DeAI Rising: Como as Redes Descentralizadas Estão Quebrando o Monopólio Corporativo de GPUs

Em 2025, as preocupações crescentes com a sustentabilidade e a concentração do poder da inteligência artificial entre um punhado de corporações dos EUA evidenciaram a importância crescente da IA descentralizada.

O Ponto de Inflexão da IA em 2025: Uma Nova Era de Geopolítica

O ano de 2025 representa o ponto de inflexão definitivo na “corrida armamentista” global de inteligência artificial. Nos Estados Unidos, a escala de investimento atingiu um pico, enquanto titãs tecnológicos orquestravam jogadas de infraestrutura de bilhões de dólares. Notavelmente, o projeto do supercomputador Stargate da Microsoft e OpenAI, avaliado em $500 bilhões, e o compromisso da Amazon com centros de dados de $150 bilhões sinalizaram uma movimentação para consolidar o domínio americano. Para proteger essa liderança, o governo dos EUA reforçou os controles de exportação de semicondutores de alta gama, direcionando especificamente chips H100 e da classe Blackwell para sufocar o progresso dos rivais chineses.

Embora Pequim tenha sido menos vocal sobre megacontratos, a paridade técnica alcançada por modelos como Deepseek—que supostamente rivaliza com o GPT-4 em eficiência—demonstram que a China conseguiu pivotar para a “computação soberana”. Essa mudança estratégica está ancorada por uma recente determinação governamental que exige que empresas domésticas priorizem silício local, desacoplando efetivamente as aspirações chinesas de IA das cadeias de suprimentos ocidentais.

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A loucura é talvez melhor ilustrada pelos mercados financeiros. Em 2025, startups de IA levantaram impressionantes $60 bilhões apenas no primeiro e segundo trimestres, enquanto as principais ações de tecnologia adicionaram trilhões às suas capitalizações de mercado combinadas. No entanto, esse momentum está atingindo um teto físico: energia. Estimativas agora sugerem que os centros de dados de IA consumirão até 4% da eletricidade global até 2026. Isso forçou algumas empresas a pivotar para energia nuclear, com a Microsoft recentemente reabrindo a usina de Three Mile Island para alimentar seus clusters famintos.

No entanto, há preocupações crescentes de que o mundo de IA que muitos imaginam pode não se concretizar devido a uma série de fatores, incluindo recursos energéticos inadequados para suportar a infraestrutura massiva atualmente em construção. Treinar e executar modelos avançados de IA requer quantidades enormes de eletricidade, capacidade de centros de dados e sistemas de resfriamento, levantando questões sobre sustentabilidade e se as redes energéticas globais podem acompanhar a demanda exponencial. Alguns especialistas alertam que, sem avanços em eficiência energética ou fontes de energia alternativas, o sonho de uma IA ubíqua e humanóide pode permanecer fora de alcance.

Para além dos desafios técnicos e ambientais, outros preocupam-se com o controle absoluto que um punhado de gigantes tecnológicos dos EUA mantém sobre a indústria e a narrativa em torno da IA. Essas empresas controlam os modelos mais poderosos, os maiores conjuntos de dados e as plataformas através das quais a IA é implementada, dando-lhes influência desproporcional sobre a evolução da tecnologia e quem dela se beneficia. Críticos argumentam que essa concentração de poder corre o risco de sufocar a concorrência, limitar a inovação e moldar a percepção pública de maneiras que servem interesses corporativos em vez do bem comum.

Essas preocupações levaram políticos dos EUA, incluindo o Senador Bernie Sanders, a defenderem um diálogo nacional sobre a IA—sua trajetória, sua governança e os papéis que diferentes partes interessadas devem desempenhar. O debate não é apenas sobre progresso tecnológico, mas também sobre responsabilidade, transparência e equidade: quem define as regras, quem colhe os frutos e quem assume os riscos.

Enquanto Sanders apela por um diálogo nacional para evitar a monopolização corporativa da inteligência, as comunidades de cripto e código aberto estão construindo uma alternativa: IA descentralizada (DeAI). Já, projetos como Bittensor (TAO), Io.net e Near Protocol estão pioneirando redes permissionless que reinventam como a infraestrutura de IA é construída e governada. Essas iniciativas visam romper com os gargalos corporativos e democratizar o acesso aos recursos essenciais que alimentam a inteligência de máquina.

Computação Colaborativa

Em vez de esperar por GPUs escassas e caras, bloqueadas por cadeias de suprimentos corporativas, proprietários de hardware individuais podem alugar seu poder de processamento diretamente a desenvolvedores. Comentando sobre por que isso é uma preocupação importante, Andrew Sobko, cofundador da Argentum AI, afirmou em uma entrevista recente que treinar modelos grandes requer uma imensa potência de GPU. No entanto, a oferta é limitada e controlada por poucos fornecedores, criando um “jardim murado” onde startups e players menores ficam excluídos.

Como Sanders, Sobko também lamenta que um punhado de corporações controle infraestrutura, acesso e preços—fenômeno que, segundo ele, sufoca a inovação e torna o desenvolvimento de IA proibitivamente caro para a maioria das organizações. No entanto, Sobko argumenta que, ao construir redes de computação permissionless e distribuídas, indivíduos e organizações podem contribuir com potência ociosa de GPU para um mercado compartilhado. Esse mercado descentralizado não só contorna a escassez contínua da Nvidia, mas também desbloqueia capacidade global latente, transformando máquinas ociosas em participantes ativos na economia de IA. A mensagem central de Sobko é que o futuro da IA depende de romper com o controle centralizado e adotar mercados de computação descentralizados.

Sob modelos de código aberto, a governança passa de salas de reunião para comunidades distribuídas. Decisões sobre o design, atualizações e uso de modelos são tomadas coletivamente, garantindo transparência e reduzindo o risco de controle monopolista. Estruturas de código aberto aceleram a inovação ao permitir que qualquer pessoa audite, contribua e construa sobre fundamentos compartilhados.

Com modelos descentralizados, os usuários mantêm propriedade criptográfica de seus dados de treinamento, garantindo privacidade e controle em um mundo onde os dados muitas vezes são explorados sem consentimento. Modelos de dados soberanos capacitam indivíduos a decidir como suas informações são usadas, negociadas ou recompensadas, criando um ecossistema mais justo onde o valor retorna aos contribuintes.

A História do DeAI em 2025

Em 2025, o DeAI transformou-se de um conceito de nicho em uma alternativa de infraestrutura massiva, impulsionada pela escassez global de GPUs e por um aumento no capital de risco. Enquanto o setor mais amplo de IA recebeu mais de $200 bilhões em financiamento total até o final de 2025, o nicho DeAI conquistou uma fatia significativa e crescente das categorias de infraestrutura e Web3. Startups de DeAI e projetos de infraestrutura física descentralizada (DePIN) levantaram aproximadamente $12 bilhão a $15 bilhões apenas em 2025. Isso foi impulsionado por investidores que fugiam dos altos prêmios e “jardins murados” de provedores centralizados como AWS e Azure.

Pela primeira vez, o DeAI garantiu financiamento do setor público, notavelmente um acordo de $12 milhão assinado pela Neurolov para substituir centros de dados tradicionais por nós alimentados por cidadãos.

Enquanto isso, gigantes tecnológicos como xAI e OpenAI corriam em direção a clusters de 1 milhão de GPUs H100, redes descentralizadas focavam em agregar capacidade global “latente”—chips não utilizados de fazendas de mineração, centros de dados independentes e até rigs de jogos de alta performance. Até o final de 2025, as principais redes descentralizadas verificaram coletivamente mais de 750.000 GPUs disponíveis para aluguel sob demanda.

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As redes líderes na vanguarda foram Io.net, que ultrapassou 300.000 GPUs verificadas em 138 países, especializando-se em clusters de alta gama H100 e A100 para treinamento empresarial, e Aethir, que relatou mais de 435.000 contêineres de GPU, com foco intenso em inferência de baixa latência e computação de borda. Neurolov atingiu 15.000 nós ativos, demonstrando a viabilidade de computação “baseada em navegador”, onde os usuários contribuem com energia apenas mantendo uma aba aberta.

Segundo um relatório, em 2025, redes descentralizadas ofereceram preços consistentemente 60% a 80% mais baixos do que provedores de nuvem tradicionais. Enquanto uma instância H100 na AWS custa aproximadamente $3,00 a $4,50 por hora, redes DeAI forneciam o mesmo hardware por apenas $0,30 a $2,20 por hora.

Durante o ano, também surgiu uma clara divisão na utilização dessas GPUs, com inferência representando 70% do uso e treinamento os restantes 30%.

O Futuro

À medida que especialistas defendem cada vez mais a descentralização da IA, alguns críticos alertam que, sem salvaguardas éticas robustas e mecanismos claros de responsabilidade, a descentralização pode rapidamente evoluir para “o próximo grande erro”. Ainda assim, os defensores permanecem confiantes de que os benefícios da descentralização—maior transparência, soberania sobre os dados e redução do controle corporativo—superam amplamente os riscos.

À medida que a adoção de IA acelera, espera-se que essa narrativa ganhe impulso em 2026 e além, moldando debates políticos, estratégias de investimento e a própria arquitetura da próxima geração de inteligência de máquina.

FAQ 💡

• O que está acontecendo nos EUA? Gigantes tecnológicos como Microsoft e Amazon estão investindo centenas de bilhões em supercomputadores de IA e centros de dados.
• Como a China está respondendo? Pequim está promovendo “computação soberana”, exigindo silício local e modelos como Deepseek para rivalizar com GPT‑4.
• Por que isso importa globalmente? Startups de IA levantaram $60B em início de 2025, mas limites energéticos se aproximam, pois centros de dados podem consumir 4% da eletricidade mundial até 2026.
• Qual é a alternativa? Redes de IA descentralizadas como Bittensor e Io.net oferecem computação mais barata, alimentada pela comunidade, desafiando monopólios corporativos.