Prova de Trabalho Útil do Qubic - O Futuro do Computação AI

No mundo do desenvolvimento de IA, dois grandes obstáculos se destacam: limites tecnológicos e economia. Os Modelos de Linguagem Grande (LLMs), a tecnologia por trás do ChatGPT, Claude, Gemini e outros, já atingiram um ponto de retornos decrescentes quando se trata de escalar com cálculos mais tradicionais. Esse tópico merece um artigo próprio.

O segundo, e na minha opinião, um problema muito mais urgente no momento, é o custo, a disponibilidade e a economia absolutamente brutal dos datacenters que alimentam a indústria de IA de hoje.

Se você passou mais de cinco minutos na comunidade Qubic, provavelmente ouviu o termo Prova de Trabalho Útil (UPoW). Você também pode saber que os mineradores da Qubic conseguiram dominar 51% da hashrate do Monero como uma demonstração ao vivo do conceito. Deixando de lado o alarde de marketing, acredito que esse modelo aponta para a única solução realista a longo prazo para o treinamento de IA e um artigo recente deixou isso cristalino para mim.

O Artigo Que Fez Tudo Fazer Sentido

Harris Kupperman, CIO da Praetorian Capital, publicou recentemente um artigo que descreve a matemática por trás do atual boom de datacenters de IA com clareza dolorosa. Pontos-chave de sua análise:

Supercapitalização de Datacenters

• Os gastos com datacenters de IA em 2025 estão estimados em ~$400 bilhões.

• Isso cria aproximadamente $40 bilhões em depreciação anual apenas (vida útil do ativo de 10 anos).

• Receita total atual da indústria de IA: apenas $15–20 bilhões.

• A depreciação já é 2× receita.

• Com uma margem bruta otimista de 25%, a indústria precisaria de $160 bilhões em receita anual apenas para cobrir a depreciação — um aumento de 10×.

• Para obter um modesto 20% de Retorno sobre o Capital Investido, seriam necessários $480 bilhões em receita por ano — uma cifra completamente irrealista.

Em suma, o setor está transformando empresas de tecnologia com baixo ativo em utilitários intensivos em capital com retornos terríveis. Sem uma explosão de receita milagrosa e sustentada, esse caminho leva a uma destruição massiva de valor.

Qubic Faz o Exato Oposto

A Qubic usa um mecanismo de consenso de Prova de Trabalho como o Bitcoin, mas com uma diferença crítica: o poder de computação contribuído pelos mineradores não é desperdiçado em hashing aleatório. Em vez disso, é direcionado para tarefas úteis; especificamente, treinamento do próprio modelo de IA da Qubic chamado AIgarth.

Isso é o que a Qubic chama de Prova de Trabalho Útil.

Uma corporação centralizada tem que:

• Levantar ou gastar centenas de bilhões antecipadamente

• Lidar com enormes custos fixos

• Aguardar anos para a construção

• Amargar uma depreciação maciça a cada ano

A Qubic não tem nenhum desses problemas.

Milhares de mineradores individuais e pequenos datacenters em todo o mundo contribuem voluntariamente com seu hardware. Eles são pagos em tokens QUBIC pelo trabalho útil que realizam. Sem um enorme orçamento de capital, sem atrasos de construção de vários anos, sem cronograma de depreciação esmagador.

O resultado? A rede da Qubic já é uma das maiores supercomputadores do planeta, classificada em 6º na última avaliação, construída de uma maneira completamente descentralizada e colaborativa.

Considerações Finais

Você pode esperar pelo inevitável acerto de contas quando a atual bolha de datacenters colidir com a realidade dos números.

Ou você pode começar a prestar atenção nos projetos que estão silenciosamente resolvendo o verdadeiro gargalo com computação sustentável, escalável e economicamente viável. A Qubic existe nos cantos da blockchain e dos protocolos descentralizados que a maioria das pessoas ainda ignora e essa é sua vantagem de ser muito cedo na narrativa do futuro.

O futuro da IA não está esperando pelo próximo campus de $50 bilhões entrar online.
Ele já está treinando, agora mesmo, na rede de Prova de Trabalho Útil da Qubic.

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Referência: Harris Kupperman — “Global Crossing Is Reborn…” – Praetorian Capital
https://pracap.com/global-crossing-reborn/

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