A procura por dados para treinar modelos de inteligência artificial e por hardware de computação de alto desempenho está a aumentar. Num relatório de investigação publicado a 23 de outubro, Zach Pandl, responsável pela investigação da Grayscale, destacou a DATA Network (DATA), a USD.AI (CHIP) e a Pearl (PEARL) como projetos dirigidos a diferentes segmentos da infraestrutura de IA. A evolução recente dos respetivos preços, contudo, foi divergente, evidenciando a distância entre os fundamentos dos projetos e as avaliações de mercado.
DATA Network aposta na licença de dados para treinar IA
Os modelos de IA precisam de grandes volumes de imagens, vídeos e gravações de voz para serem treinados. A DATA Network pretende recolher esse material com as autorizações necessárias, licenciá-lo a empresas de desenvolvimento de IA e recompensar as pessoas que contribuem com os dados. O modelo procura ligar a recolha e o licenciamento de dados a incentivos baseados em tokens.
A 12 de outubro, a Sui Foundation anunciou um investimento de 30 milhões de dólares na rede. A DATA também planeia migrar para a blockchain Sui, com a transferência dos tokens existentes numa proporção de um para um. A operação proporciona financiamento adicional e uma nova infraestrutura on-chain ao projeto, mas ainda não se traduziu numa melhoria clara do preço do token.
No momento da publicação, a DATA era negociada a 0,15243 dólares, acumulando uma queda de 42,07% em 90 dias e de 34,65% no último mês. O desempenho indica que os investidores continuam a avaliar se o financiamento, a migração de blockchain e o negócio de dados subjacente poderão dar suporte duradouro ao valor do token.
USD.AI liga empréstimos em blockchain à compra de GPUs
O treino e a inferência de modelos de IA exigem grandes quantidades de unidades de processamento gráfico (GPUs). Como este hardware é dispendioso e fica rapidamente desatualizado, os fornecedores de capacidade computacional precisam frequentemente de financiamento significativo. A USD.AI foi concebida para permitir que estas empresas obtenham capital através de pools de crédito baseados em blockchain, garantidos pelo hardware relevante e por receitas futuras.
Em agosto, a Bullish anunciou uma linha de financiamento de 100 milhões de dólares para apoiar as operações de empréstimo de GPUs da USD.AI. O acordo aproxima as ferramentas de financiamento de ativos digitais das necessidades de capital da infraestrutura de computação para IA e também colocou o token CHIP sob escrutínio do mercado.
O CHIP era negociado a 0,04386 dólares, com uma valorização de 47,98% em 90 dias. Ainda assim, permanecia cerca de 69% abaixo do máximo registado em abril. A subida recente não anulou, portanto, a queda anterior. A volatilidade do preço deverá continuar dependente da avaliação que o mercado fizer da dimensão dos empréstimos garantidos por GPUs, da qualidade dos ativos e da capacidade do projeto para gerar receitas.
Pearl procura associar o token às receitas de computação
O terceiro projeto destacado pela Grayscale é a Pearl (PEARL). Ao contrário da DATA, centrada nos dados de treino, e da USD.AI, orientada para o financiamento de GPUs, a Pearl está posicionada em torno da obtenção de receitas com capacidade computacional. O seu modelo procura captar a atividade económica on-chain gerada pela procura de poder de computação para IA.
As informações divulgadas até agora colocam os três tokens em segmentos distintos da cadeia de infraestrutura: fornecimento de dados, financiamento de hardware e receitas de computação. Todos estão ligados à infraestrutura de IA, mas os seus modelos de negócio são diferentes e os respetivos tokens já seguiram trajetórias distintas no mercado.
Para os participantes no mercado, o principal teste será verificar se cada projeto consegue transformar a procura por IA em atividade comprovável de licenciamento de dados, negócio de crédito ou receitas de computação. A ligação ao tema da IA, por si só, não explica as diferenças no desempenho de mercado dos três tokens.