O cofundador da Cobo, Shen Yu, espera que os agentes de inteligência artificial se tornem uma fonte mais consequente de atividade on-chain do que os utilizadores humanos, com o Ethereum entre as redes que ele está a observar para sinais de adoção em massa. Numa discussão com o fundador da Polylink Technology, Jin Ming, Yu argumentou que a IA poderia colocar a infraestrutura blockchain por trás da interface, permitindo que agentes de software lidem com tarefas que hoje exigem que os utilizadores naveguem por carteiras, taxas de transação e decisões de segurança por si mesmos.
A ideia tem implicações para a forma como os produtos de criptomoeda são concebidos. Muitas aplicações on-chain atuais assumem que os utilizadores compreendem a segurança de chaves privadas, aprovações de tokens, pontes e execução de transações. Yu disse que esse requisito continua a ser um grande obstáculo para o uso generalizado. Os agentes poderiam tornar-se uma camada intermediária que interpreta as instruções de uma pessoa e realiza ações selecionadas em redes descentralizadas.
Yu não argumentou que o Ethereum seria o único destino para esses sistemas. Ele disse que várias redes poderiam suportar agentes. No entanto, a infraestrutura descentralizada do Ethereum poderia torná-lo adequado para funções como registos de agentes e componentes de coordenação relacionados, especialmente se os desenvolvedores construírem serviços que os agentes possam usar sem depender de operadores centralizados.
A IA altera o custo de construção
Yu enquadrou a mudança através da redução do custo de execução. Ele disse que os sistemas de IA podem comprimir, organizar e recuperar grandes volumes de conhecimento humano a um custo relativamente baixo, reduzindo a distância entre uma ideia e um produto funcional.
Isso altera a economia para construtores individuais. Yu disse que criou uma série de pequenas ferramentas e painéis desde que os produtos de IA se tornaram amplamente disponíveis, usando a tecnologia para estender o que uma pessoa pode produzir. Ele ainda não decidiu sobre um projeto de nível de sistema maior e disse que permanece numa fase exploratória.
O seu relato reflete uma divisão crescente no desenvolvimento tecnológico: a IA pode facilitar a construção de protótipos e ferramentas especializadas, enquanto identificar um produto duradouro com um modelo de negócio defensável continua a ser muito mais difícil. A disponibilidade de assistentes de codificação e ferramentas de pesquisa não resolve automaticamente questões de distribuição, segurança, adequação ao mercado de produtos ou regulamentação, especialmente em aplicações financeiras.
O fluxo de trabalho diário de Yu tem-se movido fortemente em direção a informações filtradas por IA. Ele disse que usa três agentes separados: um para decisões instrumentais, outro voltado para reflexão, e um terceiro que revisa a atividade do dia anterior, identifica possíveis pontos cegos e propõe material de leitura curto.
Ele também descreveu um sistema de anotações que conecta áreas de interesse anteriores com novos assuntos. Em vez de ler grandes quantidades de material fonte não processado, Yu disse que normalmente revisa resumos gerados por IA e às vezes os converte em slides para uma rápida visualização. A abordagem trata a IA menos como um motor de busca e mais como uma camada pessoal de pesquisa e revisão.
Da infraestrutura de mineração a redes de agentes
Yu conectou seu interesse em ferramentas de execução com seu trabalho anterior em infraestrutura de criptomoedas, que remonta a 2011. Ele disse que a mineração apresentou problemas práticos em 2013, incluindo latência de rede internacional e perda de pacotes que poderiam reduzir a eficiência operacional. Ele também viu as práticas de liquidação então usadas na indústria de mineração como ineficientes.
Esses primeiros desafios de infraestrutura diferiam da discussão atual em torno de agentes, mas compartilham um foco na redução de atritos em sistemas que operam através de fronteiras e sem intermediários convencionais. Operadores de mineração precisavam de conexões de rede mais confiáveis e processos de liquidação; aplicações dirigidas por agentes precisariam de permissões seguras, execução confiável e limites claros sobre o que o software pode fazer com os ativos de um usuário.
A questão da segurança é central. Um agente que pode submeter transações em nome de uma pessoa pode simplificar o uso, mas também precisaria de autoridade restrita. Os designers de produtos teriam que decidir se um agente pode mover fundos livremente, gastar apenas dentro de limites predefinidos, acessar aplicações específicas ou exigir aprovação adicional para ações sensíveis. A visão de Yu coloca esse desafio de design próximo ao centro da próxima geração de produtos Web3.
O Bitcoin continua a ser a tese central de custódia
Yu disse que sua visão sobre o Bitcoin permaneceu amplamente inalterada por mais de uma década. Ele o descreveu como “ouro digital” e enfatizou a capacidade de manter um ativo diretamente sem depender de intermediários em camadas.
Ele ligou essa característica à ideia do “indivíduo soberano”, um conceito também discutido por Jin. Na visão de Yu, a IA expande a capacidade produtiva de um indivíduo, enquanto o Bitcoin fornece uma forma de controle de propriedade que pode ser exercida através da custódia direta.
Yu disse que o papel do Bitcoin se torna mais visível em períodos de stress, mesmo que a atenção possa diminuir durante grandes rallies de mercado. Essa avaliação é consistente com uma tese de propriedade a longo prazo, em vez de uma estratégia construída em torno de reagir a cada evento macroeconómico de curto prazo.
Jin delineou uma abordagem de longo prazo semelhante para compras de Bitcoin, embora a tenha associado a níveis de preço específicos. Ele disse que estaria menos disposto a adicionar acima de $100,000 e mais inclinado abaixo de $90,000, escalonando compras em intervalos de $9,000 até $60,000. Ele apresentou a abordagem como acumulação gradual em vez de negociação de curto prazo.
Um quadro restrito para participações principais
Yu disse que não prioriza a negociação de eventos em tempo real e prefere estudar como os produtos financeiros são criados e por que a procura se desenvolve. O ciclo DeFi levou-o a formalizar esse quadro, disse ele, antes que o crescimento das representações tokenizadas de ativos tradicionais o incentivasse a estudar mais de perto os mercados convencionais.
O seu processo começa com pequenas posições de observação, geralmente não mais de 2% de um portfólio e, por vezes, apenas algumas décimas de um por cento. Uma alocação maior requer mais pesquisa. Yu disse que um ativo que passa de aproximadamente 10% para 20% de um portfólio deve demonstrar um mercado total endereçável excepcionalmente grande, lógica de negócios coerente e defensibilidade.
Ele resumiu a abordagem como “monopólio + crescimento.” Bitcoin, Ethereum e Tesla encaixam-se nesse quadro para ele, enquanto a SpaceX permanece sob observação. Yu também disse que houve discussão interna sobre se o Ethereum deveria manter a sua posição nesse grupo, sublinhando que mesmo uma tese de longa data pode ser reavaliada.
A discussão também desafiou suposições convencionais de diversificação. Referindo-se ao trabalho do economista James Tobin sobre construção de portfólios, Yu disse que ativos que parecem fracamente correlacionados em condições normais podem mover-se juntos durante o stress sistémico. A sua conclusão foi que a correlação negativa não pode ser assumida como uma proteção confiável nos cenários de mercado mais severos.
Jin, cujo trabalho se centra na tecnologia de IA para vídeo e que também é atleta da equipa nacional chinesa de mergulho livre, comparou a gestão de risco nos mercados com a disciplina necessária debaixo de água. Ele descreveu o perigo de desmaio durante o mergulho em apneia, onde uma perda de consciência atrasada pode transformar um reflexo comum de inalar num evento de risco de vida abaixo da superfície.
Essa analogia encaixa-se na cautela mais ampla da conversa: a IA pode tornar indivíduos e sistemas de software mais capazes, mas a execução automatizada não elimina o risco. À medida que os agentes assumem mais atividades on-chain, os produtos mais duráveis podem ser aqueles que combinam operação em velocidade de máquina com controles claros sobre custódia, permissões e exposição.
Explore como IA e blockchain convergem para impulsionar agentes de software, automatizar decisões de criptomoeda e remodelar a interação e adoção on-chain.
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