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Durante anos, os construtores de cripto nos Estados Unidos operaram sob uma regra não escrita: não atrair a atenção do regulador. A Commodity Futures Trading Commission (CFTC) aplicava multas primeiro e fazia perguntas depois — ou nunca perguntava. Em 24 de março de 2026, essa dinâmica mudou. O presidente da CFTC, Michael Selig, lançou formalmente a Innovation Task Force (Força-Tarefa de Inovação), um órgão dedicado projetado para dar aos desenvolvedores, exchanges e equipes de protocolo uma linha direta no processo de criação de regras para três das categorias de tecnologia mais consequentes nas finanças: criptomoeda, inteligência artificial e mercados de previsão.

É a primeira vez que um grande regulador financeiro dos EUA cria um mecanismo permanente explicitamente para construtores de tecnologias emergentes negociarem frameworks de conformidade — em vez de esperar por intimações.

Em 17 de março de 2026, a Procuradora-Geral do Arizona, Kris Mayes, fez algo que nenhum funcionário estadual jamais havia feito: ela apresentou acusações criminais contra um mercado de previsão. Vinte acusações de contravenção recaíram sobre a Kalshi, a plataforma regulada pela CFTC onde bilhões de dólares mudam de mãos todos os meses em tudo, desde decisões de taxas do Federal Reserve até eleições presidenciais. A mensagem foi inequívoca — o que Wall Street chama de "contratos de eventos" e o que o Vale do Silício chama de "finanças de informação", o Arizona chama de jogo ilegal.

As acusações chegaram no momento em que a indústria de mercados de previsão estava celebrando sua fase de crescimento mais espetacular de todos os tempos — e esse momento não é coincidência.

No intervalo de uma única semana no final de fevereiro de 2026, seis carteiras da Polymarket recém-criadas fizeram apostas sobre o momento dos ataques dos EUA contra o Irã — e saíram com $1,2 milhão em ganhos combinados. Um trader, operando sob o codinome "Magamyman", embolsou sozinho$ 553.000, comprando ações a cerca de dez centavos cada, poucas horas antes de as explosões iluminarem o horizonte de Teerã. No momento em que o Congresso tomou conhecimento do que havia acontecido, os mercados de previsão já haviam processado $ 529 milhões em apostas relacionadas ao Irã.

Agora, as duas empresas que facilitaram essas negociações — Polymarket e Kalshi — buscam, cada uma, avaliações de $ 20 bilhões em novas rodadas de captação de recursos. A colisão entre o crescimento explosivo dos mercados de previsão e a crescente repressão de Washington está se configurando como uma das batalhas regulatórias definidoras de 2026.

De Experimento de Nicho a Máquinas de Bilhões de Dólares​

Há apenas dois anos, os mercados de previsão eram uma curiosidade. Hoje, eles são uma força financeira. Polymarket e Kalshi combinaram $40 bilhões em volume de negociação durante 2025, e 2026 está em ritmo de quebrar esse recorde. Na semana que terminou em 1º de março, a Polymarket sozinha saltou para$ 2,4 bilhões em volume semanal — um aumento de 31,9 % que marcou seu maior desempenho semanal desde janeiro. Em 9 de março, o volume semanal estava em $1,93 bilhão, a primeira vez que superou os$ 1,87 bilhão da Kalshi.

O total de fevereiro de 2026 da Polymarket ultrapassou $7 bilhões, um aumento impressionante de 7,5x em relação ao mesmo mês em 2025. Somente em 28 de fevereiro, a plataforma registrou$ 425 milhões em volume de negociação em um único dia, eclipsando o recorde anterior de $ 371 milhões estabelecido no dia da eleição de 2024.

A Kalshi, a contraparte regulada pela CFTC, ultrapassou recentemente uma taxa de execução de receita de $1 bilhão — com fontes sugerindo que ela pode ter subido para$ 1,5 bilhão. O juros em aberto (open interest) está em mais de $400 milhões para a Kalshi e$ 360 milhões para a Polymarket. Ambas as plataformas foram muito além dos mercados eleitorais, entrando em esportes, geopolítica, economia e cultura pop.

Quando o The Wall Street Journal informou em 7 de março que ambas as empresas estavam explorando captações com avaliações de $20 bilhões, os números pareciam audaciosos — mas não irracionais. A Kalshi foi avaliada pela última vez em$ 11 bilhões (após um levantamento de $1 bilhão em dezembro de 2025), e a Polymarket em$ 9 bilhões (após uma rodada de $2 bilhões com o apoio da NYSE em outubro de 2025). A meta combinada de$ 40 bilhões tornaria os mercados de previsão um dos verticais de crescimento mais rápido em toda a fintech.

A Crise no Irã: Quando os Mercados de Previsão se Tornaram "Mercados da Morte"​

O catalisador para a intervenção de Washington não foi uma preocupação política abstrata — foi a realidade visceral de traders lucrando com a guerra em tempo real.

Quando os EUA e Israel lançaram ataques contra o Irã em 28 de fevereiro, matando o Líder Supremo Ayatollah Ali Khamenei e importantes líderes militares, os mercados geopolíticos da Polymarket explodiram. Mais de meio bilhão de dólares fluiu através de contratos relacionados ao Irã em poucos dias. O momento suspeito de certas negociações — carteiras recém-criadas fazendo apostas altamente concentradas horas antes dos ataques — desencadeou comparações imediatas com o uso de informações privilegiadas (insider trading).

Esta não foi a primeira vez que tais preocupações surgiram. Em janeiro de 2026, as autoridades israelenses acusaram dois indivíduos de usar informações militares classificadas para fazer apostas na Polymarket sobre ataques iminentes durante um conflito de 12 dias no mês de junho anterior. As acusações confirmaram o que os críticos temiam há muito tempo: que os mercados de previsão sobre eventos geopolíticos criam incentivos financeiros para o vazamento de informações classificadas.

O senador Chris Murphy (D-Conn.) capturou o sentimento no Capitólio: "É insano que isso seja legal. Pessoas próximas a Trump estão lucrando com a guerra e a morte". A imagem política piorou quando surgiu que Donald Trump Jr. atua como consultor da Polymarket, e sua empresa de capital de risco, 1789 Capital, investiu milhões na plataforma. A Casa Branca negou que qualquer indivíduo ligado à administração estivesse por trás das negociações lucrativas, mas o dano à imagem pública dos mercados de previsão estava feito.

O Congresso Responde: O DEATH BETS Act e um Assalto Legislativo em Várias Frentes​

A resposta de Washington foi rápida e multifacetada.

O DEATH BETS Act (10 de março de 2026): O representante Mike Levin e o senador Adam Schiff apresentaram o Discouraging Exploitative Assassination, Tragedy, and Harm Betting in Event Trading Systems Act (Lei para Desencorajar Apostas Exploratórias em Assassinatos, Tragédias e Danos em Sistemas de Negociação de Eventos). O projeto de lei proibiria qualquer exchange registrada na CFTC de listar contratos envolvendo terrorismo, assassinato, guerra ou morte individual. Crucialmente, ele se estende a contratos que poderiam ser "interpretados como correlacionados de perto" com a morte de uma pessoa — um padrão amplo que poderia abranger muito mais mercados do que seus patrocinadores pretendem.

O DEATH BETS Act representa uma mudança filosófica: em vez do atual quadro permissivo onde os contratos existem a menos que a CFTC se oponha, ele impõe uma proibição absoluta em categorias inteiras de eventos.

O Projeto de Lei Moore-Carbajal: Os representantes Blake Moore (R-Utah) e Salud Carbajal (D-Calif.) apresentaram uma legislação bipartidária restringindo os mercados de previsão de oferecer contratos sobre guerra e esportes — duas das categorias de maior volume que impulsionam o crescimento.

O Projeto de Lei Blumenthal-Kim (12 de março de 2026): Talvez a legislação estruturalmente mais significativa, este projeto afirma explicitamente que os mercados de previsão não estão isentos das leis estaduais — um contra-ataque direto à posição da CFTC de que detém jurisdição regulatória exclusiva. Se sancionado, abriria as portas para que todos os 50 estados regulassem ou proibissem a atividade de mercados de previsão.

Proibição de Negociação para Oficiais do Governo: Senadores propuseram uma legislação proibindo oficiais do governo dos EUA de negociar em mercados de previsão — uma resposta direcionada às preocupações sobre o conhecimento privilegiado sendo monetizado em plataformas como a Polymarket.

O Aperto em Nível Estadual​

Enquanto o Congresso debate uma ação federal, os estados não estão esperando. A batalha sobre se os mercados de previsão constituem jogos de azar ou instrumentos financeiros está se desenrolando em tribunais e assembleias legislativas por todo o país.

A legislatura de Utah aprovou um projeto de lei ampliando sua proibição de jogos de azar para incluir apostas vinculadas a eventos que ocorrem durante competições esportivas. O Governador Spencer Cox sinalizou que o assinará. Em Nevada e Massachusetts, juízes emitiram decisões permitindo que os estados restrinjam a Kalshi e a Polymarket de oferecer mercados relacionados a esportes. No entanto, tribunais em Nova Jersey e Tennessee decidiram a favor da Kalshi, criando um mosaico de precedentes conflitantes.

A questão jurídica fundamental permanece sem solução: a supervisão da CFTC sobre os mercados de previsão como derivativos prevalece sobre as leis estaduais de jogos de azar? A CFTC da era Trump posicionou-se firmemente ao lado das plataformas, afirmando jurisdição federal exclusiva. Mas o projeto de lei Blumenthal-Kim e as decisões judiciais estaduais sugerem que essa posição pode não se sustentar.

O ex-diretor de orçamento da Casa Branca, Mick Mulvaney, capturou a tensão: a regulamentação dos mercados de previsão, argumentou ele, pertence aos estados, não ao governo federal — uma posição à qual as empresas de mercados de previsão se opõem fortemente, sabendo que a conformidade estado por estado seria operacionalmente devastadora.

A Pergunta de US$ 20 Bilhões: O Crescimento Pode Superar a Regulamentação?​

As trajetórias em duelo — crescimento exponencial versus pressão regulatória crescente — criam um paradoxo no cerne da história de avaliação dos mercados de previsão.

No cenário otimista (bull case): Kalshi e Polymarket provaram o product-market fit em escala. Taxas de execução de receita bilionárias, centenas de milhões em juros em aberto (open interest) e volumes semanais que rivalizam com bolsas de derivativos estabelecidas sugerem que estas não são apostas especulativas em um produto de nicho. O formato do mercado de previsão demonstrou sua utilidade para a descoberta de preços em eleições, economia, esportes e geopolítica. O interesse institucional está crescendo — a NYSE apoiou a Série B da Polymarket, e players das finanças tradicionais estão explorando a integração.

No cenário pessimista (bear case): a sobrecarga regulatória é severa. Contratos relacionados à guerra — que impulsionaram alguns dos volumes mais espetaculares — enfrentam potenciais proibições totais. Os mercados esportivos, outra categoria de alto crescimento, enfrentam restrições estaduais de jogos de azar. A controvérsia de insider trading atraiu a atenção de legisladores que anteriormente não tinham opinião sobre os mercados de previsão. E a postura amigável da CFTC sob a liderança da era Trump pode mudar com qualquer mudança de administração.

As avaliações de US$ 20 bilhões pressupõem que os mercados de previsão podem manter sua trajetória de crescimento enquanto navegam por esses ventos contrários. Isso é, por si só, uma aposta.

O Que Vem a Seguir​

Vários desenvolvimentos determinarão o destino regulatório dos mercados de previsão nos próximos meses:

• Ação do comitê da Lei DEATH BETS: Se o projeto de lei avançar no comitê, isso sinalizará o apetite do Congresso para restringir categorias de eventos. A linguagem ampla em torno de contratos "interpretados como correlacionados de perto" à morte pode estabelecer um precedente significativo.

• Consolidação dos tribunais estaduais: As decisões contraditórias entre os estados provavelmente exigirão esclarecimento em instâncias federais de apelação — ou resolução do Congresso por meio do projeto de lei Blumenthal-Kim.

• Postura de fiscalização da CFTC: A disposição (ou relutância) da comissão em investigar as anomalias de negociação relacionadas ao Irã sinalizará se a postura regulatória amigável pode sobreviver ao escrutínio público.

• Resultados de captação de recursos: Se a Polymarket e a Kalshi realmente fecharem rodadas em US$ 20 bilhões, isso servirá como um referendo de mercado sobre o risco regulatório do setor. Investidores que precificam essas avaliações estão implicitamente apostando que os mercados de previsão sobreviverão intactos à sua atual crise política.

O Panorama Geral​

Os mercados de previsão situam-se em uma interseção desconfortável entre inovação e ética. Sua proposta de valor central — agregar informações dispersas em estimativas de probabilidade precisas — é poderosa. Pesquisas acadêmicas mostram consistentemente que os mercados de previsão superam pesquisas, especialistas e modelos de previsão. Durante a eleição de 2024, a precisão da Polymarket atraiu a atenção da grande mídia e legitimou o formato.

Mas a crise do Irã expôs uma tensão fundamental: o mesmo design de mercado que torna os mercados de previsão eficazes na descoberta de preços também cria incentivos financeiros em torno de eventos onde tais incentivos parecem moralmente indefensáveis. Há uma diferença significativa entre apostar se o Fed cortará as taxas e apostar em quando um líder estrangeiro será assassinado.

O desafio da indústria é existencial, não operacional. Polymarket e Kalshi precisam convencer os reguladores e o público de que os mercados de previsão podem ser os "mercados de informação" que seus defensores descrevem — sem se tornarem os "mercados da morte" que seus críticos temem. Com US$ 40 bilhões em avaliações de mercado combinadas, as apostas nunca foram tão altas.

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Alguém lucrou $ 553.000 apostando na morte de um líder mundial — horas antes das bombas caírem. Agora, o Congresso quer encerrar isso. A Lei DEATH BETS (DEATH BETS Act), apresentada esta semana pelo senador Adam Schiff e pelo deputado Mike Levin, baniria permanentemente os contratos de mercados de previsão vinculados a guerras, terrorismo, assassinatos e mortes individuais. O projeto de lei chega em um momento em que a indústria de mercados de previsão está explodindo — $ 5,9 bilhões em volume semanal e avaliações de $ 20 bilhões — e força uma questão fundamental: onde termina a descoberta de informações e começa o risco moral?

De Curiosidade de Nicho a uma Indústria de $ 64 Bilhões​

Os mercados de previsão eram um experimento periférico há apenas dois anos. O volume mensal de negociação no início de 2024 pairava abaixo de $ 100 milhões. Em dezembro de 2025, esse número saltou para mais de $ 13 bilhões por mês, com o volume global do ano inteiro atingindo quase $ 64 bilhões — um aumento de 400 % em relação a 2024.

Duas plataformas dominam o espaço. A Kalshi, um mercado de contratos designado e regulamentado nos EUA, registrou $ 17,1 bilhões em volume de negociação em 2025 e recentemente ultrapassou uma taxa de execução de receita de $ 1,5 bilhão. A Polymarket, uma plataforma cripto-nativa que opera amplamente fora da jurisdição dos EUA, movimentou $ 21,5 bilhões em 2025. Juntas, elas detêm entre 85 % e 90 % do volume global do mercado de previsão. Ambas buscam avaliações de $ 20 bilhões nas próximas rodadas de financiamento.

O crescimento foi impulsionado pelas apostas esportivas (que agora compõem a maior parte da atividade de negociação) e por eventos políticos de alto perfil. Mas são os contratos geopolíticos — apostas em guerras, ataques e mudanças de regime — que atraíram o escrutínio mais severo.

$ 529 Milhões no Irã: O Catalisador​

O catalisador imediato para a Lei DEATH BETS foi a explosão de apostas em torno da campanha militar dos EUA contra o Irã no início de 2026. De acordo com reportagem do TechCrunch, $ 529 milhões foram negociados em contratos da Polymarket vinculados ao cronograma e ao escopo do ataque — tornando-o um dos maiores mercados da história da plataforma.

Os números eram impressionantes, mas os detalhes eram piores. A empresa de análise de dados em blockchain Bubblemaps identificou seis contas da Polymarket recém-criadas que coletivamente lucraram $ 1,2 milhão ao apostar corretamente que os EUA atacariam o Irã até 28 de fevereiro. As contas foram todas criadas em fevereiro e só haviam feito apostas no cronograma do ataque. Alguns compraram cotas a aproximadamente dez centavos cada, horas antes das primeiras explosões serem relatadas em Teerã.

Uma conta, operando sob o nome de usuário "Magamyman", lucrou mais de $ 553.000 fazendo apostas no Irã e em seu Líder Supremo, o aiatolá Ali Khamenei, pouco antes de um ataque israelense matá-lo. Em fevereiro, as autoridades israelenses prenderam e indiciaram um civil e um reservista militar por suspeita de usar informações confidenciais para fazer apostas na plataforma.

O padrão levantou uma questão óbvia: pessoas com acesso a inteligência militar estariam lucrando com o conhecimento antecipado de ataques? Embora os investigadores não tenham conseguido confirmar se os negociadores tinham conexões internas, as evidências circunstanciais foram suficientes para desencadear um clamor bipartidário.

O que a Lei DEATH BETS Fará​

O nome completo do projeto de lei — Discouraging Exploitative Assassination, Tragedy, and Harm Betting in Event Trading Systems Act (Lei para Desestimular Apostas Exploratórias em Assassinatos, Tragédias e Danos em Sistemas de Negociação de Eventos) — deixa pouca ambiguidade sobre sua intenção. A legislação alteraria a Lei de Intercâmbio de Commodities (Commodity Exchange Act) para impor uma proibição categórica a qualquer exchange registrada na CFTC que liste contratos envolvendo:

• Terrorismo ou atos terroristas
• Assassinato de indivíduos
• Guerra ou conflito armado
• Morte de um indivíduo

Atualmente, a CFTC tem autoridade discricionária para bloquear contratos de eventos que considere "contrários ao interesse público". A Lei DEATH BETS removeria essa discricionariedade e a substituiria por uma proibição clara. Sem análise caso a caso. Sem pesar o valor da informação contra o custo moral. Essas categorias estariam permanentemente fora dos limites para plataformas regulamentadas.

"Apostar em guerra e morte cria um ambiente no qual pessoas de dentro podem lucrar com informações confidenciais, nossa segurança nacional é prejudicada e a violência é incentivada", afirmou o senador Schiff no anúncio do projeto de lei. O deputado Levin citou os mais de $ 500 milhões apostados no cronograma do ataque ao Irã como evidência de que a estrutura atual é inadequada.

A Defesa da Descoberta de Informações​

Os defensores dos mercados de previsão argumentam que esses contratos desempenham uma função vital: agregar informações dispersas em estimativas de probabilidade precisas. Pesquisas acadêmicas mostram consistentemente que os mercados de previsão superam as pesquisas, as previsões de especialistas e os painéis de analistas na previsão de resultados — desde eleições a indicadores econômicos.

A defesa se estende aos eventos geopolíticos. Quando um mercado de previsão precifica a probabilidade de um ataque militar em 85 %, ele está sintetizando milhares de avaliações individuais de inteligência disponível publicamente, sinais diplomáticos e padrões históricos. Essas informações têm valor genuíno para empresas que gerenciam riscos na cadeia de suprimentos, investidores que protegem portfólios e jornalistas que interpretam situações complexas.

Os defensores da Primeira Emenda acrescentam uma dimensão constitucional. Se os mercados de previsão são uma forma de expressão — participantes comunicando suas crenças sobre eventos futuros por meio de transações financeiras — então proibições categóricas de tópicos específicos enfrentam um escrutínio judicial intensificado. O argumento ganha força particular quando os tópicos proibidos são inerentemente políticos.

O Contra-argumento do Risco Moral​

Os críticos argumentam que os mercados de previsão geopolítica criam incentivos perversos que nenhum valor de informação pode justificar. A preocupação central é direta: quando as pessoas podem lucrar com a morte e a destruição, algumas serão incentivadas a causar ou facilitar esses resultados.

A dimensão do insider trading amplifica essa preocupação. As operações militares envolvem milhares de militares com níveis variados de acesso a informações classificadas. Se mesmo uma fração desses indivíduos puder monetizar seu conhecimento através de mercados de previsão anônimos baseados em cripto, a integridade das operações de segurança nacional estará comprometida. As prisões em Israel demonstraram que esta não é uma preocupação teórica.

Há também a questão do bom gosto e da moralidade pública. A Polymarket hospedou contratos sobre se líderes mundiais específicos seriam mortos — e os traders celebraram resultados lucrativos em tempo real. Para muitos observadores, o espetáculo de mercados financeiros torcendo pela morte cruza uma linha que nenhum argumento de eficiência pode justificar.

O Cenário Regulatório: Um Cabo de Guerra de Três Vias​

O DEATH BETS Act entra em um ambiente regulatório que já está em fluxo. Três forças concorrentes estão moldando a supervisão dos mercados de previsão:

1. Regulamentação da CFTC

Em 12 de março de 2026, a CFTC lançou um processo formal de regulamentação para mercados de previsão — sua ação regulatória mais significativa no setor até o momento. O parecer consultivo de seis páginas afirmou a autoridade federal sobre contratos de eventos e abriu uma janela de 45 dias para comentários públicos. O presidente Michael Selig delineou uma agenda que inclui orientações sobre quais contratos são permitidos e como os mercados de contratos designados devem liquidar novos produtos.

A abordagem da CFTC favorece a regulação baseada em princípios: os contratos não devem ser "facilmente suscetíveis à manipulação" e não devem ser "contrários ao interesse público". Este quadro preserva a flexibilidade regulatória, mas deixa áreas cinzentas significativas.

2. Desafios em Nível Estadual

Vários estados processaram plataformas de mercados de previsão, argumentando que os contratos de eventos constituem jogos de azar sob a lei estadual. A questão jurisdicional — se a preempção federal da CFTC se sobrepõe à autoridade estadual sobre jogos — é amplamente esperada para chegar à Suprema Corte. O parecer consultivo de março da CFTC afirmou explicitamente a primazia federal, estabelecendo uma colisão direta com os reguladores estaduais.

3. A Realidade Offshore

Talvez o desafio mais significativo seja a fiscalização. A Polymarket, a plataforma onde ocorreram as apostas mais controversas sobre o Irã, opera fora da jurisdição regulatória dos EUA. Os usuários americanos acessam a plataforma através de VPNs e criptomoedas — nenhum dos quais o DEATH BETS Act pode alcançar facilmente. Uma proibição limitada às bolsas registradas na CFTC empurraria os contratos controversos para plataformas offshore, mantendo a demanda subjacente intacta.

Isso Vai Passar? O Cálculo Político​

A avaliação honesta: provavelmente não em sua forma atual. Os republicanos controlam a maioria do Senado pelo menos até o final de 2026. O governo Trump tem apoiado amplamente os mercados de previsão, e a CFTC, sob o comando do presidente Selig, sinalizou uma preferência pela regulamentação em vez da proibição legislativa. Mesmo alguns democratas reconhecem privadamente que uma proibição categórica pode ser um instrumento bruto demais.

Mas o impacto do projeto de lei pode não depender da aprovação. Ao forçar um debate público sobre a ética dos contratos de morte e guerra, o DEATH BETS Act pressiona a CFTC a abordar essas categorias em sua regulamentação contínua. Também cria um modelo legislativo que poderia ser revivido se um incidente futuro — por exemplo, um insider trading confirmado em uma operação militar — gerasse indignação pública suficiente.

A própria indústria de mercados de previsão parece estar lendo o ambiente. A Kalshi, a plataforma regulada pelos EUA, já evita voluntariamente contratos sobre assassinato, guerra e terrorismo. Sua estratégia competitiva enfatiza cada vez mais a conformidade regulatória como um diferencial contra rivais offshore. O DEATH BETS Act, paradoxalmente, pode fortalecer a posição de mercado da Kalshi ao codificar restrições que ela já segue.

O Que Isso Significa para o Setor de $ 9 Bilhões​

A indústria de mercados de previsão enfrenta um momento decisivo. Com um volume semanal combinado superior a $5,9 bilhões e ambas as plataformas líderes buscando avaliações de$ 20 bilhões, os riscos financeiros são enormes. Mas a viabilidade de longo prazo do setor depende da navegação na tensão entre o valor da informação e os limites morais.

Três cenários são mais prováveis:

Cenário 1: Proibição Seletiva. O processo de regulamentação da CFTC produz proibições claras sobre contratos de morte, assassinato e terrorismo, permitindo outros eventos geopolíticos. Isso fragmenta o mercado, mas preserva a maior parte da trajetória de crescimento da indústria.

Cenário 2: Autorregulação. Os líderes da indústria adotam voluntariamente restrições às categorias mais controversas, antecipando-se à ação legislativa. Isso já está acontecendo até certo ponto com a abordagem da Kalshi.

Cenário 3: Migração Offshore. A pressão regulatória sobre as plataformas registradas nos EUA empurra os contratos controversos inteiramente para plataformas offshore nativas de cripto, fora do alcance regulatório — o pior resultado para aqueles preocupados com o insider trading e a integridade do mercado.

O resultado mais provável é uma combinação dos dois primeiros: regras da CFTC que formalizam as normas industriais existentes, combinadas com desafios contínuos de fiscalização contra plataformas offshore. O DEATH BETS Act pode nunca se tornar lei, mas já mudou a conversa.

A Pergunta Mais Profunda​

Além do debate político, o DEATH BETS Act força um acerto de contas com uma questão que os entusiastas dos mercados de previsão têm amplamente evitado: o direito de apostar em qualquer coisa inclui o direito de apostar na morte de alguém?

O argumento da descoberta de informações é convincente no abstrato. Na prática, observar traders anônimos celebrando lucros cronometrados com ataques de mísseis levanta questões que as métricas de eficiência não podem responder. O momento da verdade de US$ 64 bilhões da indústria de mercados de previsão não é realmente sobre regulamentação. Trata-se de saber se uma indústria construída sobre a premissa de que os mercados sabem melhor pode reconhecer que certos conhecimentos custam um preço alto demais.

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À medida que os mercados de previsão baseados em blockchain e as plataformas DeFi continuam a evoluir sob quadros regulatórios em mudança, uma infraestrutura confiável torna-se essencial para os construtores que navegam neste espaço. O BlockEden.xyz fornece serviços de RPC e API de nível empresarial em várias chains principais, ajudando os desenvolvedores a construir aplicações resilientes e em conformidade em bases projetadas para a era institucional.

E se você pudesse negociar não apenas o que acontece no mundo, mas o que as pessoas pensam sobre isso? Em março de 2026, Polymarket e Kaito AI lançaram exatamente isso — "Mercados de Atenção" (Attention Markets), uma nova categoria de mercados de previsão onde os usuários apostam em tendências da internet, popularidade de marcas e sentimento social, em vez de eventos tradicionais do mundo real. A parceria funde os dados de atenção quantificados por IA da Kaito com a infraestrutura de mercado de previsão de $ 21,5 bilhões da Polymarket, criando instrumentos negociáveis a partir de algo que nunca foi precificado on-chain antes: a atenção humana coletiva.

O momento não é por acaso. Ele ocorre apenas algumas semanas após o produto principal da Kaito, o Yaps, ter sido encerrado pela repressão da API do X em aplicativos InfoFi — e em um momento em que os mercados de previsão estão projetados para atingir $ 1,3 trilhão em volume anual até o final do ano.

Quando você posta sua opinião no X (Twitter), não custa nada estar errado. Quando você aposta $ 10.000 em um mercado de previsão, estar errado custa $ 10.000. Essa única diferença — o custo do erro — é a primitiva fundamental por trás de um setor emergente de $ 381 milhões que está silenciosamente reconfigurando a forma como a humanidade precifica a verdade.

Information Finance (InfoFi) é o termo de Vitalik Buterin para "uma disciplina onde se começa por um fato que se deseja conhecer e, em seguida, projeta-se deliberadamente um mercado para extrair de forma otimizada essa informação dos participantes do mercado". Ao contrário das finanças tradicionais, que precificam ativos, o InfoFi precifica expectativas — transformando a incerteza epistêmica em sinais negociáveis. O setor abrange agora mercados de previsão que processam $ 40 bilhões anualmente, mercados de atenção que distribuem $ 116 milhões a criadores de conteúdo e redes de credibilidade que asseguram 33 milhões de usuários verificados.

Mas, sob as narrativas de marketing, cada sistema InfoFi opera com base em cinco primitivas técnicas que determinam se a informação é precificada com precisão ou afogada em ruído. Compreender essas primitivas é a diferença entre construir um mercado de informações robusto e uma máquina de spam dispendiosa.

Primitiva 1: Submissão de Sinais com Ônus de Custo​

O insight central do InfoFi é deceptivamente simples: opiniões são baratas, compromissos são caros. Todo sistema InfoFi bem projetado força os participantes a arcarem com um custo real ao submeterem informações, criando a fricção que separa o sinal do ruído.

Nos mercados de previsão, isso assume a forma de capital em staking sobre crenças. A Polymarket processou 95 milhões de negociações em 2025, atingindo $ 21,5 bilhões em volume anual. A plataforma migrou de formadores de mercado automatizados para um Livro de Ordens de Limite Central (CLOB) — o mesmo mecanismo usado por bolsas institucionais — com correspondência de ordens off-chain e liquidação on-chain via smart contracts na Polygon. Cada negociação é um compromisso com ônus de custo: os participantes perdem dinheiro quando estão errados, o que cria uma pressão de incentivo implacável para uma avaliação de probabilidade precisa.

A Ethos Network, lançada na Base em janeiro de 2025, aplica essa primitiva à reputação social. Quando você endossa a confiabilidade de outro usuário, você coloca ETH em staking. Esse ETH está em risco se a pessoa endossada se comportar de forma inadequada. O resultado: os endossos de reputação carregam informações reais precisamente porque são dispendiosos de serem concedidos.

O Intuition Protocol adota a abordagem mais explícita, lançando sua mainnet em outubro de 2025 com $ 8,5 milhões em apoio da Superscrypt, Shima, F-Prime (braço de risco da Fidelity), ConsenSys e Polygon. Sua arquitetura trata a informação como uma classe de ativos:

• Atoms (Átomos): Identificadores canônicos para qualquer afirmação discreta (uma identidade, conceito ou peça de informação).
• Triples (Triplas): Declarações de sujeito-predicado-objeto — por exemplo, "Protocolo X tem a vulnerabilidade Y" ou "Alice é confiável".

Ambos podem receber staking via curvas de adesão (bonding curves). Criar Atoms de baixa qualidade custa tokens; curar Atoms de alta qualidade gera taxas.

O fio condutor: o custo do erro cria um filtro de ruído. Afirmações casuais e de baixa confiança são suprimidas pela fricção do compromisso.

Primitiva 2: Regras de Pontuação Adequadas e Compatibilidade de Incentivos​

O ônus de custo por si só é insuficiente — a estrutura do retorno deve garantir que o relato verdadeiro seja a estratégia ideal. Este é o domínio matemático das regras de pontuação adequadas: mecanismos onde um participante maximiza sua recompensa esperada ao relatar suas crenças verdadeiras.

A Regra de Pontuação de Mercado Logarítmica (LMSR), inventada pelo economista Robin Hanson, foi o mecanismo fundamental para os primeiros mercados de previsão. Sua função de custo — C(q) = b × ln(Σ exp(qᵢ/b)) — resolve o problema de bootstrapping ao garantir que o formador de mercado automatizado sempre tenha liquidez, mesmo antes da chegada de qualquer negociador. O parâmetro b controla o equilíbrio entre a profundidade da liquidez e a perda potencial máxima do formador de mercado. As negociações históricas são incorporadas ao preço atual, proporcionando um amortecimento natural contra negociadores de ruído.

A limitação da LMSR é a ineficiência de capital: ela fornece a mesma profundidade de liquidez independentemente de onde os preços estejam, desperdiçando capital perto de valores de probabilidade extremos (como um mercado com 95% de confiança). Um artigo da Paradigm de novembro de 2024 introduziu um AMM específico para mercados de previsão (pm-AMM) que trata os preços de resultados como seguindo o movimento browniano — o mesmo arcabouço matemático subjacente à precificação de opções de Black-Scholes — e ajusta a profundidade da liquidez dinamicamente ao longo do tempo para manter taxas constantes de perda versus rebalanceamento (LVR) para os provedores de liquidez.

a mesma propriedade matemática — compatibilidade de incentivos — aparece em sistemas não financeiros. O mecanismo de vouching da Ethos Network é compatível com incentivos: se você colocar ETH em staking para endossar alguém que posteriormente aplica golpes (rugs) nos usuários, seu ETH estará em risco. A estratégia ideal é apenas endossar pessoas em quem você genuinamente acredita serem confiáveis. Os registros curados por tokens da Intuition funcionam de forma semelhante: os stakers lucram quando sua informação curada é julgada de alta qualidade e perdem tokens quando ela é de baixa qualidade.

Primitiva 3: Propagação de Confiança Baseada em Grafo​

Pontuações de reputação estáticas são vulneráveis a manipulação. Se uma pontuação é calculada a partir de contagens brutas (seguidores, avaliações, transações), um atacante com bons recursos pode simplesmente comprar os insumos. A propagação de confiança baseada em grafo é a solução: a confiança não é atribuída de forma absoluta, mas se propaga através do grafo social, tornando o contexto e os relacionamentos centrais para o cálculo da pontuação.

O EigenTrust, originalmente projetado para identificar nós maliciosos em redes par-a-par (P2P), é o principal algoritmo para esse fim. O OpenRank (da Karma3 Labs, apoiado pela Galaxy e IDEO CoLab) aplica o EigenTrust aos dados do grafo social do Farcaster e do Lens Protocol. Em vez de tratar um "follow" de uma conta nova e um "follow" de uma conta altamente confiável como equivalentes, o EigenTrust pondera as interações pela reputação do ator. O algoritmo converge para uma atribuição de confiança estável, onde sua reputação depende de quem confia em você e do quanto eles próprios são confiáveis.

O resultado é um grafo de confiança personalizado — sua reputação em relação a uma determinada comunidade reflete as conexões sociais específicas dentro dessa comunidade. O OpenRank usa isso para alimentar os feeds "Para Você" do Farcaster, classificações de canais e personalização de frames. Um usuário profundamente inserido na comunidade DeFi obtém pontuações de reputação diferentes para contextos diferentes de um usuário inserido na comunidade de arte NFT.

O sistema de pontuação YAP da Kaito aplica a mesma lógica aos mercados de atenção. O engajamento de uma conta com alto YAP (alta reputação) vale exponencialmente mais do que o engajamento de uma conta com baixo YAP. Isso é o PageRank aplicado ao capital social: links de nós de alta autoridade transferem mais autoridade do que links de nós de baixa autoridade. A Kaito processa isso em cerca de 200.000 criadores ativos mensais, calculando o mindshare — a porcentagem da atenção total do Twitter cripto capturada por um determinado projeto — com a travessia ponderada do grafo social.

O Ethos leva a propagação de grafos ainda mais longe com seu sistema apenas para convidados. O valor da sua conta depende não apenas de quem deu aval para você, mas de toda a cadeia de quem convidou quem. Uma conta nova convidada por um membro do Ethos bem conectado herda parte da credibilidade desse membro — uma aplicação estrutural do princípio de "confiado por pessoas confiáveis".

Primitiva 4: Resistência Sybil em Múltiplas Camadas​

Ataques Sybil — inundar um sistema com identidades falsas para manipular pontuações, colher recompensas ou distorcer mercados — são a ameaça existencial para todas as primitivas de InfoFi. Se identidades falsas forem baratas de criar, sinais que geram custos podem ser manipulados com bots coordenados, grafos de reputação podem ser inflados artificialmente e as resoluções de mercados de previsão podem ser manipuladas.

O setor de InfoFi convergiu para uma pilha de defesa em múltiplas camadas:

Camada 0 — Verificação Biométrica: World (anteriormente Worldcoin) usa Orbs de varredura de íris para emitir World IDs na Worldchain. Provas de conhecimento zero (ZK) permitem que os usuários provem a humanidade sem revelar qual íris foi digitalizada, evitando o rastreamento entre aplicativos. Com 7.500 Orbs sendo implantados nos EUA em 2025, esta camada visa 200 milhões de verificações de prova de humanidade.

Camada 1 — Convite e Restrições do Grafo Social: Ethos (apenas convidados), Farcaster (verificação de telefone) e Lens Protocol (criação de perfil restrita por carteira) impõem fricção estrutural na criação de identidade. Identidades falsas exigem conexões sociais reais para inicialização.

Camada 2 — Confiança Ponderada por Stake: Sistemas baseados em EigenTrust ponderam a confiança pelo stake ou reputação estabelecida. Ataques de coordenação exigem o acúmulo de confiança real de membros existentes — caro para falsificar.

Camada 3 — Análise Comportamental: O algoritmo da Kaito foi atualizado em 2025 após críticas de que recompensava o "content farming" de KOLs (Key Opinion Leaders) em vez de análises genuínas. As atualizações introduziram filtros de IA que detectam seguidores pagos, padrões de postagem semelhantes a bots e conteúdo que menciona classificações sem fornecer insights. Respostas não contam mais para as classificações dos líderes; postagens que apenas discutem recompensas sem adicionar informações são excluídas dos cálculos de mindshare.

Camada 4 — Agregação de Credenciais ZK: O Human Passport (anteriormente Gitcoin Passport, adquirido pela Holonym Foundation em 2025) agrega credenciais de várias fontes — verificação social, histórico on-chain, biometria — em uma única pontuação de resistência Sybil usando provas de conhecimento zero. Com 2 milhões de usuários e 34 milhões de credenciais emitidas, ele permite que aplicativos exijam uma pontuação mínima de resistência Sybil sem saber quais verificações específicas um usuário possui.

A Galxe combina essas camadas em escala: 33 milhões de usuários em mais de 7.000 marcas possuem credenciais verificadas por meio de provas ZK, com o Galxe Score agregando atividade on-chain no Ethereum, Solana, TON, Sui e outras redes em uma métrica de reputação multidimensional.

Primitiva 5: Precificação Contínua via Bonding Curves​

Pontuações binárias ("confiável" ou "não confiável", "verificado" ou "não verificado") são inadequadas para mercados de informação porque não representam o grau de confiança, reputação ou atenção. Os sistemas InfoFi usam bonding curves (curvas de vinculação) — funções matemáticas contínuas que determinam o preço com base na quantidade demandada — para criar mercados que precificam informações em um espectro.

A função de custo do LMSR é uma bonding curve para ações de mercado de previsão: à medida que mais ações de um determinado resultado são compradas, seu preço aumenta continuamente. Isso torna o preço de mercado um indicador em tempo real da confiança coletiva.

A camada de mercado de reputação do Ethos cria bonding curves para credibilidade individual: "tickets de confiança" e "tickets de desconfiança" vinculados a perfis de usuários específicos são precificados continuamente com base na demanda. Quando a comunidade acredita que a confiabilidade de um usuário está aumentando, os preços dos tickets de confiança sobem. Isso transforma a avaliação de reputação de um selo estático em um mercado dinâmico com descoberta contínua de preços.

Cookie.fun introduziu a relação Preço/Mindshare (P/M) como uma métrica de avaliação contínua para agentes de IA: a capitalização de mercado dividida pela porcentagem de mindshare, análoga à relação preço/lucro em mercados de ações. Um P/M baixo implica atenção subvalorizada em relação à capitalização de mercado; um P/M alto implica o contrário. Este é o equivalente do InfoFi à avaliação fundamental — traduzindo métricas de atenção em sinais de investimento contínuos.

A arquitetura de vault da Intuition usa bonding curves para determinar como o staking afeta a pontuação de credibilidade e relevância de cada Atom e Triple. Fazer staking em um vault que contém informações precisas e amplamente citadas é lucrativo; o staking em um vault com informações de baixa qualidade incorre em perdas à medida que outros saem. O mecanismo de precificação contínua alinha os incentivos dos curadores com a qualidade da informação ao longo do tempo.

A Arquitetura Que Precifica a Verdade​

Estas cinco primitivas não são sistemas independentes — elas compõem uma arquitetura unificada. Sinais com custo associado só são valiosos se forem estruturados como regras de pontuação adequadas (para que o relato fidedigno seja o ideal), agregados via propagação em grafos (para que o contexto afete o valor), defendidos por resistência a Sybil (para que sinais falsos sejam caros) e expressos via precificação contínua (para que graus de confiança sejam capturados).

O volume anual de $ 40 bilhões em mercados de previsão, os $ 116 milhões distribuídos aos participantes do mercado de atenção e as 33 milhões de identidades credenciadas em toda a Web3 representam evidências iniciais de que esses mecanismos funcionam. O número de traders ativos mensais da Polymarket cresceu de 45.000 para 19 milhões entre 2024 e 2025 — um aumento de 421x impulsionado não pela especulação, mas por usuários descobrindo que os mercados de previsão fornecem avaliações de probabilidade de eventos mais precisas do que a mídia tradicional.

A próxima onda de aplicações de InfoFi provavelmente virá de agentes de IA usando esses mercados como fontes de dados. A Kalshi já relata que bots algorítmicos são os principais participantes em sua plataforma regulada pela CFTC, com sistemas de IA tratando mudanças de probabilidade em mercados de previsão como gatilhos de execução para negociações em mercados tradicionais correlacionados. Quando agentes de IA consomem e produzem informações em escala, a qualidade dos mecanismos de precificação subjacentes determina a qualidade dos sistemas de IA construídos sobre eles.

O que Vitalik chamou de "info finance" está se tornando o encanamento da economia da informação: a camada que determina o que é verdade, quem é confiável e o que merece atenção — com incentivos aplicados pelo capital que os sistemas de informação tradicionais nunca tiveram.

BlockEden.xyz fornece infraestrutura para construtores em Sui, Aptos, Ethereum e mais de 20 redes blockchain. Desenvolvedores que criam mercados de informação, sistemas de reputação e análises on-chain podem acessar serviços de nós de nível de produção e APIs de dados em BlockEden.xyz.

Quando a dadosfera global explodiu de 33 zettabytes em 2018 para uma projeção de 175 zettabytes até 2025 — e antecipados 394 zettabytes até 2028 — surgiu um paradoxo : mais informação não levou a melhores decisões. Em vez disso, criou um problema esmagador de ruído-sinal que as plataformas tradicionais não conseguiram resolver. Entra a Information Finance (InfoFi), uma estrutura inovadora que transforma a forma como valorizamos, negociamos e monetizamos o próprio julgamento. À medida que os mercados de previsão processam mais de US$ 5 bilhões em volume semanal e plataformas como Kaito e Cookie DAO lideram sistemas de pontuação de atenção, estamos testemunhando o nascimento de uma nova classe de ativos onde a credibilidade, a influência e a proeza analítica tornam-se commodities negociáveis.

O Paradoxo da Explosão de Informação​

Os números são impressionantes. A pesquisa da IDC revela que os dados mundiais cresceram de meros 33 zettabytes em 2018 para 175 zettabytes até 2025 — uma taxa de crescimento anual composta de 61 %. Para colocar isso em perspectiva, se você armazenasse 175 ZB em discos BluRay, a pilha chegaria à lua 23 vezes. Até 2028, espera-se que atinjamos 394 zettabytes, quase dobrando em apenas três anos.

No entanto, apesar dessa abundância, a qualidade da decisão estagnou. O problema não é a falta de informação — é a incapacidade de filtrar o sinal do ruído em escala. Na Web2, a atenção tornou-se a commodity, extraída pelas plataformas através de engagement farming e feeds algorítmicos. Os usuários produziam dados ; as plataformas capturavam valor. Mas e se a própria capacidade de navegar neste dilúvio de dados — para fazer previsões precisas, identificar tendências emergentes ou curar insights valiosos — pudesse, por si só, tornar-se um ativo?

Esta é a tese central da Information Finance : transformar o julgamento de um ato social não remunerado em uma capacidade mensurável, negociável e financeiramente recompensada.

Kaito : Precificando Influência Através da Tokenização de Reputação​

A Kaito AI representa a vanguarda desta transformação. Ao contrário das plataformas sociais tradicionais que recompensam o mero volume — mais postagens, mais engajamento, mais ruído — a Kaito foi pioneira em um sistema que precifica a qualidade do próprio julgamento.

Em 4 de janeiro de 2026, a Kaito anunciou uma mudança de paradigma : a transição de "distribuição de atenção" para "tokenização de reputação" (reputation assetization). A plataforma reestruturou fundamentalmente a ponderação de influência ao introduzir Dados de Reputação e Ativos On-chain como métricas principais. Isso não foi apenas uma atualização técnica — foi um reposicionamento filosófico. O sistema agora responde à pergunta : "Que tipo de participação merece ser valorizada a longo prazo?"

O mecanismo é elegante. A IA da Kaito analisa o comportamento do usuário em plataformas como o X (antigo Twitter) para gerar "Yaps" — uma pontuação tokenizada que reflete o engajamento de qualidade. Esses Yaps alimentam o Yapper Leaderboard, criando um sistema de classificação transparente e baseado em dados, onde a influência se torna quantificável e, crucialmente, verificável.

Mas a Kaito não parou na pontuação. No início de março de 2026, fez uma parceria com a Polymarket para lançar os "Mercados de Atenção" (Attention Markets) — contratos que permitem aos traders apostar no mindshare das redes sociais usando dados da Kaito AI para liquidar os resultados. Os primeiros mercados entraram no ar imediatamente : um rastreando a própria trajetória de mindshare da Polymarket, outro apostando se ela atingiria um mindshare recorde no primeiro trimestre de 2026.

É aqui que a Information Finance se torna revolucionária. Os Mercados de Atenção não apenas medem o engajamento — eles criam um mecanismo financeiro para precificá-lo. Se você acredita que um tópico, projeto ou meme capturará 15 % do mindshare do X na próxima semana, você pode agora assumir uma posição sobre essa crença. Quando o julgamento está correto, é recompensado. Quando está errado, o capital flui para aqueles com capacidades analíticas superiores.

As implicações são profundas : o ruído de baixo custo torna-se marginalizado porque carrega risco financeiro, enquanto as contribuições de alto sinal tornam-se economicamente vantajosas.

Cookie DAO : A Camada de Inteligência de Agentes de IA​

Enquanto a Kaito se concentra na pontuação de influência humana, a Cookie DAO enfrenta um desafio paralelo : rastrear e precificar o desempenho dos próprios agentes de IA.

A Cookie DAO opera como uma camada descentralizada de agregação de dados, indexando a atividade de agentes de IA que operam em blockchains e plataformas sociais. Seu painel fornece análises em tempo real sobre capitalização de mercado, engajamento social, crescimento de detentores de tokens e — crucialmente — classificações de "mindshare" que quantificam a influência de cada agente.

A plataforma aproveita 7 terabytes de feeds de dados sociais e onchain em tempo real, monitorando conversas em todos os setores de cripto. Um recurso de destaque é a métrica de "mindshare", que não apenas conta menções, mas as pondera por credibilidade, contexto e impacto.

O roadmap de 2026 da Cookie DAO revela planos ambiciosos :

• Acesso a Dados via Token (Q1 2026) : Análises exclusivas de agentes de IA para detentores de $COOKIE, criando um caminho de monetização direta para a curadoria de informações.
• Cookie Deep Research Terminal (2026) : Análises aprimoradas por IA projetadas para adoção institucional, posicionando a Cookie DAO como o Bloomberg Terminal para inteligência de agentes de IA.
• Parceria de Incentivos Snaps (2026) : Uma colaboração destinada a redefinir as recompensas dos criadores por meio de métricas de desempenho baseadas em dados.

O que torna a Cookie DAO particularmente significativa é o seu papel em um futuro onde os agentes de IA se tornam atores econômicos autônomos. À medida que esses agentes negociam, curam e tomam decisões, sua credibilidade e histórico tornam-se insumos críticos para outros agentes e usuários humanos. A Cookie DAO está construindo a infraestrutura de confiança que precifica essa credibilidade.

A economia do token já está mostrando validação de mercado, com o $COOKIE mantendo um valor de mercado de US$ 12,8 milhões e US$ 2,57 milhões em volume de negociação diária em fevereiro de 2026. Mais importante ainda, a plataforma está se posicionando como a "versão IA da Chainlink" — fornecendo dados descentralizados e verificáveis sobre a mais importante nova classe de participantes do mercado : os próprios agentes de IA.

O Ecossistema InfoFi: Dos Mercados de Previsão à Monetização de Dados​

Kaito e Cookie DAO não estão operando isoladamente. Eles fazem parte de um movimento InfoFi mais amplo que está redefinindo como a informação cria valor financeiro.

Os mercados de previsão representam o segmento mais maduro. Em 1º de fevereiro de 2026, essas plataformas evoluíram de "casas de apostas" para a "fonte da verdade" para os sistemas financeiros globais. Os números falam por si:

• $ 5,23 bilhões em volume semanal total de negociação (recorde estabelecido no início de fevereiro de 2026)
• $ 701,7 milhões em volume diário em 12 de janeiro de 2026 — um recorde histórico em um único dia
• Mais de $ 50 bilhões em liquidez anual em todas as principais plataformas

A vantagem de velocidade é impressionante. Quando um memorando do Congresso vazou informações sobre uma potencial paralisação do governo, o mercado de previsão da Kalshi refletiu uma mudança de probabilidade de 4 % em 400 milissegundos. Os canais de notícias tradicionais levaram quase três minutos para relatar a mesma informação. Para traders, investidores institucionais e gestores de risco, essa lacuna de 179,6 segundos representa a diferença entre lucro e prejuízo.

Esta é a proposta de valor central do InfoFi: os mercados precificam a informação de forma mais rápida e precisa do que qualquer outro mecanismo porque os participantes têm capital em jogo. Não se trata de cliques ou curtidas — trata-se de dinheiro seguindo convicções.

A adoção institucional valida esta tese:

• Polymarket agora fornece dados de previsão em tempo real para o The Wall Street Journal e Barron’s por meio de uma parceria com a News Corp.
• Coinbase integrou feeds de mercado de previsão em seu "Everything Exchange", permitindo que usuários de varejo negociem contratos de eventos ao lado de criptoativos.
• Intercontinental Exchange (ICE) investiu $ 2 bilhões na Polymarket, sinalizando o reconhecimento de Wall Street de que os mercados de previsão são uma infraestrutura financeira crítica.

Além dos mercados de previsão, o InfoFi abrange múltiplos verticais emergentes:

1. Mercados de Atenção (Kaito, Cookie DAO): Precificando mindshare e influência
2. Sistemas de Reputação (Proof of Humanity, Lens Protocol, Ethos Network): Pontuação de credibilidade como colateral
3. Mercados de Dados (Ocean Protocol, LazAI): Monetizando dados de treinamento de IA e insights gerados por usuários

Cada segmento aborda o mesmo problema fundamental: Como precificamos o julgamento, a credibilidade e a qualidade da informação em um mundo afogado em dados?

O Mecanismo: Como o Ruído de Baixo Custo se Torna Marginalizado​

As plataformas de redes sociais tradicionais sofrem de uma falha terminal: elas recompensam o engajamento, não a precisão. Uma mentira sensacionalista se espalha mais rápido do que uma verdade matizada porque a viralidade, e não a veracidade, impulsiona a distribuição algorítmica.

O Information Finance inverte essa estrutura de incentivos por meio de julgamentos que envolvem capital. Veja como funciona:

1. Skin in the Game Quando você faz uma previsão, avalia um agente de IA ou pontua uma influência, você não está apenas expressando uma opinião — você está assumindo uma posição financeira. Se você estiver errado repetidamente, perderá capital. Se estiver certo, acumulará riqueza e reputação.

2. Históricos Transparentes Sistemas baseados em blockchain criam históricos imutáveis de previsões e avaliações. Você não pode deletar erros passados ou reivindicar presciência retroativamente. Sua credibilidade torna-se verificável e portável entre plataformas.

3. Filtragem Baseada no Mercado Nos mercados de previsão, previsões incorretas perdem dinheiro. Nos mercados de atenção, superestimar o mindshare de uma tendência significa que sua posição se deprecia. Nos sistemas de reputação, endossos falsos danificam sua pontuação de credibilidade. O mercado filtra mecanicamente as informações de baixa qualidade.

4. Credibilidade como Colateral À medida que as plataformas amadurecem, atores com alta reputação ganham acesso a recursos premium, tamanhos de posição maiores ou dados protegidos por tokens. Participantes com baixa reputação enfrentam custos mais altos ou acesso restrito. Isso cria um ciclo virtuoso onde manter a precisão torna-se economicamente essencial.

A evolução da Kaito exemplifica isso. Ao ponderar Dados de Reputação e Participações on-chain, a plataforma garante que a influência não dependa apenas do número de seguidores ou do volume de postagens. Uma conta com 100.000 seguidores, mas com uma precisão de previsão terrível, tem menos peso do que uma conta menor com insights consistentes e verificáveis.

As métricas de mindshare da Cookie DAO distinguem de forma semelhante entre o viral-mas-errado e o preciso-mas-nicho. Um agente de IA que gera um engajamento social massivo, mas produz sinais de negociação ruins, terá uma classificação inferior a um com atenção modesta, mas desempenho superior.

O Desafio da Explosão de Dados​

A urgência do InfoFi torna-se mais clara quando você examina a trajetória dos dados:

• 2010: 2 zettabytes de dados globais
• 2018: 33 zettabytes
• 2025: 175 zettabytes (projeção da IDC)
• 2028: 394 zettabytes (previsão da Statista)

Este crescimento de 20 vezes em menos de duas décadas não é apenas quantitativo — representa uma mudança qualitativa. Até 2025, 49 % dos dados residirão em ambientes de nuvem pública. Somente os dispositivos IoT gerarão 90 zettabytes até 2025. A dadosfera é cada vez mais distribuída, em tempo real e heterogênea.

Os intermediários de informação tradicionais — organizações de notícias, empresas de pesquisa, analistas — não conseguem escalar para acompanhar esse crescimento. Eles são limitados pela capacidade editorial humana e modelos de confiança centralizados. O InfoFi oferece uma alternativa: curadoria descentralizada baseada no mercado, onde a credibilidade se acumula por meio de históricos verificáveis.

Isso não é teórico. O boom do mercado de previsão de 2025-2026 demonstra que quando os incentivos financeiros se alinham com a precisão informacional, os mercados tornam-se mecanismos de descoberta extraordinariamente eficientes. O ajuste de preço de 400 milissegundos na Kalshi não foi porque os traders leram o memorando mais rápido — foi porque a estrutura do mercado incentiva a agir sobre a informação de forma imediata e precisa.

O Setor de US$ 381 Milhões e o que Vem a Seguir​

O setor de InfoFi não está isento de desafios. Em janeiro de 2026, os principais tokens de InfoFi experimentaram correções significativas. O X (antigo Twitter) baniu diversos aplicativos de recompensa por engajamento, fazendo com que o KAITO caísse 18 % e o COOKIE recuasse 20 %. A capitalização de mercado do setor, embora esteja crescendo, permanece modesta, em aproximadamente US$ 381 milhões.

Esses contratempos, no entanto, podem ser esclarecedores em vez de catastróficos. A onda inicial de projetos de InfoFi focou em recompensas simples de engajamento — essencialmente a economia da atenção Web2 com incentivos em tokens. O banimento dos aplicativos de recompensa por engajamento forçou uma evolução em todo o mercado para modelos mais sofisticados.

A pivotagem da Kaito, de "pagar por postagens" para "precificar a credibilidade", exemplifica esse amadurecimento. A mudança da Cookie DAO em direção a análises de nível institucional sinaliza uma clareza estratégica semelhante. Os sobreviventes não estão construindo plataformas de mídia social melhores — eles estão construindo infraestrutura financeira para a própria precificação da informação.

O roteiro adiante inclui vários desenvolvimentos críticos:

Interoperabilidade entre plataformas Atualmente, reputação e credibilidade estão isoladas em silos. Sua pontuação no Kaito Yapper não se traduz em taxas de vitória no Polymarket ou métricas de mindshare da Cookie DAO. Os futuros sistemas de InfoFi precisarão de portabilidade de reputação — históricos verificáveis criptograficamente que funcionem em diversos ecossistemas.

Integração de Agentes de IA À medida que os agentes de IA se tornam atores econômicos autônomos, eles precisarão avaliar a credibilidade das fontes de dados, de outros agentes e de contrapartes humanas. Plataformas de InfoFi como a Cookie DAO tornam-se infraestrutura essencial para essa camada de confiança.

Adoção Institucional Os mercados de previsão já cruzaram esse limiar com o investimento de US$ 2 bilhões da ICE no Polymarket e a parceria de dados da News Corp. Os mercados de atenção e os sistemas de reputação virão em seguida, à medida que as finanças tradicionais reconhecerem que a precificação da qualidade da informação é uma oportunidade de trilhões de dólares.

Clareza Regulatória A regulamentação da Kalshi pela CFTC e as negociações em curso sobre a expansão do mercado de previsão sinalizam que os reguladores estão lidando com a InfoFi como infraestrutura financeira legítima, e não como jogos de azar. Essa clareza desbloqueará o capital institucional que atualmente está à margem.

Construindo sobre uma Infraestrutura Confiável​

A explosão da atividade on-chain — desde mercados de previsão processando bilhões em volume semanal até agentes de IA que exigem feeds de dados em tempo real — exige uma infraestrutura que não ceda sob a demanda. Quando milissegundos determinam a lucratividade, a confiabilidade da API não é opcional.

É aqui que a infraestrutura de blockchain especializada se torna crítica. Plataformas que constroem aplicativos de InfoFi precisam de acesso consistente a dados históricos, análises de mempool e APIs de alto rendimento que escalam com a volatilidade do mercado. Um único evento de inatividade durante a liquidação de um mercado de previsão ou um snapshot de mercado de atenção pode destruir a confiança do usuário de forma irreversível.

Para desenvolvedores que estão entrando no espaço de InfoFi, a BlockEden.xyz fornece infraestrutura de API de nível empresarial para as principais blockchains, garantindo que seus contratos de mercado de atenção, sistemas de reputação ou plataformas de previsão mantenham o uptime quando ele é mais importante. Explore nossos serviços projetados para as demandas de aplicações financeiras em tempo real.

Conclusão: O Julgamento como o Recurso Escasso Supremo​

Estamos testemunhando uma mudança fundamental na forma como a informação cria valor. Na era Web2, a atenção era a commodity — capturada por plataformas, extraída dos usuários. O movimento InfoFi da Web3 propõe algo mais sofisticado: o próprio julgamento como uma classe de ativos.

A assetização da reputação da Kaito transforma a influência social de popularidade em capacidade preditiva verificável. A análise de agentes de IA da Cookie DAO cria métricas de desempenho transparentes para atores econômicos autônomos. Mercados de previsão como Polymarket e Kalshi demonstram que julgamentos com aporte de capital superam os intermediários de informação tradicionais em velocidade e precisão.

À medida que a dadosfera cresce de 175 zettabytes para 394 zettabytes e além, o gargalo não é a disponibilidade de informação — é a capacidade de filtrar, sintetizar e agir sobre essa informação corretamente. As plataformas de InfoFi criam incentivos econômicos que recompensam a precisão e marginalizam o ruído.

O mecanismo é elegante: quando o julgamento traz consequências financeiras, o ruído de baixo custo torna-se caro e a análise de alto sinal torna-se lucrativa. Os mercados fazem a filtragem que os algoritmos não conseguem e os editores humanos não teriam escala para igualar.

Para os nativos cripto, isso representa uma oportunidade de participar na construção da infraestrutura de confiança para a era da informação. Para as finanças tradicionais, é o reconhecimento de que a precificação da incerteza e da credibilidade é uma primitiva financeira fundamental. Para a sociedade em geral, é uma solução potencial para a crise da desinformação — não através da censura ou da verificação de fatos, mas através de mercados que tornam a verdade lucrativa e as mentiras dispendiosas.

A economia da atenção está evoluindo para algo muito mais poderoso: uma economia onde seu julgamento, sua credibilidade e sua capacidade analítica não são apenas valiosos — são ativos negociáveis por direito próprio.

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Fontes:

• The Bet On InfoFi Is Changing — From Paying For Posts To Pricing Credibility - Benzinga
• Polymarket, Kaito AI Launch 'Attention Markets' That Let Traders Bet On Social Hype - Benzinga
• What Is Kaito the AI InfoFi Platform, and How Does Its Yappers System Work? - BingX
• 2026 Kaito Marketing Guide - Odaily
• Kaito and Polymarket Unveil 'Attention Markets' - The Defiant
• Ultimate Guide to Cookie.fun and Cookie DAO - DappRadar
• Cookie DAO launches platform to track performance of AI agents - CryptoSlate
• AI version of Chainlink, why did COOKIE surge by 300%? - ChainCatcher
• What to expect for digital assets in 2026 - World Economic Forum
• The InfoFi Revolution: How Prediction Markets Became the World's Fastest Financial Data Feed - FinancialContent
• The 2026 Volume War: Polymarket and Kalshi Battle for the Future of 'InfoFi' - FinancialContent
• IDC: Expect 175 zettabytes of data worldwide by 2025 - Network World
• Data growth worldwide 2010-2028 - Statista
• Global DataSphere to Hit 175 Zettabytes by 2025, IDC Says - BigDATAwire
• Global Datasphere From 33ZB in 2018 to 175ZB by 2025 - StorageNewsletter

Quando o volume diário de negociação da Kalshi atingiu US$814 milhões no início de 2026, capturando 66,4$ 5,9 bilhões e subindo — rivaliza com muitos mercados de derivativos tradicionais, com uma diferença crítica: esses mercados negociam informações, não apenas ativos.

Isso é a "Finança da Informação" — a monetização da inteligência coletiva através de mercados de previsão baseados em blockchain. Quando os traders apostam US$42 milhões sobre se a OpenAI alcançará a AGI antes de 2030, ou US$ 18 milhões sobre qual empresa abrirá o capital em seguida, eles não estão jogando. Eles estão criando previsões líquidas e negociáveis nas quais investidores institucionais, formuladores de políticas e estrategistas corporativos confiam cada vez mais do que em analistas tradicionais. A questão não é se os mercados de previsão irão interromper as previsões. É a rapidez com que as instituições adotarão mercados que superam as previsões de especialistas por margens mensuráveis.

O Marco de US$ 5,9 Bilhões: Da Margem à Infraestrutura Financeira​

Os mercados de previsão terminaram 2025 com volumes recordes históricos aproximando-se de US$5,3 bilhões, uma trajetória que se acelerou em 2026. Os volumes semanais agora excedem consistentemente US$ 5,9 bilhões, com picos diários atingindo US$ 814 milhões durante grandes eventos. Para contextualizar, isso excede o volume diário de negociação de muitas ações de média capitalização (mid-cap) e rivaliza com mercados de derivativos especializados.

O crescimento não é linear — é exponencial. Os volumes do mercado de previsão em 2024 eram medidos em centenas de milhões anualmente. Em 2025, os volumes mensais ultrapassaram US$1 bilhão. Em 2026, os volumes semanais rotineiramente atingiram US$ 5,9 bilhões, representando um crescimento anual superior a 10 vezes. Essa aceleração reflete mudanças fundamentais em como as instituições veem os mercados de previsão: da novidade à necessidade.

A Kalshi domina com 66,4% de participação de mercado, processando a maioria do volume institucional. O Polymarket, operando no espaço nativo de cripto, captura um fluxo significativo de varejo e internacional. Juntas, essas plataformas movimentam bilhões em volume semanal em milhares de mercados cobrindo eleições, economia, desenvolvimentos tecnológicos, esportes e entretenimento.

A legitimidade do setor recebeu a validação da ICE (Intercontinental Exchange) quando a empresa controladora da NYSE investiu US$ 2 bilhões em infraestrutura de mercado de previsão. Quando o operador da maior bolsa de valores do mundo aplica capital nessa escala, isso sinaliza que os mercados de previsão não são mais experimentais — eles são infraestrutura estratégica.

Agentes de IA: O Fator de Contribuição de 30%​

O impulsionador mais subestimado do crescimento do mercado de previsão é a participação de agentes de IA. Algoritmos de negociação autônomos agora contribuem com mais de 30% do volume total, mudando fundamentalmente a dinâmica do mercado.

Por que os agentes de IA estão negociando previsões? Três razões:

Arbitragem de informações: Agentes de IA escaneiam milhares de fontes de dados — notícias, redes sociais, dados on-chain, mercados financeiros tradicionais — para identificar previsões com preços incorretos. Quando um mercado precifica um evento com 40% de probabilidade, mas a análise de IA sugere 55%, os agentes negociam o spread.

Provisão de liquidez: Assim como os formadores de mercado (market makers) fornecem liquidez em bolsas de valores, os agentes de IA oferecem mercados bilaterais em plataformas de previsão. Isso melhora a descoberta de preços e reduz os spreads, tornando os mercados mais eficientes para todos os participantes.

Diversificação de portfólio: Investidores institucionais utilizam agentes de IA para ganhar exposição a sinais de informação não tradicionais. Um fundo de hedge pode usar mercados de previsão para proteger-se de riscos políticos, cronogramas de desenvolvimento tecnológico ou resultados regulatórios — riscos difíceis de expressar em mercados tradicionais.

O surgimento da negociação por agentes de IA cria um ciclo de feedback positivo. Mais participação de IA significa melhor liquidez, o que atrai mais capital institucional, o que justifica mais desenvolvimento de IA. Os mercados de previsão estão se tornando um campo de treinamento para agentes autônomos que aprendem a navegar em desafios de previsão complexos e do mundo real.

Os traders na Kalshi estão precificando uma probabilidade de 42% de que a OpenAI alcance a AGI antes de 2030 — acima dos 32% de seis meses atrás. Este mercado, com mais de US$ 42 milhões em liquidez, reflete a "sabedoria das multidões" que inclui engenheiros, investidores de capital de risco, especialistas em políticas e, cada vez mais, agentes de IA processando sinais que humanos não conseguem acompanhar em escala.

O Domínio Institucional da Kalshi: A Vantagem da Bolsa Regulamentada​

A participação de mercado de 66,4% da Kalshi não é acidental — é estrutural. Como a primeira bolsa de mercado de previsão regulamentada pela CFTC nos EUA, a Kalshi oferece aos investidores institucionais algo que os concorrentes não podem: certeza regulatória.

O capital institucional exige conformidade. Fundos de hedge, gestores de ativos e tesourarias corporativas não podem alocar bilhões em plataformas não regulamentadas sem desencadear riscos legais e de conformidade. O registro na CFTC da Kalshi elimina essa barreira, permitindo que as instituições negociem previsões juntamente com ações, títulos e derivativos em seus portfólios.

O status regulamentado cria efeitos de rede. Mais volume institucional atrai melhores provedores de liquidez, o que reduz os spreads, o que atrai mais traders. Os livros de ordens da Kalshi agora são profundos o suficiente para que negociações multimilionárias sejam executadas sem derrapagem (slippage) significativa — um limiar que separa mercados funcionais de experimentais.

A amplitude de produtos da Kalshi também importa. Os mercados abrangem eleições, indicadores econômicos, marcos tecnológicos, prazos de IPO, lucros corporativos e eventos macroeconômicos. Essa diversidade permite que investidores institucionais expressem visões detalhadas. Um fundo de hedge pessimista em relação às avaliações de tecnologia pode vender a descoberto (short) mercados de previsão sobre IPOs de unicórnios. Um analista de políticas que antecipa mudanças regulatórias pode negociar em mercados de resultados do congresso.

A alta liquidez garante que os preços não sejam facilmente manipulados. Com milhões em jogo e milhares de participantes, os preços de mercado refletem um consenso genuíno em vez de manipulação individual. Essa "sabedoria das multidões" supera as previsões de especialistas em testes cegos — os mercados de previsão superam consistentemente as pesquisas, as previsões de analistas e as opiniões de especialistas.

Alternativa Cripto-Nativa da Polymarket: O Desafiador Descentralizado​

Enquanto a Kalshi domina os mercados regulamentados dos EUA, a Polymarket captura o fluxo cripto-nativo e internacional. Operando em trilhos de blockchain com liquidação em USDC, a Polymarket oferece acesso permissionless — sem KYC, sem restrições geográficas, sem controle regulatório.

A vantagem da Polymarket é o alcance global. Traders de jurisdições onde a Kalshi não está acessível podem participar livremente. Durante as eleições de 2024 nos EUA, a Polymarket processou mais de $ 3 bilhões em volume, demonstrando que a infraestrutura cripto-nativa pode lidar com escala institucional.

A integração cripto da plataforma permite mecanismos inovadores. Contratos inteligentes executam a liquidação automaticamente com base em dados de oráculos. Pools de liquidez operam continuamente sem intermediários. A liquidação ocorre em segundos, em vez de dias. Essas vantagens atraem traders cripto-nativos confortáveis com as primitivas DeFi.

No entanto, a incerteza regulatória continua sendo o desafio da Polymarket. Operar sem aprovação regulatória explícita nos EUA limita a adoção institucional domesticamente. Embora os usuários de varejo e internacionais adotem o acesso permissionless, as instituições dos EUA evitam amplamente plataformas que carecem de clareza regulatória.

A competição entre Kalshi (regulamentada, institucional) e Polymarket (cripto-nativa, permissionless) reflete debates mais amplos nas finanças digitais. Ambos os modelos funcionam. Ambos atendem a diferentes bases de usuários. O crescimento do setor sugere espaço para múltiplos vencedores, cada um otimizando para diferentes compensações regulatórias e tecnológicas.

Finanças de Informação: Monetizando a Inteligência Coletiva​

O termo "Finanças de Informação" descreve a inovação central dos mercados de previsão: transformar previsões em instrumentos negociáveis e líquidos. A previsão tradicional depende de especialistas que fornecem estimativas pontuais com precisão incerta. Os mercados de previsão agregam conhecimento distribuído em probabilidades contínuas precificadas pelo mercado.

Por que os mercados superam os especialistas:

Skin in the game: Os participantes do mercado arriscam capital em suas previsões. Previsões ruins perdem dinheiro. Essa estrutura de incentivos filtra o ruído do sinal melhor do que pesquisas de opinião ou painéis de especialistas, onde os participantes não enfrentam penalidades por estarem errados.

Atualização contínua: Os preços de mercado se ajustam em tempo real à medida que novas informações surgem. As previsões de especialistas são estáticas até o próximo relatório. Os mercados são dinâmicos, incorporando notícias de última hora, vazamentos e tendências emergentes instantaneamente.

Conhecimento agregado: Os mercados reúnem informações de milhares de participantes com conhecimentos diversos. Nenhum especialista individual pode igualar o conhecimento coletivo de engenheiros, investidores, formuladores de políticas e operadores, cada um contribuindo com uma visão especializada.

Probabilidade transparente: Os mercados expressam previsões como probabilidades com intervalos de confiança claros. Um mercado que precifica um evento em 65% diz "aproximadamente dois terços de chance" — mais útil do que um especialista dizendo "provável" sem quantificação.

Pesquisas mostram consistentemente que os mercados de previsão superam painéis de especialistas, pesquisas e previsões de analistas em diversos domínios — eleições, economia, desenvolvimento tecnológico e resultados corporativos. O histórico não é perfeito, mas é comprovadamente melhor do que as alternativas.

As instituições financeiras estão prestando atenção. Em vez de contratar consultores caros para análise de cenários, as empresas podem consultar os mercados de previsão. Quer saber se o Congresso aprovará a regulamentação cripto este ano? Existe um mercado para isso. Quer saber se um concorrente fará um IPO antes do final do ano? Negocie essa previsão. Avaliando riscos geopolíticos? Aposte nisso.

O Caso de Uso Institucional: Previsão como Serviço​

Os mercados de previsão estão em transição de entretenimento especulativo para infraestrutura institucional. Vários casos de uso impulsionam a adoção:

Gestão de risco: As empresas usam mercados de previsão para proteger riscos difíceis de expressar em derivativos tradicionais. Um gerente de cadeia de suprimentos preocupado com greves portuárias pode negociar em mercados de previsão sobre negociações trabalhistas. Um CFO preocupado com as taxas de juros pode cruzar os mercados de previsão do Fed com futuros de títulos.

Planejamento estratégico: As empresas tomam decisões de bilhões de dólares com base em previsões. A regulamentação de IA passará? Uma plataforma de tecnologia enfrentará ações antitruste? Um concorrente lançará um produto? Os mercados de previsão fornecem respostas probabilísticas com capital real em risco.

Pesquisa de investimento: Fundos de hedge e gestores de ativos usam mercados de previsão como fontes de dados alternativas. Os preços de mercado sobre marcos tecnológicos, resultados regulatórios ou eventos macro informam o posicionamento do portfólio. Alguns fundos negociam diretamente em mercados de previsão como fontes de alfa.

Análise de políticas: Governos e think tanks consultam mercados de previsão para opinião pública além das pesquisas. Os mercados filtram a crença genuína da sinalização de virtude — participantes que apostam seu dinheiro revelam expectativas reais, não respostas socialmente desejáveis.

O investimento de $ 2 bilhões da ICE sinaliza que as bolsas tradicionais veem os mercados de previsão como uma nova classe de ativos. Justamente como os mercados de derivativos surgiram na década de 1970 para monetizar a gestão de risco, os mercados de previsão estão surgindo na década de 2020 para monetizar a previsão.

O Ciclo de Feedback entre Agentes de IA e Mercados​

Agentes de IA participando de mercados de previsão criam um ciclo de feedback que acelera ambas as tecnologias :

Melhor IA a partir de dados de mercado : Modelos de IA treinam em resultados de mercados de previsão para melhorar a antecipação. Um modelo que prevê o cronograma de IPOs de tecnologia melhora ao realizar backtesting contra os dados históricos da Kalshi. Isso cria incentivos para que laboratórios de IA construam modelos focados em previsões.

Melhores mercados a partir da participação de IA : Agentes de IA fornecem liquidez, arbitram erros de precificação e melhoram a descoberta de preços. Traders humanos se beneficiam de spreads mais estreitos e melhor agregação de informações. Os mercados tornam-se mais eficientes à medida que a participação da IA aumenta.

Adoção institucional de IA : Instituições que implementam agentes de IA em mercados de previsão ganham experiência com sistemas de negociação autônomos em ambientes de menor risco. As lições aprendidas são transferidas para a negociação de ações, forex e derivativos.

A contribuição de mais de 30 % da IA para o volume não é um teto — é um piso. À medida que as capacidades de IA melhoram e a adoção institucional aumenta, a participação de agentes pode atingir 50 - 70 % em poucos anos. Isso não substitui o julgamento humano — ele o aumenta. Humanos definem estratégias, agentes de IA executam em escala e velocidade impossíveis manualmente.

As stacks de tecnologia estão convergindo. Laboratórios de IA fazem parcerias com plataformas de mercados de previsão. Exchanges constroem APIs para negociação algorítmica. Instituições desenvolvem IA proprietária para estratégias de mercado de previsão. Essa convergência posiciona os mercados de previsão como um campo de testes para a próxima geração de agentes financeiros autônomos.

Desafios e Ceticismo​

Apesar do crescimento, os mercados de previsão enfrentam desafios legítimos :

Risco de manipulação : Embora a alta liquidez reduza a manipulação, mercados de baixo volume permanecem vulneráveis. Um ator motivado com capital pode distorcer temporariamente os preços em mercados de nicho. As plataformas combatem isso com requisitos de liquidez e detecção de manipulação, mas o risco persiste.

Dependência de oráculos : Mercados de previsão exigem oráculos — entidades confiáveis que determinam os resultados. Erros ou corrupção de oráculos podem causar liquidações incorretas. Mercados baseados em blockchain minimizam isso com redes de oráculos descentralizadas, mas os mercados tradicionais dependem de resolução centralizada.

Incerteza regulatória : Embora a Kalshi seja regulamentada pela CFTC, os marcos regulatórios mais amplos permanecem obscuros. Mais mercados de previsão obterão aprovação ? Os mercados internacionais enfrentarão restrições ? A evolução regulatória pode restringir ou acelerar o crescimento de forma imprevisível.

Concentração de liquidez : A maior parte do volume se concentra em mercados de alto perfil ( eleições, grandes eventos tecnológicos ). Mercados de nicho carecem de liquidez, limitando a utilidade para previsões especializadas. Resolver isso requer incentivos de market - making ou provisão de liquidez por agentes de IA.

Preocupações éticas : Devem existir mercados sobre tópicos sensíveis — violência política, mortes, desastres ? Críticos argumentam que monetizar eventos trágicos é antiético. Proponentes contra - argumentam que a informação de tais mercados ajuda a prevenir danos. Este debate moldará quais mercados as plataformas permitirão.

A Trajetória 2026 - 2030​

Se os volumes semanais atingirem $ 5,9 bilhões no início de 2026, para onde o setor irá ?

Assumindo um crescimento moderado ( 50 % ao ano — conservador, dada a aceleração recente ), os volumes dos mercados de previsão podem exceder $50 bilhões anualmente até 2028 e$ 150 bilhões até 2030. Isso posicionaria o setor de forma comparável a mercados de derivativos de médio porte.

Cenários mais agressivos — como a ICE lançando mercados de previsão na NYSE, grandes bancos oferecendo instrumentos de previsão, aprovação regulatória para mais tipos de mercado — poderiam elevar os volumes para mais de $ 500 bilhões + até 2030. Nessa escala, os mercados de previsão tornam - se uma classe de ativos distinta em portfólios institucionais.

Os habilitadores tecnológicos estão prontos : liquidação em blockchain, agentes de IA, marcos regulatórios, interesse institucional e históricos comprovados superando as previsões tradicionais. O que resta é a dinâmica da curva de adoção — quão rapidamente as instituições integrarão os mercados de previsão em seus processos de tomada de decisão.

A mudança de "especulação marginal" para "ferramenta de previsão institucional" está bem encaminhada. Quando a ICE investe $2 bilhões, quando agentes de IA contribuem com 30$ 814 milhões, a narrativa mudou permanentemente. Mercados de previsão não são uma curiosidade. Eles são o futuro de como as instituições quantificam a incerteza e fazem o hedge do risco de informação.

Fontes​

• Mercados de Previsão Registram Recorde Histórico de Volume de $ 5,3 Bi ao Final de 2025
• A Grande Guerra de Previsões de 2026 : Polymarket e Kalshi Lutam pela Dominância
• A Corrida para a Singularidade : Por que os Traders da Kalshi Estão Apostando Alto na OpenAI Alcançando a AGI Antes de 2030
• Kalshi - Mercado de Previsão para Negociar o Futuro

Quando a Intercontinental Exchange — empresa controladora da Bolsa de Valores de Nova York — apoiou a Polymarket com um investimento de $ 2 bilhões em 2025, Wall Street enviou um sinal claro: a própria informação tornou-se um ativo financeiro negociável. Isso não foi apenas mais um investimento em cripto. Foi a aceitação pelo mundo das finanças tradicionais do InfoFi (Information Finance), uma mudança de paradigma onde o conhecimento, a atenção, a credibilidade dos dados e os sinais de previsão se transformam em ativos on-chain monetizáveis.

Os números contam uma história convincente. O mercado de InfoFi atingiu uma avaliação de $649 milhões no final de 2025, com os mercados de previsão sozinhos gerando mais de$ 27,9 bilhões em volume de negociação entre janeiro e outubro. Enquanto isso, a circulação de stablecoins ultrapassou $300 bilhões, processando$ 4 trilhões nos primeiros sete meses de 2025 — um salto de 83 % em relação ao ano anterior. Essas não são tendências isoladas. Elas estão convergindo para uma reimaginação fundamental de como a informação flui, como a confiança é estabelecida e como o valor é trocado na economia digital.

O Surgimento do Information Finance​

O InfoFi surgiu de uma observação simples, mas poderosa: na economia da atenção, a informação tem um valor mensurável, mas a maior parte desse valor é capturada por plataformas centralizadas em vez dos indivíduos que a criam, curam ou verificam. O cofundador da Ethereum, Vitalik Buterin, popularizou o conceito em um post de blog em 2024, delineando o "potencial do InfoFi para criar melhores implementações de redes sociais, ciência, notícias, governança e outros campos".

A inovação central reside na transformação de fluxos de informação intangíveis em instrumentos financeiros tangíveis. Ao utilizar a transparência do blockchain, o poder analítico da IA e a escalabilidade do big data, o InfoFi atribui valor de mercado a informações que anteriormente eram difíceis de monetizar. Isso inclui tudo, desde sinais de previsão e credibilidade de dados até a atenção do usuário e pontuações de reputação.

O mercado de InfoFi segmenta-se atualmente em seis categorias principais:

1. Mercados de Previsão: Plataformas como a Polymarket permitem que os usuários comprem ações nos resultados de eventos futuros. O preço flutua com base na crença coletiva do mercado, transformando efetivamente o conhecimento em um ativo financeiro negociável. A Polymarket registrou mais de $ 18 bilhões em volume de negociação ao longo de 2024 e 2025, e previu a eleição presidencial dos EUA de 2024 com 95 % de precisão — várias horas antes da Associated Press fazer a chamada oficial.

2. Yap-to-Earn: Plataformas sociais que monetizam o conteúdo gerado pelo usuário e o engajamento diretamente por meio da economia de tokens, redistribuindo o valor da atenção para os criadores em vez de centralizá-lo nos acionistas da plataforma.

3. Análise de Dados e Insights: A Kaito destaca-se como a plataforma líder neste espaço, gerando $33 milhões em receita anual através da sua avançada plataforma de análise de dados. Fundada pelo ex-gerente de portfólio da Citadel, Yu Hu, a Kaito atraiu$ 10,8 milhões em financiamento da Dragonfly, Sequoia Capital China e Spartan Group.

4. Mercados de Atenção: Tokenização e negociação da atenção do usuário como um recurso escasso, permitindo que anunciantes e criadores de conteúdo comprem engajamento diretamente.

5. Mercados de Reputação: Sistemas de reputação on-chain onde a própria credibilidade se torna uma mercadoria negociável, com incentivos financeiros alinhados à precisão e confiabilidade.

6. Conteúdo Pago: Plataformas de conteúdo descentralizadas onde a própria informação é tokenizada e vendida diretamente aos consumidores sem que as plataformas intermediárias fiquem com fatias massivas.

Mercados de Previsão: A "Máquina da Verdade" da Web3​

Se o InfoFi trata de transformar informação em ativos, os mercados de previsão representam sua forma mais pura. Essas plataformas usam blockchain e contratos inteligentes para permitir que os usuários negociem resultados de eventos do mundo real — eleições, esportes, indicadores econômicos e até preços de cripto. O mecanismo é elegante: se você acredita que um evento vai acontecer, você compra ações. Se ocorrer, você lucra. Caso contrário, perde sua aposta.

O desempenho da Polymarket na eleição presidencial dos EUA de 2024 demonstrou o poder da inteligência de mercado agregada. A plataforma não apenas previu a disputa horas antes da mídia tradicional, mas também previu resultados em estados decisivos como Arizona, Geórgia, Carolina do Norte e Nevada com mais precisão do que os agregadores de pesquisas. Isso não foi sorte — foi a sabedoria das multidões, financeiramente incentivada e criptograficamente protegida.

O mecanismo de confiança aqui é crucial. A Polymarket opera na blockchain Polygon, oferecendo baixas taxas de transação e tempos de liquidação rápidos. É não custodial, o que significa que a plataforma não detém os fundos dos usuários. As operações são transparentes e automatizadas via blockchain, tornando o sistema resistente à censura e trustless. Contratos inteligentes executam automaticamente os pagamentos quando os eventos terminam, removendo a necessidade de intermediários de confiança.

No entanto, o modelo não está isento de desafios. A Chaos Labs, uma empresa de gestão de risco cripto, estimou que o wash trading — onde os negociadores compram e vendem simultaneamente o mesmo ativo para inflar artificialmente o volume — poderia representar até um terço das negociações da Polymarket durante a campanha presidencial de 2024. Isso destaca uma tensão persistente no InfoFi: os incentivos econômicos que tornam esses mercados poderosos também podem torná-los vulneráveis à manipulação.

A clareza regulatória chegou em 2025, quando o Departamento de Justiça dos EUA e a Commodity Futures Trading Commission (CFTC) encerraram formalmente as investigações sobre a Polymarket sem apresentar novas acusações. Pouco depois, a Polymarket adquiriu a QCEX, uma bolsa de derivativos e câmara de compensação licenciada pela CFTC, por $112 milhões, permitindo operações legais dentro dos Estados Unidos sob conformidade regulatória. Em fevereiro de 2026, a avaliação da Polymarket atingiu$ 9 bilhões.

Em janeiro de 2026, a Lei de Integridade Pública em Mercados de Previsão Financeira (H.R. 7004) foi introduzida para proibir funcionários federais de negociar com base em informações não públicas, garantindo a "pureza dos dados" nesses mercados. Esse quadro legislativo ressalta uma realidade importante: os mercados de previsão não são apenas experimentos cripto — eles estão se tornando uma infraestrutura reconhecida para a descoberta de informações.

Stablecoins: Os Trilhos que Impulsionam os Pagamentos Web3​

Enquanto o InfoFi representa o quê — ativos de informação negociáveis — as stablecoins fornecem o como: a infraestrutura de pagamento que permite transações globais instantâneas e de baixo custo. A evolução do mercado de stablecoins, da liquidação nativa de cripto para a infraestrutura de pagamentos convencional, reflete a trajetória do InfoFi, de um experimento de nicho para a adoção institucional.

O volume de transações de stablecoins ultrapassou $27 trilhões anuais em 2025, com o USDT (Tether) e o USDC (Circle) controlando 94$ 10 bilhões, com as transações comerciais representando 63% do volume total. Essa mudança do comércio especulativo para a utilidade econômica real marca uma maturação fundamental da tecnologia.

A integração da Mastercard exemplifica a construção da infraestrutura. A gigante dos pagamentos agora permite gastos com stablecoins em mais de 150 milhões de estabelecimentos comerciais por meio de sua rede de cartões existente. Os usuários vinculam seus saldos de stablecoins a cartões Mastercard virtuais ou físicos, com conversão automática no ponto de venda. Essa ponte perfeita entre as criptomoedas e as finanças tradicionais era impensável há apenas dois anos.

A Circle Payments Network emergiu como uma infraestrutura crítica, conectando instituições financeiras, bancos digitais desafiadores, empresas de pagamento e carteiras digitais para processar pagamentos instantaneamente em diversas moedas e mercados. A Circle relata mais de 100 instituições financeiras em fase de implementação, com produtos que incluem o Circle Gateway para liquidez cross-chain e o Arc, um blockchain projetado especificamente para pagamentos com stablecoins de nível empresarial.

O GENIUS Act, sancionado em 2025, forneceu o primeiro framework federal que rege as stablecoins de pagamento nos EUA. Ele estabeleceu padrões claros para licenciamento, reservas, proteção ao consumidor e supervisão contínua — uma certeza regulatória que desbloqueou capital institucional e recursos de engenharia.

As principais redes para transferências de stablecoins incluem Ethereum, Tron, Binance Smart Chain (BSC), Solana e Base. Essa infraestrutura multi-chain garante redundância, especialização (por exemplo, Solana para transações de alta frequência e baixo valor; Ethereum para transferências de alto valor e críticas para a segurança) e uma dinâmica competitiva que reduz os custos.

Redes de Oráculos: A Ponte Entre Mundos​

Para que os pagamentos InfoFi e Web3 escalem, as aplicações de blockchain precisam de acesso confiável a dados do mundo real. As redes de oráculos fornecem essa infraestrutura crítica, atuando como pontes entre contratos inteligentes on-chain e fontes de informação off-chain.

O Runtime Environment (CRE) da Chainlink, anunciado em novembro de 2025, representa um momento divisor de águas. Essa camada de orquestração completa desbloqueia contratos inteligentes de nível institucional para finanças on-chain. Instituições financeiras líderes, incluindo Swift, Euroclear, UBS, Kinexys pelo J.P. Morgan, Mastercard, AWS, Google Cloud, Horizon da Aave e Ondo, estão adotando o CRE para capturar o que o Boston Consulting Group estima ser uma oportunidade de tokenização de $ 867 trilhões.

A escala é impressionante: o Fórum Econômico Mundial projeta que, até 2030, 10% do PIB global será armazenado em blockchain, com ativos ilíquidos tokenizados atingindo aproximadamente $ 16 trilhões. Essas projeções pressupõem uma infraestrutura de oráculos robusta que possa fornecer dados de forma confiável sobre preços de ativos, verificação de identidade, conformidade regulatória e resultados de eventos para contratos inteligentes.

A tecnologia de oráculos também está evoluindo além da entrega de dados estáticos. Oráculos modernos, como a Chainlink, agora usam IA para fornecer dados preditivos, em vez de apenas instantâneos históricos. O token APRO (AT), listado oficialmente em 5 de novembro de 2025, representa essa próxima geração: infraestrutura destinada a conectar dados confiáveis do mundo real com aplicações baseadas em blockchain em DeFi, IA, RWAs (Ativos do Mundo Real) e mercados de previsão.

Considerando os $ 867 trilhões em ativos financeiros que poderiam ser tokenizados (conforme estimativas do Fórum Econômico Mundial), as redes de oráculos não são apenas infraestrutura — elas são o sistema nervoso da economia tokenizada emergente. Sem feeds de dados confiáveis, os contratos inteligentes não podem funcionar. Com eles, todo o sistema financeiro global pode potencialmente migrar para o ambiente on-chain.

A Convergência: Dados, Finanças e Confiança​

A verdadeira inovação não é o InfoFi sozinho, ou as stablecoins sozinhas, ou os oráculos sozinhos. É a convergência dessas tecnologias em um sistema coeso onde a informação flui livremente, o valor é liquidado instantaneamente e a confiança é aplicada criptograficamente, em vez de ser mediada institucionalmente.

Considere um cenário de um futuro próximo: um mercado de previsão (camada InfoFi) usa feeds de dados de oráculos (camada de dados) para liquidar resultados, com pagamentos processados em USDC via Circle Payments Network (camada de pagamento), convertidos automaticamente para a moeda local via Mastercard (camada de ponte) em 150 milhões de comerciantes globais. O usuário experimenta uma liquidação instantânea, sem necessidade de confiança e de baixo custo. O sistema opera 24 / 7 sem intermediários.

Isso não é especulação. A infraestrutura está ativa e escalando. Os marcos regulatórios estão sendo estabelecidos. O capital institucional está comprometido. Anos de experimentação com transações baseadas em blockchain estão dando lugar a infraestruturas concretas, estruturas regulatórias e compromisso institucional que podem impulsionar os pagamentos Web3 para o comércio cotidiano até 2026.

Analistas do setor esperam que 2026 marque o ponto de inflexão, com eventos marcantes, incluindo o lançamento da primeira rede de liquidação de títulos tokenizados transfronteiriços liderada por um grande banco de Wall Street. Até 2026, a internet irá pensar, verificar e movimentar dinheiro automaticamente através de um sistema compartilhado, onde a IA toma decisões, as blockchains as comprovam e os pagamentos as executam instantaneamente, sem intermediários humanos.

O Caminho à Frente: Desafios e Oportunidades​

Apesar do ímpeto, desafios significativos permanecem. O wash trading e a manipulação de mercado persistem nos mercados de previsão. A infraestrutura de stablecoins ainda enfrenta problemas de acesso bancário em muitas jurisdições. As redes de oráculos são potenciais pontos únicos de falha — infraestrutura crítica que, se comprometida, poderia desencadear falhas em cascata em contratos inteligentes interconectados.

A incerteza regulatória persiste fora dos EUA, com diferentes jurisdições adotando abordagens amplamente distintas para a classificação de criptoativos, emissão de stablecoins e legalidade dos mercados de previsão. O regulamento MiCA (Markets in Crypto-Assets) da União Europeia, as propostas de estrutura de stablecoins do Reino Unido e a abordagem fragmentada da Ásia-Pacífico criam um cenário global complexo.

A experiência do usuário continua sendo uma barreira para a adoção em massa. Apesar das melhorias na infraestrutura, a maioria dos usuários ainda considera a gestão de carteiras, a segurança de chaves privadas e as operações cross-chain intimidantes. Abstrair essa complexidade sem sacrificar a segurança ou a descentralização é um desafio de design contínuo.

No entanto, a trajetória é inequívoca. A informação está se tornando líquida. Os pagamentos estão se tornando instantâneos e globais. A confiança está sendo aplicada algoritmicamente. O mercado de InfoFi de $ 649 milhões é apenas o começo — uma prova de conceito para uma transformação muito maior.

Quando a empresa controladora da Bolsa de Valores de Nova York investe $ 2 bilhões em um mercado de previsão, ela não está apostando em especulação. Ela está apostando em infraestrutura. Está reconhecendo que a informação, devidamente estruturada e incentivada, não é apenas valiosa — é negociável, verificável e fundamental para a próxima iteração das finanças globais.

A revolução dos pagamentos Web3 não está chegando. Ela já está aqui. E está sendo construída sobre o alicerce da informação como uma classe de ativos.

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Fontes:

• InfoFi | Ledger
• InfoFi Explicado: Transformando Informação em Ativos Financeiros | OKX
• A Ascensão do InfoFi: Como os Mercados de Previsão se Tornaram a 'Máquina da Verdade' do Mundo
• Por que os Pagamentos Web3 Podem Finalmente se Tornar Populares em 2026 - Benzinga
• Polymarket - Wikipédia
• Mercados de previsão explodem em 2025: Por dentro do duopólio Kalshi-Polymarket e desafiantes | The Block
• Como as stablecoins assumiram os pagamentos transfronteiriços: 2025 em dados
• Chainlink Runtime Environment Entra em Operação, Desbloqueando a Tokenização Institucional em Escala
• O LINK Entre Mundos | Grayscale
• Previsões de Stablecoins para 2026: Do 'Encanamento' Cripto à Infraestrutura de Pagamentos - FinTech Weekly