Web3 capacita a economia dos robots: da ferramenta industrial ao sistema autónomo

Quadro de Atualização em Quatro Dimensões da Indústria de Robótica

A indústria de robótica encontra-se em um duplo ponto de inflexão — avanços tecnológicos e inovação em modelos de negócio ocorrem simultaneamente. Na compreensão tradicional, os robôs são considerados “ferramentas” sob coordenação central, sem autonomia de colaboração ou reconhecimento como sujeitos econômicos. Contudo, com a fusão de novas tecnologias como AI Agent, pagamentos on-chain, Machine Economy, a ecologia de robôs evolui de uma competição unidimensional para um sistema de múltiplas camadas de “hardware- inteligência-pagamento-organização”.

O potencial dessa transformação já está precificado pelos mercados globais de capitais. O JPMorgan prevê que, até 2050, o mercado de robôs humanoides pode atingir US$ 5 trilhões, impulsionando o crescimento de cadeias de suprimentos, operações e indústrias de serviços relacionadas. Naquele momento, espera-se que o número de robôs humanoides em operação ultrapasse 1 bilhão, transformando-os de equipamentos industriais para “participantes sociais em larga escala”.

Compreender essa trajetória evolutiva permite decompor toda a ecologia em quatro níveis progressivos:

Primeiro nível: Camada de suporte físico — Robôs humanoides, braços mecânicos, drones, estações de carregamento e todos os sistemas incorporados. Essa camada resolve capacidades básicas de movimento e operação (caminhar, agarrar, confiabilidade, custo), mas os robôs ainda estão em estágio de “sem reconhecimento de sujeito econômico”, incapazes de realizar autonomamente ações como cobrança, pagamento ou compras.

Segundo nível: Camada de percepção e controle — Desde controladores tradicionais, SLAM, reconhecimento visual até sistemas adaptativos atuais como LLM+Agent e ROS. Essa camada permite que os robôs “entendam, vejam, executem”, mas tarefas de pagamento, contratos e autenticação de identidade ainda dependem de processamento manual de backend.

Terceiro nível: Camada de Machine Economy — Local de mudanças fundamentais. Os robôs obtêm carteiras digitais, identidades digitais, sistemas de reputação, podendo pagar diretamente por capacidade computacional, dados, energia, direitos de passagem via mecanismos como x402 e liquidações on-chain; além de cobrar autonomamente, custodiar fundos e iniciar pagamentos por resultados. Os robôs evoluem de “ativos empresariais” para “participantes de mercado”.

Quarto nível: Camada de coordenação de máquinas — Grande quantidade de robôs com pagamento e identidade autônomos podem se organizar em frotas e redes (ex.: enxames de drones, redes de robôs de limpeza, redes elétricas), ajustando preços, agendando tarefas, licitando, distribuindo lucros e até formando economias autônomas na forma de DAOs.

Essa arquitetura revela um fato-chave: o futuro da ecologia de robôs não é apenas uma revolução de hardware, mas uma reformulação sistêmica de “físico + inteligência + finanças + organização”, redefinindo fronteiras de capacidades e modos de captura de valor.

Por que a indústria de robótica explodirá em 2025?

Nos últimos décadas, a tecnologia robótica esteve confinada a laboratórios, feiras e cenários industriais específicos. Contudo, após 2025, essa barreira está sendo superada. Desde o mercado de capitais, maturidade tecnológica até avaliações de líderes como Jensen Huang, CEO da Nvidia, todos sinalizam: “O momento do ChatGPT de robôs generalistas está próximo.”

Isso não é mera estratégia de marketing, mas um sinal de três indicadores industriais principais:

Sinal 1: Infraestrutura de computação, modelos, simulação e controle amadurecendo simultaneamente

Chips de alto desempenho, engenharia de grandes modelos, ambientes de simulação de alta fidelidade (Isaac, Rosie) e novos algoritmos de controle (RT-X, estratégias de difusão) avançam juntos. Esses gargalos do passado agora formam uma base de engenharia utilizável.

Sinal 2: Inteligência de robôs migrando de controle em ciclo fechado para decisão aberta guiada por LLM/Agent

Percepção multimodal e novos modelos de controle capacitam os robôs, pela primeira vez, com capacidades próximas à inteligência geral — evoluindo de “executar comandos predefinidos” para “entender, decompor tarefas, raciocinar por visão e tato”.

Sinal 3: Capacidade de uma única máquina evoluindo para capacidade de sistema

Robôs evoluem de “capazes de agir” para “capazes de colaborar, entender e participar de atividades econômicas” em um ciclo completo.

Jensen Huang prevê que, em até 5 anos, robôs humanoides estarão amplamente comercializados, alinhando-se fortemente ao comportamento do mercado de capitais e às estratégias industriais de 2025.

Duas rodas: capital e tecnologia impulsionando a transformação

Validação de capital: densidade de financiamento atingindo recordes históricos

Entre 2024 e 2025, o volume e frequência de financiamentos na indústria de robótica atingem níveis sem precedentes. Em 2025, uma única rodada de financiamento ultrapassou várias vezes US$ 500 milhões. As características comuns desses financiamentos incluem:

• Não “financiamento conceitual”, mas foco em linhas de produção, cadeias de suprimentos, inteligência geral e implantação comercial
• Não projetos dispersos, mas arquiteturas integradas de hardware e software, com serviços de ciclo de vida completo

Investimentos de centenas de bilhões não ocorrem sem uma confirmação de maturidade setorial.

Avanços tecnológicos: convergência de múltiplas tecnologias

Avanços em AI Agent e grandes modelos elevam os robôs de “dispositivos manipuláveis” para “agentes inteligentes compreensíveis”. Percepção multimodal combinada com novos algoritmos de controle proporcionam às máquinas capacidades próximas à inteligência geral.

A maturidade de simulação e transferência de aprendizado reduz drasticamente a discrepância entre virtual e real. Ambientes de simulação de alta fidelidade permitem treinar robôs em larga escala a baixo custo, transferindo de forma confiável para o mundo real. Isso resolve o gargalo de aprendizado lento, dados caros e riscos em ambientes reais.

No hardware, motores de torque, módulos de articulação, sensores e componentes essenciais continuam a reduzir custos devido à escala da cadeia de suprimentos. A aceleração do crescimento da cadeia de suprimentos de robótica na China aumenta ainda mais a capacidade produtiva do setor. Diversas empresas anunciam planos de produção em massa, conferindo aos robôs uma base industrial “reprodutível e escalável” pela primeira vez.

Melhorias na confiabilidade e na eficiência energética elevam os robôs ao mínimo necessário para aplicações comerciais — controle aprimorado de motores, sistemas de segurança redundantes, sistemas operacionais em tempo real — permitindo operação estável e duradoura em ambientes empresariais.

De modo geral, a indústria de robótica atinge, pela primeira vez, condições completas para passar de “demonstrações laboratoriais” para “implantação em larga escala no mundo real”.

Clareza na trajetória de comercialização

2025 marca o ano em que o caminho para a comercialização de robôs se consolida. Empresas líderes como Apptronik, Figure, Tesla Optimus anunciam planos de produção em massa, elevando robôs humanoides de protótipos para fases industriais replicáveis.

Simultaneamente, implantações piloto em cenários de alta demanda, como armazenamento, logística e automação fabril, validam a eficiência e confiabilidade dos robôs em ambientes reais.

Com o aumento da capacidade de produção de hardware, o modelo Operation-as-a-Service (OaaS) começa a ganhar validação de mercado. Empresas podem oferecer serviços de robôs por assinatura mensal, eliminando altos custos de aquisição e otimizando o ROI. Essa inovação de modelo de negócio torna-se um fator-chave para a adoção em larga escala.

Paralelamente, redes de manutenção, fornecimento de peças, monitoramento remoto e plataformas de operação estão se consolidando rapidamente. Com essas capacidades, os robôs passam a ter condições completas de operação contínua e ciclo de negócio fechado.

Capacitação do ecossistema de Web3 na ecologia de robôs em três dimensões

Com a explosão da indústria de robôs, a tecnologia blockchain encontra uma posição clara, complementando capacidades essenciais em três dimensões:

Primeira dimensão: Camada de dados — Incentivos distribuídos impulsionando dados de treinamento de múltiplas fontes para Physical AI

O gargalo central no treinamento de modelos de Physical AI é a escala, cobertura de cenários e escassez de dados de alta qualidade de interação no mundo real. O paradigma DePIN/DePAI via Web3 oferece uma nova solução: quem contribui com dados e como é incentivado.

Porém, o ponto-chave é: dados distribuídos, embora mais diversos e em maior escala, não garantem automaticamente alta qualidade de treinamento. O motor de backend ainda precisa filtrar, limpar, controlar vieses para que os dados possam ser utilizados efetivamente no treinamento de grandes modelos.

Web3 resolve o “problema de motivação”, não o de “qualidade” diretamente.

Dados tradicionais de treinamento de robôs vêm de laboratórios, pequenas frotas ou coleta interna de empresas, insuficientes. O paradigma DePIN/DePAI com tokens incentiva usuários comuns, operadores de dispositivos e controladores remotos a contribuírem com dados, ampliando significativamente a escala e diversidade de fontes.

Projetos típicos incluem:

• NATIX Network: transforma veículos em nós móveis de dados, coletando vídeos, geolocalização, dados ambientais
• PrismaX: coleta dados de interação de alta qualidade via controle remoto de robôs em mercados (captura, classificação, movimentação de objetos)
• BitRobot Network: permite que robôs executem tarefas verificáveis, gerando dados reais de operação, navegação e cooperação

Pesquisas acadêmicas indicam que dados crowdsourced/distribuídos frequentemente apresentam problemas de “precisão insuficiente, ruído elevado, vieses grandes”. Os dados precisam passar por processos completos: coleta → revisão de qualidade → alinhamento de redundância → aumento de dados → preenchimento de caudas longas → correção de consistência de etiquetas, e não apenas “uso imediato”.

Assim, redes de dados Web3 oferecem fontes mais amplas, mas a questão de “poder usar diretamente para treinamento” depende do processamento de dados no backend. O valor real do DePIN é fornecer uma base de dados “contínua, escalável e de baixo custo” para Physical AI, não resolver imediatamente a precisão.

Segunda dimensão: Camada de coordenação — OS unificado e identidade distribuída tornam a colaboração entre dispositivos uma realidade

A indústria de robôs está migrando de inteligência de máquina isolada para colaboração em grupo, mas um gargalo permanece: diferentes marcas, formas e stacks tecnológicos não compartilham informações, não se conectam, e carecem de um meio de comunicação unificado. Isso limita a escalabilidade de implantação de múltiplos robôs, dependendo de sistemas proprietários.

Nos últimos anos, sistemas operacionais universais de robôs (Robot OS Layer), como o OpenMind, oferecem uma nova abordagem. Esses sistemas não são apenas “software de controle” tradicional, mas OS inteligentes transversais, semelhantes ao Android na indústria móvel, fornecendo infraestrutura comum para comunicação, cognição, compreensão e cooperação entre robôs.

Na arquitetura tradicional, sensores, controladores e módulos de raciocínio de cada máquina são isolados, sem compartilhamento de semântica entre dispositivos. A camada de OS universal, por meio de interfaces de percepção unificadas, formatos de decisão e métodos de planejamento de tarefas, permite que os robôs tenham:

• Descrições abstratas do ambiente (visão/sons/tato → eventos semânticos estruturados)
• Compreensão unificada de comandos (linguagem natural → planejamento de ações)
• Expressões de estado multimodal compartilháveis

Isso equivale a dotar os robôs de capacidades cognitivas desde a base. Os robôs deixam de ser “atuadores isolados” e passam a possuir interfaces semânticas unificadas, podendo integrar-se em redes maiores de colaboração robótica.

A maior inovação da camada de OS universal é a “compatibilidade entre marcas” — robôs de diferentes fabricantes e formas podem “usar a mesma linguagem” para dialogar. Todos os tipos de robôs podem conectar-se a um barramento de dados e interfaces de controle unificados via esse OS.

Isso permite que a indústria discuta de forma concreta sobre colaboração multi-robôs, licitação de tarefas, agendamento, compartilhamento de percepção e execução conjunta em espaços diversos.

Em sistemas de colaboração entre dispositivos, o peaq representa outra infraestrutura fundamental: um protocolo de base que fornece identidade verificável, incentivos econômicos e coordenação em rede para robôs.

Seus componentes principais incluem:

1. Identidade de máquina (Machine Identity): peaq fornece registro descentralizado de identidade para robôs, dispositivos e sensores, permitindo que operem como entidades independentes em qualquer rede, participando de tarefas de confiança e sistemas de reputação — condição prévia para que se tornem “nós de rede”.

2. Contas econômicas autônomas (Autonomous Economic Accounts): robôs obtêm autonomia econômica. Com suporte nativo a pagamentos em stablecoins e lógica de reconciliação automática, podem liquidar automaticamente:

• Pagamentos por uso de dados de sensores
• Pagamentos por uso de capacidade computacional e inferência de modelos
• Pagamentos instantâneos por serviços entre robôs (transporte, entrega, inspeção)
• Pagamentos condicionais para infraestrutura (carregamento, aluguel de espaço)

Podem usar condições de pagamento: pagamento automático ao concluir tarefa; ou fundos bloqueados ou reembolsados se não cumprido. Isso torna a colaboração entre robôs confiável, auditável e com resolução automática de disputas, condição essencial para implantação comercial em larga escala.

A receita obtida por robôs por meio de serviços e recursos pode ser tokenizada e mapeada na blockchain, exibindo valor e fluxo de caixa de forma transparente, rastreável, negociável e programável.

3. Coordenação de tarefas entre múltiplos dispositivos (Multi-device Task Coordination): peaq fornece um framework para que robôs compartilhem status e disponibilidade, participem de licitações e combinações de tarefas, alocação de recursos (capacidade, mobilidade, percepção). Assim, robôs podem colaborar como nós de rede, não mais operando isoladamente.

Com linguagem e interfaces unificadas, os robôs podem realmente ingressar em redes colaborativas, ao invés de ficarem presos em seus ecossistemas. Padrões como o OS do OpenMind padronizam a “compreensão do mundo e comandos”; redes de coordenação Web3 como o peaq exploram caminhos para que dispositivos diferentes obtenham capacidades verificáveis de colaboração em redes maiores.

Terceira dimensão: Camada econômica — Pagamentos on-chain e liquidações verificáveis transformam robôs em sujeitos econômicos

Se a camada de OS entre dispositivos resolve “como os robôs se comunicam” e a rede de coordenação resolve “como colaboram”, a essência da Machine Economy é transformar a produtividade robótica em fluxo de capital sustentável, permitindo que os robôs operem autonomamente e fechem o ciclo.

A maior carência do setor é de “capacidade econômica autônoma”. Robôs tradicionais apenas executam comandos predefinidos, sem capacidade de gerenciar recursos externos, definir preços ou realizar liquidações por seus serviços. Em cenários complexos, dependem de aprovação e coordenação manual, o que atrasa a eficiência e dificulta a implantação em larga escala.

x402: Conferindo “status de sujeito econômico” aos robôs

Como padrão de pagamento para agentes de nova geração, o x402 preenche essa lacuna fundamental. Os robôs podem iniciar pagamentos via HTTP, usando stablecoins programáveis como USDC para liquidações atômicas. Isso significa que os robôs não apenas executam tarefas, mas também podem comprar recursos necessários:

• Capacidade computacional (inferência de LLM/controladores)
• Acesso a cenários e aluguel de dispositivos
• Serviços de outros robôs

A partir de então, os robôs podem atuar como sujeitos econômicos autônomos, consumindo e produzindo de forma independente.

Nos últimos anos, parcerias entre fabricantes de robôs e infraestrutura de criptografia começaram a surgir, sinalizando que a rede de Machine Economy avança do conceito para a implementação.

OpenMind × Circle: habilitando pagamento com stablecoin nativo aos robôs

OpenMind integrou seu sistema operacional de robôs cross-device com Circle, permitindo que robôs usem USDC diretamente na cadeia de execução de tarefas para pagamentos e liquidações. Dois avanços principais:

1. A cadeia de execução de tarefas dos robôs pode integrar-se nativamente a liquidações financeiras, sem depender de sistemas de backend
2. Robôs podem realizar “pagamentos sem fronteiras” em ambientes multi-plataforma e multi-marca

Para a colaboração robótica, essa é a base para se tornarem entidades econômicas autônomas.

Kite AI: infraestrutura blockchain nativa para Agent na Machine Economy

Kite AI aprimora a arquitetura de base da Machine Economy: uma blockchain especialmente desenhada para agentes de IA, com identidades on-chain, carteiras compostas e sistemas de pagamento automático, permitindo que agentes executem transações de forma autônoma. Fornece um ambiente completo de “economia autônoma de agentes” para participação de robôs no mercado.

Componentes principais:

1. Camada de identidade de agente/robô (Kite Passport): emissão de identidades criptográficas e múltiplas chaves para cada agente de IA (que futuramente pode mapear para robôs específicos), permitindo controle detalhado de “quem gasta” e “em nome de quem”, com possibilidade de revogação e responsabilização — condição prévia para tratar agentes como entidades econômicas independentes.

2. Stablecoins nativos + primitivas x402 embutidas: integração do padrão x402 na cadeia, com uso padrão de USDC ou similares, permitindo que agentes autorizem transferências e reconciliações por intenções padrão. Otimizado para pagamentos M2M de alta frequência e baixo valor (confirmação em segundos, baixas taxas, auditável).

3. Regras programáveis e governança: por meio de estratégias on-chain, é possível definir limites de pagamento, permissões para contratos e comerciantes, regras de risco e trilhas de auditoria, ao conceder carteiras aos robôs, equilibrando segurança e autonomia.

Em suma, se o OS do OpenMind permite que os robôs “entendam o mundo e colaborem”, a infraestrutura blockchain do Kite AI permite que eles “sobrevivam na economia”.

Por meio dessas tecnologias, a rede de Machine Economy estabelece “incentivos à colaboração” e um ciclo de valor, não apenas permitindo que os robôs “paguem”, mas também:

• Gerem receita baseada em desempenho (pagamento por resultado)
• Comprando recursos sob demanda (estrutura de custos autônoma)
• Participando de mercados com reputação na cadeia (verificável e com cumprimento de contratos)

Isso significa que os robôs podem participar de um sistema completo de incentivos econômicos: trabalhar → ganhar dinheiro → gastar → otimizar comportamentos de forma autônoma.

Perspectivas e desafios

Futuro da integração ecológica

Analisando as três dimensões acima, o papel do Web3 na indústria de robôs torna-se cada vez mais claro:

• Dimensão de dados: fornece incentivos escaláveis e coleta de múltiplas fontes, ampliando a cobertura de cenários de cauda longa
• Dimensão de colaboração: introduz identidade unificada, interoperabilidade e mecanismos de governança de tarefas para colaboração entre dispositivos
• Dimensão econômica: oferece estrutura de comportamento econômico programável via pagamentos on-chain e liquidações verificáveis

Essas capacidades fundamentam o protótipo do Machine Internet, permitindo que robôs colaborem e operem em ambientes mais abertos, auditáveis e integrados.

Incertidades remanescentes

Embora a ecologia de robôs de 2025 seja marcada por avanços raros, a jornada de “viabilidade técnica” para “escala e sustentabilidade” ainda enfrenta múltiplas incertezas — não por um único gargalo tecnológico, mas por uma complexa acoplamento de engenharia, economia, mercado e regulação.

A viabilidade comercial será realmente estabelecida?

Apesar de avanços em percepção, controle e inteligência, a implantação em larga escala depende de demanda real e retorno econômico. A maioria dos robôs humanoides e generalistas ainda está em fase de testes e validação, sem dados de longo prazo que confirmem disposição de empresas a pagar por serviços de robôs. Modelos OaaS/RaaS podem não garantir ROI estável em diferentes setores. Além disso, a relação custo-benefício de robôs em ambientes não estruturados ainda não está consolidada; muitas tarefas continuam sendo mais baratas e confiáveis com automação tradicional ou mão de obra humana.

Assim, a viabilidade técnica não garante automaticamente a econômica, e a incerteza na comercialização impacta diretamente a velocidade de expansão do setor.

Desafios sistêmicos de confiabilidade e operação

O maior desafio prático da indústria de robôs não é “se podem realizar tarefas”, mas “se podem operar de forma confiável, estável e de baixo custo por longos períodos”. Em larga escala, fatores como falhas de hardware, custos de manutenção, atualizações de software, gestão de energia, segurança e responsabilidade podem evoluir para riscos sistêmicos.

Mesmo com modelos OaaS que reduzem o investimento inicial, custos ocultos de operação, seguros, responsabilidades e conformidade podem corroer a margem de lucro. Se a confiabilidade não atingir o mínimo necessário para aplicações comerciais, a visão de uma rede de robôs e Machine Economy será difícil de concretizar.

Colaboração ecológica, convergência de padrões e adaptação regulatória

A ecologia de robôs evolui rapidamente em camadas de OS, agentes, protocolos blockchain e padrões de pagamento, mas ainda de forma fragmentada. Os altos custos de colaboração entre dispositivos, fabricantes e sistemas limitam a adoção de padrões universais, podendo gerar fragmentação, redundância e perdas de eficiência.

Simultaneamente, robôs com autonomia de decisão e capacidade econômica desafiam estruturas regulatórias e jurídicas existentes: responsabilidades, conformidade de pagamentos, limites de dados e segurança permanecem indefinidos. Se regulações e padrões não acompanharem a evolução tecnológica, a implementação da Machine Economy enfrentará incertezas regulatórias e de conformidade.

Em suma, as condições para a adoção massiva de robôs estão se formando gradualmente, e os primeiros esboços de uma Machine Economy emergem na prática industrial. Ainda que Web3 × Robotics esteja em estágio inicial, já demonstra potencial de desenvolvimento de longo prazo que merece atenção.