construtores que navegam neste cenário, as escolhas de infraestrutura importam mais do que nunca. BlockEden.xyz fornece acesso fiável a APIs de blockchain para desenvolvedores que constroem a próxima geração de aplicações Web3 conscientes dos dados.