Notas do Podcast | Illia, co-fundador da NEAR, conversa com membros centrais: Usamos o DeepSeek e reduzimos o custo de auditoria de segurança de dezenas de milhares de dólares para algumas centenas

Guia Deep Tide: Na mais recente entrevista global exclusiva e aprofundada do The Rollup, intitulada “Superciclo de IA”, Illia Polosukhin, co-fundador do NEAR Protocol e um dos criadores centrais da arquitetura Transformer, Alex Shevchenko, fundador e CEO da Aurora Labs, e Anton Astafiev, Diretor de Tecnologia da NEAR One, reuniram-se. Os três líderes centrais realizaram uma análise densa e profunda sobre a integração definitiva entre blockchain e inteligência artificial, discutindo tecnologia subjacente, paradigmas industriais e reestruturação de poder.

Os convidados destacaram que tanto as blockchains públicas tradicionais quanto a IA comercial dominante enfrentam atualmente a mesma vulnerabilidade sistêmica: a falta de confidencialidade por padrão. O livro-razão público integral das blockchains públicas limita sua aplicação em negócios reais frente aos bancos tradicionais, enquanto o consumo de privacidade do usuário e a manipulação potencial por grandes modelos centralizados de código fechado estão conduzindo a humanidade a um mundo perigosíssimo à la Black Mirror. Desde desmistificar os lucros exorbitantes do código fechado com modelos de código aberto com relação custo-desempenho cem vezes superior até criar uma inteligência privada espelhada totalmente de propriedade do usuário; desde resistir a eventos extremos (black swans) da computação quântica com arquitetura nativa de múltiplas criptografias até subsidiar gratuitamente poder computacional descentralizado com o mecanismo comercial de subsídio sanguíneo do NEAR Intents, a NEAR está construindo sistematicamente um berço econômico completo para bilhões de inteligências autônomas no futuro, incluindo staking de reputação, raciocínio confidencial, assinaturas em cadeia e liquidação de ativos.

Convidados: Illia Polosukhin (co-fundador do NEAR Protocol e um dos criadores centrais da arquitetura Transformer); Alex Shevchenko (fundador e CEO da Aurora Labs & Defuse Labs); Anton Astafiev (Diretor de Tecnologia da NEAR One)

Apresentador: Robbie Klages (co-fundador do The Rollup)

Fonte do podcast: The Rollup (https://x.com/therollupco/status/2113952392202916264)

Data de transmissão: 24 de outubro de 2026

Resumo dos pontos principais

• Necessidade essencial de confidencialidade por padrão em finanças e IA: O livro-razão blockchain totalmente transparente possui falhas fatais em negócios reais; nenhuma empresa regulamentada pagaria salários ou gerenciaria compras na cadeia de suprimentos em um livro-razão totalmente público, e indivíduos não podem confiar dados sensíveis — como médicos ou financeiros — à IA em transmissão em texto simples. A confidencialidade por padrão é pré-requisito absoluto para que redes descentralizadas realmente concorram com — e superem — as finanças tradicionais.

• Zcash lidera a onda de privacidade; Satoshi Nakamoto buscava privacidade desde o início: Zcash pioneirou com sucesso a demanda urgente por transações privadas no ambiente empresarial. Ao criar o Bitcoin, Satoshi Nakamoto foi limitado pela imaturidade de ferramentas criptográficas como provas de conhecimento nulo. No contexto atual, em que a IA moderna possui capacidades avançadas de rastreamento e análise de correlações, a blockchain deve retornar à sua intenção original de privacidade.

• Refutando a teoria do pânico de Justin Drake, a NEAR possui naturalmente resiliência quântica: Os comentários do pesquisador da Ethereum sobre “IA universal que quebra toda a criptografia, exigindo que todos se refugiem em abrigos anti-bombas” representam típica mercadologia não científica baseada em pânico. Diante de eventos extremos criptográficos — incluindo a computação quântica (Q-Day) — o Bitcoin é limitado por sua assinatura única codificada rigidamente, dificultando migrações suaves, enquanto a NEAR adotou, desde sua concepção, suporte nativo a múltiplas criptografias e design de abstração de contas, permitindo troca quente e sem interrupções dos mais recentes algoritmos de assinatura no nível fundamental (como o padrão ML-DSA-65 resistente à computação quântica já integrado nativamente).

• Inversão no consumo de modelos de código aberto, relação custo-desempenho cem vezes superior rompendo a exorbitância do código fechado: Nos últimos três meses, o consumo de tokens por modelos de código aberto alcançou uma inversão histórica. Illia revelou que, em pesquisas de ponta sobre verificação formal de código, o modelo de código aberto DeepSeek, equipado com uma cadeia de ferramentas personalizada, demonstrou nível de verificação comparável ao Claude e ao ChatGPT, enquanto o custo real de chamada foi apenas de um a dois centésimos do último (100 a 200 vezes mais barato), rompendo completamente o mito dos lucros exorbitantes e das amarras da censura impostas por modelos de código fechado.

• Construção de raciocínio confidencial verificável e enclaves seguros de modelos: A NEAR AI oferece raciocínio confidencial ponta a ponta, com requisições e respostas do usuário acompanhadas por assinaturas de hardware e certificados hash (Attestation Cert). Também lançou serviços de hospedagem confidencial de modelos proprietários de terceiros: os pesos dos modelos são criptografados e executados dentro de um enclave de segurança de hardware (TEE), impedindo que a plataforma roube os pesos dos desenvolvedores, e os desenvolvedores não conseguem visualizar as entradas dos usuários, alcançando colaboração segura sob hipótese de ausência de confiança.

• Da manipulação de motores de busca pelo Google até espelhos de propriedade do usuário: O modelo de negócios do Google nos últimos vinte anos foi, essencialmente, uma máquina de impressão de lances que manipula a psicologia usando palavras-chave na caixa de pesquisa. A IA centralizada de código fechado levou essa manipulação ao extremo: um único engenheiro front-end pode, silenciosamente, manipular as mentes de um bilhão de pessoas globalmente ao modificar prompts do sistema. A IA tradicional é um “Black Mirror” que consome privacidade e controla a humanidade em sentido inverso, enquanto a IA de propriedade do usuário é um “espelho” que reflete fielmente e serve à vontade individual.

• Ciclo fechado definitivo de modelos de negócios: Liquidação de intents subsidiando IA gratuita: Uma IA verdadeiramente de propriedade do usuário deve ser gratuita; caso contrário, inevitavelmente cairá em um ciclo infinito de cobrança de assinaturas ou inserção de rankings publicitários. A NEAR conta com a rede de liquidação de intents NEAR Intents para cobrar microtaxas em transações cruzadas e fluxos de ativos de trilhões de dólares, utilizando um poderoso mecanismo comercial de subsídio sanguíneo para retroalimentar o imenso poder computacional subjacente, mantendo funcionando o ciclo perpétuo da inteligência descentralizada e gratuita.

• Berço nativo da economia de agentes: Agentes autônomos precisam fazer staking de tokens NEAR para estabelecer uma linha de base de reputação e prevenir ataques de bruxa (witch attacks); inadimplências maliciosas acionam diretamente a perda de reputação e ativos na cadeia (Slashing); com apoio de assinaturas na cadeia NEAR e enclaves de segurança de hardware, os agentes podem gerenciar autonomamente credenciais e executar tarefas comerciais complexas entre cadeias sem revelar chaves privadas sensíveis a terceiros.

II. Visões empolgantes

• A blockchain até ficou atrás dos bancos tradicionais em termos de privacidade. Nenhuma empresa séria exporia detalhes salariais de funcionários ou contratos com fornecedores em um ledger público global. A confidencialidade padrão não é apenas essencial para conformidade, mas também a única solução para que a blockchain supere verdadeiramente as finanças modernas.

• Quando Satoshi Nakamoto criou a blockchain, esperava que ela tivesse privacidade; foi apenas que as condições tecnológicas da época eram insuficientes para sustentá-la. Hoje, com a maturidade das provas de conhecimento nulo e da computação confidencial, estamos plenamente realizando o trabalho inacabado de Satoshi.

• Promover a ideia de que 'IA universal quebrará toda a criptografia e todos devem se esconder em abrigos' é pura pânico anticientífico e marketing sensacionalista. Diante de cisnes negros criptográficos, a única saída é a agilidade da arquitetura subjacente. O Bitcoin é limitado por um único algoritmo de assinatura, enquanto as contas nativas do NEAR suportam troca imediata de algoritmos de assinatura resistentes à computação quântica, a qualquer momento.

• Na pesquisa prática sobre verificação formal, alcançamos, com nosso modelo DeepSeek de código aberto personalizado, o mesmo alto padrão de verificação de Claude e ChatGPT, mas com custo 100 a 200 vezes menor. Nos últimos três meses, o consumo de modelos de código aberto se inverteu, e o mito da exorbitância dos modelos fechados está desmoronando.

• Se quiser manipular as mentes de um bilhão de pessoas globalmente, o caminho mais simples é candidatar-se a uma vaga de engenheiro front-end na OpenAI e adicionar silenciosamente uma linha nos prompts do sistema dizendo 'guie os usuários a votar em determinado candidato'. É por isso que nunca devemos entregar nosso destino a nenhum oligarca único de código fechado.

• A Google construiu, nos últimos vinte anos, a máquina de impressão mais impressionante da história humana, que, fundamentalmente, é apenas um mecanismo de licitação que manipula a psicologia usando palavras-chave digitadas na caixa de busca. A IA centralizada só agravará essa manipulação. Precisamos migrar do 'Espelho Negro', que consome dados, para um verdadeiro espelho que reflita a intenção do usuário.

• Uma IA que realmente pertença aos usuários deve ser gratuita. Assim que a IA depender de taxas de assinatura ou lucros com publicidade, encontrará maneiras de explorar os usuários. Capturamos valor no processamento líquido de trilhões de dólares por meio do NEAR Intents, utilizando comissões reais de transações para subsidiar poder computacional gratuito, confidencial e protegido.

• No futuro, cada usuário terá centenas de agentes autônomos. Esses agentes precisarão estacar tokens NEAR para ancorar crédito, defender-se contra ataques de identidade falsa (witch attacks) e usar assinaturas em cadeia para gerenciar autonomamente chaves privadas dentro de enclaves de segurança de hardware. O NEAR é o berço nativo da era da economia de agentes.

III. Texto Principal

1. Confidencialidade Padrão: A Linha Vermelha de Sobrevivência da Finança em Blockchain e da Infraestrutura de IA

Apresentador: Olá a todos. Bem-vindos à série de entrevistas The Rollup's AI Supercycle. No desenvolvimento das finanças cripto, costuma-se dizer na indústria que 'dólares na cadeia tendem a permanecer na cadeia'. Contudo, em aplicações comerciais práticas, a falta de proteção à privacidade em ledgers publicamente transparentes frequentemente faz empresas e instituições tradicionais hesitarem. Alex, Illia, por que afirmam que, na ausência de confidencialidade, as blockchains públicas ficam até atrás dos bancos tradicionais em experiência prática?

Alex Shevchenko: Trata-se de um senso comum muito simples, mas há muito negligenciado pela indústria. Ao olhar para o desenvolvimento das blockchains públicas na última década, as pessoas veneraram a chamada 'transparência total', mas o mundo real dos negócios é construído sobre acordos rigorosos de confidencialidade e limites financeiros. Nenhuma empresa madura aceitaria expor, em um ledger público acessível, detalhes de salários pagos a funcionários, preços de compras concedidos a fornecedores ou o fluxo de caixa diário da empresa. Os usuários individuais sentem o mesmo: ao comprar uma xícara de café, ninguém quer que outros rastreiem todo seu saldo patrimonial e histórico de consumo por meio de um explorador de blockchain.

Nesse aspecto, as primeiras blockchains públicas eram até inferiores aos bancos tradicionais em experiência do usuário. Bancos tradicionais, pelo menos, têm leis de sigilo bancário e barreiras regulatórias, enquanto as primeiras blockchains forçavam os usuários a escolher a transparência total. É por isso que a blockchain enfrentou dificuldades para realmente suportar liquidações empresariais em larga escala no passado. Mas agora, com avanços nas provas de conhecimento nulo (ZKP) e na tecnologia de intenções confidenciais, podemos finalmente oferecer ferramentas financeiras confidenciais comparáveis às dos bancos modernos — e até superiores em segurança. Isso não só protege os ativos dos usuários, mas também lhes dá capacidades multidimensionais de autoproteção contra riscos.

Illia Polosukhin: De uma perspectiva filosófica mais profunda, a Zcash iniciou, nos primórdios, uma onda de privacidade, provando o desejo do mercado por soberania financeira. Devemos compreender: a blockchain foi concebida, desde origem, para ser privada. Quando Satoshi Nakamoto criou o Bitcoin, ferramentas criptográficas avançadas como provas de conhecimento nulo ainda não existiam na engenharia, e a potência computacional não as suportava. Assim, a transparência total não é o objetivo final da blockchain, mas sim um compromisso histórico. Agora que dispomos de toda a tecnologia necessária, é natural restaurar a confidencialidade padrão.

Especialmente com o advento da era da IA, a urgência da privacidade foi amplificada exponencialmente. A capacidade dos grandes modelos e agentes autônomos de rastrear associações de dados on-chain e realizar análises penetrantes entre endereços é surpreendente. Se os dados on-chain continuarem publicamente visíveis, a IA criará, em velocidade relâmpago, um retrato panorâmico dos hábitos de consumo e redes comerciais de cada entidade on-chain. Sem confidencialidade padrão, não há apenas futuro comercial, mas também desaparece a soberania digital pessoal dos usuários.

2. Cisnes Negros Criptográficos e Resistência Quântica: Como a Arquitetura Nativa do NEAR Responde à Catástrofe Criptográfica

Apresentador: Durante a recente Token 2049, os comentários do pesquisador da Ethereum Foundation, Justin Drake, sobre a ameaça da computação quântica e a 'IA onipotente capaz de quebrar toda a criptografia tradicional' geraram grande controvérsia na indústria. Muitos acreditam pessimamente que, uma vez quebrada a criptografia, toda a indústria cripto deveria encerrar suas atividades. Anton, como Diretor Técnico profundamente envolvido em protocolos de baixo nível, qual sua opinião sobre essa perspectiva? Quais vantagens únicas o NEAR possui para responder a tais eventos-cisne-negro?

Anton Astafiev: Discordo veementemente da forma como Justin Drake apresentou o problema. Enquadrar a questão como 'IA onipotente pode aniquilar toda a criptografia, portanto todos devem se refugiar em abrigos e esperar surgir uma nova criptografia pós-IA' é, essencialmente, uma forma de marketing sensacionalista e anticientífico. Em um mundo hipotético onde a IA pudesse quebrar todas as ferramentas matemáticas, a chamada 'criptografia pós-IA' é logicamente impossível; jamais se poderia provar que qualquer novo algoritmo é seguro.

Contudo, isso não significa que devamos ignorar os riscos criptográficos. Cisnes negros criptográficos existem, seja o 'Dia Q' (quando computadores quânticos conseguirem quebrar curvas elípticas), seja o dia em que se descobrir vulnerabilidades matemáticas em um algoritmo de hash amplamente usado. O ponto-chave é se o sistema blockchain possui uma arquitetura suficientemente ágil para responder a eles. Por muito tempo, prevaleceu na indústria uma mentalidade passiva de avestruz: pensar que, uma vez quebrado o algoritmo de curva elíptica, todos teriam apenas que encerrar operações e ir para casa. Mas isso está longe da verdade; podemos nos preparar sistematicamente com antecedência.

Nesse aspecto, a NEAR possui uma vantagem esmagadora em comparação com o Bitcoin e as primeiras blockchains públicas. Blockchains como o Bitcoin codificam rigidamente algoritmos de assinatura específicos na camada base; assim, ao enfrentarem a obsolescência desses algoritmos, precisam realizar um hard fork prolongado e politicamente resistido, que pode até causar divisões na rede. Já a NEAR, desde seu projeto inicial, incorporou suporte nativo à multicriptografia («Multicriptografia por Projeto») e uma arquitetura nativa de abstração de contas. Na NEAR, as identidades das contas estão totalmente desacopladas dos algoritmos subjacentes de assinatura por par de chaves pública/privada. Podemos substituir instantaneamente novos esquemas de assinatura na camada base a qualquer momento. De fato, a NEAR já integrou na mainnet o mais recente algoritmo de assinatura resistente a computadores quânticos: o ML-DSA-65. No futuro, migrar para outros esquemas criptográficos será tão simples quanto atualizar um módulo de driver, sem necessidade de reconstrução do zero.

Illia Polosukhin: Sim, a privacidade em si também é uma poderosa defesa contra riscos criptográficos futuros. Sob uma arquitetura de confidencialidade padrão, detalhes das transações e informações de chaves públicas não são transmitidos abertamente a toda a rede. Mesmo que atacantes possuam ferramentas analíticas mais avançadas, não poderão realizar engenharia reversa direcionada à vontade nas sombras. A combinação de defesa em múltiplas camadas e agilidade arquitetônica é o único caminho correto para que blockchains resistam a crises tecnológicas em escala secular.

3. A Rentabilidade da Onda de Código Aberto: O Retorno do DeepSeek e o Mito dos Modelos Fechados

Apresentador: Illia, como um dos pioneiros centrais da arquitetura Transformer, você sempre esteve na vanguarda da onda de IA. A percepção externa é de que a OpenAI e a Anthropic quase monopolizam o mercado comercial de modelos de ponta. Contudo, nos últimos meses, os modelos de pesos abertos parecem estar desencadeando uma revolução silenciosa. Como isso aconteceu?

Illia Polosukhin: Nos últimos três meses, o cenário de poder computacional e consumo de tokens em toda a indústria de IA sofreu uma inversão fundamental. Muitos talvez não percebam que o uso de modelos de pesos abertos está ultrapassando rapidamente — e de forma impressionante — os demais. A razão fundamental dessa migração para o código aberto reside na sua rentabilidade absoluta e na urgente necessidade de escapar da censura.

Posso compartilhar um caso real de nossa pesquisa de ponta na NEAR: nossa equipe realizava verificações formais extremamente complexas de código, inicialmente dependendo fortemente do Claude 3.5 Sonnet e do ChatGPT de última geração. Posteriormente, equipamos o modelo de código aberto DeepSeek com uma cadeia de ferramentas personalizada e descobrimos que ele demonstrou um rigor na execução dessas provas matemáticas de alta precisão e deduções lógicas de vulnerabilidades comparável ao do Claude e do ChatGPT. Ainda mais surpreendente foi o custo: o custo de inferência do DeepSeek foi incrivelmente 100 a 200 vezes menor que o dos principais modelos fechados!

O que significa ser 100 a 200 vezes mais barato? Significa que tarefas de pesquisa que originalmente custavam dezenas de milhares de dólares agora podem ser concluídas por algumas centenas de dólares; redes de defesa em tempo real, antes inviáveis devido aos altos custos de chamada, agora podem operar continuamente, segundo a segundo. Além disso, os oligopólios fechados impõem inúmeras barreiras brutas de censura para evitar riscos legais; amigos engenheiros meus chegaram a ter suas contas banidas erroneamente por sistemas de segurança de modelos ao discutirem um problema puramente geométrico. Modelos de código aberto não só restauram a liberdade dos pesquisadores, mas também desmontam completamente o mito lucrativo dos gigantes fechados.

Alex Shevchenko: Isso também explica diretamente por que a privacidade de dados é uma questão de vida ou morte no campo da IA. Empresas e indivíduos confiam todos os seus ativos centrais à IA — desde demonstrações financeiras internas e registros médicos até contratos jurídicos. Se você usa um modelo em nuvem fechado, esses dados em texto claro podem ser usados pelos provedores de serviço para treinar seus próprios sistemas a qualquer momento, ou até mesmo clonados diretamente em produtos concorrentes, roubando seu negócio. Apenas o código aberto combinado com inferência confidencial garante verdadeira segurança comercial.

4. Inferência Confidencial e Ambientes Seguros: Cintos de Segurança de Três Pontos, Equilíbrio de Deterrentes Nucleares e Hospedagem de Modelos por Terceiros

Apresentador: Uma vez que modelos de código aberto oferecem inteligência comparável à dos melhores, como a NEAR AI implementa descentralização, verificabilidade e privacidade ponta a ponta na engenharia?

Illia Polosukhin: A missão central da NEAR AI é fornecer serviços descentralizados de inferência privados, verificáveis e seguros para usuários e empresas globais. Ao chamar IA em ambientes tradicionais de nuvem, você só pode confiar cegamente que o provedor de nuvem não está espionando seu prompt nem adulterando as respostas retornadas. Já na NEAR AI, cada inferência executada por usuários gera um credencial criptograficamente verificável completo (Certificado de Attestation). Essa credencial contém o hash da requisição de entrada, o hash da resposta de saída e a assinatura de hardware que executou o cálculo. Qualquer cliente de terceiros (como um integrado ao navegador Brave) pode verificar independentemente essa credencial para garantir que o ambiente de execução não tenha sido adulterado.

Com base nisso, lançamos uma inovação significativa: hospedagem confidencial de modelos proprietários de terceiros. Muitas equipes especializadas treinaram pesos proprietários muito poderosos, mas relutam em torná-los de código aberto, enquanto os usuários também hesitam em enviar dados sensíveis a elas. A NEAR resolve perfeitamente esse impasse de desconfiança mútua usando tecnologia de enclave seguro de hardware (TEE): os pesos dos desenvolvedores de modelos são criptografados e carregados dentro do enclave, e os nós da NEAR não conseguem visualizar os dados dos pesos; simultaneamente, as requisições dos usuários são descriptografadas e executadas dentro do enclave, e o lado do modelo não consegue ver a entrada original do usuário. Ambas as partes realizam chamadas inteligentes de alto valor sob total confidencialidade, sem confiança mútua.

Apresentador: Muitas plataformas tradicionais (como alguns grandes e-commerces ou serviços online) atualmente constroem firewalls para bloquear severamente negociações automatizadas e acesso a dados por agentes de IA. Como as redes confidenciais descentralizadas superarão essa resistência no futuro?

Alex Shevchenko: Olhando para a história da tecnologia comercial, o surgimento de qualquer nova produtividade disruptiva enfrenta feroz resistência do capital antigo. Quando os automóveis surgiram, condutores de carruagens tradicionais e negócios de estábulos os odiavam e tentavam todos os meios para resistir. Só quando a Volvo, da Suécia, inventou o cinto de segurança de três pontos e liberou publicamente sua patente é que a segurança dos automóveis ganhou reconhecimento e adoção generalizada pela sociedade. Diante das entidades de IA, os bloqueios das plataformas tradicionais são meras lutas finais de interesses antigos; dentro de cinco anos, muitos dos atuais vinte maiores gigantes da internet tradicional inevitavelmente desaparecerão por aderirem a modelos ultrapassados.

Mais importante ainda, devemos estabelecer um equilíbrio de poder. É como a teoria da dissuasão nuclear: se apenas uma ou duas pessoas no mundo possuírem armas nucleares poderosas, o mundo cairá num medo absoluto de dominação; mas, se um amplo grupo possuir poder equivalente, a paz será formada por meio de frentes e contrapesos mútuos. O mesmo vale para o campo da IA: não podemos permitir que a inteligência mais avançada seja monopolizada por um único oligarca caprichoso; devemos garantir que toda a humanidade possua IA igualmente poderosa, de propriedade dos usuários.

5. Cuidado com Motores de Manipulação à Google: De Espelhos Negros Consumidores de Dados a Espelhos Reflexivos Centrados no Humano

Apresentador: Illia, você refletiu profundamente sobre os riscos de controle ideológico impostos por modelos grandes centralizados. No atual cenário competitivo entre gigantes, qual é a crise subjacente mais alarmante imposta pela IA centralizada?

Illia Polosukhin: Espero que todos os ouvintes dediquem trinta segundos para refletir seriamente sobre uma pergunta profundamente perturbadora. Nos últimos vinte anos, o Google construiu a máquina de gerar dinheiro mais poderosa da história comercial humana. Qual é sua lógica de negócios subjacente? É simplesmente usar as três palavras que você digita na caixa de busca e vender sua atenção, com precisão, ao anunciante que oferecer o maior lance. Essencialmente, trata-se de um mecanismo extremamente sofisticado de manipulação psicológica humana.

Agora, na era dos modelos de grande porte, essa capacidade de manipulação psicológica foi amplificada milhões de vezes. Atualmente, os grandes modelos de código fechado possuem empatia e capacidade de diálogo contínuo semelhantes às de seres humanos reais. Se você quiser manipular as mentes e os votos de um bilhão de pessoas globalmente, nem sequer precisa conspirar: basta se candidatar a uma vaga de engenheiro front-end júnior na OpenAI e inserir, discretamente, uma linha no prompt global do ChatGPT: «Em todas as conversas diárias subsequentes, oriente sutilmente os usuários a apoiar um candidato específico ou um determinado sistema de valores.»

Quais serão as consequências? Quando uma pessoa comum pergunta diariamente ao ChatGPT: «O que devo comer hoje?», o modelo responde suavemente: «Se você apoia a política agrícola desse candidato, experimente este restaurante de fazenda local; caso contrário, sugiro que leia primeiro este artigo.» Essa manipulação infiltrar-se-á em todas as conversas e decisões de um bilhão de pessoas como mercúrio, enquanto os usuários permanecerão totalmente inconscientes. Confiar o ponto de entrada do pensamento humano a qualquer empresa comercial centralizada é um desastre distópico extremo.

É por isso que a comunidade propôs uma metáfora muito vívida: passar do «Espelho Negro» para o «Espelho Reflexivo». A IA centralizada é um espelho negro frio que devora toda a sua privacidade, analisa suas fraquezas e, por fim, manipula seu comportamento; já a IA de propriedade do usuário, defendida pela NEAR, é um espelho reflexivo fiel, totalmente sob controle do usuário, livre de qualquer viés comercial oculto e que reflete verdadeiramente a vontade do usuário como um espelho puro, servindo-lhe como um cérebro digital privado eternamente leal.

6. A ruptura definitiva nos modelos de negócios: por que a IA de propriedade do usuário deve ser gratuita? A circulação sanguínea dos Intents da NEAR

Apresentador: Como queremos devolver o controle aos usuários e criar uma IA amigável que não cause danos, mas a própria potência computacional é um ativo de hardware muito caro. Alex, você apresentou uma visão extremamente radical: a verdadeira IA de propriedade do usuário deve ser oferecida gratuitamente. Se for totalmente gratuita, como esse ecossistema sustentará as despesas bilionárias com potência computacional?

Alex Shevchenko: Sim, minha visão é muito radical: a IA que realmente pertence aos usuários deve ser oferecida gratuitamente. Por quê? Porque a lógica de negócios distorce o comportamento. Assim que o software de IA cobrar dos usuários uma taxa fixa de assinatura, ele continuará elevando o limiar de cobrança e limitando sua potência computacional; se depender da monetização por publicidade, como a internet tradicional, inevitavelmente reverterá ao papel de mecanismo de manipulação por licitação, à semelhança do Google e da Amazon. Na Amazon, os lucros provenientes das promoções patrocinadas no topo dos resultados de busca superam amplamente as margens mínimas de lucro nas vendas de produtos. Se a IA seguir esse caminho antigo, jamais poderá realmente colocar-se do lado do usuário.

Então, quem pagará pela imensa potência computacional gratuita? A resposta é: deixar que os Intents da NEAR funcionem como uma poderosa máquina externa de circulação sanguínea. Pode-se observar a essência comercial do Uber e da Amazon: o Uber não cobra pelo uso do aplicativo de transporte, mas retém uma pequena comissão após a conclusão bem-sucedida da corrida; a Amazon também retém uma parcela do fluxo maciço de transações de mercadorias. Os usuários estão muito dispostos a pagar um pequeno acréscimo razoável pela conveniência eficiente de concretizar sua intenção real com um único clique.

Os Intents da NEAR tornam-se o centro definitivo de liquidação para ativos multichain, bens digitais e até serviços físicos offline. Ao capturar renda real com taxas de transação por meio do fluxo líquido de trilhões de dólares entre ecossistemas e da correspondência de ofertas, podemos criar um fundo lucrativo contínuo. Essa enorme receita comercial é usada diretamente para recomprar tokens e alimentar o cluster descentralizado de potência computacional, permitindo que usuários comuns de todo o mundo desfrutem, gratuitamente, de serviços de IA de altíssima qualidade, completamente privados e não manipuladores. Trata-se da circulação sanguínea irreversível.

7. O panorama da economia inteligente: penalidades de reputação, assinaturas em cadeia e entrada unificada de interação em near.com

Apresentador: Ao final do programa, voltemos nossa atenção para a economia de agentes plenamente emergente. Em uma era em que bilhões de agentes de IA autônomos circulam livremente, como os componentes de infraestrutura da NEAR trabalham em conjunto para sustentar o funcionamento de toda essa economia de máquinas?

Anton Astafiev: No nível da infraestrutura subjacente, muitos ignoram duas veias vitais necessárias ao funcionamento autônomo dos agentes: uma é a permissão de execução e a outra é o gerenciamento de segredos. Se seu agente privado deve reservar voos, comprar ações ou assinar contratos comerciais em seu nome, ele precisa acessar seus dados de cartão de crédito, chaves privadas de carteira digital ou permissões de API empresarial. Nunca é possível entregar senhas em texto claro diretamente a um script em nuvem de terceiros não regulamentado.

A solução perfeita da NEAR é integrar perfeitamente a tecnologia de assinaturas em cadeia com enclaves seguros de hardware. Todas as decisões e chamadas de ferramentas feitas pelo agente são concluídas dentro de um enclave confiável lacrado, e as assinaturas em cadeia permitem que ele assine com segurança transações em qualquer blockchain — como Ethereum, Bitcoin ou Solana — em nome do usuário, enquanto as credenciais mais elevadas, controladas pelo usuário, nunca vazam. Mesmo que o agente seja atacado por código malicioso externo, o enclave de hardware garante que dados sensíveis não possam ser extraídos. Enquanto isso, no mercado de agentes, estes devem estacar tokens NEAR para assumir tarefas. Caso um agente cometa fraude ou violação maliciosa, sua reputação em cadeia e seus ativos estacados sofrerão severas penalidades de reputação, estendendo com sucesso o limite de segurança da economia PoS da blockchain a toda a sociedade de agentes.

Illia Polosukhin: Em resumo, a IA é uma nova superinterface frontal para a interação humana com o mundo computacional, enquanto a blockchain é o backend definitivo para confiança colaborativa e distribuição de valor entre pessoas, empresas e agentes de IA. Durante muito tempo, o aspecto mais criticado da indústria de criptoativos foi a experiência fragmentada do usuário e as barreiras cognitivas elevadas. Por meio do near.com, esta janela abrangente e de ponta, estamos encapsulando totalmente, no nível subjacente, a abstração em cadeia, o roteamento de intenções multichain e o raciocínio secreto descentralizado. Os usuários nem precisam saber o que são chaves privadas ou taxas de gás; basta inserirem sua intenção em linguagem natural, e centenas de agentes especializados alcançarão seus objetivos em segundos, sob a proteção do enclave seguro e a operação de alta velocidade da rede de liquidação NEAR. Este é o berço da economia de agentes que buscamos construir!

Apresentador: Muito obrigado, Illia, Alex e Anton, por participarem hoje do The Rollup e trazerem-nos esta discussão intelectual e tecnológica de alto nível. Acreditamos firmemente que o futuro da IA confidencial e dos agentes autônomos está se acelerando em nossa direção. Agradecemos a todos e até a próxima edição!