Ao longo do último ano, a inteligência artificial (IA) manteve-se como um dos temas mais relevantes nos mercados de capitais a nível global. Desde os relatórios de resultados históricos da Nvidia até ao reforço dos investimentos em centros de dados por parte da Microsoft, Meta e Amazon, a IA deixou de ser apenas uma tendência tecnológica para se afirmar como um novo ciclo de desenvolvimento infraestrutural. Esta transformação começa agora a influenciar também o mercado cripto.
Ao contrário do mercado de 2024, que se centrou em conceitos como AI Agent e ativos de AI Meme, desde 2026 que o capital tem vindo a aprofundar-se na cadeia de valor da indústria. Cada vez mais investidores procuram responder a uma questão prática: à medida que o número de aplicações de IA cresce e as bases de utilizadores se expandem, quem irá realmente beneficiar do crescimento sustentado da indústria da IA?
A resposta está a deslocar-se da camada dos modelos para a camada infraestrutural.
Quer se trate de AI Agents, geração de vídeo por IA, criação musical com IA ou serviços empresariais baseados em IA, todos dependem fortemente de recursos GPU. À medida que o setor transita da era do treino de modelos para a inferência, a procura por capacidade computacional aumenta de forma constante. Simultaneamente, a oferta de GPU mantém-se limitada, os custos de aquisição de recursos são elevados e os preços dos serviços cloud continuam a subir — desafios que se tornam cada vez mais evidentes. Neste contexto, as redes GPU descentralizadas voltam a captar a atenção do mercado.
Enquanto projeto de referência no segmento de infraestrutura para IA, a IO apresentou recentemente uma série de casos de comercialização, reforçando a sua posição enquanto plataforma de computação para IA. Em termos de desempenho do preço, a IO valorizou quase 200% face aos mínimos registados em abril. A nível setorial, o mercado está a reavaliar o valor de longo prazo das redes de computação DePIN na cadeia de valor da IA. Assim, será que a valorização continuada da IO representa apenas uma recuperação temporária do setor da IA, ou indica que as redes GPU descentralizadas estão a entrar num novo ciclo de crescimento?
Por detrás da valorização da IO: mudança de foco no mercado
Analisando a evolução do preço, a atual valorização da IO vai além de uma simples recuperação técnica.
Os dados de mercado da Gate e os gráficos recentes mostram que a IO caiu para cerca de 0,09 $ no início de abril, mantendo-se durante várias semanas num intervalo lateral de valores baixos. Ao longo de abril, os volumes de negociação foram reduzidos e a volatilidade do preço limitada, sinalizando que o mercado permanecia cauteloso face ao segmento de infraestrutura para IA.
A verdadeira mudança ocorreu no início de maio.
Com o aumento dos volumes de negociação, a IO rompeu o intervalo de consolidação anterior e ultrapassou rapidamente a marca dos 0,15 $. Apesar de um recuo subsequente, o preço manteve-se acima da plataforma de rutura, com os volumes a diminuírem em simultâneo. Este padrão sugere uma rotação de detentores durante a valorização, e não uma saída de capital. Entre o final de maio e o início de junho, a IO registou novo pico de volume e preço, atingindo máximos próximos de 0,27 $ — uma valorização de quase 200% face aos mínimos de abril.
Mais relevante ainda é o facto de a IO não ter sido o único projeto a recuperar neste período. Outros projetos de infraestrutura para IA, como Render, Aethir e Akash, também atraíram a atenção do mercado. Isto demonstra que o capital está a negociar não apenas um projeto isolado, mas toda a lógica subjacente à infraestrutura de IA.
A mudança de foco do mercado é clara. Antes, os investidores estavam mais dispostos a pagar por "conceitos de IA". Agora, mais capital analisa que segmentos da cadeia de valor da IA terão procura sustentada. À medida que o mercado transita de uma especulação baseada em narrativas para uma abordagem orientada pelos fundamentais, os projetos com casos de utilização reais e provas de comercialização passam naturalmente a destacar-se.
Da competição de modelos à competição de inferência: a indústria da IA entra numa nova fase de crescimento
Olhando para os últimos três anos de evolução da IA, percebe-se que o panorama competitivo mudou.
Em 2023 e 2024, o destaque recaía sobre as capacidades dos modelos. Quem tinha a maior escala de parâmetros, quem apresentava os melhores resultados em benchmarks, quem dispunha de maior capacidade de treino — estes eram os pontos de foco. Nessa fase, o capital afluía para empresas de desenvolvimento de modelos, e os recursos GPU eram vistos sobretudo como ativos produtivos para treino.
Mas, à medida que os modelos amadureceram, a indústria entrou numa nova etapa.
Mais empresas reconheceram que, embora o treino seja dispendioso, não representa o maior custo a longo prazo. O verdadeiro peso orçamental está na inferência. O treino ocorre durante o desenvolvimento e atualização dos modelos, mas a inferência acontece sempre que um utilizador interage com um produto de IA. Para aplicações de IA com milhões ou dezenas de milhões de utilizadores, os custos de inferência ultrapassam frequentemente as despesas com o treino.
É por isso que cada vez mais empresas tecnológicas se concentram na otimização da inferência.
Para as empresas, reduzir os custos de inferência não só permite poupar, como também possibilita servir mais utilizadores, melhorar margens e expandir quota de mercado. Nos próximos anos, a competição em IA poderá passar de "quem tem o modelo mais robusto" para "quem consegue fornecer serviços de IA ao menor custo".
Neste contexto, os recursos GPU tornam-se ainda mais críticos.
O mercado foca-se agora nos custos de aquisição de GPU, na utilização eficiente dos recursos e na otimização do agendamento da capacidade computacional. Em comparação com a camada dos modelos, onde há uma entrada constante de novos concorrentes, as redes GPU e as plataformas de computação apresentam uma procura mais estável. Independentemente de que empresa de modelos venha a liderar, todas necessitam de consumir grandes volumes de capacidade computacional. É por isso que os projetos de infraestrutura para IA continuam a captar o interesse do mercado.
Porque estão os casos comerciais recentes da IO a suscitar interesse
Se as tendências setoriais definem a direção do capital, o progresso na comercialização ao nível dos projetos determina se o mercado está disposto a atribuir avaliações superiores.
Uma das maiores dúvidas que pairou sobre o setor DePIN no último ano foi a ausência de procura real. Muitos projetos conseguem agregar rapidamente recursos através de incentivos em tokens, mas têm dificuldade em provar que esses recursos são efetivamente utilizados por empresas reais. Como resultado, o mercado manteve-se cauteloso relativamente aos projetos DePIN.
As divulgações recentes da IO abordam diretamente esta questão.
O exemplo mais relevante é o da Leonardo.AI. De acordo com dados oficiais, a Leonardo.AI expandiu a sua base de cerca de 14 000 utilizadores para 19 milhões. Durante este processo, recorreu à rede da IO para aceder a recursos GPU, reduzindo os custos totais de GPU em mais de 50% e encurtando os ciclos de aquisição de semanas ou meses para apenas alguns dias.
Para o mercado, este caso é relevante para lá da poupança de custos. Demonstra que as redes GPU descentralizadas estão agora a servir plataformas de IA reais, com dezenas de milhões de utilizadores — e não apenas a operar em ambientes de teste.
Outro caso de destaque é o da plataforma de música por IA Wondera. Segundo dados oficiais, a Wondera utilizou mais de 550 000 horas GPU para treino de modelos e recorreu a 96 GPUs topo de gama para tarefas associadas. Em comparação com soluções cloud tradicionais, a Wondera reduziu os custos de treino em cerca de 75%, poupando aproximadamente 2,48 milhões $.
Em conjunto, estes exemplos transmitem uma mensagem clara: as redes GPU descentralizadas estão a passar da prova de conceito para a validação comercial. À medida que o mercado observa empresas reais a utilizar recursos da rede para reduzir custos e escalar operações, a lógica por detrás da avaliação dos projetos evolui naturalmente.
Porque procuram as empresas de IA capacidade computacional além dos serviços cloud tradicionais
As redes GPU descentralizadas atraem atenção não apenas pelo desenvolvimento dos projetos, mas devido a desafios estruturais do setor.
A razão principal reside nos problemas concretos que afetam a indústria da IA.
Nos últimos anos, os principais fornecedores cloud quase monopolizaram o mercado de GPU de alto desempenho. Contudo, com a explosão da procura por IA, o modelo cloud tradicional expôs várias fragilidades. Por um lado, os recursos GPU são cronicamente insuficientes, deixando muitas empresas incapazes de garantir os recursos necessários, mesmo dispondo de orçamento. Por outro, o aumento dos custos dos serviços cloud está a comprimir as margens das empresas de IA.
Para muitas PME de IA, esta pressão é especialmente intensa.
Estas empresas não conseguem garantir antecipadamente grandes volumes de GPU como as tecnológicas de maior dimensão, nem suportar custos cloud elevados de forma contínua. Como resultado, o setor procura de forma generalizada fontes de capacidade computacional mais flexíveis e económicas.
É neste contexto que as redes GPU descentralizadas encontram a sua oportunidade.
Ao agregarem recursos GPU ociosos a nível mundial, estas redes oferecem às empresas uma forma mais flexível de aceder a recursos. Quando a procura dispara, é possível escalar rapidamente; quando diminui, evitam-se custos fixos de longo prazo. Do ponto de vista setorial, este modelo assemelha-se a um mercado aberto, em contraste com o sistema tradicional de alocação centralizada.
À medida que o número de aplicações de IA continua a crescer, a importância de uma gestão elástica de recursos só irá aumentar.
As redes de computação DePIN entram na fase de validação da procura real
Do ponto de vista do desenvolvimento setorial, a IA é provavelmente o principal catalisador para a comercialização do DePIN.
Nos últimos anos, os projetos DePIN centraram-se na resolução de questões de oferta — recorrendo a incentivos para atrair dispositivos e construir um mercado global de recursos. No entanto, o verdadeiro desafio não está na expansão da oferta, mas sim na validação da procura. Sem clientes reais e cargas de trabalho sustentadas, mesmo a maior rede não consegue gerar valor duradouro.
A IA está agora a alinhar, pela primeira vez, oferta e procura.
Antes, as redes GPU não tinham clientes; agora, as empresas de IA não têm GPUs. As redes de dados careciam de casos de utilização; agora, os modelos de IA necessitam de volumes crescentes de dados. As redes de computação abertas não tinham aplicações; atualmente, a procura por inferência de IA está a disparar.
Esta mudança significa que o DePIN deixou de ser apenas uma questão de agregação de recursos — tem agora uma procura industrial real como base.
O desempenho recente do mercado mostra que os investidores estão a reavaliar o setor. Em vez de se focarem apenas no número de nós e na escala de dispositivos, o mercado analisa clientes empresariais, taxas de utilização da rede e fontes reais de receita. Ou seja, o DePIN está a passar de uma lógica de "storytelling" para a "validação da procura", com a IA a desempenhar um papel central nesta transição.
Porque é a infraestrutura de IA o principal beneficiário deste ciclo de mercado
Se observarmos o setor da IA atualmente, vemos o capital a deslocar-se gradualmente da camada de aplicações para a infraestrutura.
A razão é simples. A concorrência entre aplicações é altamente incerta, mas a procura por infraestrutura é muito mais previsível. Independentemente de que empresa de IA conquiste quota de mercado, ou de que plataforma Agent se torne dominante, todas necessitarão continuamente de capacidade computacional, dados e recursos de rede.
Esta procura não desaparecerá, mesmo que a competição ao nível das aplicações termine.
Por isso, em vez de apostar num produto de IA isolado, cada vez mais investidores concentram-se na infraestrutura. Para o mercado, a verdadeira escassez na IA não está nos tokens, mas sim nos recursos fundamentais que sustentam o ecossistema. Com a entrada do setor na era da inferência, os recursos GPU só irão ganhar relevância, e os projetos infraestruturais associados deverão beneficiar desta tendência.
Deste ponto de vista, a valorização da IO reflete não só o reconhecimento do próprio projeto, mas também uma reavaliação mais ampla do valor de longo prazo da infraestrutura de IA.
Indicadores-chave a acompanhar para o desempenho futuro da IO
No caso da IO, os fatores que determinam o seu valor de longo prazo vão além do sentimento de mercado.
O que realmente importa são o crescimento dos clientes empresariais, a taxa de utilização de GPU na rede, a escala real das cargas de trabalho e os dados de receitas provenientes da comercialização. Se a IO continuar a divulgar mais casos como os da Leonardo.AI e Wondera, e demonstrar a operacionalidade da rede, o mercado tenderá a utilizar modelos de avaliação infraestrutural para determinar o seu valor.
Em paralelo, o ritmo global de desenvolvimento da indústria da IA será determinante. Se a procura por inferência continuar a aumentar e as empresas persistirem na busca de mais recursos GPU, o espaço de mercado para redes GPU descentralizadas poderá expandir-se ainda mais.
Assim, a lógica central do futuro da IO não se limita ao conceito de IA — reside na sua capacidade de responder de forma consistente à procura real gerada pela expansão do setor.
Conclusão
A valorização sustentada da IO nos últimos dois meses não resulta apenas de um renovado otimismo no setor da IA. Reflete uma mudança fundamental na forma como o mercado avalia a infraestrutura de IA. Com a transição da indústria da IA da era do treino para a era da inferência, os recursos GPU assumem um papel cada vez mais crítico, e a procura empresarial por capacidade computacional flexível e a baixo custo cresce rapidamente.
Dos casos da Leonardo.AI à Wondera, os exemplos comerciais recentes da IO comprovam que as redes GPU descentralizadas estão a entrar em cenários de negócio reais. Isto significa que o setor de computação DePIN está a passar da mera agregação de recursos para a validação da procura. Se a indústria da IA continuar a expandir-se, a rede de computação descentralizada da IO poderá tornar-se um elemento vital do ecossistema infraestrutural da era da IA.
FAQ
Porque é que o preço da IO tem continuado a valorizar recentemente?
A valorização da IO tem sido impulsionada pelo novo dinamismo do setor de infraestrutura para IA, pelo aumento dos casos de comercialização e pelo renovado foco do mercado na procura por redes GPU.
Quais os desenvolvimentos de projeto mais relevantes para a IO nos últimos tempos?
Os desenvolvimentos mais notáveis são os casos de comercialização com a Leonardo.AI e a Wondera. A Leonardo.AI expandiu a sua base de utilizadores para 19 milhões, reduzindo os custos de GPU em mais de 50%. A Wondera poupou cerca de 2,48 milhões $ em custos de treino recorrendo à rede da IO. Estes casos reforçam a viabilidade comercial das redes GPU descentralizadas.
Porque estão as redes GPU descentralizadas a atrair atenção no setor da IA?
As redes GPU descentralizadas ganham destaque porque integram recursos GPU distribuídos globalmente e oferecem às empresas serviços computacionais mais flexíveis e económicos. Com o rápido crescimento da procura por inferência de IA, este modelo pode ajudar a aliviar a pressão de custos e recursos sentida pelos serviços cloud tradicionais.
Porque é o DePIN um dos principais beneficiários no setor da IA?
O DePIN beneficia porque a procura das empresas de IA por recursos de GPU, dados e computação está a crescer de forma sustentada, trazendo procura real e externa para as redes DePIN.
Que fatores devem ser acompanhados para o desempenho futuro do preço da IO?
Os principais fatores que influenciam o preço de longo prazo da IO incluem o crescimento dos clientes empresariais, a taxa de utilização de GPU, a escala de receitas da rede e o crescimento da procura por inferência de IA. Se a IO conseguir continuar a expandir cargas de trabalho reais e reforçar a comercialização, o seu valor de longo prazo poderá ser ainda mais validado.
