“Você criou caranguejos de água doce?” Recentemente, ao cumprimentar Web3ers, provavelmente a maioria responde com essa frase.
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 esteja tentando usar Agentes para simular uma equipe completa de “funcionários digitais”. O conceito de “empresa unipessoal”, muito mencionado recentemente em várias 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 acompanhar os meios de comunicação do setor, percebe-se que muitos projetos começaram a explorar o tema dos Agentes de IA. Alguns estudam como esses Agentes podem acessar diretamente ativos ou contratos na blockchain, outros trabalham em pagamentos, identidade ou infraestrutura financeira para Agentes, há discussões sobre uma “economia de Agentes”, permitindo que IA participe da rede como um usuário, e até já se ouve falar de um novo slogan: “Web4.0”.
Ao ver tudo isso, uma sensação de familiaridade surge.
Dizem que a moda é cíclica, e o mesmo vale para o setor de tecnologia (ou até mesmo 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 universo Web3 também não ficou parado, surgiram rapidamente novos conceitos como Agentes de IA, traders automáticos, estratégias de automação, como se qualquer coisa relacionada à IA pudesse gerar uma nova narrativa. Mas essa febre não durou muito. Quando o mercado de criptomoedas voltou a subir, o foco voltou rapidamente para o próprio Crypto.
Agora, na segunda metade de 2025, com uma tendência de baixa no mercado de criptomoedas, o setor começou a buscar novos conceitos para se agarrar.
Porém, na visão da Portal Labs, o problema está exatamente aí. Quando uma narrativa começa a ganhar popularidade, muitas equipes de Web3 não estão realmente avaliando a tecnologia ou o modelo de negócio, mas sim a narrativa: qual conceito está em alta, faz-se esse. E, muitas vezes, acabam se dando mal—
Ao tentar avançar com seus projetos, muitas equipes percebem que, embora seja fácil montar uma ideia, colocar o produto em prática é muito mais difícil. Onde estão os usuários? Quais são os cenários específicos? Como cobrar continuamente? Consegue atrair investimentos? Essas questões só aparecem após algum tempo de desenvolvimento.
Quando a popularidade diminui, o que sobra no mercado geralmente são projetos que ainda não estão totalmente operacionais. Alguns ficam na fase de demonstração (demo), outros são lançados com dificuldades e sem usuários, e há aqueles que simplesmente desaparecem junto com a narrativa. Parece que um novo caminho foi aberto, mas, ao olhar para trás, poucos projetos realmente permanecem.
Por isso, surge a dúvida: continuar aprofundando no Crypto ou migrar para IA? A primeira opção é difícil, o mercado não está favorável, e o retorno pode não vir. A segunda, por sua vez, é incerta. As barreiras técnicas, a estrutura de talentos e o ambiente competitivo de IA são diferentes do Web3. Muitos times acumulados nos últimos anos em tecnologias, produtos e comunidades de Crypto precisariam recomeçar do zero ao migrar para IA. Desde a capacidade dos modelos, recursos de dados até equipes de engenharia, tudo precisaria ser reconstruído.
Outro ponto mais prático é que o setor de IA já está bastante saturado. Grandes empresas de modelos, empresas tradicionais de internet e muitas startups estão investindo pesado nesse campo. Para uma equipe de Web3, entrar nesse mercado apenas por causa de uma narrativa é arriscado: podem descobrir que não possuem vantagem tecnológica nem recursos do setor.
Na verdade, para muitas equipes de Web3, há uma rota viável. Não é necessário migrar completamente para IA, mas continuar na sua trajetória 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 totalmente resolvidas.
O exemplo mais evidente é os dados. Os modelos estão cada vez mais poderosos, mas de onde vêm os dados de treinamento? Eles são confiáveis e conformes às regulações? Como fazer uma IA Agent personalizada 1v1? 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 aspecto importante é identidade e colaboração. Quando Agentes de IA começam a participar na execução de tarefas, negociações automáticas ou decisões operacionais, eles também precisam de identidade, permissões e regras de cooperação. Quem pode chamar um determinado Agent? Como dividir tarefas entre Agentes? Como fazer a liquidação após a execução? Essas questões envolvem, essencialmente, identidade e distribuição de valor na rede aberta.
Além disso, há o problema de pagamento. Quando Agentes de IA começam a fazer chamadas de serviços, obter dados ou executar tarefas de forma autônoma na rede, eles precisam de um sistema de pagamento de pequenas quantias que seja automático. Na infraestrutura tradicional da internet, esse tipo de pagamento é difícil de implementar.
Embora pareçam problemas de IA, muitas soluções já existem no sistema tecnológico do Crypto. Redes de incentivo a dados, sistemas de identidade na blockchain e redes de pagamento abertas são áreas que a Web3 vem explorando há anos.
Se uma equipe de Web3 realmente quiser 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 mais focadas em produtos de aplicação. Se a equipe tem experiência em infraestrutura de dados — coleta, extração ou mercados de dados — faz sentido pensar em estender para o nível de dados de IA, como redes de contribuição de dados, fontes verificáveis ou mercados de dados incentivados. Se a equipe é mais de 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 produtos, como plataformas de negociação, conteúdo ou comunidades, a IA pode ser uma camada de capacidade integrada ao produto, melhorando análise de dados, automação de operações ou substituindo funções que antes eram manuais.
Segundo, a existência de cenários de negócio reais. Muitos projetos de IA desaparecem rapidamente não por falta de tecnologia, mas por falta de um cenário de uso claro. A ideia pode ser popular, mas quem realmente precisa do produto? Por que usariam? Estariam dispostos a pagar por isso? Essas perguntas muitas vezes não são bem respondidas. Algumas ideias, como “IA + Web3”, “economia de Agentes” ou “traders automáticos”, parecem grandiosas, mas, ao aprofundar, poucos usuários estáveis realmente existem. Por outro lado, necessidades mais simples, como processamento de dados, automação, filtragem de informações ou execução de tarefas, são demandas constantes no mercado real. Portanto, ao avaliar um projeto de IA, é melhor focar no cenário: ele resolve um problema de negócio de longo prazo? Já há alguém pagando por isso? A IA realmente melhora a eficiência nesse ponto? Se sim, há uma chance maior de que a narrativa se transforme em produto.
Por fim, é importante verificar se a equipe de Web3 possui recursos reais para atuar nesses cenários.
Os aspectos de dados, identidade e pagamento não são apenas questões técnicas, mas também de recursos de rede.
Por exemplo, uma rede de dados só funciona se houver uma fonte confiável de dados e uma comunidade que contribua continuamente. Para identidade e colaboração de Agentes, é preciso envolver desenvolvedores, aplicações ou próprios Agentes. Quanto ao sistema de pagamento, se os Agentes começarem a fazer chamadas de serviços, obter dados ou executar tarefas de forma autônoma, pagamentos frequentes serão necessários. Sem uma grande quantidade de Agentes e serviços, esse sistema não se justifica.
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, ecossistemas de desenvolvedores ou aplicações relevantes é o que realmente determina se um projeto consegue se inserir na infraestrutura de IA, e não apenas ficar na camada de conceito.
