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Jensen Huang, CEO de uma empresa avaliada em US$ 3 trilhões que fabrica as GPUs que alimentam praticamente todos os modelos de IA do mundo, comparou recentemente a rede de treinamento descentralizada Bittensor a "uma versão moderna do folding@home" durante uma conversa com Chamath Palihapitiya no All-In Podcast. O comentário foi feito após Palihapitiya descrever o Covenant-72B da Bittensor, o maior treinamento de LLM permissionless já registrado, onde mais de 70 colaboradores independentes usaram GPUs convencionais e conexões domésticas para processar 1,1 trilhão de tokens. Em até 48 horas após o episódio, o setor de tokens de IA saltou 40,9% em apenas um dia, com TAO, FET e NEAR entre os destaques.
Esse tipo de reconhecimento vindo de um dos líderes mais relevantes do setor de hardware de IA modifica a percepção de risco para parte relevante do mercado cripto. A seguir, veja o que Jensen Huang realmente disse, quais tokens se movimentaram e o que o movimento indica sobre a atenção das instituições ao setor.
O que Jensen Huang realmente disse e por que é relevante
O diálogo específico aconteceu quando Palihapitiya mencionou o treinamento da Subnet 3 da Bittensor, detalhando como participantes usaram recursos computacionais distribuídos para treinar um modelo Llama de forma "totalmente distribuída". A resposta de Huang foi ponderada, mas positiva, ao comparar o projeto ao folding@home, iniciativa de computação distribuída da Stanford reconhecida por utilizar o poder computacional ocioso de voluntários para simular dobramento de proteínas por mais de duas décadas.
A comparação é relevante pois folding@home é um dos poucos exemplos de computação voluntária descentralizada amplamente respeitados pelo setor de tecnologia tradicional. Ao fazer esse paralelo, Huang legitimou o experimento da Bittensor como coordenação distribuída genuína, não apenas especulação cripto.
Não se tratou de patrocínio ou promoção paga. O CEO da empresa cujos chips H100 e Blackwell equipam centros de dados de IA globalmente reconheceu, espontaneamente, que o treinamento de IA descentralizada é viável. Para um setor que busca credibilidade há anos, esse comentário teve peso significativo.
Quais tokens se movimentaram e quanto
A resposta do mercado foi rápida e concentrada. Em 21 de março, tokens de IA lideraram todas as categorias do mercado cripto, com o setor registrando um ganho de 40,9% em um único dia.
| Token | Variação 7 dias | Variação Mensal | Valor de Mercado | Motivo |
|---|---|---|---|---|
| TAO (Bittensor) | +26% | +102% | ~US$ 2,6B | Nome citado por Huang, marco do Covenant-72B |
| FET (ASI Alliance) | +15,5% diário | Rally em andamento | ~US$ 1,8B | Narrativa geral de IA em alta, derivativos positivos |
| NEAR Protocol | +12,86% | Alta consistente | ~US$ 1,6B | Dualidade IA + infraestrutura |
| RENDER | Forte alta | Líder do setor | Médio | Renderização GPU para IA descentralizada |
A valorização de TAO acima de US$ 300 chamou atenção, mas o movimento envolveu mais tokens. Dados de derivativos de TAO e FET mostraram aumento do interesse aberto junto dos preços, indicando entrada de novo capital — não apenas fechamento de posições vendidas.
O avanço Covenant-72B do Bittensor
Covenant-72B é um modelo de linguagem com 72 bilhões de parâmetros pré-treinado integralmente via coordenação descentralizada na Subnet 3 da Bittensor. Mais de 70 participantes utilizaram GPUs comuns conectadas por internet residencial para processar 1,1 trilhão de tokens, atingindo pontuação 67,1 no benchmark MMLU, conforme documentado em um artigo arXiv de março de 2026, confirmando-se como o maior treinamento descentralizado de LLM já realizado.
Isso é relevante para o mercado pois enfraquece o principal argumento crítico contra tokens de IA descentralizada. Céticos questionavam se o treinamento distribuído poderia igualar grandes centros de dados. Covenant-72B não compete ainda com GPT-4, mas provou que colaboradores permissionless podem coordenar o treinamento de modelos robustos sem autoridade central. O debate passa de "isso funciona?" para "quão rápido pode escalar?".
A solicitação da Grayscale para um ETF spot de TAO em 14 de março indica que investidores institucionais já observam o setor.
O ecossistema de agentes de IA cresce mais rápido do que se imagina
No keynote da GTC 2026, Huang foi além do treinamento descentralizado, destacando o conceito de "IA agentica", projetando um futuro onde agentes autônomos de IA executam tarefas de inferência em escala, elevando a projeção da Nvidia para hardware de IA para US$ 1 trilhão até 2027. Essa visão coincide com o que protocolos cripto de IA vêm desenvolvendo.
A Virtuals Protocol hospeda milhares de agentes de IA, embora seu token VIRTUAL tenha recuado para US$ 467 milhões de valor de mercado após um pico de US$ 5 bilhões em 2025. AIXBT, agente de IA voltado ao universo cripto e que monitora mais de 400 influenciadores, já atingiu US$ 500 milhões no auge antes de corrigir.
A maioria dos tokens de agentes de IA ainda está em fase experimental e com alta volatilidade. No entanto, quando o CEO da Nvidia aponta um futuro baseado em inferência por agentes autônomos, e protocolos cripto já atuam nesse sentido, a convergência narrativa ganha peso junto ao capital institucional.
O que isso significa para a narrativa cripto de IA em 2026
Três fatores estão convergindo, e quem foca apenas em um deles pode perder o contexto completo:
O reconhecimento da Nvidia cria permissão institucional. Antes do comentário de Huang, IA descentralizada era vista como tese restrita ao universo cripto, ignorada pelas finanças tradicionais. O endosso público de um CEO de empresa trilionária abre portas para gestores e fundos se posicionarem de forma mais cautelosa.
O ETF da Grayscale cria acesso regulado. Caso aprovado, oferece às instituições americanas exposição regulada ao principal protocolo de IA descentralizada. O pedido do ETF foi anterior ao comentário de Huang, sinalizando interesse institucional independente do reforço da Nvidia.
O marco Covenant-72B traz comprovação técnica. O artigo peer-reviewed, a pontuação MMLU e os mais de 70 colaboradores fornecem evidências que o treinamento descentralizado em escala é possível. Ao contrário de rallies anteriores impulsionados apenas por narrativa, desta vez há dados verificáveis.
O risco, contudo, segue claro: tokens de IA já oscilaram repetidamente desde 2023, o setor ainda tem baixa liquidez e movimentos bruscos. Além disso, como a Nvidia vende GPUs para todos (inclusive laboratórios de IA centralizada), o apoio de Huang ao modelo descentralizado não exclui interesses comerciais em ambos os lados.
Como se posicionar frente a essa narrativa
A razão de muitos traders perderem em movimentos de narrativa é o timing — comprando após um salto de 40% e não antes. Quem perdeu o início do movimento, entrar em TAO acima de US$ 300 após alta de 102% no mês envolve riscos evidentes.
Uma abordagem mais cautelosa envolve observar correções em tokens com fundamentos mais sólidos. TAO reúne o endosso da Nvidia, o marco Covenant-72B e o pedido de ETF da Grayscale. FET conta com a fusão da Artificial Superintelligence Alliance, ampliando seu ecossistema, enquanto a NEAR alia a narrativa de IA a uma blockchain Layer-1 funcional.
O mercado de derivativos também traz sinais úteis. O aumento simultâneo do interesse aberto e dos preços em TAO e FET sugere entrada de novo capital, padrão que costuma sustentar tendências. Caso o interesse aberto caia com os preços estáveis, pode indicar esgotamento do fôlego comprador.
Perguntas Frequentes
O que Jensen Huang disse sobre o Bittensor?
Huang comparou o Bittensor a "uma versão moderna do folding@home" no podcast All-In, após ouvir sobre o treinamento descentralizado Covenant-72B. Isso foi relevante pois reconheceu a viabilidade da abordagem como computação distribuída legítima, não apenas especulação.
Por que tokens de cripto de IA subiram 40% em um dia?
A alta decorreu de vários fatores simultâneos. O keynote da Nvidia reforçou a visão de IA agentica trilionária, o comentário de Huang validou o modelo descentralizado e o Covenant-72B trouxe prova técnica de que a abordagem funciona em escala — tudo na mesma semana.
TAO ainda é uma boa opção depois da alta de 100%?
TAO reúne os principais catalisadores do setor: endosso da Nvidia, marco técnico peer-reviewed e pedido de ETF. No entanto, já acumulou alta de 102% no mês, e tokens de IA costumam devolver parte dos ganhos após movimentos narrativos. O dimensionamento das posições é mais importante do que o timing em setores voláteis.
O que é o Covenant-72B?
É um modelo de linguagem com 72 bilhões de parâmetros pré-treinado de forma descentralizada na Subnet 3 do Bittensor. Mais de 70 participantes usaram GPUs domésticas para processar 1,1 trilhão de tokens e atingiram 67,1 na pontuação MMLU. É o maior treinamento permissionless de LLM já documentado, como registrado no arXiv de março de 2026.
Resumo
O CEO da principal fornecedora de hardware de IA validou publicamente a tese em que o setor cripto de IA descentralizada vem trabalhando há anos. O marco Covenant-72B, o pedido de ETF da Grayscale e a projeção trilionária da própria Nvidia aconteceram em um curto espaço de tempo, criando um empilhamento de catalisadores sem precedentes.
Os tokens que tendem a se beneficiar mais têm comprovação técnica verificável, não apenas narrativa. TAO reúne endosso e provas, FET consolida o ecossistema e NEAR traz a proposta de infraestrutura. Acompanhe os dados de derivativos para monitorar a entrada de capital e atente para volatilidade acima de 30% até mesmo em tendências de alta. O debate institucional já não é se a IA descentralizada funciona, mas sim quanto do mercado de inferência ela poderá conquistar.
Este artigo possui caráter informativo e não constitui recomendação de investimento. A negociação de criptomoedas envolve riscos significativos. Sempre realize sua própria pesquisa antes de tomar decisões.
