Análise: o crescimento dos dados de IA está superando o planejamento de computação, e o armazenamento está se tornando o novo gargalo da infraestrutura cripto

Nos últimos dois anos, o debate sobre infraestrutura de IA foi dominado por uma métrica: capacidade de GPU. Tanto no Web2 quanto no Web3, equipes competiram por acesso a aceleradores, otimizaram pipelines de treinamento de modelos e buscaram inferência mais barata. Mas uma restrição mais silenciosa está ficando cada vez mais difícil de ignorar: o armazenamento de dados.

Análises recentes da Western Digital argumentam que o planejamento de data centers de IA está mudando de uma corrida puramente por computação para um problema de infraestrutura mais amplo, no qual capacidade de armazenamento, desempenho, consumo de energia e gestão do ciclo de vida importam tanto quanto as GPUs. A IDC também projetou que a criação anual de dados em escala global pode chegar a 718 ZB até 2030, o que evidencia a rapidez com que a pegada de dados da IA está se expandindo.

Para o setor de blockchain e cripto, isso não é apenas uma questão de infraestrutura em nuvem. Agentes de IA, análises on-chain, redes descentralizadas de infraestrutura física, armazenamento descentralizado, camadas de disponibilidade de dados e ferramentas de conformidade dependem todos de um universo crescente de dados gerados por máquinas. Se o armazenamento se tornar o fator limitante da IA, isso também vai remodelar a forma como as aplicações cripto são construídas, precificadas, protegidas e governadas.

Por que os dados de IA não desaparecem depois do processamento

O planejamento tradicional de computação muitas vezes parte do pressuposto de que os dados são processados, os resultados são produzidos e o sistema segue em frente. A IA não funciona assim.

Um sistema moderno de IA acumula continuamente:

• Conjuntos brutos de dados de treinamento
• Dados limpos e rotulados
• Checkpoints de modelos
• Bancos de dados de embeddings
• Índices vetoriais
• Registros de prompts e respostas
• Registros de avaliação
• Conjuntos de dados para fine-tuning
• Rastros de inferência
• Logs de auditoria de segurança e conformidade

Em aplicações cripto, esses dados podem se tornar ainda mais complexos. Um assistente de trading com IA pode precisar de dados históricos de mercado, padrões de atividade de carteiras, instantâneos do book de ordens, metadados de tokens, discussões de governança, sinais de risco e registros de interação com smart contracts. Um sistema de segurança on-chain pode arquivar grafos de transações, assinaturas de exploits, domínios de phishing, bytecode de contratos e dados forenses pós-incidente.

O ponto importante é que essas informações não são temporárias. Elas passam a fazer parte do ciclo de feedback para melhoria do modelo, revisão de riscos, relatórios regulatórios e proteção do usuário. Quando sistemas de IA são implantados em ambientes financeiros, apagar dados operacionais de forma agressiva demais pode enfraquecer a auditabilidade e reduzir a qualidade do modelo. Manter tudo, por outro lado, pode rapidamente se tornar economicamente inviável.

É por isso que o planejamento de armazenamento para IA está deixando de ser uma preocupação de bastidores para se tornar uma decisão estratégica de infraestrutura.

O setor cripto tem sua própria versão do problema de armazenamento da IA

Quem constrói no setor cripto já entende que disponibilidade e persistência de dados não são assuntos abstratos. Blockchains públicas são, em certo sentido, sistemas de dados com regras rígidas de replicação, verificação e transição de estado. Mas a IA introduz novas categorias de dados, maiores, menos estruturadas e muitas vezes mais difíceis de verificar.

Considere algumas áreas em rápido crescimento.

Agentes de IA precisam de memória, não apenas de acesso à carteira

Cada vez mais se fala em agentes de IA como participantes futuros dos mercados cripto. Eles podem monitorar posições em DeFi, rebalancear carteiras, detectar transações suspeitas ou interagir com smart contracts com base em políticas definidas pelo usuário.

Mas um agente de IA sem memória é limitado. Ele precisa de contexto: instruções anteriores, preferências de risco, transações passadas, resultados de execução, tentativas frustradas e feedback do usuário. Isso cria dados persistentes que precisam ser armazenados com segurança e recuperados de forma seletiva.

O desafio não é apenas onde guardar essa memória, mas quem a controla. Se o histórico operacional do agente fica preso em um serviço centralizado, os usuários podem perder portabilidade e transparência. Se for armazenado de maneira descuidada, os riscos à privacidade aumentam. Se for totalmente colocado on-chain, os custos e a exposição de dados se tornam inaceitáveis.

A análise on-chain está se tornando intensiva em dados

A análise blockchain já exige indexar volumes massivos de transações, endereços, contratos e eventos. Quando a IA entra na equação, a necessidade de armazenamento cresce de novo. Os modelos podem gerar embeddings para endereços, agrupar comportamentos de carteiras, classificar smart contracts e manter rótulos históricos para detecção de fraudes.

Isso é particularmente relevante à medida que reguladores e instituições exigem monitoramento mais robusto dos fluxos de ativos digitais. Estruturas como a orientação da FATF sobre ativos virtuais pressionaram os provedores de serviços a aprimorar controles de conformidade, enquanto os usuários continuam esperando privacidade e autocustódia. Equilibrar esses objetivos exige uma arquitetura de dados cuidadosa, e não apenas mais computação.

Armazenamento descentralizado e DePIN podem se beneficiar, mas só se a economia fizer sentido

O crescimento dos dados de IA pode fortalecer a demanda por armazenamento descentralizado e sistemas DePIN, especialmente para conjuntos de dados de arquivo, recursos de modelos abertos, registros de pesquisa e dados públicos de avaliação de IA. Redes focadas em armazenamento, recuperação e disponibilidade de dados podem encontrar novos casos de uso à medida que equipes de IA buscam alternativas à dependência da nuvem centralizada.

No entanto, armazenamento para IA não é um único mercado. Dados quentes de treinamento, logs de inferência em tempo real, arquivos de longo prazo e conjuntos de dados públicos têm requisitos diferentes. Alguns precisam de acesso com baixa latência. Outros precisam de baixo custo por TB. Alguns exigem verificação criptográfica. Outros exigem controle de acesso e políticas de exclusão.

Isso significa que a infraestrutura descentralizada precisa competir com mais do que ideologia. Ela precisa oferecer desempenho, preço, confiabilidade e experiência de desenvolvimento convincentes.

As camadas de disponibilidade de dados fazem parte da mesma conversa

Na escalabilidade de blockchain, a disponibilidade de dados se tornou um foco central de design. O upgrade proto-danksharding do Ethereum, introduzido por meio da EIP-4844, reduziu o custo de publicar dados de rollups ao criar um formato dedicado de transações blob. Projetos de blockchains modulares também passaram a tratar a disponibilidade de dados como uma camada central, e não como um detalhe de implementação.

A infraestrutura de IA é diferente da infraestrutura de rollups, mas a lição de fundo é parecida: os custos de movimentação e retenção de dados podem dominar o design do sistema.

Para rollups, a pergunta é: os dados das transações podem ser disponibilizados de forma barata o suficiente para viabilizar a verificação?

Para IA, a pergunta é: registros de treinamento, logs de inferência, embeddings e trilhas de auditoria podem ser armazenados e recuperados com eficiência suficiente para a melhoria contínua dos modelos?

Nos dois casos, os sistemas falham quando os dados são tratados como uma preocupação secundária.

A mudança de contagem de GPUs para custo total do ciclo de vida dos dados

Um foco estreito na utilização de GPUs pode esconder o custo de longo prazo da implantação de IA. A métrica mais madura não é simplesmente “quantas GPUs estão disponíveis”, mas quão eficientemente uma organização gerencia cada etapa do ciclo de vida dos dados.

Para empresas cripto que estão construindo produtos com IA, métricas relevantes incluem:

• Custo por PB de dados retidos
• Consumo de energia do armazenamento
• Tempo de recuperação após falhas
• Latência para treinamento e inferência de modelos
• Garantias de integridade dos dados
• Políticas de retenção e exclusão
• Criptografia e controle de acesso
• Auditabilidade para fluxos financeiros sensíveis

Um mecanismo de risco para DeFi, por exemplo, não pode depender apenas de inferência rápida. Ele também precisa de dados históricos de mercado, registros de liquidação, atualizações de oráculos, mudanças nos parâmetros do protocolo e padrões de comportamento de carteiras. Se recuperar esses dados se tornar lento ou caro, o sistema fica menos útil, mesmo que o modelo em si seja poderoso.

Da mesma forma, uma exchange ou plataforma de custódia que use IA para detectar fraudes precisa reter evidências suficientes para explicar alertas e revisar decisões passadas. O design do armazenamento afeta diretamente a qualidade das investigações e a proteção do usuário.

Por que o armazenamento em camadas vai importar para IA e Web3

À medida que os conjuntos de dados de IA saem da escala de TB, avançam para PB e eventualmente chegam a EB, uma única arquitetura de armazenamento não consegue atender a todos os propósitos. Empresas tendem cada vez mais a adotar estratégias de armazenamento em camadas.

Uma stack prática de dados para IA e cripto pode ser assim:

• Armazenamento flash de alto desempenho para treinamento ativo de modelos, geração de features e inferência em tempo real
• Sistemas HDD de alta capacidade para grandes conjuntos de dados históricos e acessos menos frequentes
• Armazenamento em objeto para logs, arquivos, artefatos de modelos e registros de conformidade
• Armazenamento descentralizado para conjuntos de dados públicos, arquivos verificáveis ou recursos resistentes à censura
• Compromissos on-chain para provas, hashes, permissões ou lógica de liquidação, em vez de dados brutos

Essa abordagem em camadas é importante porque blockchains não foram projetadas para armazenar diretamente grandes conjuntos de dados de IA. Em muitos casos, o padrão mais adequado é manter os dados volumosos off-chain e ancorar no on-chain apenas provas de integridade ou direitos de acesso.

Essa arquitetura pode sustentar verificabilidade sem fazer com que cada nó carregue um peso de armazenamento desnecessário.

O ângulo da segurança: dados de IA também são uma superfície de ataque

Quanto mais dados os sistemas de IA armazenam, mais atraentes eles se tornam para atacantes.

Para usuários de cripto, isso é relevante porque a infraestrutura de IA pode conter informações sensíveis, como comportamento de carteiras, intenção de transação, registros de verificação de identidade, dados de portfólio e alertas de segurança. Se esses dados forem comprometidos, podem ser usados em phishing, engenharia social, golpes direcionados ou manipulação de mercado.

Agentes de IA que interagem com carteiras introduzem outro risco. Se um agente armazena prompts, permissões e histórico de transações de forma insegura, atacantes podem inferir como enganar o sistema para assinar transações maliciosas.

É aqui que os princípios de autocustódia continuam essenciais. A IA pode ajudar na tomada de decisão, mas as chaves privadas devem permanecer sob controle do usuário. Uma carteira de hardware como a OneKey ajuda a separar a autoridade de assinatura das ferramentas e aplicações online de IA. Essa separação é especialmente importante à medida que mais usuários experimentam fluxos automatizados, dashboards de DeFi e assistentes de transações com IA.

IA verificável vai precisar de dados verificáveis

Uma das interseções mais importantes entre IA e cripto é a verificabilidade. Os usuários podem querer saber se um modelo de IA usou o conjunto de dados alegado, se um resultado de inferência foi gerado por um modelo específico ou se um agente de trading seguiu regras predefinidas.

É aqui que técnicas criptográficas, provas de conhecimento zero, ambientes de execução confiáveis e identidade descentralizada podem ganhar relevância. Mas nenhuma dessas abordagens funciona bem se os dados subjacentes forem mal gerenciados.

A NIST AI Risk Management Framework enfatiza governança, mensuração e controles de risco para sistemas de IA. Em cripto, essas preocupações são amplificadas por transações irreversíveis e condições adversariais de mercado. Uma melhor arquitetura de armazenamento não é apenas uma questão de custo; é uma questão de responsabilidade.

Um futuro protocolo DeFi movido por IA pode precisar provar:

• Qual versão do modelo gerou uma recomendação
• Qual conjunto de dados foi usado para treinamento ou avaliação
• Se logs históricos foram alterados
• Se as permissões do usuário foram respeitadas
• Se uma ação automatizada correspondeu a uma política assinada

Tudo isso depende de retenção confiável de dados, verificações de integridade e gestão de acesso.

O que os construtores devem fazer agora

Equipes cripto que estão integrando IA devem evitar tratar armazenamento como uma otimização posterior. As decisões tomadas no início podem determinar se o produto continuará escalável e confiável.

Uma lista prática inclui:

1. Mapear todo o ciclo de vida dos dados de IA antes de ampliar o uso de GPUs
   Identifique quais dados são criados durante o treinamento, a inferência, o monitoramento e a interação com o usuário.

2. Separar dados quentes, mornos e frios
   Nem todo conjunto de dados precisa de acesso em alta velocidade. Use armazenamento de desempenho apenas onde ele gerar valor mensurável.

3. Ancorar a integridade sem abusar do espaço em bloco
   Armazene grandes volumes de dados off-chain, mas considere hashes on-chain, atestações ou compromissos quando a verificabilidade for importante.

4. Projetar pensando em privacidade desde o começo
   Logs de prompts, metadados de carteiras e dados comportamentais podem se tornar sensíveis. Minimize a coleta sempre que possível.

5. Proteger a autoridade de assinatura
   Sistemas de IA podem sugerir ações, mas as chaves privadas não devem ficar expostas a agentes online ou ambientes de nuvem.

6. Acompanhar a economia de armazenamento como métrica de produto
   Custo por conjunto de dados retido, latência de recuperação e eficiência de recuperação devem ser monitorados junto com a utilização de computação.

Conclusão: o próximo gargalo da IA é uma oportunidade para o setor cripto

A infraestrutura de IA está entrando em uma nova fase. O mercado está aprendendo que GPUs, sozinhas, não definem capacidade. Armazenamento de dados, recuperação, eficiência energética, auditabilidade e gestão do ciclo de vida estão se tornando fatores competitivos centrais.

Para a indústria cripto, essa mudança é especialmente relevante. Blockchains são construídas em torno de dados verificáveis, mas a IA produz enormes quantidades de contexto off-chain que precisam ser armazenadas, protegidas e conectadas de forma inteligente aos sistemas on-chain. Os vencedores não serão apenas as equipes com mais computação. Serão as equipes capazes de gerenciar dados como um ativo de longo prazo.

À medida que agentes de IA, armazenamento DePIN, análises on-chain e computação verificável continuam evoluindo, os usuários também devem lembrar de um princípio básico de segurança: automação não deve substituir o controle das chaves. Se ferramentas de IA passarem a fazer parte do seu fluxo de trabalho cripto, manter as chaves privadas offline em uma carteira de hardware como a OneKey pode ajudar a preservar a fronteira entre assistência inteligente e autorização irreversível.