Ultimamente, parece que o Web3 está se movendo para uma fase mais madura, onde as narrativas de infraestrutura estão se tornando mais claras e especializadas. Em vez de promessas amplas, os projetos estão se concentrando em resolver gargalos muito específicos criados por IA, máquinas e uso no mundo real.
Alguns tokens que se destacam nessa mudança:
$FLT (Fluence)
A Fluence está se posicionando como uma camada de computação descentralizada para cargas de trabalho de IA e backend. O que a torna interessante é o foco na execução verificável e em provedores independentes, em vez de servidores em nuvem centralizados. À medida que agentes de IA e aplicativos sempre ativos crescem, a resiliência e a neutralidade na camada de computação começam a importar mais do que o desempenho bruto sozinho.
A IO está abordando diretamente a crise de fornecimento de GPU, agregando GPUs ociosas e subutilizadas em uma rede unificada. Isso fala a uma pressão de mercado muito real que vem da demanda por treinamento e inferência de IA. Em vez de depender de grandes provedores de nuvem, a IO aproxima a computação de onde ela já existe, o que parece alinhado com a direção mais ampla do DePIN.
$PEAQ
A PEAQ está construindo infraestrutura para economias de máquinas, onde dispositivos como veículos, robôs e sensores podem operar e ganhar de forma autônoma. Trata-se menos de especulação e mais de coordenação entre máquinas em grande escala. À medida que dispositivos físicos entram online, a necessidade de coordenação confiável em cadeia e execução fora da cadeia cresce rapidamente.
$DIMO
A DIMO se concentra em dados de veículos e mobilidade de propriedade do usuário, dando aos indivíduos controle sobre como seus dados são compartilhados e monetizados. Isso se encaixa em uma tendência mais ampla de soberania de dados, onde os usuários esperam propriedade em vez de extração. O que se destaca é como a DIMO conecta dispositivos físicos a redes abertas de maneira prática.
Olhando para esses juntos, o tema comum é claro: cargas de trabalho reais estão dirigindo escolhas de arquitetura. A Fluence se encaixa nessa imagem ao lidar com o lado de computação do qual todas essas redes eventualmente dependem. À medida que o DePIN se move de experimentação para utilidade, as camadas de infraestrutura silenciosas podem acabar sendo as mais importantes.
