Cientista de Chips da Huawei alerta que a escalada do hardware de IA está se aproximando de um ponto de “avalanche”: o que isso significa para a infraestrutura cripto

O próximo gargalo do setor cripto talvez não seja espaço em bloco, liquidez ou regulação. Talvez seja silício.

Um alerta recente de Liao Heng, cientista-chefe de semicondutores da Huawei e uma das figuras-chave por trás do projeto do chip de IA Ascend, reacendeu discussões muito além da indústria de IA. A mensagem central dele é simples, mas relevante: o caminho dominante de escalar o poder computacional em IA, empilhando mais processadores e mais memória de alta largura de banda, não pode continuar indefinidamente. Em algum momento, limites físicos viram limites econômicos — e limites econômicos se tornam restrições sistêmicas.

Para o setor de blockchain e criptomoedas, isso não é apenas uma história sobre hardware de IA. É um prenúncio das pressões de infraestrutura que vão moldar a geração de provas de conhecimento zero, os mercados descentralizados de computação, os agentes de IA on-chain, a operação de validadores, a disponibilidade de dados e a próxima geração de segurança cripto.

O fim do “é só adicionar mais GPUs”

Durante a última década, a indústria de IA se apoiou fortemente em escalonamento por força bruta: mais chips, clusters maiores, interconexões mais rápidas e mais largura de banda de memória. O ecossistema de GPUs da NVIDIA tornou-se a base padrão para treinamento de IA em larga escala, inferência e, cada vez mais, cargas de trabalho adjacentes, como provas criptográficas e simulação. O próprio material da empresa destaca a computação acelerada como uma abordagem de stack completo, cobrindo hardware, redes, software e ferramentas para desenvolvedores por meio da plataforma de data center da NVIDIA.

O alerta de Liao questiona a suposição de que essa estratégia de escalonamento pode seguir sem atritos. O argumento dele não é que a demanda por computação em IA vá desaparecer. O ponto é que aumentar repetidamente a quantidade de chips e a capacidade de memória acaba esbarrando em limitações: densidade de energia, dissipação de calor, complexidade de empacotamento, latência de interconexão, concentração da cadeia de suprimentos e custo.

Isso importa para cripto porque muitas cargas de trabalho emergentes em blockchain estão se tornando mais intensivas em computação, não menos.

Rollups de conhecimento zero precisam gerar provas. Experimentos com criptografia totalmente homomórfica exigem aceleração especializada. Aplicações de IA em blockchain dependem de camadas de inferência. Redes descentralizadas de infraestrutura física exigem verificação. Modelos de restaking e segurança compartilhada introduzem mais monitoramento, simulação e automação. Em resumo, o setor cripto está migrando de uma era centrada em transações para uma era centrada em computação.

Se a curva de hardware de IA ficar mais cara ou menos previsível, os construtores de infraestrutura cripto sentirão o impacto.

Por que os limites dos chips de IA importam para o blockchain

Sistemas blockchain sempre foram moldados por realidades de hardware.

A mineração de Bitcoin foi transformada pelos ASICs. A transição do Ethereum para proof of stake reduziu a mineração intensiva em energia, uma mudança documentada pela pesquisa de consumo de energia da Ethereum Foundation. O design de alta vazão da Solana assume que validadores consigam manter padrões exigentes de hardware e rede. Redes de conhecimento zero dependem de provers que, muitas vezes, exigem CPUs potentes, GPUs, FPGAs ou aceleradores personalizados.

O setor às vezes descreve cripto como “software devorando o setor financeiro”, mas, na prática, toda blockchain depende de infraestrutura física:

• Hardware de validadores e latência de rede
• Data centers e provedores de nuvem
• Dispositivos seguros para armazenamento de chaves
• Máquinas de geração de provas
• Infraestrutura de RPC
• Indexadores e nós de arquivo
• Endpoints de inferência de IA para agentes automatizados
• Fornecimento de energia e distribuição geográfica

Uma desaceleração no escalonamento tradicional de chips pode obrigar as equipes de blockchain a repensar a arquitetura da mesma forma que os pesquisadores de IA estão sendo forçados a repensar o design de modelos.

Em vez de assumir computação infinita, os protocolos talvez precisem otimizar eficiência, especialização e proximidade.

A visão da “pagoda de 18 andares” da infraestrutura de IA

Liao teria descrito a cadeia de valor da IA como uma “pagoda de 18 andares”, em contraste com a conhecida visão em camadas de Jensen Huang sobre o stack de IA. A metáfora também é útil para cripto.

Uma aplicação moderna de blockchain não é apenas um contrato inteligente. Ela fica apoiada sobre várias camadas interdependentes:

1. Projeto e fabricação de chips
2. Memória e empacotamento
3. Data centers e fornecimento de energia
4. Sistemas operacionais e drivers
5. Bibliotecas criptográficas
6. Máquinas virtuais
7. Mecanismos de consenso
8. Clientes de execução
9. Camadas de disponibilidade de dados
10. Oráculos
11. Indexadores
12. Carteiras
13. Interfaces front-end
14. Monitoramento de segurança
15. Sistemas de governança
16. Ferramentas de conformidade
17. Automação por IA
18. Confiança do usuário e custódia

A lição é que competitividade não vem de uma única camada. Ela nasce da coordenação entre todas as partes da stack.

Isso é especialmente relevante para a infraestrutura de conhecimento zero. Um sistema de prova mais rápido não é apenas um algoritmo melhor; ele também depende de padrões de acesso à memória, paralelização, design de compiladores, arquitetura de circuitos e aceleração por hardware. O mesmo vale para redes descentralizadas de IA, nas quais incentivos por token, sozinhos, não conseguem compensar roteamento ineficiente de computação ou desempenho de inferência instável.

Protocolos cripto que tratam infraestrutura como um problema de stack completo provavelmente estarão melhor posicionados do que aqueles que assumem que a computação em nuvem de uso geral sempre será barata e abundante.

A Lei de Escalonamento Tau e a mudança da miniaturização para o movimento de dados

Uma das ideias mais interessantes associadas à estratégia de chips da Huawei é a Lei de Escalonamento Tau. O conceito, conforme descrito por Liao, é que, quando os benefícios tradicionais de reduzir a escala dos transistores começam a enfraquecer, os projetistas de sistemas devem focar com mais agressividade em melhorar a transferência de dados entre componentes.

Isso é extremamente relevante para blockchain.

Muitas cargas de trabalho cripto não são limitadas apenas por computação bruta. Elas são limitadas por movimentação de memória, sobrecarga de comunicação e custos de coordenação. Por exemplo:

• A geração de provas ZK frequentemente envolve grandes estruturas de dados intermediárias.
• O desempenho de validadores pode depender do acesso ao estado e da propagação na rede.
• Sequenciadores de rollup precisam coordenar ordenação, execução e liquidação.
• Agentes de IA interagindo com sistemas blockchain precisam de inferência rápida e fluxos de assinatura confiáveis.
• Redes descentralizadas de armazenamento e computação precisam mover dados com eficiência em ambientes não confiáveis.

Em outras palavras, o gargalo muitas vezes não é “conseguimos calcular isso?”, e sim “conseguimos mover, verificar e coordenar os dados necessários com eficiência suficiente?”

Por isso, o raciocínio no nível do chip cada vez mais se sobrepõe ao raciocínio no nível do protocolo. Um roadmap de escalabilidade de blockchain que ignore a realidade do hardware pode parecer elegante na teoria, mas ter dificuldades na produção.

A lição da DeepSeek: eficiência como vantagem estratégica

Liao também elogiou o fundador da DeepSeek, Liang Wenfeng, argumentando que o avanço da empresa não foi apenas usar menos recursos, mas projetar arquiteturas de modelo que aproveitassem melhor a computação limitada.

A lição mais ampla para cripto é clara: eficiência pode ser um fosso competitivo.

Em 2025, a DeepSeek se tornou uma referência global em desenvolvimento de IA com foco em custo, à medida que suas pesquisas e modelos chamaram atenção por meio das publicações da empresa no arXiv e de lançamentos de modelos abertos. O significado disso não era simplesmente que um modelo podia ser mais barato. Era que a inovação arquitetural poderia reduzir a distância em relação a concorrentes com orçamentos de hardware muito maiores.

Cripto tem uma dinâmica parecida.

Um protocolo com menos recursos ainda pode competir se reduzir os custos de verificação, compactar o estado com mais eficiência, melhorar a eficiência do prover ou desenhar incentivos que minimizem desperdício. Isso já aparece no ecossistema de rollups, onde equipes estão testando sistemas de prova mais eficientes, máquinas virtuais alternativas e designs modulares de disponibilidade de dados.

O próximo ciclo pode premiar protocolos que fazem mais com menos.

A computação descentralizada vai encarar a realidade

O debate sobre escalonamento de chips também afeta uma das narrativas mais populares de cripto: a computação descentralizada.

A ideia é atraente. Em vez de depender de poucos provedores de nuvem hyperscale, as redes podem coordenar GPUs ociosas, hardware especializado e data centers distribuídos por meio de incentivos em token. Isso poderia dar suporte a inferência de IA, renderização, computação científica ou geração de provas criptográficas.

Mas a escassez de hardware não se resolve só com tokenomics.

Uma rede descentralizada de computação precisa responder a perguntas difíceis:

• Os chips disponíveis são adequados para a carga de trabalho?
• O desempenho pode ser verificado sem overhead excessivo?
• A transferência de dados é rápida o suficiente?
• Os usuários podem confiar em disponibilidade e preços previsíveis?
• Como a rede lida com cargas de trabalho sensíveis à privacidade?
• Os incentivos estão alinhados para investimento de longo prazo em infraestrutura?

Se chips de ponta ficarem mais restritos, os mercados descentralizados de computação podem se tornar mais valiosos — mas também mais exigentes. Os usuários não vão querer apenas acesso a “uma GPU”. Eles vão querer desempenho verificado, execução segura, latência previsível e preços transparentes.

É aqui que o blockchain pode agregar valor: liquidação, reputação, custódia em garantia, controle de acesso e registros auditáveis de uso. Mas a camada de hardware subjacente continua importando.

ZK, IA e a demanda crescente por hardware especializado

A tecnologia de conhecimento zero é uma das áreas mais claras em que as restrições de chips e a estratégia de blockchain se encontram.

As provas ZK prometem verificação escalável: uma blockchain pode verificar uma prova compacta em vez de reexecutar um cálculo grande. Isso é central para muitos designs de rollup e para o roadmap de escalabilidade de longo prazo do Ethereum, incluindo a migração mais ampla para uma execução centrada em rollups, como discutido em materiais de pesquisa da Ethereum, por exemplo em Ethereum’s roadmap.

No entanto, gerar provas pode ser computacionalmente caro. Se a demanda de IA continuar consumindo a oferta de GPUs avançadas, a infraestrutura ZK pode enfrentar custos mais altos ou prazos de implantação maiores.

Isso pode acelerar três tendências:

1. ASICs para geração de provas
   Chips personalizados podem se tornar atraentes para produção de provas em grande volume.

2. Eficiência de prova no nível do protocolo
   As equipes podem reduzir a complexidade dos circuitos, otimizar o acesso ao estado ou usar sistemas de prova híbridos.

3. Mercados de prover
   As redes podem coordenar operadores especializados que competem em confiabilidade, velocidade e custo.

Os designs vencedores talvez sejam os que tratam criptografia e hardware como um problema de co-design, e não como disciplinas separadas.

Segurança cripto em um mundo com computação limitada

Um mundo de computação cara também muda as premissas de segurança do usuário.

À medida que agentes de IA se tornam mais comuns em cripto, os usuários podem delegar tarefas como monitoramento de portfólio, execução em DeFi, roteamento entre cadeias, classificação fiscal e participação em governança. Esses sistemas podem rodar em servidores centralizados, redes descentralizadas de computação ou dispositivos pessoais.

Mas quanto mais automatizada se torna a experiência cripto, mais importante fica o isolamento das chaves privadas.

A IA pode ajudar a detectar riscos, resumir transações e automatizar fluxos. Ela não deve se tornar uma signatária sem controle.

É aqui que as carteiras de hardware continuam relevantes. Um dispositivo seguro de assinatura separa a tomada de decisão da custódia da chave. Mesmo que um agente de IA, uma extensão de navegador ou um serviço em nuvem seja comprometido, a chave privada deve permanecer isolada do ambiente conectado à internet.

Para usuários que administram ativos de longo prazo, interagem com DeFi ou experimentam ferramentas cripto impulsionadas por IA, o princípio é simples: a automação pode ajudar, mas a autoridade de assinatura deve continuar sob controle do usuário.

O que construtores devem observar em 2025 e além

A interseção entre chips de IA e infraestrutura blockchain provavelmente vai se tornar ainda mais importante nos próximos anos. Construtores e investidores devem acompanhar alguns sinais.

1. Custo de geração de provas

Se os custos de prova ZK caírem, rollups e aplicações com preservação de privacidade ficam mais fáceis de escalar. Se a escassez de hardware mantiver os custos altos, a adoção pode se concentrar em equipes melhor financiadas.

2. Crescimento das redes de prover

Um mercado maduro de provers pode se tornar tão importante para rollups quanto os validadores são para blockchains de camada base.

3. Inferência de IA em trilhos cripto

Agentes de IA on-chain vão precisar de execução segura, inferência confiável e assinatura controlada. A camada de carteira pode se tornar o motor de políticas do usuário.

4. Diversificação da cadeia de suprimentos de hardware

O setor vai prestar mais atenção a projeto de chips, empacotamento, largura de banda de memória e concentração geográfica. Soberania de computação vai virar um tema sério tanto para IA quanto para cripto.

5. Design de protocolos com foco em eficiência

Projetos que reduzirem desperdício computacional podem ganhar vantagem sobre aqueles que assumem acesso ilimitado a hardware.

O panorama maior: da força bruta ao co-design

O alerta de Liao sobre um possível ponto de “avalanche” não deve ser lido como uma previsão de que o progresso da IA vai parar. É melhor entendê-lo como um aviso de que o velho manual de escalonamento está ficando menos confiável.

Para cripto, a mensagem é ainda mais importante. O setor está entrando numa fase em que blockchains, sistemas de IA, provas criptográficas e infraestrutura de hardware estão se tornando profundamente interligados. Os futuros vencedores talvez não sejam os projetos com as narrativas mais barulhentas, mas aqueles que projetarem em várias camadas ao mesmo tempo: protocolo, criptografia, computação, segurança e experiência do usuário.

A próxima fronteira não é simplesmente chips maiores ou modelos maiores. É coordenação melhor.

E, para usuários individuais, essa coordenação deve incluir autocustódia segura. À medida que as aplicações cripto se tornam mais automatizadas e guiadas por IA, proteger as chaves privadas se torna ainda mais importante. As carteiras de hardware OneKey são projetadas para manter a assinatura isolada de ambientes online, ajudando os usuários a manter o controle enquanto interagem com um mundo on-chain cada vez mais complexo.