Conectando a IA ao mundo físico, Wintermute vê potencial em três direções de economia para máquinas

作者：Wintermute

编译：深潮 TechFlow

**深潮导读：**Wintermute lança um manifesto da indústria: a disputa sobre a infraestrutura das criptos acabou; o próximo campo de batalha não é a DeFi, e sim a economia das máquinas. Quando agentes de IA, robôs de armazenagem e sistemas automatizados de experimentação se tornam sujeitos econômicos, a suposição subjacente do modelo financeiro tradicional — “o outro lado é gente” — deixa de funcionar completamente. Já a diferença do ecossistema cripto — “o outro lado é código” — de falha passa a ser vantagem central. Três direções que merecem atenção: camada de economia de agentes, IA física e descoberta orientada por máquinas.

O velho problema está morto; um novo problema está nascendo

Criptos já passam de 10 anos. L1 já foi lançada, L2 veio em seguida, a DeFi amadureceu e stablecoins viraram infraestrutura. Em cada trilha — exchange, empréstimos, contratos perpétuos e mercados de previsão — cada nicho já está lotado, e cada ideia óbvia parece ter sido feita por alguém.

Então, o que ainda dá para construir em criptos?

Muitos construtores desistiram aqui. Estão errados — não porque a resposta seja “não”, e sim porque o próprio problema está errado.

Na maior parte da história das criptos, as perguntas realmente interessantes eram se a infraestrutura aguentaria a carga: se liquidava em segundos, se transferia stablecoins em escala, se rodava redes abertas sob carga real. Agora essas respostas existem. A infraestrutura já pode funcionar; o próximo problema interessante está em outro lugar.

O que realmente mudou é tudo ao redor da infraestrutura. Modelos podem agir autonomamente em vez de apenas responder; robôs aprendem com vídeos humanos em vez de depender de código artesanal; padrões abertos para pagamentos e identidade de agentes estão tomando forma. Nenhuma dessas coisas é “criptos” — mas cada uma está pressionando os limites daquela infraestrutura de finanças e confiança feita para humanos.

A pergunta que vale fazer já não é “o que as criptos conseguem fazer?”, e sim “o que este mundo precisa que as criptos façam”.

A resposta fica cada vez mais clara — economia das máquinas.

Máquinas não são ferramentas; são sujeitos econômicos

Quando dizemos “economia das máquinas”, não queremos dizer máquinas como ferramentas — para enviar e-mails ou escrever código. Queremos dizer máquinas como sujeitos econômicos.

Essa mudança é sutil, mas o impacto é enorme. Ferramentas aguardam instruções; sujeitos mantêm contexto, tomam decisões e realizam transações, agindo de forma autônoma no mundo digital e no mundo físico. Agora os modelos já estão suficientemente bons e baratos para fazer isso em escala.

Cenários reais:

Um agente reserva seu voo, negocia o preço, paga o comerciante, trata reembolsos — sem você intervir em nada.

Um robô de armazém cobra por item para pegar tarefas, carrega a bateria, paga a capacidade de computação com autonomia, e roteia a receita para os operadores.

Um sistema de pesquisa desenha experimentos autonomamente durante a noite, compra reagentes e executa em ciclo fechado — sem nenhum estudante de pós-presente.

A maior parte da nossa infraestrutura atual de finanças e confiança quase sempre assume que do outro lado há uma pessoa ou uma empresa — um sujeito reconhecível e responsabilizável. Essa suposição deixa de existir no instante em que o “outro lado” vira um sujeito autônomo, e as nossas trilhas atuais de pagamento, identidade, autorização, disputas e liquidação nunca foram construídas para esse caso.

E é exatamente na interseção entre criptos, fintech, IA, robótica e computação quântica.

Por que agora

Três mudanças recentes que, alguns anos atrás, pareciam pouco prováveis.

Modelos podem agir, não apenas responder

Modelos deixam de ser só respostas a perguntas: podem agir de modo autônomo e, com custos baixos o bastante, rodar sem supervisão. O custo unitário do trabalho digital está desabando, o que torna viáveis tarefas que antes não valiam a pena o tempo de alguém — e em escalas e valores que os sistemas existentes nunca foram desenhados para lidar.

Padrões abertos estão amadurecendo

Stablecoins agora são, de fato, a trilha de liquidação. Protocolos como x402, MPP e AP2 dão aos agentes um meio de pagamento. Redes blockchain mais rápidas e redes fiat mais rápidas convergem no meio. Modelos abertos de visão-linguagem-ação permitem que robôs aprendam com vídeos e simulações humanas em vez de depender de programação customizada. Padrões fazem os construtores compor em vez de reconstruir — e é exatamente isso que acelera o progresso em cada categoria.

Agentes podem operar continuamente

Diferente das ferramentas às quais estamos acostumados — ferramentas que se adaptam a cenários estreitos e guiados — agentes mantêm contexto e trabalham por longos períodos sem supervisão. Isso altera a economia da automação e também altera o volume de atividades que qualquer sistema precisa absorver.

Sozinhos, esses pontos não formam um argumento. Juntos, formam.

Criptos não morreram — trocaram de campo de batalha

A maioria dos fundadores de criptos que perguntam “o que mais dá para construir?” negligenciam uma coisa:

A próxima leva de empresas interessantes não será cripto vs IA ou cripto vs robôs. Os fundadores que mais gostamos não escolhem entre essas tecnologias — eles as sobrepõem.

Você não está mais apenas construindo no espaço cripto. Você está construindo cripto + IA, cripto + robôs e cripto + ciência autônoma.

As trilhas das finanças tradicionais foram feitas em torno de responsabilização humana: identidades verificáveis, intenções que podem ser disputadas e pessoas para quem se pode atribuir culpa quando dá errado. As trilhas das criptos foram feitas em torno de outras coisas: código auditável, registros on-chain que qualquer um pode ler, regras impostas pela rede.

Quando o “outro lado” é um sujeito autônomo, essa diferença deixa de ser uma falha — vira um ponto-chave. Com o volume de atividades movidas por máquinas crescendo, as trilhas construídas em cripto se encaixam melhor nessa necessidade do que trilhas feitas para humanos: abertas, programáveis, sem permissão, com liquidação em segundos e identidade sem intermediários.

A oportunidade para construtores de cripto não é competir com construtores do ciclo anterior, e sim se tornar a camada base da próxima onda de IA, robótica e autonomia física.

E as maiores plataformas já estão em disparada. Coinbase, Robinhood e Binance, nos últimos meses, cada uma lançou infraestruturas de negociação para agentes: carteiras operadas por agentes, execução autônoma — a Robinhood até construiu uma nova cadeia especificamente para isso. Isso já não é conversa cripto de nicho; está acontecendo em uma das maiores plataformas globais de usuários do varejo.

O modo de falha de hoje

A aposta acima é: trilhas sem permissão e programáveis são mais adequadas do que trilhas feitas para humanos quando do outro lado há sujeitos autônomos. Essa aposta ainda não foi comprovada em escala, e dois modos de falha já explicam por que ainda é necessário mais trabalho:

Segurança: carteiras de agentes viraram superfície de ataque

Em maio de 2026, um atacante usou uma injeção de prompt em estilo código Morse para fazer o Grok gerar uma instrução de transferência. Em seguida, um agente automatizado de trading executou isso na cadeia — transferindo cerca de 150 mil a 200 mil dólares, e a maior parte foi recuperada depois (SlowMist).

Responsabilidade: quem responde pelas consequências de falhas em sistemas de IA

Mesmo que IA, revisores humanos e votos de governança tenham assinado, ainda fica em aberto quem responde quando um sistema com IA falha. Em fevereiro de 2026, um bug em oracle no código de um smart contract com auxílio de IA na Moonwell causou um evento de 1,78 milhão de dólares em créditos ruins — nenhuma etapa na cadeia de revisão capturou isso (rekt.news).

Wintermute vê três direções promissoras

No momento, a maior parte da atividade está em nível de componentes: modelos base, hardware de robôs, stablecoins e exchanges. Esses mercados estão lotados e com capital abundante — e as oportunidades não estão aí.

A oportunidade está em aquilo que conecta tudo — trilhas para negociar, coordenar e confiar entre máquinas que ainda nem existem. Três direções se destacam:

Camada de economia de agentes

A parte difícil não é se agentes conseguem pagar, e sim: quando agentes erram, quem mantém a permissão? Quem assume o risco de fraude? Como tudo isso chega ao comerciante sem exigir que eles reconstruam o processo de checkout?

A forma comercial dos agentes ainda está sendo escrita: camadas de autorização, identidade de agentes, roteamento neutro entre trilhas e mercados para agentes comprarem sua própria computação/dados/acesso. Aqui, as melhores equipes cobram taxas por autorização e redução de risco, e não divisão de valor de pagamentos — o que torna o negócio viável antes de a escala real de agentes chegar.

IA física

A velocidade com que robôs ganham capacidade é muito maior do que a velocidade com que ganham massa econômica. Um modelo agora pode generalizar por tarefas e por diferentes corpos de robôs; não-engenheiros só precisam dizer ao robô o que fazer para redirecioná-lo. Mas os robôs ainda não conseguem pagar por sua própria computação, carregamento ou manutenção e nem receber remuneração pelo trabalho que fazem.

O que falta não é “mão”; falta “carteira”. Nos interessam mais cenários estruturados — armazéns, logística e back-office de varejo — onde a economia já funciona e há implantação real, e não robôs humanoides domésticos.

Descoberta orientada por máquinas

Orquestração em laboratório, desenho automatizado de experimentos, software que fecha o ciclo entre hipóteses e resultados. Fundadores que constroem camadas autônomas para ciência já estão vendendo para laboratórios de descoberta de materiais e de fármacos. Quântico é a carta curinga ao lado dessa direção: simulação e sensoriamento podem mudar em saltos o que é descobrível; pós-segurança quântica já é uma necessidade real na camada de liquidação. Difícil de garantir, vencedores ainda indefinidos — mas existe algo aqui.

R[3]sidency × Construct aceleradora

A infraestrutura necessária para economia das máquinas ainda não existe. É aí que está o trabalho — e onde a Wintermute está procurando.

Eles querem apoiar fundadores que conseguem ver novas perguntas emergirem entre trilhas financeiras, autonomia e confiança — fundadores que entregam produtos sobre trilhas existentes e, ao mesmo tempo, permanecem adaptáveis conforme os padrões evoluem.

Esse é o objetivo do R[3]sidency × Construct: 8 equipes, cada uma com 300 mil dólares, 12 semanas em residência em Londres, 30+ mentores, Demo Day em Londres e Nova York. Operado junto com parceiros top: Fabric Ventures, Solana e Coinbase.

Se você está construindo para um mundo em que há negociação e operação em paralelo entre máquinas e humanos — eles querem apoiar você.