A fusão da IA e da encriptação: uma revolução dupla que está a acelerar

Desde 2024, a expressão "AI+Crypto" tem aparecido frequentemente no círculo tecnológico. Desde o surgimento do ChatGPT, até o lançamento de super modelos multimodais por várias empresas de IA, passando pelas tentativas de integrar agentes de IA em diversas aplicações do mundo blockchain, essa fusão tecnológica já não é uma imaginação distante, mas sim uma nova evolução de paradigma que está a acontecer.

Essa tendência decorre da complementaridade entre dois grandes sistemas tecnológicos nos lados da demanda e da oferta. O desenvolvimento da IA transferiu muitas tarefas dos humanos para as máquinas, mas ainda enfrenta limitações como a falta de compreensão de contexto, estruturas de incentivo e saídas confiáveis. O sistema de dados on-chain, mecanismos de incentivo e estrutura de governança programática oferecidos pela encriptação podem exatamente compensar essas deficiências da IA. Por outro lado, a indústria da encriptação também precisa de ferramentas inteligentes mais poderosas para lidar com comportamentos dos usuários, gerenciamento de riscos e outras tarefas repetitivas, que é exatamente a vantagem da IA.

Em termos simples, a blockchain fornece um ambiente de execução estruturado para a encriptação, enquanto a encriptação injeta a capacidade de tomada de decisão proativa na blockchain. Essa fusão tecnológica profunda cria um novo padrão de "infraestruturas mútuas". Por exemplo, nos protocolos DeFi, aparece o "market maker de IA", que modela em tempo real a volatilidade do mercado através de modelos de IA, combinando dados on-chain para o agendamento dinâmico de liquidez. Da mesma forma, no cenário de governança, o "agente de governança de IA" consegue analisar o conteúdo das propostas, prever tendências de votação e enviar recomendações personalizadas aos usuários.

Do ponto de vista dos dados, os dados de comportamento na blockchain possuem características verificáveis, estruturadas e à prova de adulteração, sendo materiais ideais para o treinamento de modelos de IA. Alguns projetos já começaram a tentar usar dados de comportamento na blockchain para ajuste fino de modelos, e no futuro poderão surgir "padrões de modelos de IA de blockchain".

Ao mesmo tempo, o mecanismo de incentivos da blockchain fornece uma motivação econômica mais sustentável para os sistemas de IA. Ao definir protocolos de incentivo para Agentes, os modelos de IA podem ganhar recompensas em tokens ao completar tarefas na cadeia, em vez de depender apenas da cobrança de chamadas de API. Isso significa que os agentes de IA podem "participar do sistema econômico" pela primeira vez, e não apenas como ferramentas inseridas nele.

De uma perspectiva mais macro, essa tendência não é apenas uma fusão tecnológica, mas uma mudança de paradigma. AI+encriptação pode eventualmente evoluir para uma "estrutura social em cadeia centrada em agentes": modelos de AI não apenas podem executar contratos, mas também entender o contexto, coordenar jogos, governar ativamente e estabelecer sua própria microeconomia através de mecanismos de tokens. Isso não é ficção científica, mas uma dedução razoável com base na trajetória atual de desenvolvimento tecnológico.

É precisamente por isso que o tema AI+encriptação ganhou uma grande atenção no mercado de capitais recentemente. Desde capitalistas de risco renomados até projetos de encriptação, vemos um consenso a se formar: os modelos de AI não desempenharão apenas o papel de "ferramenta" no Web3, mas sim o de "sujeito" — eles terão identidade, contexto, incentivos e até mesmo direitos de governança.

É previsível que, no mundo Web3 após 2025, os agentes de IA se tornem participantes indispensáveis do sistema. Esta forma de participação não é uma simples "modelo off-chain + API on-chain", mas evolui gradualmente para uma nova forma de "modelo é nó" e "intenção é contrato".

A fusão entre IA e blockchain é uma das poucas oportunidades de inovação "de camada para camada" nos últimos dez anos. Não se trata de uma tendência de curto prazo, mas sim de uma evolução estrutural de longo prazo. Isso determinará como a IA funcionará, se coordenará e será incentivada na blockchain, além de definir, por fim, a futura forma da estrutura social na cadeia.

Protocolo MCP: A infraestrutura básica chave para a fusão da IA com a encriptação

Com o rápido desenvolvimento das tecnologias de AI e blockchain, a fusão de ambas passou da exploração conceitual para a fase de validação prática. Especialmente desde 2024, com modelos grandes como GPT-4 e Claude demonstrando uma gestão de contexto estável e capacidade de lidar com tarefas complexas, a AI não é mais apenas uma "inteligência off-chain", mas está gradualmente adquirindo o potencial para interações contínuas e tomada de decisões autônomas na blockchain. Ao mesmo tempo, a tecnologia blockchain em si também está passando por uma evolução estrutural, inovações como blockchain modular e abstração de contas criam condições para que a AI se torne um participante nativo.

Neste contexto, o Protocolo de Contexto do Modelo MCP( surge, com o objetivo de construir uma camada de protocolo genérica completa para execução, feedback e rendimento de modelos de IA em blockchain. Isso não é apenas para resolver o desafio técnico de que "a IA não pode ser utilizada de forma eficiente na blockchain", mas também para responder à demanda sistêmica da transição do mundo Web3 para um "paradigma orientado por intenções". A chamada de contratos inteligentes tradicionais exige que os usuários tenham um entendimento profundo do estado da blockchain e das interfaces, o que representa um grande abismo em relação à forma de expressão natural dos usuários comuns. A intervenção da IA pode ajudar a preencher essa lacuna, mas a condição é que a IA tenha "identidade", "memória", "permissões" e "incentivos econômicos" na blockchain. O protocolo MCP foi projetado precisamente para resolver esses gargalos.

Especificamente, o MCP é um protocolo de camada semântica de cadeia completa que atravessa chamadas de modelos de IA, construção de contexto, compreensão de intenções, execução em cadeia e feedback de incentivos. Seu design central inclui quatro aspectos: primeiro, o mecanismo de identidade do modelo, que permite que cada agente de IA tenha um endereço em cadeia independente, capaz de receber ativos, iniciar transações e chamar contratos. Em segundo lugar, o sistema de coleta de contexto e interpretação semântica, que, através da abstração de estados em cadeia, dados fora da cadeia e registros de interações históricas, combinado com entradas em linguagem natural, fornece à modelo uma estrutura de tarefa clara e um contexto ambiental. O terceiro aspecto é o mecanismo de execução e verificação, que assegura que o modelo possa compreender com precisão a intenção do usuário e executar as operações correspondentes em cadeia. Por fim, o sistema de feedback de incentivos permite que o modelo receba recompensas em tokens, formando um modelo econômico sustentável.

Vários projetos já começaram a construir protótipos em torno da concepção do MCP. Por exemplo, há projetos que estão tentando implantar modelos de IA como agentes on-chain acessíveis publicamente, servindo para a geração de estratégias de negociação, decisões de gestão de ativos e outros cenários. Outros projetos construíram um sistema de colaboração múltipla baseado no MCP, permitindo que vários modelos colaborem dinamicamente em torno da mesma tarefa do usuário. Há até projetos ambiciosos que tentam expandir o MCP para a camada base de um "sistema operacional de modelos", onde qualquer desenvolvedor pode construir plugins de modelos com capacidades específicas e disponibilizá-los para outros, formando um mercado de serviços de IA on-chain compartilhados.

Do ponto de vista do investimento, a proposta do MCP não traz apenas um novo caminho tecnológico, mas também uma oportunidade para a reestruturação da indústria. Ela abre uma nova "camada econômica de AI nativa", onde os modelos não são apenas ferramentas, mas também participantes econômicos com contas, crédito, receita e caminhos de evolução. Isso significa que, no futuro, os formadores de mercado no DeFi podem ser IA, os votantes da governança DAO podem ser IA, os curadores de conteúdo no ecossistema NFT podem ser IA, e até mesmo os dados on-chain podem ser analisados, combinados e reprecificados pela IA, resultando na geração de novos "ativos de dados de comportamento de IA".

A abordagem de investimento, portanto, mudará de "investir em um produto de IA" para "investir no núcleo de incentivos da camada de ecossistema de IA, na camada de agregação de serviços ou em protocolos de coordenação entre modelos". O MCP, como protocolo de interface semântica e de execução de camada inferior, merece atenção a médio e longo prazo devido aos seus potenciais efeitos de rede e à sua valorização pela padronização. Com o aumento do número de modelos de IA entrando no mundo Web3, o ciclo fechado de identidade, contexto, execução e incentivos determinará se essa tendência poderá realmente se concretizar. O MCP não é uma solução pontual, mas sim um "protocolo de infraestrutura" que fornece uma interface de consenso para toda a onda de IA + blockchain. O que ele tenta responder não é apenas a questão técnica de "como colocar a IA na blockchain", mas também a questão econômica de "como incentivar a IA a criar valor continuamente na blockchain".

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Aplicações típicas de agentes de IA na encriptação

Quando os modelos de IA realmente possuem identidade em cadeia, percepção de contexto semântico, análise de intenção e capacidade de execução de tarefas, eles não são mais apenas "ferramentas auxiliares", mas sim agentes em cadeia em um sentido substancial, tornando-se entidades proativas na execução lógica. Este é o valor central do protocolo MCP — fornecer um caminho estruturado para que os modelos de IA entrem no mundo da blockchain, interajam com contratos inteligentes, colaborem com humanos e interajam com ativos digitais. Este caminho inclui não apenas capacidades básicas como identidade, permissões e memória, mas também camadas intermediárias como decomposição de tarefas, planejamento semântico e prova de cumprimento, apontando finalmente para a possibilidade de os agentes de IA participarem na construção do sistema econômico Web3.

Partindo das aplicações mais significativas em termos práticos, a gestão de ativos em blockchain é o primeiro campo em que os Agentes de IA se infiltram. O DeFi tradicional exige que os usuários configurem manualmente suas carteiras, analisem os parâmetros dos pools de liquidez, comparem as taxas de retorno e estabeleçam estratégias, o que é extremamente desfavorável para usuários comuns. No entanto, um Agente de IA baseado em MCP pode, após obter intenções superiores como "otimização de retorno" ou "controle de risco", automaticamente rastrear dados em blockchain, avaliar o prêmio de risco e a volatilidade esperada de diferentes protocolos, gerar dinamicamente combinações de estratégias de negociação e validar a segurança dos caminhos de execução através de simulações ou testes reais. Este modelo não apenas melhora a personalização e a rapidez na geração de estratégias, mas, mais importante, permite que usuários não especializados deleguem ativos usando linguagem natural, tornando a gestão de ativos uma atividade não mais limitada por barreiras tecnológicas.

Outro cenário em maturação é a identidade on-chain e a interação social. A identidade on-chain tradicional é frequentemente baseada em histórico de transações, posse de ativos ou mecanismos de prova específicos, com expressividade e plasticidade limitadas. Com a intervenção de modelos de IA, os usuários podem ter um "agente semântico" que sincroniza com suas preferências, interesses e dinâmicas de comportamento; esse agente pode representar os usuários em DAOs sociais, publicar conteúdo, planejar atividades de NFT e até mesmo manter a reputação e influência on-chain. Algumas redes sociais on-chain já começaram a implantar Agentes que suportam MCP, para ajudar novos usuários a completar processos de orientação, estabelecer redes sociais, participar de comentários e votações, transformando assim o "problema de inicialização a frio" em um problema de participação de agentes inteligentes. No futuro, à medida que a diversidade de identidade e o conceito de bifurcação de personalidade se tornarem mais comuns, um usuário pode ter vários agentes de IA, cada um utilizado para diferentes cenários sociais, e o MCP se tornará a "camada de governança de identidade" que gerencia os códigos de conduta e as permissões de execução desses agentes.

A terceira aplicação chave do Agente de IA é a governança e gestão de DAOs. Atualmente, a atividade e a taxa de participação na governança em DAOs são geralmente baixas, e o mecanismo de votação apresenta barreiras técnicas e ruído comportamental. Com a introdução do MCP, um Agente com capacidade de análise semântica e compreensão de intenções pode ajudar os usuários a organizar regularmente as dinâmicas do DAO, extrair informações-chave, fazer resumos semânticos de propostas e, com base na compreensão das preferências do usuário, recomendar opções de votação ou executar votos automaticamente. Essa governança on-chain baseada em "agentes de preferência" alivia significativamente os problemas de sobrecarga de informações e desalinhamento de incentivos. Além disso, a estrutura do MCP permite que modelos compartilhem experiências de governança e caminhos de evolução de estratégias; por exemplo, se um Agente observa externalidades negativas de um tipo de proposta de governança em vários DAOs, ele pode retornar essa experiência ao próprio modelo, formando um mecanismo de transferência de conhecimento de governança entre comunidades, construindo uma estrutura de governança cada vez mais "inteligente".

Além das aplicações mainstream mencionadas, o MCP também oferece a possibilidade de uma interface unificada para cenários como curadoria de dados em cadeia para IA, interação em mundos de jogos, geração automática de provas de conhecimento zero e retransmissão de tarefas entre cadeias. No campo dos jogos em blockchain, o AI Agent pode se tornar o cérebro por trás dos NPCs não jogáveis ), permitindo diálogos em tempo real, geração de enredos, programação de tarefas e evolução de comportamentos. No ecossistema de conteúdo NFT, o modelo pode atuar como "curador semântico", recomendando dinamicamente coleções de NFTs com base nos interesses dos usuários, e até gerando conteúdo personalizado. No campo das provas de conhecimento zero, o modelo pode rapidamente traduzir a intenção em um sistema de restrições amigável ao ZK através da compilação estruturada, simplificando o processo de geração de provas e aumentando a universalidade do desenvolvimento.

A partir das semelhanças entre essas aplicações, pode-se ver claramente que o protocolo MCP não está mudando o desempenho pontual de uma única aplicação, mas sim o próprio paradigma da execução de tarefas. A execução de tarefas tradicional do Web3 baseia-se na premissa de que "o usuário sabe como operar", exigindo o domínio de conhecimentos subjacentes como lógica de contratos, estrutura de transações e taxas de rede. O MCP transforma esse paradigma em "o usuário apenas precisa expressar o que deseja", deixando o restante para o modelo concluir. A camada intermediária de interação entre o usuário e a cadeia passou de uma interface de código para uma interface semântica, de chamadas de função para orquestração de intenções. Essa transformação fundamental eleva a IA de "ferramenta" para "agente ativo", assim como transforma a blockchain de "rede de protocolos" para "contexto de interação".

Análise profunda das perspectivas de mercado e aplicações da indústria do protocolo MCP

O protocolo MCP, como uma inovação de ponta na fusão das tecnologias de IA e blockchain, não só trouxe um novo modelo econômico para o mercado de encriptação, mas também ofereceu novas oportunidades de desenvolvimento para múltiplos setores. À medida que a tecnologia de IA continua a avançar e os cenários de aplicação de blockchain se expandem, as perspectivas de mercado do protocolo MCP estão gradualmente revelando seu enorme potencial.

Potencial de mercado da fusão de AI+blockchain

A fusão da IA e da encriptação tornou-se uma força importante para impulsionar a transformação digital da economia global. Com o impulso do protocolo MCP, os modelos de IA não apenas conseguem executar tarefas, mas também podem realizar trocas de valor na encriptação.