De ferramentas industriais a entidades económicas: Como o Web3 está a impulsionar a fusão entre a economia de robôs e o modelo atómico

A Despertar Económico das Máquinas

A indústria de robótica encontra-se num ponto de inflexão histórico. Antes, os robôs eram vistos como ferramentas de hardware unidimensionais — executando comandos pré-definidos, dependentes de gestão manual, sem autonomia económica. Mas, após 2025, tudo está a mudar.

Com a fusão de Agentes de IA, pagamentos na cadeia (x402) e sistemas económicos de máquinas, os robôs estão a evoluir de “executantes passivos” para “participantes ativos”. Começam a possuir carteiras, identidades digitais, sistemas de reputação, capazes de tomar decisões económicas autónomas. Isto já não é uma simples revolução de hardware, mas uma reestruturação sistémica de “camada física—camada inteligente—camada financeira—camada organizacional”.

A previsão do JPMorgan ilustra bem a escala desta mudança: até 2050, o mercado de robôs humanoides poderá atingir os 5 biliões de dólares, com mais de 1 milhar de milhões de unidades em uso. Isto significa que os robôs passarão de equipamentos industriais a “participantes sociais” em larga escala.

Ecossistema de Quatro Camadas: Compreender a Lógica de Construção da Economia das Máquinas

Para entender o futuro da indústria robótica, é preciso analisar a sua estrutura a partir de quatro dimensões:

Camada Física (Physical Layer): Inclui robôs humanoides, braços mecânicos, drones, estações de carregamento, entre outros. Esta camada resolve capacidades básicas de movimento e fiabilidade operacional, mas os robôs ainda carecem de “capacidade económica” — não conseguem gerir recebimentos, pagamentos ou compras de serviços de forma autónoma.

Camada de Percepção e Controlo (Control & Perception Layer): Sistemas tradicionais de controlo de robôs, SLAM, reconhecimento visual e de voz, além de atuais LLM+Agentes e sistemas avançados como ROS, OpenMind OS. Esta camada confere aos robôs a capacidade de “compreender, observar e executar”, mas a atividade económica ainda é gerida manualmente.

Camada de Economia de Máquinas (Machine Economy Layer): O verdadeiro ponto de viragem começa aqui. Os robôs obtêm carteiras, identidades digitais, sistemas de reputação (como o padrão ERC-8004), e, através de x402 e mecanismos de callback na cadeia, podem pagar diretamente por capacidade computacional, dados, energia e direitos de passagem. Além disso, podem receber autonomamente recompensas por tarefas concluídas, gerir fundos e executar pagamentos com base nos resultados. Isto transforma os robôs de “ativos empresariais” em “sujeitos económicos”.

Camada de Coordenação e Governação (Machine Coordination Layer): Quando muitas máquinas obtêm capacidades de pagamento e identidades independentes, podem auto-organizar-se em grupos de drones, redes de robôs de limpeza, redes de energia para veículos elétricos, etc. Podem ajustar preços automaticamente, planear turnos, licitar tarefas, distribuir lucros e até criar entidades económicas autónomas no formato DAO. Esta camada representa o verdadeiro significado do modelo atómico na economia de máquinas — cada máquina como um átomo económico independente, interagindo através de interfaces e protocolos padronizados.

Porque é que a explosão está a acontecer agora?

O CEO da Nvidia, Jensen Huang, afirmou: “O momento do ChatGPT de robôs generalistas está ao virar da esquina.” Isto não é uma mera estratégia de marketing, mas uma avaliação profissional baseada em três sinais principais.

Sinal de Capital: Explosão de financiamento que valida viabilidade comercial

Entre 2024 e 2025, a indústria de robótica testemunha uma densidade de financiamento sem precedentes. Apenas em 2025, ocorreram várias rodadas de financiamento superiores a 500 milhões de dólares. Estas rodadas partilham uma característica comum: deixam de ser financiamentos de conceito, passando a apoiar projetos reais de linha de produção, cadeia de abastecimento, inteligência geral e implementação comercial. Quando os investidores apostam dezenas de bilhões, estão a confirmar a maturidade do setor.

Sinal Tecnológico: Múltiplas inovações a ocorrerem em simultâneo

Em 2025, assistimos à “convergência tecnológica” na robótica — avanços históricos a acontecerem ao mesmo tempo. Os avanços em Agentes de IA e grandes modelos de linguagem transformam robôs de “executores de comandos” para “agentes de compreensão”. Percepção multimodal e novos modelos de controlo (RT-X, Diffusion Policy) conferem pela primeira vez capacidades próximas de inteligência geral aos robôs.

Simultaneamente, ambientes de simulação e aprendizagem por transferência amadurecem rapidamente. Plataformas como Isaac e Rosie reduzem drasticamente a lacuna entre virtual e real, permitindo treinar em ambientes virtuais de baixo custo e transferir competências de forma fiável para o mundo real. Isto resolve um obstáculo antigo: aprendizagem lenta, custos elevados de recolha de dados, riscos em ambientes reais.

No hardware, a redução de custos de componentes essenciais como motores de torque, módulos de articulação e sensores, aliada à escala da cadeia de fornecimento global (especialmente com o crescimento da China na cadeia de robótica), aumenta a produtividade do setor. Muitas empresas iniciam produção em larga escala, dando aos robôs uma base industrial “reprodutível e escalável”.

Sinal Comercial: Caminho claro do protótipo à produção em massa

Empresas líderes como Apptronik, Figure e Tesla Optimus já anunciaram planos de produção em grande escala, marcando a transição de robôs humanoides de protótipo para fase industrial. Muitas iniciam projetos-piloto em setores de alta procura, como logística de armazém, para validar eficiência e fiabilidade em ambientes reais.

Mais importante, a validação do modelo Operation-as-a-Service (OaaS). Empresas deixam de pagar altos custos de aquisição única, passando a subscrever serviços de robôs mensalmente, melhorando significativamente o ROI. Esta é uma inovação chave para a massificação dos robôs.

Os Três Pilares do Web3 na Economia de Máquinas

Com a explosão da indústria robótica, a tecnologia blockchain encontra uma posição clara, fornecendo três capacidades essenciais ao sistema económico de máquinas.

Camada de Dados: Resolver incentivos, não a qualidade direta

Mecanismos descentralizados e de tokenização oferecem novas fontes de dados para treino de robôs, mas a qualidade dos dados depende do motor de dados de backend.

O principal obstáculo na formação de modelos físicos-AI é a escassez de dados reais em larga escala, cobertura insuficiente de cenários e dados de alta qualidade de interação física. A emergência de DePIN/DePAI permite que o Web3 resolva a questão de “quem fornece dados e como manter incentivos”.

Contudo, estudos académicos mostram que: dados descentralizados têm potencial em escala e cobertura, mas não se tornam automaticamente dados de treino de alta qualidade. Ainda assim, requerem que o motor de dados de backend faça seleção, limpeza e controlo de enviesamentos.

O Web3 resolve primeiro o problema de “motivação de fornecimento de dados”, não a “qualidade de dados” em si. Dados tradicionais de treino de robôs vêm de laboratórios, pequenas frotas ou coleções internas, com escala limitada. Os modelos DePIN/DePAI, através de incentivos tokenizados, permitem que utilizadores comuns, operadores de dispositivos ou controladores remotos se tornem fornecedores de dados, ampliando significativamente a escala e diversidade de dados.

Projetos representativos incluem:

• NATIX Network: transforma veículos comuns em nós de recolha de dados móveis via Drive&App e VX360, captando vídeo, geolocalização e dados ambientais
• PrismaX: recolhe dados de interação física de alta qualidade através de mercado de controlo remoto (captura, classificação, movimentação de objetos)
• BitRobot Network: permite que robôs executem tarefas verificáveis (VRT), gerando dados de operações reais, navegação e colaboração

No entanto, estudos de crowdsourcing e de mobilidade indicam que: dados descentralizados apresentam problemas estruturais — baixa precisão, ruído elevado, enviesamentos. Contribuidores tendem a estar concentrados em regiões ou grupos específicos, distorcendo a distribuição de amostras. Dados brutos de crowdsourcing não podem ser usados diretamente para treino de modelos.

Assim, as redes de dados Web3 oferecem fontes mais amplas, mas a sua utilização direta em treino depende do motor de dados de backend. O verdadeiro valor do DePIN está em fornecer uma base de dados “contínua, escalável e de baixo custo”, não em resolver imediatamente a sua precisão.

Camada de Coordenação: Interface unificada para colaboração entre dispositivos

A indústria de robótica evolui de inteligência individual para colaboração em grupo, mas enfrenta obstáculos: diferentes marcas, formas e stacks tecnológicos impedem partilha de informação, levando a sistemas fechados e limitando a implantação em larga escala.

Recentemente, plataformas como OpenMind oferecem uma nova solução: sistemas operativos universais para robôs (Robot OS Layer). Estes não são software de controlo tradicional, mas sistemas operativos inteligentes transversais — como o Android na indústria móvel — que fornecem linguagem comum e infraestrutura para comunicação, cognição, compreensão e colaboração entre robôs.

Na arquitetura tradicional, sensores, controladores e módulos de raciocínio de cada robô são isolados, sem partilha de semântica entre dispositivos. A camada de sistema operativo universal, através de interfaces de perceção, formatos de decisão e modelos de planeamento de tarefas padronizados, permite aos robôs:

• Obter descrições abstratas do ambiente externo (visual/sonoro/tátil → eventos semânticos estruturados)
• Compreender comandos de linguagem natural (linguagem natural → planos de ação)
• Partilhar expressões de estado multimodal

Isto equivale a equipar os robôs com uma camada de cognição, capaz de entender, expressar e aprender. Os robôs deixam de ser “atuadores isolados” e passam a ter interfaces semânticas unificadas, integrando-se em redes de colaboração em larga escala.

A maior inovação é a “compatibilidade entre dispositivos”: diferentes marcas e formas de robôs podem, pela primeira vez, “falar a mesma língua”. Todos os robôs podem conectar-se ao mesmo sistema operativo, à mesma rede de dados e interfaces de controlo.

Esta interoperabilidade entre marcas permite discutir pela primeira vez:

• Colaboração multi-robô
• Licitação e planeamento de tarefas
• Partilha de perceção/mapas
• Execução conjunta de tarefas em diferentes espaços

A base de tudo é “compreender o mesmo formato de informação” — o sistema operativo universal resolve esta questão fundamental de linguagem.

peaq representa outra infraestrutura-chave na ecologia de coordenação de dispositivos: fornece protocolos de identidade verificável, incentivos económicos e coordenação de rede. Não resolve “como os robôs compreendem o mundo”, mas “como participam na rede como indivíduos”.

As principais características do peaq:

1. Registo de identidade de máquinas (Kite Passport)

Cada Agente de IA e robô recebe uma identidade criptográfica e múltiplas chaves, permitindo:

• Acesso independente a qualquer rede
• Participação em atribuição de tarefas confiáveis e sistemas de reputação

Este é o pré-requisito para serem considerados “nós de rede”.

2. Conta económica autónoma

Os robôs obtêm autonomia económica. Com suporte nativo para pagamentos em stablecoins e lógica de faturação automática, podem fazer liquidações e pagamentos sem intervenção humana, incluindo:

• Liquidação de dados de sensores por consumo
• Custos de chamadas de capacidade computacional e inferência de modelos
• Liquidação de serviços entre robôs (transporte, entrega, inspeção)
• Carregamento autónomo, aluguer de espaços e uso de infraestruturas

Podem usar pagamentos condicionais:

• Tarefa concluída → pagamento automático
• Resultado insatisfatório → fundos congelados ou devolvidos

Isto torna a colaboração entre robôs fiável, auditável e com arbitragem automática, uma capacidade chave para implantação comercial em larga escala.

Além disso, as receitas de serviços geradas no mundo real e os recursos fornecidos podem ser tokenizados e mapeados na cadeia, tornando o seu valor e fluxo de caixa transparentes, rastreáveis, negociáveis e programáveis, construindo ativos representativos do sujeito máquina.

Com a maturidade de IA e sistemas na cadeia, o objetivo é que os robôs possam autonomamente gerar receita, pagar, emprestar e investir, realizando transações M2M e formando redes económicas auto-organizadas, em modo DAO, para colaboração e governação.

3. Coordenação de tarefas entre dispositivos

Num nível superior, o peaq fornece um quadro de coordenação entre máquinas, permitindo que elas:

• Partilhem estado e disponibilidade
• Participem em licitações e correspondências de tarefas
• Gerenciem recursos (capacidade de computação, movimento, perceção)

Assim, os robôs podem atuar como nós numa rede colaborativa, em vez de operarem isoladamente.

Só quando a linguagem e interfaces forem unificadas, os robôs poderão integrar-se verdadeiramente na rede de colaboração, em vez de permanecerem em ecossistemas fechados. Sistemas operativos inteligentes como o OpenMind trabalham na padronização da forma como os robôs “compreendem o mundo e comandos”; redes de coordenação Web3 como o peaq exploram como permitir que diferentes dispositivos obtenham capacidades verificáveis de organização e colaboração em redes mais amplas. São exemplos de esforços diversos que refletem a tendência de evoluir para camadas de comunicação unificadas e sistemas abertos de interoperabilidade.

Camada Económica: Dotar as máquinas de capacidade autónoma de participação económica

Se a camada de sistemas operativos entre dispositivos resolve “como os robôs comunicam”, e a rede de coordenação resolve “como colaboram”, então a essência da rede económica de máquinas é transformar a produtividade dos robôs em fluxo de capital sustentável, permitindo que eles paguem custos operacionais de forma autónoma, fechando o ciclo.

A grande lacuna na indústria robótica tem sido a “capacidade económica autónoma”. Tradicionalmente, os robôs apenas executam comandos pré-definidos, sem gerir recursos externos, definir preços pelos seus serviços ou ajustar custos. Em cenários complexos, dependem de gestão manual de contabilidade, aprovações e administração, o que reduz drasticamente a eficiência de colaboração e dificulta a sua implantação em larga escala.

x402: Dotar as máquinas de “sujeitos económicos”

O padrão de pagamento agente (Agentic Payment) x402 fornece esta capacidade fundamental. Os robôs podem enviar pedidos de pagamento via HTTP, usando stablecoins programáveis (como USDC) para liquidações atómicas. Isto significa que os robôs não só executam tarefas, mas também podem comprar recursos essenciais de forma autónoma:

• Chamada de capacidade computacional (inferência LLM / raciocínio de modelos)
• Acesso a cenários e aluguer de dispositivos
• Serviços de outros robôs

Pela primeira vez, os robôs podem consumir e produzir de forma autónoma, como sujeitos económicos.

Nos últimos anos, surgiram exemplos de fabricantes de robôs a colaborar com infraestruturas de criptografia, demonstrando que a rede económica de máquinas está a passar do conceito à implementação.

OpenMind × Circle: suporte nativo de pagamentos em stablecoins

OpenMind integrou o seu sistema operativo de robôs transversais com o USDC da Circle, permitindo que os robôs façam pagamentos e liquidações diretas na cadeia de tarefas. Isto representa duas inovações:

1. A cadeia de execução de tarefas do robô pode integrar-se nativamente com liquidação financeira, sem depender de sistemas de backend
2. Os robôs podem fazer “pagamentos sem fronteiras” em ambientes multi-plataforma e multi-marca

Para a colaboração de robôs, esta é uma capacidade fundamental para se tornarem entidades económicas autónomas.

Kite AI: construir uma blockchain nativa de agentes para a economia de máquinas

Kite AI avança na infraestrutura fundamental da economia de máquinas: uma plataforma para agentes de IA, com identidade na cadeia, carteiras compostas, pagamentos automáticos e sistemas de liquidação, permitindo que os agentes executem transações na cadeia de forma autónoma.

Os seus componentes principais:

1. Camada de identidade de agentes (Kite Passport)

Cada Agente de IA (e futuramente, robôs específicos) recebe uma identidade criptográfica e múltiplas chaves, permitindo controlo granular — “quem paga” e “quem representa”, com capacidade de revogação e responsabilização, condição essencial para tratar o agente como um sujeito económico independente.

2. Stablecoins nativos + integração x402

Kite integra o padrão de pagamento x402 na cadeia, usando USDC ou outras stablecoins como padrão de liquidação, permitindo que o agente envie, receba e reconcilie pagamentos com intenções padronizadas, otimizando cenários de pagamentos frequentes, de baixo valor, entre máquinas (confirmação em subsegundos, custos baixos, auditável).

3. Restrições programáveis e governação

Através de estratégias na cadeia, podem definir limites de gastos, listas brancas de comerciantes/contratos, regras de gestão de risco e auditoria, equilibrando segurança e autonomia ao “abrir carteiras às máquinas”.

Em suma, se o sistema operativo OpenMind permite que os robôs “compreendam o mundo e colaborem”, a infraestrutura blockchain do Kite AI permite que os robôs “sobrevivam na economia”. Com estas tecnologias, constrói-se uma rede económica de máquinas que fomenta “incentivos à colaboração” e “fechamento de ciclos de valor”, permitindo que os robôs possam:

• Receber receitas com base no desempenho (liquidação orientada a resultados)
• Comprar recursos sob demanda (estrutura de custos autónoma)
• Participar em mercados com reputação na cadeia (cumprimento verificável)

Os robôs podem assim participar num sistema completo de incentivos económicos: trabalhar → ganhar dinheiro → gastar → otimizar comportamentos de forma autónoma.

Perspetivas e Desafios

Perspetiva: a máquina internet após a internet

Dos três vetores acima, o papel do Web3 na indústria de robótica torna-se cada vez mais claro:

• Camada de Dados: fornecer motivações para recolha de dados em larga escala e de múltiplas fontes, melhorando a cobertura de cenários de cauda longa
• Camada de Coordenação: introduzir identidades unificadas, interoperabilidade e mecanismos de governação de tarefas, possibilitando colaboração entre dispositivos
• Camada Económica: através de pagamentos na cadeia e liquidações verificáveis, oferecer um quadro de comportamento económico programável para as máquinas

Estas capacidades criam as bases para a futura internet de máquinas, permitindo que os robôs colaborem e operem num ambiente mais aberto e auditável.

Desafios: da viabilidade técnica à sustentabilidade comercial

Apesar de a ecologia de robôs atingir um ponto de inflexão sem precedentes em 2025, a transição de “viabilidade técnica” para “escala e sustentabilidade” enfrenta múltiplas incertezas, que não decorrem de um único obstáculo técnico, mas de uma complexa interligação de fatores de engenharia, economia, mercado e regulação.

A viabilidade económica é realmente atingível?

Embora os avanços em perceção, controlo e inteligência sejam notórios, a implantação em larga escala depende de necessidades comerciais reais e retorno económico. Atualmente, a maioria dos robôs humanoides e generalistas ainda está em fase de validação piloto; há escassez de dados de longo prazo sobre a disposição das empresas em pagar por serviços de robôs, e se os modelos OaaS/RaaS garantem ROI estável em diferentes setores. Além disso, a relação custo-benefício de robôs em ambientes não estruturados ainda não está totalmente consolidada. Muitas vezes, automação tradicional ou trabalho humano continuam mais económicos e fiáveis. Assim, a viabilidade técnica não se traduz automaticamente em necessidade económica, e a incerteza na comercialização pode afetar a velocidade de expansão do setor.

Desafios de fiabilidade e complexidade operacional

O maior desafio na indústria de robôs não é “se a tarefa pode ser concluída”, mas “se pode ser feita de forma fiável e a baixo custo a longo prazo”. Falhas de hardware, custos de manutenção, atualizações de software, gestão de energia, segurança e responsabilidade podem rapidamente transformar-se em riscos sistémicos. Apesar do modelo OaaS reduzir custos iniciais, custos ocultos de manutenção, seguros, responsabilidade e conformidade podem corroer o modelo de negócio. Se a fiabilidade não atingir um limiar mínimo para cenários comerciais, as redes de robôs e a economia de máquinas permanecerão na fase de hipóteses.

Fragmentação de ecossistemas, convergência de padrões e regulação

O ecossistema de robótica está em rápida evolução, com sistemas operativos, agentes, protocolos blockchain e padrões de pagamento a emergir rapidamente, mas ainda altamente fragmentados. A falta de padrões universais aumenta custos de interoperabilidade, levando a redundâncias e perdas de eficiência. Além disso, robôs com capacidade de decisão autónoma e económica desafiam os quadros regulatórios atuais: responsabilidades, conformidade de pagamentos, limites de dados e segurança permanecem pouco claros. Sem uma evolução paralela de regulações e padrões, as redes económicas de máquinas enfrentam incertezas legais e de implementação.

Em suma, as condições para a massificação dos robôs estão a formar-se gradualmente, e os protótipos de sistemas económicos de máquinas começam a surgir na prática industrial. Web3×Robótica encontra-se numa fase inicial, mas já demonstra um potencial de desenvolvimento a longo prazo que merece atenção.