AI+Crypto: A dupla onda de fusão acelerada

Desde 2024, a expressão "AI+Crypto" tem aparecido cada vez mais em nosso campo de visão. Desde o surgimento do ChatGPT até o lançamento de super modelos multimodais por novas instituições como OpenAI, Anthropic e Mistral, passando pela tentativa de vários protocolos DeFi, sistemas de governança e até plataformas sociais NFT de integrar Agentes de IA, a fusão desta "dobrada onda tecnológica" se tornou uma nova evolução de paradigma que está acontecendo na realidade.

A força motriz fundamental desta tendência provém da interação complementar entre dois grandes sistemas tecnológicos nos lados da demanda e da oferta. O desenvolvimento da IA tornou possível a migração da "execução de tarefas" e "processamento de informações" dos humanos para as máquinas, mas ainda enfrenta limitações fundamentais como "falta de compreensão de contexto", "falta de estrutura de incentivos" e "saídas não confiáveis". Por outro lado, os sistemas de dados em cadeia, mecanismos de design de incentivos e estruturas de governança programática fornecidos pela tecnologia de criptografia podem precisamente suprir essas deficiências da IA. Inversamente, a indústria de criptografia também precisa urgentemente de ferramentas mais avançadas para lidar com comportamentos dos usuários, gerenciamento de riscos, execução de transações e outras tarefas altamente repetitivas, que é exatamente a área em que a IA se destaca.

Em outras palavras, a tecnologia de criptografia fornece um mundo estruturado para a IA, enquanto a IA injeta capacidade de tomada de decisão ativa na tecnologia de criptografia. Essa fusão tecnológica que se fundamenta mutuamente cria um novo padrão de "infraestrutura mútua" em um nível profundo. Um exemplo notável é o surgimento de "market makers de IA" nos protocolos DeFi. Esses sistemas modelam em tempo real as flutuações do mercado através de modelos de IA, combinando dados on-chain, profundidade do livro de ordens, indicadores de sentimento cross-chain e outras variáveis, para realizar uma programação dinâmica de liquidez, substituindo assim os modelos tradicionais de parâmetros estáticos. Da mesma forma, em cenários de governança, "agentes de governança" assistidos por IA começam a tentar decifrar o conteúdo das propostas, as intenções dos usuários, prever as inclinações de voto e enviar sugestões de decisão personalizadas aos usuários. Nesse cenário, a IA não é apenas uma ferramenta, mas está se transformando gradualmente em um "executor cognitivo on-chain".

Além disso, do ponto de vista dos dados, os dados de comportamento na cadeia possuem propriedades de verificabilidade, estruturação e resistência à censura, o que os torna um material de treinamento ideal para modelos de IA. Alguns projetos emergentes já tentaram incorporar o comportamento na cadeia no processo de ajuste fino dos modelos, e no futuro, pode até surgir um "padrão de modelos de IA na cadeia", permitindo que os modelos tenham capacidade nativa de compreensão semântica do Web3 durante o treinamento.

Ao mesmo tempo, o mecanismo de incentivo na cadeia também oferece ao sistema de IA uma motivação econômica mais sólida e sustentável do que as plataformas Web2. Por exemplo, o protocolo de incentivo de Agentes definido pelo protocolo MCP permite que os executores de modelos não dependam mais da cobrança por chamadas de API, mas possam obter recompensas em tokens através da "prova de execução de tarefas + cumprimento da intenção do usuário + valor econômico rastreável" na cadeia. Em outras palavras, os agentes de IA podem pela primeira vez "participar do sistema econômico", e não apenas como ferramentas inseridas nele.

De uma perspectiva mais macro, essa tendência não é apenas a fusão de tecnologias, mas uma mudança de paradigma. AI+Crypto pode eventualmente evoluir para uma "estrutura social em cadeia centrada em agentes": os humanos não são mais os únicos governantes, os modelos na cadeia não apenas podem executar contratos, mas também entender contextos, coordenar jogos, governar proativamente e estabelecer sua própria microeconomia através de mecanismos de tokens. Isso não é ficção científica, mas uma dedução razoável com base na trajetória tecnológica atual.

É precisamente por isso que a narrativa AI+Crypto ganhou uma atenção significativa no mercado de capitais nos últimos seis meses. Desde instituições de investimento até o lançamento de vários projetos, vimos um consenso gradualmente se formar: os modelos de IA não desempenharão apenas o papel de "ferramenta" no Web3, mas sim o de "sujeito" ------ eles terão identidade, terão contexto, terão incentivos e até mesmo terão direitos de governança.

É previsível que, no mundo Web3 após 2025, agentes de IA serão participantes sistêmicos inevitáveis. Essa forma de participação não é a tradicional integração "modelo off-chain + API on-chain", mas evolui gradualmente para uma nova forma de "modelo é nó" e "intenção é contrato". E por trás disso, está o paradigma semântico e de execução construído por novos protocolos, como o MCP(Model Context Protocol).

A fusão entre IA e Crypto é uma das poucas oportunidades de "integração de base a base" nos últimos dez anos. Não se trata de um pico repentino, mas sim de uma evolução estrutural e de longo prazo. Isso determinará como a IA funcionará na cadeia, como será coordenada, como será incentivada e, por fim, definirá a futura forma da estrutura social na cadeia.

Contexto e Mecânica Central do Protocolo MCP

A fusão da IA com a tecnologia de criptografia está passando da fase de exploração conceitual para um período crítico de validação prática. Especialmente desde 2024, com grandes modelos como GPT-4, Claude e Gemini começando a ter uma gestão de contexto estável, decomposição de tarefas complexas e capacidade de autoaprendizagem, a IA não é mais apenas uma "inteligência fora da cadeia", mas gradualmente começa a ter a possibilidade de interações contínuas e decisões autônomas na cadeia. Ao mesmo tempo, o próprio mundo cripto também está passando por uma evolução estrutural. A maturidade de tecnologias como blockchain modular, abstração de contas e Rollup-as-a-Service aumentou significativamente a flexibilidade da lógica de execução na cadeia, removendo obstáculos ambientais para que a IA se torne um participante nativo da blockchain.

Neste contexto, o MCP foi proposto com o objetivo de construir um conjunto completo de modelos de IA que operem, executem, retroalimentem e ofereçam uma camada de protocolo genérica na blockchain. Isso não é apenas para resolver a dificuldade técnica de "a IA não poder ser usada de forma eficiente na blockchain", mas também para responder à necessidade sistêmica da própria transição do mundo Web3 para um "paradigma orientado por intenções". A lógica de chamada de contratos inteligentes tradicional exige que os usuários tenham um alto entendimento do estado da blockchain, das interfaces de função e da estrutura de transações, o que cria um enorme abismo em relação à forma de expressão natural dos usuários comuns. A intervenção dos modelos de IA pode ajudar a preencher essa ruptura estrutural, mas, para que os modelos de IA tenham eficácia, é necessário que eles possuam "identidade", "memória", "permissões" e "incentivos econômicos" na blockchain. O protocolo MCP foi criado precisamente para resolver essa série de gargalos.

Especificamente, o MCP não é um modelo ou plataforma independente, mas sim um protocolo de camada semântica de cadeia completa que atravessa a chamada de modelos de IA, construção de contexto, compreensão de intenções, execução em cadeia e feedback de incentivos. O núcleo do seu design gira em torno de quatro níveis: primeiro, o estabelecimento do mecanismo de identidade do modelo. No quadro do MCP, cada instância de modelo ou agente possui um endereço em cadeia independente e pode, através de um mecanismo de verificação de permissões, receber ativos, iniciar transações e invocar contratos, tornando-se assim uma "conta de primeira classe" no mundo da blockchain. Em segundo lugar, o sistema de coleta de contexto e interpretação semântica. Este módulo fornece uma estrutura clara de tarefas e contexto ambiental para o modelo, abstraindo o estado em cadeia, dados fora da cadeia e registros de interações históricas, combinando-os com entradas de linguagem natural, permitindo-lhe executar instruções complexas em um "contexto semântico".

Vários projetos já começaram a estabelecer sistemas protótipo em torno da concepção de MCP. Por exemplo, o Base MCP está 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; o Flock construiu um sistema de colaboração multi-Agente baseado no protocolo MCP, permitindo que vários modelos colaborem dinamicamente em torno de uma mesma tarefa do usuário; enquanto projetos como LyraOS e BORK tentam ir ainda mais longe, expandindo o MCP para ser a camada base de um "sistema operacional de modelos", onde qualquer desenvolvedor pode construir plugins de modelo com capacidades específicas e disponibilizá-los para outros, formando assim um mercado de serviços de IA on-chain compartilhados.

Do ponto de vista do investidor em criptomoedas, a proposta do MCP traz não apenas um novo caminho tecnológico, mas também uma oportunidade de reestruturação da indústria. Ele abre uma nova "camada econômica nativa de IA", onde o modelo não é apenas uma ferramenta, mas um participante econômico com contas, crédito, rendimento e caminhos de evolução. Isso significa que, no futuro, os formadores de mercado no DeFi podem ser modelos, os participantes da votação da governança DAO podem ser modelos, os curadores de conteúdo no ecossistema NFT podem ser modelos, e até mesmo os próprios dados na cadeia podem ser analisados, combinados e reprecificados pelos modelos, resultando em novos "ativos de dados de comportamento de IA". Assim, o pensamento sobre investimentos também mudará de "investir em um produto de IA" para "investir em um centro de incentivos na camada de ecossistema de IA, uma camada de agregação de serviços ou um protocolo de coordenação entre modelos". O MCP, como protocolo de interface semântica e de execução de nível inferior, merece uma atenção significativa a médio e longo prazo devido aos seus potenciais efeitos de rede e prêmio de padronização.

Com a entrada de cada vez mais modelos no mundo Web3, o ciclo fechado de identidade, contexto, execução e incentivos determinará se essa tendência pode 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 AI+Crypto. O que ele tenta responder não é apenas a questão técnica de "como colocar a AI na blockchain", mas também a questão do sistema econômico de "como incentivar a AI a criar valor continuamente na blockchain".

Cenários típicos de implementação do Agente de IA: como o MCP reconfigura o modelo de tarefas na cadeia

Quando o modelo de IA realmente possui identidade em blockchain, é capaz de perceber o contexto semântico, pode interpretar intenções e executar tarefas na blockchain, ele deixa de ser apenas uma "ferramenta auxiliar" e se torna, em um sentido prático, um Agente em blockchain, tornando-se um agente ativo na execução lógica. E isso é precisamente o maior significado da existência do protocolo MCP - não é para tornar um único modelo de IA mais forte, mas para fornecer um caminho estruturado para que modelos de IA entrem no mundo da blockchain, interajam com contratos, colaborem com humanos e interajam com ativos. Este caminho inclui não apenas capacidades básicas como identidade, permissões e memória, mas também camadas intermediárias de operações como decomposição de tarefas, planejamento semântico e provas de cumprimento, levando, em última análise, à possibilidade de um Agente de IA participar efetivamente na construção do sistema econômico Web3.

Partindo das aplicações mais significativas na prática, a gestão de ativos on-chain é o primeiro campo em que os Agentes de IA penetram. No DeFi do passado, os usuários precisavam configurar manualmente suas carteiras, analisar os parâmetros dos pools de liquidez, comparar APY e definir estratégias, tornando todo o processo extremamente desfavorável para usuários comuns. Com os Agentes de IA baseados em MCP, após obter intenções como "otimizar o rendimento" ou "controlar a exposição ao risco", é possível automaticamente extrair dados on-chain, avaliar o prêmio de risco e a volatilidade esperada de diferentes protocolos, e gerar dinamicamente uma combinação de estratégias de negociação, que é então validada quanto à segurança do caminho de execução por meio de simulações ou testes em tempo real na blockchain. Este modelo não apenas melhora a personalização e a velocidade de resposta na geração de estratégias, mas, mais importante, permite que usuários não profissionais possam delegar a gestão de ativos pela primeira vez usando linguagem natural, tornando a gestão de ativos uma atividade que não é mais extremamente técnica.

Outro cenário que está a amadurecer rapidamente é a identidade on-chain e a interação social. Antigamente, os sistemas de identidade on-chain baseavam-se principalmente no histórico de transações, na posse de ativos ou em mecanismos de prova específicos, com uma expressividade e plasticidade extremamente limitadas. No entanto, com a intervenção de modelos de IA, os utilizadores podem ter um "agente semântico" que está continuamente sincronizado com as suas preferências, interesses e comportamentos dinâmicos. Este agente pode participar em DAOs sociais em nome do utilizador, publicar conteúdos, organizar atividades de NFT e até ajudar a manter a reputação e a influência on-chain do utilizador. Por exemplo, algumas cadeias sociais já começaram a implementar agentes que suportam o protocolo MCP, para ajudar automaticamente novos utilizadores a completar o processo de integração, construir um gráfico social e participar em comentários e votações, transformando assim o "problema do arranque a frio" de um problema de design de produto numa questão de participação de agentes inteligentes. Mais além, num futuro onde a diversidade de identidades e a bifurcação de personalidades são amplamente aceites, um utilizador pode ter vários agentes de IA, cada um para diferentes contextos sociais, e o MCP se tornará a "camada de governança de identidade" que gere o código de conduta e os poderes de execução desses agentes.

O terceiro ponto-chave do Agente de IA é a governança e a gestão DAO. Na fase atual das DAOs, a atividade e a taxa de participação na governança continuam a ser um gargalo, e o mecanismo de votação apresenta barreiras técnicas significativas e ruídos comportamentais. Com a introdução do MCP, um Agente com capacidade de interpretação semântica e compreensão de intenções pode ajudar os usuários a organizar regularmente as dinâmicas da DAO, extrair informações-chave, fazer resumos semânticos das propostas, e recomendar opções de votação ou executar automaticamente ações de votação com base na compreensão das preferências dos usuários. Essa governança on-chain baseada no mecanismo de "agente de preferência" alivia significativamente os problemas de sobrecarga de informações e desalinhamento de incentivos. Ao mesmo tempo, a estrutura MCP também permite que os modelos compartilhem experiências de governança e caminhos de evolução de estratégias; por exemplo, se um Agente observar em várias DAOs que um determinado tipo de proposta de governança resulta em externalidades negativas, ele pode retroalimentar essa experiência ao próprio modelo, formando um mecanismo de transferência de conhecimento de governança entre comunidades, e assim construir uma estrutura de governança cada vez mais "inteligente".

Além das aplicações principais mencionadas, o MCP também oferece possibilidades de interface unificada para cenários como curadoria de dados on-chain com IA, interação no mundo dos jogos, geração automática de provas ZK e retransmissão de tarefas entre cadeias. No campo dos jogos em cadeia, o Agente de IA pode tornar-se o cérebro por trás de personagens não jogáveis, permitindo diálogos em tempo real, geração de enredos e agendamento de tarefas.