Chegou o ciclo da IA, os empreendedores Web3 devem mudar para IA?

“Você cria lagostas?” Recentemente, no Web3, os cumprimentos entre os membros muitas vezes começam assim.

No início de 2026, após o sucesso do robô do Festival da Primavera na China, a nova geração de Agentes de IA, representada pelo OpenClaw, tornou-se um novo brinquedo para os entusiastas de tecnologia. Alguns usam IA para atendimento ao cliente, outros para escrever código, e há até quem tente usar Agentes para simular uma equipe completa de “funcionários digitais”. O conceito de “empresa unipessoal”, muito mencionado nas plataformas online, refere-se a uma pessoa que, com um fluxo de trabalho de IA, consegue realizar tarefas que antes exigiam uma pequena equipe.

No universo Web3, também não estão parados. Recentemente, ao observar os meios de comunicação do setor, percebe-se que vários projetos começaram a explorar o tema dos Agentes de IA. Alguns estudam como esses Agentes podem acessar ativos ou contratos na blockchain, outros trabalham em pagamentos, identidade ou infraestrutura financeira para Agentes, e há discussões sobre uma “economia de Agentes”, permitindo que IA participe da rede como um usuário. Alguns até já anunciam um “Web4.0”.

Ao ver tudo isso, surge uma sensação de familiaridade.

Dizem que a moda é cíclica, e o mesmo vale para o setor de tecnologia (ou até para o mundo das criptomoedas). Lembrando de 2022, quando o mercado de baixa começou, o ChatGPT explodiu de repente, e a IA virou o tema do momento. O setor Web3 também não ficou parado, surgindo conceitos como Agentes de IA, traders automáticos, estratégias de automação — parecia que qualquer coisa relacionada à IA poderia gerar uma nova narrativa. Mas essa febre não durou muito. Quando o mercado de criptomoedas voltou a subir, o foco voltou para o próprio Crypto.

Na segunda metade de 2025, com uma nova tendência de baixa no mercado de criptomoedas, o setor começou a buscar novos conceitos para se apoiar.

Porém, na visão do Portal Labs, o problema está exatamente aí. Quando uma narrativa se torna popular, muitas equipes de Web3 não estão realmente avaliando a tecnologia ou o modelo de negócio, mas apenas seguindo a tendência: qual conceito está em alta, eles adotam. E, muitas vezes, acabam se dando mal —

Ao tentar avançar com seus projetos, percebem que, embora seja fácil montar uma ideia, colocar o produto em prática é difícil. Onde estão os usuários? Quais são os cenários específicos? Como cobrar de forma contínua? Consegue atrair investimentos? Essas questões só aparecem após algum tempo de desenvolvimento.

Quando a atenção diminui, o que sobra no mercado são projetos ainda não realizados, alguns parados na fase de demonstração, outros lançados sem encontrar usuários, e alguns simplesmente desaparecem junto com a narrativa. Parece que um novo caminho foi aberto, mas, ao olhar para trás, poucos realmente permanecem.

Por isso, surge a dúvida: continuar aprofundando no Crypto ou migrar para IA? Optar pelo primeiro, com um mercado difícil e retorno incerto; ou pelo segundo, sem uma base sólida. As tecnologias, talentos e ambientes competitivos de IA diferem bastante de Web3. Muitos recursos, experiência e comunidades acumulados nos últimos anos no Crypto precisariam ser reconstruídos do zero ao migrar para IA. Desde modelos, dados até equipes de engenharia, tudo precisaria ser refeito.

Além disso, o setor de IA já está bastante saturado. Grandes empresas de modelos, startups tradicionais e muitas novas equipes estão investindo pesado nesse campo. Para uma equipe de Web3, migrar apenas por narrativa pode ser uma armadilha: sem vantagem tecnológica ou conexão com o setor, é difícil competir.

Na verdade, para muitas equipes de Web3, há uma alternativa viável. Não é necessário migrar completamente para IA, mas continuar explorando seu caminho no Web3, pensando em como o Crypto pode complementar o sistema de IA.

Se observarmos com atenção o desenvolvimento atual da IA, perceberemos que muitas questões-chave ainda não estão resolvidas.

A mais evidente é a questão dos dados. Os modelos estão cada vez mais poderosos, mas de onde vêm os dados de treinamento? São confiáveis e conformes às regulações? Como realizar uma personalização 1v1 de Agentes de IA? Essas questões ainda não têm uma solução eficiente. Para IA que depende de grandes volumes de dados, esse é um problema fundamental de longo prazo.

Outro ponto importante é identidade e colaboração. Quando Agentes de IA começam a participar de tarefas, negociações ou decisões operacionais, eles também precisam de identidade, permissões e regras de cooperação. Quem pode chamar um determinado Agente? Como os Agentes se dividem as tarefas? Como fazer a liquidação após a execução? Essas questões envolvem a distribuição de identidade e valor na rede aberta.

Há também o problema de pagamentos. Quando Agentes de IA começam a atuar de forma autônoma na rede, realizando chamadas de serviço, acessando dados ou executando tarefas, eles precisam de um sistema de pagamentos pequenos e automáticos. Na infraestrutura tradicional da internet, esse tipo de pagamento é difícil de implementar.

Embora pareçam problemas de IA, muitas soluções já existem na tecnologia de Crypto. Redes de incentivo a dados, sistemas de identidade na blockchain, redes de pagamento abertas — tudo isso tem sido explorado pelo Web3 nos últimos anos.

Se equipes de Web3 realmente quiserem explorar esses caminhos, algumas questões precisam ser esclarecidas primeiro.

Primeiro, a capacidade técnica da equipe. Diferentes projetos de Web3 têm níveis variados de experiência técnica. Algumas equipes são especializadas em protocolos na blockchain, outras em redes de dados, e há aquelas focadas em aplicações. Se a equipe tem experiência em infraestrutura de dados, como coleta, extração ou mercados de dados, faz sentido expandir para o nível de dados para IA, como redes de contribuição de dados, fontes verificáveis ou mercados de dados incentivados. Se a equipe é mais voltada para protocolos ou infraestrutura, pode focar na operação de Agentes de IA, como identidade na blockchain, gerenciamento de permissões, protocolos de execução de tarefas ou sistemas de pagamento e liquidação automáticos. Para equipes de aplicações, como plataformas de negociação, conteúdo ou comunidades, a IA pode ser uma camada de capacidade integrada, melhorando análises, automação ou funções que antes exigiam intervenção manual.

Segundo, é preciso avaliar se há um cenário de negócio real. Muitos projetos de IA desaparecem rapidamente não por falta de tecnologia, mas por falta de um uso claro. A ideia pode ser empolgante, mas onde estão os usuários que realmente precisam? Por que eles usariam? Estariam dispostos a pagar por isso? Essas perguntas muitas vezes não são respondidas. Algumas ideias, como “IA + Web3”, “economia de Agentes” ou “traders automáticos”, parecem grandiosas, mas, na prática, poucos usuários estão realmente envolvidos. Demandas mais simples, como processamento de dados, automação, filtragem de informações ou execução de tarefas, são mais presentes na rotina de negócios reais. Portanto, ao escolher um caminho de IA, é melhor focar na existência de um problema de negócio de longo prazo, na disposição de pagar por uma solução e na capacidade da IA de melhorar a eficiência nesse ponto.

Por fim, é importante verificar se a equipe de Web3 possui recursos para atuar nesses cenários.

Questões como dados, identidade e pagamento não são apenas tecnológicas, mas também de rede. Sem uma fonte de dados confiável ou uma comunidade de contribuidores, mesmo uma tecnologia avançada não gera efeito de rede. Para identidade e colaboração, é preciso envolver desenvolvedores, aplicações ou Agentes reais. Para pagamentos, é necessário um sistema que suporte transações frequentes e pequenas, o que só faz sentido com muitos Agentes e serviços ativos.

Assim, para muitas equipes de Web3, o mais importante não é apenas se há espaço técnico, mas se podem fazer parte dessa rede. Ter fontes de dados, ecossistema de desenvolvedores ou aplicações relevantes é o que realmente determina a entrada na infraestrutura de IA, e não apenas o conceito.