Reflexões sobre Launchpad direcionado para grandes modelos de IA

Autor: Haotian; Fonte: X, @tmel0211

Após ouvir o relatório de desempenho anual do FLock 2025, uma coisa que foi mencionada na reunião, de fazer um Launchpad para Grandes Modelos de IA, realmente me atraiu.

O quê? Mais um Launchpad? Como os Grandes Modelos vão emitir ativos? Na verdade, é fácil de entender, basta fazer uma analogia:

Um Launchpad de IA como o Virtuals Protocol, impulsionado pela camada de aplicação, que envia ativos para o Agent usando um mecanismo de incentivo por tokens para ajudar o Agent a evoluir de “conversar” para x402 “pagar”, e finalmente alcançar o objetivo final de “transacionar autonomamente” e fornecer serviços complexos;

Já o AI Model Launchpad planejado pelo FLock é impulsionado pela camada de infraestrutura, enviando ativos para Grandes Modelos treinados, ou seja, muitos modelos de nicho de cenário, como diagnóstico médico, documentos jurídicos, gestão de risco financeiro e otimização da cadeia de suprimentos, entre outros.

Embora esses modelos de nicho tenham custos de treinamento relativamente controlados, suas rotas de monetização são extremamente limitadas, seja vendendo para grandes empresas, seja open source para auto-financiamento, com poucas maneiras sustentáveis de gerar receita.

O FLock pretende usar Tokenomics para reestruturar essa cadeia de valor, enviando ativos para grandes modelos ajustados, permitindo que provedores de dados, nós de computação, validadores e outros contribuidores do treinamento do modelo possam obter direitos de receita a longo prazo. Quando o modelo gerar receita por uso, essa receita será distribuída proporcionalmente à contribuição.

Criar um Launchpad para Grandes Modelos parece algo inovador à primeira vista, mas na essência é uma ferramenta financeira para impulsionar a produção de produtos.

Uma vez que o modelo seja assetizado, os treinadores terão motivação contínua para aprimorá-lo, e se a distribuição de receitas puder ser contínua, o ecossistema terá capacidade de se auto-sustentar.

Os benefícios são indiscutíveis, como por exemplo o recente grande sucesso da competição de negociação de grandes modelos nonof1, que atualmente aceita apenas modelos genéricos, sem modelos ajustados específicos. Isso ocorre por falta de um mecanismo de incentivo: modelos especializados de alta qualidade tendem a lucrar de forma discreta, sem serem expostos publicamente. Mas se houver ativos associados, o significado muda completamente. Essa competição de arena se torna um palco para exibir modelos, e o desempenho na competição impacta diretamente o valor do ativo do modelo. A imaginação fica livre, não é?

Claro que, por enquanto, o FLock apenas apresentou uma direção, ainda não implementada de fato. Como os ativos de modelos são emitidos e as diferenças com a emissão de ativos por agentes ainda não estão claras.

Mas uma coisa é certa: como garantir que as chamadas aos modelos para emissão de ativos sejam baseadas em necessidades reais e não em manipulação de volume? Como garantir a adequação ao PMF em cenários de nicho? Essas são questões, e é provável que os problemas enfrentados pela emissão de tokens em aplicações de agentes também apareçam.

Só que estou muito curioso: quais diferentes formas de jogar podem surgir nesse caminho de fazer Launchpad para Modelos?