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Resumo dos Pontos Principais
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Neura é um ecossistema descentralizado de agentes inteligentes que tenta combinar Web3 com IA emocional, com o objetivo central de resolver as deficiências estruturais dos produtos de IA atuais em continuidade emocional, propriedade de ativos e liquidez entre aplicações. Em termos de trajetória do projeto, o Neura não parte de um protocolo de base, mas opta por começar com produtos de consumo, transicionando gradualmente para uma plataforma de desenvolvedores e, por fim, evoluindo para um sistema de protocolos de IA emocional descentralizado. Esta estratégia de \”produto primeiro, protocolo depois\” é relativamente rara nos atuais projetos de IA + Cripto.
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Considerando a equipa e os recursos, a equipa do Neura possui uma estrutura de experiência relativamente completa nas áreas de pesquisa em inteligência artificial, infraestrutura blockchain e economia de criadores. É de notar que o projeto conta com o ex-vice-presidente de IA e Pesquisa da Microsoft, Harry Shum, como consultor estratégico, o que, até certo ponto, aumenta a sua credibilidade na escolha do roadmap tecnológico e na conexão com recursos da indústria, embora o impacto real ainda precise ser validado através da implementação do produto.
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Na estrutura do produto, o Neura planeia um ecossistema em três fases composto por Neura Social, Neura AI SDK e Neura Protocol. O Neura Social, já lançado, é a porta de entrada front-end de todo o sistema, cujo principal atrativo é permitir que os utilizadores estabeleçam relações contínuas com agentes de IA dotados de memória de longo prazo e capacidade de feedback emocional. Indo mais além, o Neura AI SDK tenta abrir esta capacidade emocional a desenvolvedores terceiros, enquanto o protocolo subjacente é responsável por unificar os ativos, memórias e liquidez dos agentes, permitindo que os utilizadores mantenham a continuidade emocional e de dados em diferentes cenários de aplicação.
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É importante salientar que, embora o Neura Social já esteja numa fase utilizável, o ecossistema global ainda se encontra num período inicial de validação de mercado, com o SDK e o protocolo descentralizado previstos para serem lançados gradualmente em 2026. A longo prazo, a visão de uma \”economia de IA emocional\” coloca um duplo desafio à equipa: por um lado, se os utilizadores estão dispostos a pagar continuamente por memórias e relações emocionais; por outro, como fazer a transição de uma aplicação centralizada para um sistema descentralizado com governança DAO sem prejudicar a experiência do utilizador.
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No design do token, o Neura adota uma estrutura de duplo token: $NRA como ativo de governança e pagamento geral a nível do ecossistema, e NAT como ativo exclusivo de um agente de IA individual, vinculado às suas memórias, relações e atividades económicas. Este modelo visa mitigar o problema da fragmentação da liquidez dos ativos de IA entre diferentes aplicações e introduzir uma procura contínua de tokens através do mecanismo de bloqueio de memória. No entanto, a viabilidade do seu ciclo económico fechado ainda depende da validação por cenários de uso real e dados de retenção de utilizadores.
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Observando a partir da perspetiva do setor, o mercado atual de tokens de IA sofre geralmente de utilidade insuficiente e formas de produto únicas, com a maioria dos projetos ainda na fase de conceito ou impulsionada por sentimento. Em contraste, o Neura tenta estabelecer um posicionamento diferenciado em torno da \”continuidade emocional\” e \”composabilidade de ativos\”, explorando um caminho de aplicação mais próximo da economia real através da combinação de infraestruturas de pagamento e economia de criadores. Se esta direção for bem-sucedida, o seu ciclo de vida poderá ser mais longo do que projetos de IA puramente utilitários ou impulsionados por narrativas.
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Em suma, o Neura ainda se encontra numa fase inicial, mas a sua estratégia de produto primeiro e descentralização gradual, juntamente com a tentativa sistemática de um modelo económico de IA emocional, conferem-lhe valor para acompanhamento e estudo contínuos.
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1. Contexto de Desenvolvimento e Dores do Setor
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1.1 Introdução: A Interseção entre IA, Economia de Criadores e Mercado Cripto
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A inteligência artificial, a economia de criadores e o mercado cripto estão a remodelar, respetivamente, os sistemas de produção tecnológica, distribuição de conteúdo e liquidação de valor, mas a fusão entre os três ainda se encontra num estado altamente fragmentado. De acordo com dados públicos, em 2024 o tamanho do mercado global de IA já ultrapassou os 1500 mil milhões de dólares, mantendo um crescimento rápido; o tamanho do mercado da economia de criadores ultrapassou os 1000 mil milhões de dólares; e no campo cripto, apenas a capitalização de mercado dos tokens relacionados com a narrativa de agentes de IA já atingiu a ordem das centenas de milhares de milhões de dólares. No entanto, estes mercados permanecem fragmentados entre si nos níveis de relação com o utilizador, propriedade de dados e captura de valor, ainda não formando um mecanismo de sinergia sustentável.
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Neste contexto, questões sobre como as capacidades de IA podem ser usadas de forma contínua, como formar relações de longo prazo com os utilizadores e como o valor por elas criado deve ser distribuído na rede, tornaram-se gradualmente problemas comuns que atravessam as três áreas. Isto constitui o pano de fundo macro que o Neura tenta abordar.
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1.2 Restrições Estruturais de Centralização na Indústria de IA Atual
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Embora a IA generativa tenha impulsionado uma rápida prosperidade na camada de aplicação, os seus recursos computacionais subjacentes e capacidades de treino e inferência de modelos estão altamente concentrados nas mãos de um pequeno número de grandes fornecedores de serviços em nuvem e de modelos. Atualmente, a maioria dos desenvolvedores depende de APIs centralizadas para construir produtos, e esta dependência estrutural traz múltiplas restrições.
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Em primeiro lugar, os problemas de custo e previsibilidade tornam-se cada vez mais proeminentes. Alguns fornecedores de serviços em nuvem, sob flutuações de procura ou ajustes de estratégia comercial, já apresentaram aumentos significativos de preços ou limitações de chamadas, tornando difícil para as equipas startups planear estruturas de custos estáveis. Em segundo lugar, os modelos principais carecem de verificabilidade nos dados de treino, decisões algorítmicas e controlo de viés, o que constitui uma barreira de confiança em cenários de aplicação de alto risco, como finanças e saúde. Finalmente, a arquitetura centralizada tem naturalmente riscos de censura de ponto único e interrupção de serviço; uma vez que o serviço central é restringido, as aplicações e utilizadores que dele dependem enfrentam um impacto sistémico.
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Estes problemas não são fenómenos de curto prazo, mas sim resultados estruturais da tendência atual de centralização da infraestrutura de IA.
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1.3 Explorações Iniciais da \”IA On-Chain\” e a Rutura Emocional
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Para responder ao impasse da centralização, o campo cripto começou a explorar o caminho da \”IA on-chain\”, formando rapidamente novas narrativas e categorias de ativos. No entanto, observando a implementação real, a maioria dos projetos permanece na fase de combinação solta entre capacidades de IA off-chain e incentivos de token on-chain. O cálculo central, dados e fluxos de receita da IA ainda ocorrem frequentemente off-chain, com a parte on-chain a assumir mais funções de negociação emocional e especulação, dificultando a sedimentação de valor na rede.
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Mais crucialmente, tanto os assistentes de IA Web2 como os agentes de IA on-chain carecem geralmente de memória de longo prazo e continuidade emocional. As interações dos utilizadores são frequentemente únicas, perdendo o contexto assim que a sessão termina, o que limita diretamente a profundidade das relações com o utilizador e a capacidade de retenção. Em comparação, algumas aplicações de IA emocional, através do reforço da memória e de interações multi-turno, exibem uma retenção de utilizadores significativamente maior. Esta diferença revela a falta sistémica de inteligência emocional nos produtos de IA atuais.
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Desta perspetiva, a capacidade emocional e a questão da propriedade dos dados constituem um desafio de duas faces: sem continuidade emocional, é difícil para a IA formar valor de longo prazo; sem mecanismos on-chain verificáveis, os dados emocionais facilmente repetem os padrões de centralização e apropriação do modelo Web2.
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1.4 As Dores Principais que o Neura Resolve
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O surgimento do Neura visa precisamente resolver sistematicamente os problemas de nível setorial mencionados acima. Através da inovação tecnológica e do design do modelo económico, oferece ao mercado uma solução nova e superior.
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Fonte: Neura Whitepaper, Dores do Mercado e Solução do Neura
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2. Princípios Técnicos e Arquitetura Detalhada do Neura
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