Entrevista: CEO da Aptos sobre agentes de IA, stablecoins e o futuro do comércio entre máquinas

A rápida ascensão da IA agentiva está criando uma nova pergunta para a indústria de blockchain: o software autônomo pode se tornar um participante ativo na economia, em vez de simplesmente uma ferramenta para gerar informação?

A Franklin Templeton Digital Assets estima que o comércio agentivo pode atingir US$3 a US$5 trilhões até 2030, mas permanecem questões significativas sobre pagamentos, segurança, responsabilidade e confiança.

O cofundador e CEO da Aptos, Avery Ching, afirma que a infraestrutura que suporta agentes de IA precisará lidar com transações rápidas, de baixo custo, programáveis e auditáveis.

Nesta entrevista ao Invezz, Ching discute como essa infraestrutura pode ser e onde a blockchain se encaixa na emergente economia de agentes.

Invezz: A Franklin Templeton estima que o comércio agentivo pode chegar a US$3–5 trilhões até 2030. O que precisa acontecer nos próximos anos para que essa previsão se concretize?

Acho que a questão maior é se os agentes se tornam confiáveis o suficiente para que pessoas e empresas realmente se sintam confortáveis em lhes delegar autoridade.

Os modelos já são potentes o suficiente para grande parte dos nossos fluxos de trabalho cotidianos. Os problemas restantes estão relacionados à infraestrutura.

Um agente pode manter seus dados confidenciais, você consegue implantá‑lo com facilidade, ele pode rodar de forma confiável por longos períodos, é possível provar o que ele fez? E ele pode guardar e trocar valor sob regras claras?

Para o comércio especificamente, os agentes precisam de identidade e capacidade de pagamento próprias, mas também precisam de limites.

Você deveria poder conceder a um agente acesso a capital com um limite de gastos, definir com quem ele pode transacionar e o que pode comprar, e ter um registro comprovável do que aconteceu e por quê.

Uma vez que isso exista, o agente pode passar de recomendar uma transação para realmente concluir uma, e nesse ponto a economia também importa.

Se agentes estão fazendo um grande número de micropagamentos, essas transações precisam ser rápidas e baratas para que o próprio pagamento não se torne o gargalo.

Invezz: A Aptos lidera o ranking de throughput da Franklin Templeton, mas TPS é realmente o fator decisivo para o comércio de IA, ou latência, confiabilidade e custos são mais importantes?

Throughput de transações é parte da equação, mas precisamos considerar as propriedades do sistema como um todo.

O que importa é se o sistema financeiro descentralizado no seu conjunto é seguro, rápido, escalável e de baixo custo. A Aptos é a melhor tecnologia para atender a esse alto padrão.

Agentes são uma extensão das nossas vidas pessoais e corporativas.

A infraestrutura precisa se assemelhar muito mais à infraestrutura madura de nuvem e bancos de dados: estado durável, recuperação, failover e desempenho previsível.

A Aptos foi projetada em torno desse tipo de ambiente de alto throughput e baixa latência, por isso acredito que é ideal para atividade dirigida por máquinas.

Invezz: Qual você enxerga como o primeiro caso de uso no mundo real em que agentes de IA farão pagamentos de forma autônoma e em escala?

Acho que começa com agentes transacionando com dinheiro.

Um agente pagando por bens e serviços usando as mesmas interfaces que nós usamos hoje é o primeiro passo. Hoje, os agentes são em grande parte apenas leitores em termos econômicos.

Eles podem encontrar informação e recomendar uma ação, mas outro sistema ou uma pessoa geralmente precisa concluir a transação.

Quando um agente puder pagar diretamente outro serviço por solicitação, você obtém um tipo diferente de rede.

O agente pode descobrir o que precisa, pagar por isso e continuar a tarefa sem abrir conta, negociar contrato ou esperar alguém aprovar cada pagamento individual.

Depois que isso crescer, agentes começarão a negociar e transacionar entre si em velocidade de máquina. É aí que acredito que o comércio máquina a máquina começa a se tornar real.

Invezz: Se um agente de IA faz uma compra ruim ou é comprometido, quem deve ser responsabilizado em última instância — o usuário, o desenvolvedor ou a infraestrutura subjacente?

Provavelmente não há uma resposta única para todas as situações, mas o sistema deveria tornar possível saber exatamente o que aconteceu.

Esse é o primeiro requisito. Se um agente gasta dinheiro, acessa dados ou envia informação para algum lugar, você deve poder rastrear a ação até a política e a autoridade sob as quais ele estava atuando, com um registro imutável.

O usuário ou a empresa deve definir o que o agente está autorizado a fazer. O desenvolvedor precisa aplicar esses controles corretamente.

E a infraestrutura deve fornecer um registro que nenhuma das partes possa reescrever discretamente depois.

No lado dos pagamentos, isso significa que um agente não deve ter acesso irrestrito a uma carteira.

Ele pode ter suas próprias chaves, limites de gastos, contrapartes aprovadas ou categorias de atividade.

A parte interessante do dinheiro programável é que você pode conceder a um agente autoridade suficiente para ser útil sem dar autoridade financeira ilimitada.

À medida que os agentes se tornam mais autônomos, acredito que a auditabilidade se torna tão importante quanto o próprio pagamento.

Se você não consegue provar o que um agente fez e por que teve permissão para fazê‑lo, as empresas vão relutar muito antes de lhe dar controle significativo.

Invezz: Grandes empresas de IA já dependem de infraestrutura de nuvem centralizada. Por que você acredita que elas adotarão pagamentos baseados em blockchain em vez de simplesmente melhorar os sistemas de pagamento existentes?

Não acho que toda interação de IA precise de blockchain, e não creio que essa seja a forma correta de enquadrar a questão.

A questão é o que acontece quando um software precisa transacionar com outro software com o qual não tem relacionamento comercial prévio.

Os sistemas de pagamento existentes funcionam muito bem para uma pessoa ou empresa com conta, identidade, processador de pagamentos e contraparte estabelecida.

Agentes criam um padrão diferente. Eles podem precisar descobrir um serviço, pagar uma fração de centavo ou alguns centavos por ele, receber o resultado e seguir adiante, potencialmente milhões de vezes entre várias contrapartes.

Configurar contas, chaves de API, faturas e relações bilaterais para cada interação não escala bem.

Trilhos de pagamento abertos tornam‑se úteis porque um agente pode manter valor e transacionar programaticamente sob uma política definida.

Stablecoins fornecem uma unidade digital de conta, e protocolos como x402 tornam pagamentos por solicitação possíveis.

A blockchain é útil aqui porque dá a máquinas não relacionadas uma camada comum de liquidação e responsabilização sem exigir que uma única empresa opere toda a rede.

Invezz: A blockchain já passou por várias narrativas ao longo dos anos, de DeFi a NFTs e jogos, que levaram mais tempo do que muitos esperavam para chegar à adoção mainstream. O que torna a IA agentiva diferente, e que evidências você vê hoje que lhe dão confiança?

Ainda recomendaria cautela quanto a prazos. Estamos muito no início. O que é diferente é que a demanda por agentes existe independentemente do cripto.

Pessoas já estão usando sistemas de IA cada vez mais capazes, empresas estão implantando-os e a qualidade dos modelos está melhorando muito rapidamente.

A adoção da IA será exponencial quando resolvemos os desafios de confidencialidade, escalabilidade, trilhas de auditoria e facilidade de uso.

O problema mais difícil é transformar um agente de algo com que uma pessoa relativamente técnica pode experimentar em algo que uma pessoa comum ou uma empresa realmente confie e dependa.

Ele precisa ser confidencial, fácil de usar, confiável, responsável e capaz de pagar por coisas.

Todas essas peças existem de certa forma hoje, mas ainda não foram realmente reunidas em um único sistema.

Isso é o que me dá confiança na oportunidade, mas também por que eu não diria que o mercado já chegou.

Ainda estamos construindo a infraestrutura que permite aos agentes passar de demos e copilotos para software que pode operar continuamente e tomar ações significativas em nome de alguém.

Invezz: Essa visão depende fortemente de stablecoins para pagamentos máquina a máquina. Quão resiliente é esse modelo se uma stablecoin experienciar volatilidade ou enfrentar interrupção regulatória, e que salvaguardas deveriam existir para garantir que as transações possam continuar com segurança?

Eu não projetaria o sistema em torno de uma única stablecoin nem presumiria que um ativo funciona em todos os lugares.

O importante é que o agente tenha uma política clara sobre o que pode deter, o que pode gastar e sob quais condições.

Você pode imaginar uma carteira de agente com ativos aprovados, limites de gasto, contrapartes aprovadas e regras que interrompam automaticamente a atividade se um ativo ou contraparte estiver fora da política.

Isso se torna especialmente importante porque o objetivo não é ter um humano aprovando cada transação.

As salvaguardas precisam existir no sistema antes do agente agir.

Stablecoins são úteis porque dão ao software acesso a dinheiro digital que pode se mover globalmente e programaticamente, mas são apenas uma parte da arquitetura.

O princípio mais importante é que agentes precisam de uma forma segura de manter e trocar valor sem receber autoridade financeira ilimitada.

Se acertarmos isso, o trilho de pagamento subjacente pode evoluir ao longo do tempo.