Como as tendências de criptomoedas irão transformar os mercados de previsão, computação e mídia em 2026

À medida que as finanças digitais evoluem, as tendências de criptomoedas estão a moldar cada vez mais os mercados de previsão, a computação em nuvem e o panorama mediático, criando novas oportunidades e novos riscos para os construtores.

Mercados de previsão expandem-se e intersectam-se com IA

Os mercados de previsão já se tornaram mainstream e, em 2026, estão destinados a tornar-se maiores, mais abrangentes e mais inteligentes à medida que intersectam com cripto e IA. No entanto, esta rápida expansão também trará novos e importantes desafios para construtores e reguladores resolverem de forma responsável.

Primeiro, muitos mais contratos serão listados este ano. Isto significará acesso a probabilidades em tempo real não apenas para eleições importantes ou eventos geopolíticos, mas também para resultados detalhados e eventos complexos e interligados. Além disso, à medida que estes novos contratos revelarem mais informações e se integrarem no ecossistema de notícias mais amplo, levantarão questões difíceis sobre transparência, auditabilidade e o valor social da previsão granular.

Para lidar com um volume muito maior de contratos, serão necessárias novas formas de alinhamento em relação à verdade. A resolução em plataformas centralizadas — se um determinado evento realmente aconteceu e como confirmá-lo — continua importante, mas casos contestados têm exposto os seus limites. Dito isto, para tratar casos extremos e ajudar os mercados de previsão a escalar para aplicações mais úteis, estão a emergir novos tipos de modelos de governança descentralizada e oráculos baseados em LLMs para ajudar a determinar a verdade em resultados contestados.

A IA também abre possibilidades além dos grandes modelos de linguagem para a infraestrutura de mercado. Por exemplo, agentes de IA a negociar nessas plataformas poderiam vasculhar fontes de dados públicas e privadas em busca de sinais que proporcionem uma vantagem de negociação a curto prazo. No entanto, esses agentes fariam mais do que simplesmente executar negociações: o seu comportamento poderia revelar novas formas de pensar sobre o mundo e prever o que acontecerá a seguir.

Além de servirem como analistas sofisticados que podem ser consultados para obter insights, agentes autónomos podem revelar novos preditores de eventos societais complexos quando as suas estratégias emergentes forem examinadas. Além disso, esta interação entre traders humanos, sistemas automatizados e dados na cadeia pode gerar um ciclo de feedback rico para investigação de previsão e gestão de risco.

Os mercados de previsão não substituem as sondagens; pelo contrário, podem melhorar as sondagens, e a informação das sondagens pode ser alimentada de volta nos mercados. Na prática, as plataformas de previsão podem funcionar em conjunto com um ecossistema de sondagens rico, usando tecnologias como IA para melhorar a experiência de realização de inquéritos e mecanismos de cripto para verificar se os entrevistados são humanos e não bots.

Provas de conhecimento zero vão além das blockchains

Durante anos, as provas de conhecimento zero — provas criptográficas que permitem verificar cálculos sem os reexecutar — estiveram principalmente confinadas a ambientes blockchain. A sobrecarga era simplesmente demasiado elevada: provar um cálculo podia exigir ordens de magnitude mais trabalho do que apenas executá-lo. No entanto, esse custo era considerado aceitável quando amortizado por muitos milhares de validadores, mas era impraticável noutros contextos.

Isso está prestes a mudar. Em 2026, espera-se que o desempenho do provador zkVM atinja aproximadamente 10.000x de overhead, com pegadas de memória na ordem de centenas de megabytes. Além disso, esse limiar de desempenho deve ser suficientemente rápido para correr em telemóveis e barato o suficiente para ser implementado quase em qualquer lugar, ampliando o uso muito além da verificação on-chain.

Uma razão pela qual um overhead de 10.000x pode ser significativo é que GPUs de alta gama têm aproximadamente 10.000x mais throughput paralelo do que uma CPU de portátil típica. Até ao final de 2026, uma única GPU poderá gerar provas de execução de CPU em tempo real, mudando drasticamente a forma como os desenvolvedores pensam sobre confiança na computação remota.

Este avanço de desempenho pode desbloquear a adoção de computação em nuvem verificável. Se cargas de trabalho de CPU já estiverem a correr na nuvem — porque uma computação não é suficientemente pesada para GPU-izar, ou por falta de expertise, ou por razões legadas — provas criptográficas de correção podem ser obtidas a um custo razoável de overhead. Além disso, o provador pode ser otimizado para GPU enquanto o código existente permanece inalterado, evitando reescritas dispendiosas.

Este modelo permitiria que empresas, protocolos e até utilizadores individuais obtivessem garantias sólidas sobre computação terceirizada sem confiar totalmente nos provedores de nuvem. No entanto, tornar esta infraestrutura amplamente disponível ainda exigirá trabalho significativo em ferramentas, padrões e educação de desenvolvedores.

De mídia tradicional a compromissos staked

Fendas no modelo tradicional de mídia — com a sua alegada objetividade — têm sido visíveis há anos. A internet deu voz a todos, e mais operadores, praticantes e construtores agora falam diretamente ao público, em vez de depender de intermediários legados. No entanto, as suas perspetivas estão ligadas às suas participações no mundo, e o público muitas vezes respeita-os não apesar desses interesses, mas por causa deles.

O que é novo hoje não é apenas o crescimento das redes sociais, mas a chegada de ferramentas criptográficas que permitem às pessoas fazer compromissos publicamente verificáveis. À medida que a IA possibilita a geração de conteúdo efetivamente ilimitado — reivindicando qualquer coisa de qualquer ponto de vista ou persona, real ou fabricada — confiar apenas no que as pessoas ou bots dizem torna-se cada vez mais insuficiente.

Ativos tokenizados, bloqueios programáveis, históricos na cadeia e outras primitivas cripto oferecem bases mais sólidas para a confiança. Por exemplo, um comentador pode publicar um argumento e, ao mesmo tempo, provar que está a colocar dinheiro por trás dele. Além disso, um podcaster pode bloquear tokens na cadeia para mostrar que não está a fazer operações oportunistas de “pump and dump” numa posição.

Um analista também pode vincular previsões a mercados que se resolvem publicamente, criando um registo auditável ao longo do tempo. Dito isto, esta abordagem não elimina o viés; pelo contrário, torna os incentivos explícitos e testáveis, permitindo ao público avaliar afirmações à luz de uma exposição financeira verificável.

Está a emergir uma nova forma de modelos de mídia staked: mídia que não só aceita ter uma participação no jogo, mas fornece prova criptográfica dessas participações. Neste modelo, a credibilidade não reivindica neutralidade, mas algo demonstrado através de compromissos transparentes e verificáveis com os resultados. Além disso, este quadro alinha-se com tendências mais amplas do mercado cripto, com pensamento ao estilo 2025, onde incentivos transparentes e dados abertos são princípios de design fundamentais.

A mídia staked não substituirá outras formas de jornalismo ou comentário; antes, complementará os modelos existentes oferecendo um novo sinal. Em vez de pedir ao público que aceite “confie em mim, sou neutro”, os criadores podem dizer, efetivamente, “aqui está o que estou disposto a arriscar, e aqui está como pode verificar que estou a dizer a verdade.” É aqui que muitas tendências futuras do cripto convergem: alinhando informação, incentivos e prova on-chain verificável.

Resumindo, os mercados de previsão, a computação alimentada por provas de conhecimento zero e a mídia staked apontam para um mundo onde cripto, IA e criptografia vão muito além das finanças, remodelando a forma como prevemos eventos, externalizamos computação e construímos confiança no discurso público.