Ser um empreendedor e investidor significa que estou do outro lado de muitas apresentações. Recebo propostas na minha mesa construídas em torno de roteiros e equipes que juram que sua tração é real.
Meu trabalho é descobrir quais partes dessas apresentações sobrevivem ao contato com a blockchain. Então, quando digo que o lado de detecção desta indústria melhorou genuinamente, não estou repetindo o deck de apresentação de um fornecedor.
Plataformas de forense de blockchain como Chainalysis, TRM Labs e Elliptic congelaram ou recuperaram cerca de $34 bilhões em fundos ilícitos. Mais de 45 reguladores em todo o mundo agora usam essas ferramentas como prática padrão. Elas ajudam a recuperar dinheiro roubado, rastreado através de agrupamento de carteiras e atribuição de entidades que são boas o suficiente para se sustentar em tribunal.
Graças à IA, gerações mais novas dessas ferramentas fazem mais do que rastrear dinheiro depois que ele já foi movido. Hoje, existem plataformas preditivas que afirmam sinalizar uma carteira antes que ela aja.
Elas pontuam comportamentos com base em mais de 50 características e re-treinam diariamente. Um fornecedor afirma uma precisão de 98% em 14 milhões de carteiras. Temos scanners de rug-pull diretamente dentro de agentes de negociação de IA, verificando bloqueios de liquidez, autoridade de congelamento e histórico de implantadores em cerca de cinco segundos.
Um desses serviços relatou ter escaneado mais de 881.000 endereços de tokens e sinalizado 271.000 como de alto risco. Existem até ferramentas de agrupamento de carteiras que identificam um endereço “adormecido” que ficou inativo por anos e só ganhou vida pouco antes de uma liquidação — a versão digital de notar que alguém está observando sua rua.
Então, se você apenas ler as páginas dos fornecedores, você sairia pensando que a fraude em cripto está basicamente resolvida, porque agora temos esse pequeno exército de modelos de aprendizado de máquina monitorando cada cadeia, cada carteira e cada transação a todo momento.
Então você verifica o que essa mesma era de aprendizado de máquina fez do outro lado do livro razão.
Os Números por Trás das Fraudes em Cripto com IA
De acordo com a Chainalysis, as perdas totais relacionadas a fraudes e golpes em cripto para 2025 estão em cerca de $17 bilhões, um aumento em relação a $9,9 bilhões no ano anterior. O próprio número do FBI para fraudes em cripto no mesmo período é de $11,36 bilhões apenas nos EUA, um aumento de 22% ano a ano.
Esses são os números que aparecem em um slide de painel. Mas o que realmente mudou a forma como eu realizo a devida diligência é este: a Chainalysis descobriu que fraudes impulsionadas por IA eram 4,5 vezes mais lucrativas do que as tradicionais.
Mesma fraude, mesmo alvo, mas com IA, os golpistas podem fabricar agentes de suporte falsos, investidores falsos ou insiders confiáveis em grande escala.
Lior Aizik, cofundador e Diretor de Operações da exchange de criptomoedas XBO, alertou publicamente que os golpes de impersonação estão aumentando e se tornando mais sofisticados em toda a indústria. Sua regra é simples: nunca transfira suas criptomoedas para ninguém que você não possa verificar, especialmente se o pedido vier envolto em urgência e segredo.
Fraude de impersonação — criminosos se passando por um banco, um investidor ou um influenciador de criptomoedas — teve um crescimento de 1.400% ano a ano. Os golpistas agora usam IA para realizar golpes caros e direcionados em pessoas que eles primeiro perfilaram, em vez da abordagem barata e de alto volume de spray-and-pray que usavam antes.
Isso fez com que o tamanho médio do pagamento aumentasse drasticamente, de $782 em 2024 para $2.764 em 2025, um aumento de 253%. Eu levo isso para o lado pessoal, porque investidores e operadores com qualquer perfil público são exatamente quem é clonado.
Aqui está a parte desconfortável: enquanto as ferramentas defensivas melhoraram dramaticamente, os resultados ofensivos também melhoraram.
É como uma rede adversarial generativa, onde o gerador e o discriminador compartilham uma rivalidade que melhora todo o modelo continuamente.
Tanto as ferramentas ofensivas quanto as defensivas se baseiam na mesma fonte de capacidade de IA. Neste momento, essa fonte favorece o primeiro a se mover, não quem constrói o melhor modelo isoladamente.
Por que a Melhor Detecção Continua Perdendo a Corrida
A resposta honesta é que as ferramentas forenses são construídas para trabalho de detetive, não para previsão. Para que uma investigação aconteça, um crime precisa ter sido cometido.
Você precisa de uma vítima que já perdeu dinheiro antes de poder traçar um padrão visível o suficiente para sinalizar. Mesmo os modelos preditivos que afirmam capturar um rug pull antes que aconteça são treinados com fraudes de ontem — e a fraude de amanhã está sendo projetada por alguém que leu os mesmos dados de treinamento.
Isso ficou claro para mim em tempo real com a operação NexFundAI do FBI: o token falso honeypot que agentes federais criaram para pegar wash traders.
Um dia depois que o DOJ anunciou prisões ligadas à operação, alguém clonou o contrato inteligente exato e lançou um token imitador, ganhando $127.000 em um único dia usando as mesmas táticas que o FBI acabara de expor em documentos judiciais.
Qualquer LP que me perguntasse se "o pior comportamento neste mercado finalmente estava sendo limpo" teria sua resposta em vinte e quatro horas.
A operação do FBI se tornou o modelo para o atacante. Cada divulgação que ajuda o defensor também entrega ao atacante um modelo funcional — e os atacantes leem mais rápido do que os reguladores conseguem corrigir.
O Lado do Ataque Acabou de Ficar Mais Barato e Rápido
Você pode ver a mesma assimetria em quão pouco esforço um ataque agora exige. O desenvolvedor de software Peter Steinberger construiu um projeto popular de código aberto que permite que você execute um assistente de IA em seu computador com acesso total ao sistema através de aplicativos como Telegram, WhatsApp e Discord.
O produto teve que ser rebatizado após uma disputa de marca registrada.
Dentro de minutos após o anúncio da mudança de marca, alguém sequestrou suas antigas contas do GitHub e do X e as usou para lançar e inflacionar um token que alcançou um valor de mercado de $16 milhões antes de despencar mais de 90%.
Sem malware, sem chaves roubadas. Apenas alguém rápido o suficiente para explorar uma lacuna de atenção que nenhuma ferramenta forense estava monitorando. As ferramentas não estavam monitorando porque nada ilegal havia acontecido ainda.
Quando o Agente de IA é o que está sendo enganado
Não são apenas os humanos que caem nisso que me preocupam, porque muitas das propostas que recebo são alguma versão de “deixe nosso agente de IA negociar por você.” Esses agentes também podem perder dinheiro em seu nome.
Um desenvolvedor descreveu como um agente de IA na Solana comprou um token que despencou 94% após vinte minutos, custando à carteira do agente $12.000.
Após investigação, o token tinha a autoridade de congelamento habilitada, os 10 principais detentores controlavam 91% da oferta. O criador já havia lançado três tokens fraudulentos anteriores.
Cada uma dessas bandeiras vermelhas deveria ser verificável em segundos pelas ferramentas de detecção que descrevi aqui. Mas o agente não verificou. Ele simplesmente viu um token e um preço e o comprou — porque ninguém conectou a camada de segurança à camada de decisão.
Esse é o modo de falha exato que agora testo em cada proposta de fundo baseada em agentes que passa pela minha mesa.
A Parte que Nenhuma Ferramenta Pode Consertar
O que mais me preocupa é que alguns desses danos nunca tocam um contrato inteligente. Eu tenho um perfil público e seguidores, o que me torna exatamente o tipo de rosto que é clonado.
Em maio, foi relatado que uma mulher em Guelph, Ontário, perdeu $14.000 para golpistas após pensar que estava conversando com o YouTuber Mr Beast sobre um investimento em cripto. Ela não estava. Mr Beast tem lutado contra vídeos gerados por IA que usam sua semelhança para promover sorteios falsos há anos.
Ferramentas forenses não sinalizam essas interações, porque nada sobre elas toca a cadeia até que o dinheiro já esteja se movendo. A fraude acontece em uma chamada de vídeo, em um momento de confiança. Quando uma transação existe para uma plataforma de análise pontuar, a decisão que custa ao vítima já foi tomada.
A IA melhorou em fabricar essa falsa confiança mais rápido do que em sinalizá-la. E é aí que a maior parte dos $17 bilhões realmente foi.
Golpes de Cripto com IA: Então, quem está realmente ganhando?
Nenhum dos lados.
Essa é a resposta mais honesta que posso dar. Ambos os conjuntos de ferramentas, forenses e preditivas, são reais. As recuperações são reais. Desconsiderá-las porque a fraude também cresceu seria uma forma de desonestidade.
Mas 'real e melhorando' não é o mesmo que 'à frente'. Os dados de 2025 são claros: em termos de dólares, a ofensa melhorou mais rápido do que a defesa.
Se há uma razão para isso, é esta. As ferramentas de detecção principalmente respondem à pergunta "esta carteira é suspeita?" — e essa pergunta só é feita depois que alguém decide verificar.
Então há casos como Guelph, onde não há carteira para escanear em primeiro lugar. A IA tornou esses casos mais comuns, e é por isso que parei de tratar a IA como um ponto de venda em qualquer apresentação e comecei a tratá-la como a primeira coisa que quero testar.
A blockchain pode confirmar o histórico de uma carteira. Ela não pode confirmar uma chamada telefônica,
Fonte: BeInCrypto
