Bitaigen Research 
Nos debates recentes, OpenClaw passou a apoiar projetos de IA focados em privacidade, trazendo de volta a atenção de investidores de criptomoedas que estavam em baixa. Ao mesmo tempo, uma série de iniciativas voltadas para computação confidencial e infraestrutura de AI Agents entrou em evidência. Depois de analisar o cenário, já é possível identificar alguns projetos que demonstram sinais de benefício nessa onda de discussões em alta.
Neste artigo mapeamos a trilha de IA privativa impulsionada pelo apoio da OpenClaw, analisando em detalhe as mais recentes estratégias técnicas de cadeias públicas como a NEAR e uma lista de projetos que estão rompendo barreiras na computação confidencial. A partir de uma perspectiva que combina tecnologia e ecossistema, ajudamos o leitor a identificar oportunidades potenciais; nos próximos capítulos aprofundaremos a viabilidade de implementação.
NEAR（#43）
Considerada uma das cadeias públicas mais antigas, conhecida por sua alta taxa de transferência e baixas taxas de gas, Near Protocol está aproveitando a onda da IA para se reinventar. Ela não se limita mais aos tradicionais objetivos de TPS (transações por segundo) de uma L1, mas desloca o foco narrativo para a camada de execução e a infraestrutura de liquidação da era dos AI Agents, buscando novos motores de crescimento no próximo ciclo tecnológico.
Desde 2025, a Near tem promovido intensamente o NEAR Intents (Sistema de Intenções). Esse mecanismo permite que usuários ou agentes de IA descrevam apenas “o resultado final desejado” e, nos bastidores, o sistema executa automaticamente operações complexas que atravessam mais de 35 cadeias, sem que seja necessário fazer bridge manual, trocar de carteira ou lidar com detalhes de roteamento. Em 25 de fevereiro de 2026, o projeto avançou para Confidential Intents, incorporando capacidade de computação confidencial ao framework original. Por meio da combinação de *sharding* confidencial da Near com ambientes de execução confiáveis (TEE), as transações cross‑chain podem ocultar informações críticas — como rotas de troca, volume de negociação ou detalhes de estratégia — durante a execução. Vale ressaltar que essa privacidade não é anônima como Zcash ou Monero; trata‑se de uma camada opcional de proteção cujo objetivo principal é impedir MEV, front‑running e ataques de sanduíche, aumentando a segurança das operações on‑chain.
Na visão de futuro, os agentes de IA podem se tornar os principais “usuários” das blockchains, possuindo ativos, realizando transações cross‑chain, definindo estratégias e até colaborando entre si. Para atender a esse cenário, a cadeia precisa conciliar alta frequência de negociação, execução verificável, computação confidencial e cooperação inter‑chain. O atual posicionamento da Near gira em torno dessa imaginação, buscando criar uma rede aberta que suporte agentes de IA executando tarefas complexas de forma automática, ao mesmo tempo em que garante transparência e segurança. Trata‑se tanto de um abraço ativo ao novo storytelling quanto de uma reconfiguração da cadeia clássica para o novo ciclo.
VVV（#133）
Venice tem como proposta central “sem censura + privacidade”, posicionando‑se como a versão descentralizada do ChatGPT. A OpenClaw destacou o projeto em sua documentação oficial, para depois remover a menção em apenas 24 horas. Esse movimento, embora pareça um recuo, acabou por gerar um aumento inesperado na atenção do mercado em relação ao Venice e à sua ênfase em privacidade.
Ao contrário da maioria dos projetos de IA, que priorizam desempenho de modelo, a narrativa da Venice foca na própria privacidade. Em um contexto onde as grandes plataformas de IA intensificam a moderação de conteúdo, aumentam o risco de vazamento de dados e enfrentam críticas sobre o uso de informações para treinamento, a promessa de “não registrar, não censurar” ressoa fortemente com os valores sensíveis da comunidade cripto. Com o boom dos AI Agents, a Venice soube captar esse “dividendo de época”. O time do projeto também vem reduzindo a oferta do token VVV, buscando mitigar pressões inflacionárias. A combinação de demanda crescente com oferta mais restrita oferece suporte adicional à expectativa positiva para o token.
SAHARA（#295）
A visão da Sahara AI é construir um ecossistema de IA descentralizado, transparente e seguro, tornando as etapas de desenvolvimento, treinamento, implantação e comercialização de IA mais justas e confiáveis. O projeto foca nos principais pontos críticos da indústria de IA hoje: privacidade de dados, viés algorítmico e falta de clareza sobre a propriedade dos modelos.
O surgimento dos AI Agents trouxe um novo dilema: a quem pertencem os dados, modelos e capacidades que esses agentes utilizam? Na cadeia de valor atual da IA, essa questão ainda não tem solução eficaz. Os enormes volumes de dados distribuídos, necessários para treinar modelos, provêm de múltiplos contribuidores, mas os lucros acabam concentrados nas mãos de poucas empresas de IA; mesmo desenvolvedores com expertise técnica frequentemente se veem limitados pelos ecossistemas de plataformas. À medida que os agentes começam a chamar modelos, dados e ferramentas de forma autônoma, a cadeia de valor se torna ainda mais intrincada. Sem mecanismos claros de atribuição de direitos e divisão de receitas, a economia da IA pode repetir o padrão da Web2 — os usuários detêm os dados, mas o valor é capturado pelas plataformas.
A Sahara AI propõe novas regras para esse ponto. Seu sistema de segurança ClawGuard oferece uma barreira verificável para agentes de IA, garantindo que operem dentro de regras predefinidas; já a Plataforma de Serviços de Dados (DSP) permite que usuários recebam recompensas em tokens ao rotular e contribuir com dados de treinamento, formando assim um mercado de dados descentralizado. Nesse modelo, os contribuidores de dados não só participam do treinamento dos modelos, como continuam a receber ganhos sempre que seus dados são utilizados; simultaneamente, os mecanismos on‑chain asseguram a qualidade dos dados e a proteção da privacidade.
PHA（#601）
A Phala Network, construída sobre Substrate, oferece uma plataforma de contratos inteligentes confidenciais, destinada a prover serviços de computação privada verificáveis para aplicações Web3. Para entender por que a Phala pode se beneficiar do boom dos AI Agents, é preciso desmontar a pilha tecnológica desse ecossistema.
De cima para baixo, a pilha dos agentes de IA se divide em: camada de modelo (LLMs ou modelos de inferência como OpenAI, Claude etc.), camada de framework de agente (LangChain, AutoGPT, OpenClaw e outros que orquestram tarefas e gerenciam a alocação de modelos), camada de ambiente de execução (onde o código roda, APIs são chamadas e as tarefas são automatizadas), camada de pagamento e identidade (gerencia pagamentos, identidade e reputação entre agentes) e, por fim, a camada de infraestrutura de computação e privacidade, responsável por garantir a confiabilidade do cálculo e a proteção dos dados.
A Phala se posiciona exatamente nas camadas de ambiente de execução e de infraestrutura de computação/confidencialidade. Seu núcleo tecnológico baseia‑se em uma rede de computação confidencial baseada em TEE (Trusted Execution Environment), permitindo que agentes de IA operem de forma segura fora da cadeia, ao mesmo tempo que o processo de cálculo pode ser verificado e os dados permanecem inacessíveis a terceiros. Esse ponto é crucial na economia dos agentes.
Na prática, a Phala já firmou parcerias com vários projetos de AI Agents. Um exemplo é a colaboração com ai16z, que integrou componentes TEE da Phala ao seu framework multilateral Eliza, inserindo execução confiável diretamente no ambiente do agente; outra iniciativa envolve projetos de tokenização de agentes (como o aiPool), que utilizam a tecnologia TEE da Phala para gerenciar chaves privadas e ativos on‑chain. Conforme os agentes evoluem de simples “ferramentas de chat” para entidades digitais capazes de possuir ativos, executar negociações e operar protocolos, a camada de execução segura se tornará indispensável ao ecossistema, e a Phala está posicionada para ocupar esse papel.
Conclusão
Revisando os projetos citados, observa‑se um padrão curioso: os tokens tendem a iniciar sua valorização antes mesmo dos eventos de recomendação mais recentes. Em outras palavras, antes de Venice colocar “IA privativa” em evidência, parte do capital já havia antecipado essa direção, embora ainda faltasse um gatilho narrativo suficientemente claro. A menção da OpenClaw funcionou mais como um catalisador que acendeu a atenção.
De fato, tanto a a16z quanto a Delphi Digital já incluíam privacidade e IA como áreas estratégicas para 2026 em seus relatórios de pesquisa de 2025. Quando um julgamento macro se converte em consenso de mercado, costuma ser necessário um evento concreto para disparar a movimentação. No início de 2026, a convergência entre privacidade e IA está se manifestando exatamente dessa forma.
Se isso se consolidará como a próxima tendência de longo prazo ou se trata apenas de um hype passageiro, ainda só o tempo dirá.
Esta é a análise completa de OpenClaw promovendo Venice – quais projetos de IA privativa estão decolando? Para conhecer mais sobre potenciais ativos no segmento de IA privativa, siga os demais artigos da Bitaigen (比特根).
*Observação de localização*: Para adquirir tokens relacionados a esses projetos, são aceitos pagamentos via PIX (instantâneo 24 h), TED ou outras transferências em BRL. É obrigatório realizar o KYC com CPF + RG/CNH. Caso haja ganhos superiores a R$ 35.000 por mês, a Receita Federal exige declaração e tributação entre 15 % e 22,5 %.
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⚠️ Aviso de risco: Os preços das criptomoedas são muito voláteis. Isso não é aconselhamento de investimento.
