A16z: Depois de a IA conceder superpoderes à humanidade, para onde devemos seguir?

Título original: AI just gave you superpowers—now what?

Autor original: a16z crypto

Fonte original:

Reprodução: Mars Finance

Um novo artigo intitulado «A Economia Minimalista da AGI» está sendo amplamente divulgado. Para isso, conversamos com os autores do artigo, abordando:

· Automação e validação: o núcleo econômico

· Por que os agentes de IA hoje parecem colegas de posições iniciais, o que está acontecendo e a «maldição do codificador»

· «Criadores de significado», consenso e o valor da economia de status

· Por que as criptomoedas podem se tornar infraestrutura fundamental de identidade, origem e confiança

· Dois futuros possíveis: economia vazia vs economia aumentada

Neste episódio, convidamos Christian Catalini, fundador do MIT Digital Economy Lab, e Eddy Lazzarin, CTO da a16z crypto, para uma conversa com Robert Hackett, explorando como a automação está remodelando o mercado de trabalho e a essência da inteligência.

O que essas mudanças significam para startups, o futuro do trabalho e sua carreira?

A seguir, o conteúdo da conversa:

Robert Hackett: Olá a todos. Hoje temos conosco Christian Catalini, cofundador da Lightspark e do MIT Digital Economy Lab, além de Eddy Lazzarin, CTO da a16z crypto.

Vamos discutir o mais recente artigo de Christian, «A Economia Minimalista da AGI».

Primeira pergunta: o que o levou a começar a estudar a relação econômica entre IA e o mundo real?

Christian Catalini: Acho que isso veio de uma crise existencial parcial. Todos estamos enfrentando o avanço tecnológico acelerado e a rapidez com que tudo muda.

Sou um otimista, mas a questão central sempre foi: o que devemos fazer? Em que focar? O que vale a pena dedicar tempo, energia e atenção?

Há alguns meses, escrevemos um artigo sobre mensuração, cujo ponto central é: tudo que pode ser medido, acabará por ser automatizado. Parece uma má notícia. Este segundo artigo explora: se essa hipótese for verdadeira, até onde podemos levá-la?

Como será a economia? Qual será a essência do trabalho? O que as startups devem fazer? E os gigantes existentes? No final, como será o futuro?

Algumas previsões estarão corretas, outras erradas. Espero que nossa direção esteja certa. Agora que o artigo está público, estamos vendo quais ideias ressoam e quais não.

Robert: Você disse que isso vem de uma crise existencial parcial?

Christian: Tenho três principais insights. Primeiro, essa tecnologia ainda está sob nosso controle. Segundo, seu valor positivo é várias ordens de magnitude maior do que os pessimistas afirmam. Terceiro, acho que todos nós temos um conjunto de diretrizes de ação.

Podemos refletir: onde criamos valor? Que tipo de tarefas fazemos no trabalho? O trabalho costuma ser uma combinação de tarefas. Quando algumas delas ou partes do trabalho são automatizadas, as pessoas ficam muito ansiosas.

Acredito que a programação está passando por esse processo: nas últimas décadas, muitos talentos que escreviam códigos elegantes e excelentes agora percebem: «Uau, a IA está fazendo o que eu fazia.»

Agentes de IA: de ferramenta a colega

Robert: Quero aprofundar um pouco. Hoje também contamos com Eddy Lazzarin, que atua como CTO na a16z crypto há anos. Eddy, como você vê essas mudanças?

Eddy Lazzarin: Vou colocar a linha do tempo e o contexto do artigo juntos. Muitos sentem que, em dezembro de 2025, ocorreu uma mudança qualitativa. A mudança foi que uma série de melhorias graduais nas capacidades dos agentes acumulou-se até atingir um ponto crítico: agentes de IA agora podem executar tarefas de longo prazo.

Um ano atrás, parecia: eu peço ao agente para fazer uma pequena coisa, e ele faz muito bem, mas preciso dar uma instrução após a outra, passo a passo.

Hoje, posso dar orientações menores. Talvez ele ainda não seja perfeito, mas de repente é como trabalhar com uma pessoa.

Você não precisa dividir a tarefa em pedaços minuciosos e acompanhar cada passo — isso é microgestão extrema. Agora, basta conversar claramente, e ele imediatamente começa a agir, trazendo resultados em um ou dois dias. Essa mudança qualitativa abre um espaço enorme de imaginação, e todos começam a encarar essa realidade.

Essa parte é emocionalmente desafiadora, mas o mais interessante é: como maximizar o valor na produção real e em cenários comerciais.

As pessoas estão percebendo que a IA pode gerar uma quantidade enorme de trabalho, com resultados excelentes, consumindo uma fração do tempo que levava antes. Mas ela também apresenta alguns defeitos sutis, que antes não eram bem considerados.

Por exemplo, o trabalho de engenharia de software está sendo redefinido. Antes, achávamos que software era sentar e escrever código: pensar, entender requisitos, e produzir código.

Na verdade, a IA nos ajuda a decompor e entender melhor esse processo. É uma tarefa altamente iterativa, de correção, coleta de feedback e integração — não apenas escrever linha por linha. É uma tarefa holística. Assim, o foco dos engenheiros de software está mudando rapidamente.

O processo de experimentar, orientar e assumir riscos, que Christian chama de validação no artigo.

A mudança está na estrutura do trabalho dos engenheiros de excelência. A proporção de esforço dedicada a escrever código linha por linha está diminuindo drasticamente, quase zero em alguns cenários de «Vibe Coding». Hoje, a maior parte do trabalho é validação.

Automatização vs validação: o núcleo econômico

Christian: A automação é mais direta. Os agentes podem fazer mais tarefas que antes eram humanas. Mas, por enquanto, eles ainda têm limitações no que podem observar. Todo o código que aprenderam durante o treinamento ou ajuste fino é a base deles.

Muita gente diz: «Então eles não podem inovar, não têm criatividade, nem bom gosto.»

Discordo totalmente. Na verdade, inovação é, em grande parte, recombinação de ideias. Os humanos exploraram apenas uma pequena fração das combinações possíveis entre disciplinas. Portanto, acredito que, ao usar o conhecimento que lhes damos, esses agentes podem ser altamente inovadores.

Na nova economia, validação é um custo importante. O que é custo de validação? Começa com o conceito de mensuração. Se você acredita que a IA é muito boa em replicar processos com dados, então começa a perguntar: o que ainda é impossível de medir?

Algumas coisas são impossíveis de medir porque, por sua natureza, não podem ser mensuradas. Economistas chamam isso de incerteza de Knight, nomeada por Frank Knight.

Simplificando, é a diferença entre atribuir probabilidades a eventos futuros e não conseguir fazer isso de forma alguma.

Robert: Para quem não tem formação econômica, talvez seja mais familiar a frase de Donald Rumsfeld: «o desconhecido desconhecido».

Christian: Exatamente.

O desconhecido desconhecido é, na essência, aquilo que não pode ser mensurado, geralmente relacionado ao futuro. É por isso que, mesmo que você coloque agentes de IA no mercado de ações, eles podem se sair bem — até melhor que seus consultores financeiros — mas provavelmente não conseguirão lidar com mudanças drásticas no ambiente, como mudanças geopolíticas. Essas coisas são impossíveis de medir. E há muitos outros exemplos.

Portanto, na tese do artigo, validação é, essencialmente, a ação humana de aplicar todos os padrões de mensuração implícitos ao longo da vida profissional.

Duas pessoas podem ter conhecimentos e experiências muito semelhantes, mas suas avaliações nunca serão exatamente iguais. Quando alguém diz: «Essa pessoa tem bom gosto», «é um curador excelente», «tem bom julgamento»… uma inspiração do artigo é que todos procuram desculpas para se confortar, como «máquinas nunca conseguirão fazer X, Y, Z».

Mas essas desculpas são vagas. Como definir bom gosto? Como definir bom julgamento? Ainda pior, um engenheiro excelente há três meses pode ter um julgamento muito mais refinado do que hoje.

Precisamos, portanto, encontrar algo mais fundamental, que possa ser fixado de forma definitiva. Nossa conclusão é: tudo que tiver dados que possam ser usados para automação será automatizado.

Três papéis humanos na economia do futuro

Robert: Recentemente, você dividiu as tarefas e posições econômicas em três categorias, com base na sua potencial automatização ou na mensurabilidade de sua produção e comportamento.

Christian: Acredito que, em muitos aspectos, ainda há bastante espaço para o humano substituir o que for possível. Primeiro, claro, validação.

Hoje, o poder de alavancagem de qualquer indivíduo na carreira é muito maior do que antes de dezembro de 2025. Isso significa que todos nós devemos ser mais ambiciosos, repensar nossos fluxos de trabalho, o que chamamos de «sanduíche de IA».

Uma startup ou empresa pode ter apenas uma pessoa humana, que chamamos de comandante, responsável por orientar a validação, garantindo que o sistema seja corrigido quando desviar do esperado. Pode ser uma pessoa ou uma pequena equipe.

No nível intermediário, há uma grande quantidade de agentes inteligentes. Já vimos várias tentativas inovadoras nesse sentido.

Na base, há um grupo de validadores de elite. Com as ferramentas certas, especialistas de ponta em cada área serão responsáveis por garantir que a saída do sistema esteja de acordo com o esperado. Essa é uma tarefa extremamente importante. Durante muito tempo, especialistas de domínio brilharão nessa função.

Mas há uma má notícia: ao fazer esse trabalho, você também está criando dados rotulados que podem substituir você. Já vimos versões mais simples: pessoas rotulando imagens para treinar IA, por exemplo, e essas tarefas já estão desaparecendo.

Hoje, laboratórios de grandes modelos de base estão contratando especialistas de ponta de setores como finanças. Esses profissionais criam padrões de avaliação e dados de treinamento, que acabarão por substituir seus colegas. Assim, a camada de validação é crucial, e muitos terão sucesso nela, pois recompensa a especialização extrema. Se você for aquele que fornece a última peça de desbloqueio, seu poder de alavancagem é enorme.

Robert: Essa é a primeira categoria. E o papel do validador, que você chama de maldição do codificador?

Christian: A maldição do codificador é um mecanismo de que, se você for um validador de elite, precisará constantemente evoluir, pois a tecnologia fica mais forte.

O comandante que mencionei é, na essência, quem impulsiona a intenção. Empreendedores são esses comandantes, que veem o futuro e imaginam um caminho para realizá-lo.

Há também uma categoria de tarefas que é fácil de automatizar. Essas posições já desapareceram ou estão por desaparecer. A sociedade ainda não lidou totalmente com esses impactos, mas haverá uma grande necessidade de requalificação, levando as pessoas a áreas de conhecimento mais avançadas.

Às vezes, há um equívoco sobre o artigo: dizemos que a validação humana é a última etapa, mas muitas vezes a IA valida a IA. Antes de chegar ao humano, há uma longa cadeia de validações.

Outra categoria mais difícil de definir é a que chamamos de criadores de significado. Essas pessoas são muito boas em entender tendências, mudanças sociais, temas de interesse coletivo, coisas que exigem consenso. Arte, por exemplo, é assim, e redes de criptomoedas também, em certa medida.

Esses criadores de significado não estão em domínios mensuráveis. Às vezes, dizem que esses trabalhos exigem «toque humano». Mas acho que superestimamos bastante a importância desse toque. Como em aconselhamento psicológico, cuidados geriátricos, assistência infantil.

Acredito que, inicialmente, haverá várias preocupações, mas ninguém realmente considerou a enorme redução de custos. Se algo ficar 100 ou 1000 vezes mais barato, as pessoas mudarão rapidamente de opinião. De fato, já sabemos que as pessoas usam modelos grandes para responder a questões muito pessoais e privadas.

Outro tipo de trabalho é o «feito por humanos», que se tornará uma marca muito importante. As criptomoedas terão papel relevante aqui, pois, sem forte tecnologia de criptografia, perderemos a essência da identidade. Mas «feito por humanos» só tem valor porque o tempo e a atenção de uma pessoa são escassos.

Não porque seja melhor, mas porque sabemos que um humano investiu tempo e atenção escassos para criar essa experiência. Essas coisas ainda são importantes.

Criptomoedas no mundo da IA: identidade, origem, confiança

Robert: Você mencionou criptografia. Qual o papel das criptomoedas nesse mundo?

Christian: Muito importante.

Quando começamos a estudar, muitos já apontaram que grandes modelos e IA são probabilísticos, enquanto criptomoedas são determinísticas. Você pode imaginar usar contratos inteligentes para definir limites para agentes, ou dar a eles capacidade de comprar e vender recursos.

Essas ideias fazem sentido. Mas acho que há uma complementaridade mais profunda entre IA e criptomoedas. Talvez hoje ela não seja tão evidente na economia, porque os efeitos colaterais ainda não aparecem, como questões de identidade ou origem de informações digitais.

Acredito que, nos próximos meses, à medida que essas capacidades se tornarem realmente poderosas, entraremos em um território totalmente desconhecido. Cada plataforma digital terá que lidar com uma nova realidade: todo conteúdo criado por humanos — posts, imagens, qualquer coisa — pode vir de agentes de IA.

Com essa tendência, a sociedade precisará reconstruir completamente seus sistemas de identidade. Em um ambiente onde a confiança se torna escassa, as primitivas criptográficas brilharão em muitas aplicações. Tudo que foi construído na última década se tornará mais fundamental. Voltando à validação: quando a informação básica estiver na blockchain, o custo de validação será menor, mais confiável e mais seguro.

Eddy: O custo de automação está caindo rapidamente. O que discutimos sobre o custo de validação também está diminuindo, mas a uma velocidade menor, criando uma lacuna interessante.

Você pode descrever essa lacuna de várias formas, alguns chamam de oportunidade. Essa é a avaliação de Christian sobre o trabalho humano: se existe um gargalo, uma lacuna de mensurabilidade gerada pela adaptabilidade, experiência e generalidade humanas, então os humanos podem se especializar mais rápido na validação do que as máquinas.

No curto prazo, as máquinas realmente enfrentam dificuldades na validação. Mas, a longo prazo, não acho que isso seja permanente; no curto prazo, certamente é.

Criptografia e blockchain são ferramentas de validação. Provas de origem são uma série de evidências criptográficas que demonstram que algo passou por certas pessoas, certos caminhos ou certas transformações específicas, fornecendo sinais que facilitam validações cruzadas. Assim, qualquer coisa que torne a validação mais simples ajudará a preencher essa lacuna.

O custo oculto da automação: riscos sistêmicos e responsabilidade

Eddy: Podemos falar sobre a questão do «Cavalo de Tróia»? Já discutimos os riscos para os trabalhadores, há muito a falar, mas, do ponto de vista da eficiência econômica, o baixo custo da automação traz riscos para a economia?

Christian: Já vemos sinais de que muitas empresas dizem que X% do código é gerado por máquinas.

Os ciclos de lançamento de produtos estão mais curtos. Mas também sabemos que não é possível revisar todo o código humano, e ele provavelmente carregará dívidas técnicas.

Todos já tiveram a tentação de perguntar a um grande modelo: «Isso é correto?», dar uma olhada rápida e publicar como se fosse seu resultado, sem validação completa, pois o modelo fica cada vez melhor. Mas, seja por erros de frase, código ou vulnerabilidades que entram no repositório, acho que veremos cada vez mais esses problemas.

A tese do artigo é que publicar código, textos ou qualquer resultado gerado por IA com potenciais erros é uma decisão totalmente racional, pois não é possível validar tudo completamente. Se ampliarmos isso para toda a sociedade, podemos estar acumulando algum grau de risco sistêmico.

À medida que avançamos, esperamos desenvolver melhores ferramentas de validação, revisando o que já foi publicado. Mas, no médio e longo prazo, as empresas enfrentam um dilema: investir em ferramentas de validação mais completas (incluindo primitivas criptográficas) é caro e pode desacelerar o progresso. Os benefícios estão no futuro, mas elas querem lançar produtos e crescer agora.

Acredito que veremos dois tipos de fundadores: um que se preocupa com responsabilidade a longo prazo, construindo de forma correta. Já há sinais que podemos chamar de «responsabilidade como software». Quando implantamos agentes como empregados, responsabilidade e seguros se tornam cada vez mais importantes. Não é um tema glamouroso, mas veremos falhas sistêmicas na prática.

Eddy: Essa ideia é muito interessante. Se antes o desenvolvimento de software era feito principalmente por humanos, você poderia assumir que muitas etapas tinham supervisão e controle. Não que nunca houvesse erros, mas sempre havia alguém monitorando cada fase.

Com maior automação, maior risco e maior valor, a responsabilidade também aumenta. Os benefícios crescem rapidamente, e estamos dispostos a tolerar isso. Mas a capacidade de supervisionar, limitar e entender os limites do risco precisa se expandir.

Por isso, mecanismos semelhantes a seguros, que atribuem valor ao risco de falhas, podem se tornar parte importante na gestão de empresas que não podem ser totalmente supervisionadas. Você quer delegar a especialistas a quantificação do risco e a compreensão dos problemas.

Acho interessante que até o desenvolvimento de software pode criar novas dimensões financeiras que antes não existiam.

Christian: Voltando às criptomoedas, tudo que construímos na última década avançou na nossa capacidade de mensurar e ponderar riscos. Você pode usar DeFi, mercados preditivos, esses primitives se tornaram essenciais.

Se você implanta software ou agentes inteligentes, uma pilha tecnológica que permita agentes verem sinais melhores é fundamental. Por exemplo, conversei com um fundador de agentes de trading e pagamento, que descobriu que, ao trocar de sistemas tradicionais de pagamento para stablecoins, o sistema ficou mais confiável, pois todos os sinais estão na blockchain. Os agentes podem entender melhor o que está acontecendo, não apenas chamar uma API sem feedback, mas ver o contexto completo da ação.

Outro ponto interessante, relacionado à sua menção de seguros e responsabilidade: alguns dizem que os efeitos de rede serão uma barreira sustentável na era da IA. Mas acho que a realidade é mais sutil. Agentes de IA e sistemas autônomos são muito bons em quebrar muitas barreiras defensivas de plataformas bilaterais. Os custos de iniciar esses plataformas e de fazer o lançamento inicial no mercado estão caindo.

Por outro lado, um efeito de rede mais importante é: se você possui dados proprietários críticos gerados pelo seu negócio, e esses dados permitem estender validações de humanos para máquinas, você consegue gerenciar riscos melhor, tomar decisões melhores e oferecer produtos mais seguros a custos menores.

Assim, ao comparar empresas existentes e startups, aquelas com bancos de dados completos de casos de falhas se tornarão extremamente valiosas. E startups que focarem em construir ciclos de feedback positivos em torno da validação (como envolver especialistas de ponta, aprender com decisões passadas) terão grande sucesso.

Eddy: Isso reforça que dados proprietários podem ser um dos ativos mais defensivos.

Duas visões de futuro: economia vazia vs economia aumentada

Robert: Tenho uma questão que quero explorar: o artigo menciona uma economia vazia (hollow economy) e uma economia aumentada (augmented economy). Você pode explicar? Qual a diferença principal?

Christian: Claro, começando pela economia vazia. Já há sinais iniciais de que empresas de tecnologia perceberam que podem fazer mais com menos pessoas.

Claro, elas começarão pelos funcionários de nível médio ou comum, pois a IA já consegue substituí-los; e por jovens profissionais, pois a capacidade de funcionários experientes pode ser expandida por 10, 100 vezes, dependendo da tarefa. Essa é uma das forças motrizes da mudança.

O segundo ponto é a maldição do codificador. Quando especialistas treinam ou tomam decisões, na prática estão gerando dados rotulados. Esses dados podem ser usados no futuro para tomar decisões semelhantes sem especialistas.

Por fim, há o desvio de alinhamento (alignment drift). Simplificando: não se deve tratar o alinhamento como um processo único, «treinamos e alinhamos, e está resolvido», mas como criar uma relação de educação contínua, com feedback constante.

Juntando esses três fatores, mais o fato de que há incentivos altos para lançar IA não validada, pois ela oferece produtividade imediata (por exemplo, «60% do código gerado por máquina»), mas alguns custos aparecerão no futuro. Podemos estar caminhando para uma economia onde não se treina mais futuros validadores.

Os talentos de validação de nível inicial (que serão nossos principais validadores no futuro) estão ficando cada vez mais escassos. Esse grupo está encolhendo. Estamos criando riscos potenciais, que podem levar a uma economia vazia.

Novamente, sou otimista. Acredito que caminharemos para uma economia aumentada. A questão é: quão rápido chegaremos lá e se conseguiremos fazer uma transição suave para quem precisa de requalificação.

A economia aumentada é o oposto. Reconhecemos que talentos iniciais não foram treinados. Mas a boa notícia é que a IA tem uma magia poderosa na aceleração de habilidades. Você pode descobrir talentos jovens, ao invés de colocá-los em cursos padronizados.

Acelerar seu crescimento, ajudá-los a encontrar seu verdadeiro eu, suas paixões, o que os faça se dedicar de corpo e alma. É assim que pensamos para nossos filhos. Ninguém sabe exatamente o que será mais valioso no futuro, mas construir com base no talento real aumenta muito as chances de sucesso.

Acredito que a IA terá um papel enorme nisso. São ferramentas de aprendizado excelentes, que ainda precisam ser desenvolvidas em escala.

Segundo, voltando à maldição do codificador: essas pessoas precisam se requalificar continuamente, subir na cadeia de valor, descobrir «quais habilidades tenho de maior impacto agora».

Muitos falam sobre autonomia. Acho que isso é fundamental: você precisa perceber que pode se tornar um comandante, fazer muito mais do que antes.

No que diz respeito ao alinhamento, com pesquisa de segurança e melhores ferramentas de validação, podemos fortalecer nossa capacidade de validação e nos tornar verdadeiros parceiros.

Juntando tudo, entramos em um cenário onde muitas coisas que antes eram caras agora são quase gratuitas. Tudo que for mensurável pode ser automatizado.

Depois, inventaremos coisas novas. Novos trabalhos, incluindo economia de status e economia de coisas não mensuráveis, tudo apoiado por uma forte pilha de validação, com uma base factual sólida. Assim, não seremos dominados por identidades falsas ou atores tentando ataques de bruxaria.

No geral, o futuro é bastante promissor. Muitos governos querem fazer coisas como educação de qualidade e saúde acessível, que podem se tornar baratas e universais.

Mas é preciso investir na construção de um processo, não apenas passar por uma transição forçada, destruindo centros de dados, por exemplo. Isso não funciona e nunca funcionará.

Robert: Então, se você está no início da carreira, deve usar essas ferramentas para simular ambientes que enfrentará, treinando-se. Se estiver na fase final, precisa de senso de urgência, percebendo que pode fazer mais com menos recursos.

Eddy: Difícil dizer quanto tempo isso vai durar até uma nova onda de mudanças imprevisíveis. Mas a habilidade humana de ter uma visão geral, de entender o projeto como um todo, de saber onde focar, onde alocar recursos e como ajustar o curso, é fundamental.

Se eu fosse um jovem começando hoje, ficaria um pouco triste: o glamour de passar um verão escrevendo um código elegante e eficiente desapareceu. Agora, é um hobby.

Por outro lado, tentaria convencer meus pais a investirem uma grana para eu comandar uma grande quantidade de computadores, tentando usar de forma eficiente os US$ 5000 de poder computacional. Por exemplo, posso fazer uma grande frota de máquinas fazerem uma única coisa?

O mundo da tecnologia já tem um meme antigo: uma pessoa pode fundar uma startup avaliada em bilhões de dólares. Essa é a sua realização, não é?

Controlar uma variedade de máquinas e dados, mantendo uma visão global, nunca foi uma habilidade desenvolvida. E nunca foi uma habilidade que valesse a pena aprender.

Mas, se você quer fazer um grande projeto, sempre precisou aprender a mobilizar muitas pessoas, essa é a sua forma de obter alavancagem. Quando a estrutura de trabalho muda, essa abordagem também muda. Agora, você precisa aprender a dominar essa nova realidade.

Novos dividendos já surgiram. Aprenda a usá-los, essa é a lição para os jovens.

A coisa não acabou — é absurdo. Você acabou de descobrir que tem superpoderes. O que fará com eles?

Christian: Resumindo, o aprendizado por apprenticeship (aprendizado por experiência) pode estar morto, mas o verdadeiro trabalho está apenas começando.

Áreas que antes eram difíceis de acessar, como hardware, agora podem ser conquistadas por qualquer pessoa curiosa.

Se eu tivesse que classificar, o sinal mais positivo do modelo é: os ciclos de experimentação estão sendo comprimidos, e as pessoas poderão realmente ampliar suas ideias rapidamente.

Perspectiva de investimento: equipes pequenas, alto valor, a inevitabilidade das criptomoedas

Robert: Eddy, você tem visto essa tendência em empresas que avalia para investir?

Eddy: Com certeza. Já vimos empresas como Block, X, fazendo grandes cortes de pessoal.

Não tenho uma análise formal, mas projetos de criptomoedas como Hyperliquid, Uniswap, têm valor altíssimo, com equipes de menos de 20 pessoas.

Se só algumas pessoas podem abrir uma empresa, no futuro surgirão muitas delas, certo? E essas precisarão se coordenar, o que é bastante complexo.

Você precisa de reputação, identidade, provas de origem de dados, métodos de pagamento. Discutimos antes a ideia de seguros.

E a razão de as redes blockchain serem tão atraentes é porque são confiáveis e neutras. Você não precisa se preocupar com a reputação de cada uma das 500 bilhões de empresas com as quais interage; basta confiar em contratos inteligentes e modelos de IA verificáveis, garantindo que as transações ocorram como esperado e os pagamentos sejam feitos conforme necessário.

Acredito que isso é quase inevitável. As blockchains terão um papel central nessa história.

Christian: Concordo totalmente. Já estamos há muito tempo construindo a infraestrutura e os trilhos para isso, e acho que ela se tornará ainda mais útil.

Robert: Christian, após toda essa pesquisa e exploração, como você incorpora essas descobertas no seu trabalho e na sua vida?

Christian: Honestamente, sem Gemini, ChatGPT, Grok, Claude, não teríamos escrito esse artigo. São coautores excelentes. Claro, às vezes eles se desviam, cortam trechos que precisamos.

Até deixamos alguns easter eggs para grandes modelos no artigo. Conversei com Gemini na época, e ele disse que gostou do easter egg, fez comentários bem humorados.

Naquele momento, você realmente sente a inteligência. Ela não é mecânica, é criativa. Foi um momento marcante: você percebe que ela é uma parceira, não uma ferramenta.

Robert: Certo. Se alguém quiser ler o artigo, o título é «A Economia Minimalista da AGI». Recomendo fortemente que leia. Lá há insights que podem impactar sua vida e como você deve se preparar para o futuro.