O termo token surge em dois campos da tecnologia: nas criptomoedas e na inteligência artificial. É a mesma palavra, mas com papéis diferentes — e complementares — dependendo do contexto.
Tokens e criptomoedas
Em blockchains, um token funciona como uma representação digital de valor. Pode corresponder a um bem físico, como ouro ou um imóvel, ou a algo intangível, como patentes e direitos autorais. Cada token recebe um identificador único para evitar clonagem e movimentações indevidas. Importante: um token geralmente depende de uma blockchain já existente para existir; já uma criptomoeda costuma ter sua própria rede de validadores e software.
Os tokens no mercado costumam ser classificados em quatro grupos principais:
- NFT (non-fungible token): representam itens únicos, como obras digitais, músicas ou tuítes.
- Payment tokens: servem para transferir capital e atuar como forma de dinheiro eletrônico — o Bitcoin é um exemplo citado com frequência.
- Utility tokens: dão acesso a serviços ou funcionalidades exclusivas; os fan tokens de clubes de futebol são um exemplo prático.
- Security tokens: equivalem a valores mobiliários e ficam sujeitos à regulação, precisando atender a normas de supervisores do mercado de capitais e a testes como o Howey Test, aplicado pela SEC nos EUA e pela CVM no Brasil.
Qualquer pessoa podia entrar nesse mercado por meio de plataformas que tokenizam ativos e os colocam à venda. Exemplos citados são as plataformas Mercado Bitcoin, Peer e Blocks BR.
Tokens na inteligência artificial
Na IA, token é a menor unidade de informação que um modelo de linguagem processa: pode ser um caractere, um símbolo ou uma palavra. Esses tokens são convertidos em números para que o modelo faça cálculos sobre sequências. Pense neles como peças de um quebra‑cabeça que o modelo monta para prever o próximo pedaço.
Modelos como Gemini e ChatGPT analisam as relações entre tokens e, com base em probabilidades, estimam qual será o próximo token para gerar uma resposta coerente. O processo de tokenização transforma dados brutos — textos, sons e imagens — em identificadores numéricos. Por exemplo, a frase "O gato dorme." poderia ser fragmentada e convertida em identificadores como ‘O’ → 1220, ‘gato’ → 2821 e ‘dorme’ → 31934; o modelo então trabalha com esses números, estima a sequência mais provável e transforma a previsão de volta em texto.
Não foram informados desdobramentos futuros confirmados, como investigações ou audiências relacionados a esses temas.
