Um supercomputador é um sistema de alto desempenho formado por uma grande quantidade de nós de computação que operam juntos por meio de interconexões de alta velocidade. Seu objetivo principal é executar tarefas numéricas em escala extremamente ampla—como simulações meteorológicas, descoberta de medicamentos, treinamento de IA e cálculos criptográficos—que seriam inviáveis para computadores convencionais dentro de um prazo restrito. Esses sistemas utilizam computação paralela, dividindo as tarefas em múltiplas unidades menores processadas simultaneamente, e contam com soluções de armazenamento de alta largura de banda. O desempenho dos supercomputadores costuma ser avaliado por métricas como FLOPS (operações de ponto flutuante por segundo).

A Lei dos Retornos Acelerados demonstra que, à medida que tecnologias, ferramentas e redes se integram e evoluem conjuntamente, o progresso e os resultados aumentam de forma acelerada, e não linear. No universo Web3, a composabilidade dos protocolos abertos, a automação proporcionada pelos smart contracts e os efeitos de rede entre usuários e desenvolvedores promovem um crescimento exponencial no desenvolvimento de aplicações em blockchain e na criação de valor. Esse fenômeno de aceleração composta se manifesta, por exemplo, na sinergia entre soluções de escalabilidade Layer 2 e o ecossistema de finanças descentralizadas (DeFi).

A hiperautomação é a integração de diversas ferramentas de automação e fluxos de trabalho inteligentes, promovendo colaboração fluida em todas as etapas, do gatilho à execução e ao monitoramento. Em Web3, a hiperautomação normalmente combina smart contracts, serviços de dados e trading bots para unir operações on-chain às funcionalidades das exchanges. Essa estratégia é aplicada em tarefas como estratégias de trading, gestão de yield em DeFi e pagamentos de DAOs, viabilizando operações contínuas, com mínima intervenção humana e mais estabilidade.

O machine learning com zero-knowledge é uma técnica que transforma a inferência de machine learning em provas verificáveis sem expor informações sensíveis. Os validadores conseguem confirmar a precisão dos resultados diretamente on-chain, sem acessar dados de treinamento, parâmetros do modelo ou entradas. Ao registrar tanto o modelo quanto as entradas e gerar provas compactas, essa solução permite que qualquer smart contract valide resultados de forma ágil. Essa tecnologia é ideal para aplicações como compliance de privacidade, gestão de riscos em DeFi, oráculos e mecanismos anti-fraude em jogos.

A tecnologia de segurança em IA consiste em métodos que empregam inteligência artificial e soluções de engenharia para proteger modelos, dados, usuários e operações empresariais. Entre suas funções estão a detecção de ataques, proteção da privacidade, análise de conformidade e isolamento operacional. No universo cripto e Web3, a segurança em IA é amplamente aplicada na gestão de riscos em exchanges, prevenção de phishing em wallets, suporte à auditoria de smart contracts e moderação de conteúdo, reduzindo significativamente os riscos de fraude e de vazamento de dados.