O que é token e por que ele é peça-chave em criptomoedas e inteligência artificial?

Token é um termo que circula com a mesma naturalidade em debates sobre finanças digitais e sobre redes neurais. Embora a palavra seja uma só, sua aplicação varia de acordo com o contexto, servindo tanto para representar ativos em uma blockchain quanto para segmentar textos processados por sistemas de inteligência artificial. Este artigo detalha quem utiliza, como funciona e por que esse elemento técnico se tornou indispensável nos dois universos.

Significado geral e origem do termo

Em inglês, “token” significa símbolo ou ficha. Antes de ganhar popularidade no mundo digital, o vocábulo já era empregado por bancos para designar dispositivos geradores de senhas temporárias, responsáveis por reforçar a segurança de transações eletrônicas. A ideia de um identificador único, transitório e difícil de reproduzir permanece no cerne de todas as definições modernas da palavra.

Token no ecossistema de criptomoedas

No campo das finanças descentralizadas, o token é a representação digital de um ativo registrada em uma base distribuída conhecida como blockchain. Essa estrutura de dados garante que cada unidade possua um identificador exclusivo, evitando clonagem ou movimentações não autorizadas. O objeto representado pode existir apenas no ambiente digital — como direitos autorais ou patentes — ou ter correspondência física, a exemplo de barras de ouro e imóveis.

Diferença entre token e criptomoeda

Muitas vezes os termos são confundidos, porém há distinção clara: um token depende da infraestrutura de uma rede já existente, enquanto uma criptomoeda mantém a própria comunidade de validadores e o próprio software. Dessa forma, toda criptomoeda acaba sendo um token, mas nem todo token atinge o status de criptomoeda.

Processo de tokenização

Transformar um bem em um registro digital é o que se chama de tokenização. O procedimento converte características do ativo em linhas inscritas na blockchain, gerando um token que pode ser transferido, negociado ou fracionado com a mesma facilidade de qualquer outro dado digital.

Categorias de tokens no mercado

Os ativos tokenizados são distribuídos em quatro grupos principais, cada qual com propósito específico:

Non-fungible tokens (NFT): pertencem ao universo dos itens singulares. Músicas, tuítes e obras de arte podem receber esse formato. Quem compra um NFT adquire um código de computador que registra a existência daquele objeto único.

Payment Tokens: funcionam como meio de troca, equivalentes a dinheiro eletrônico. O Bitcoin figura como exemplo dessa categoria, sendo empregado em transferências de capital.

Utility Tokens: fornecem algum benefício ou acesso restrito. Os fan tokens de clubes de futebol ilustram bem essa utilidade, pois concedem privilégios a torcedores dentro de plataformas específicas.

Security Tokens: representam valores mobiliários. Por estarem diretamente ligados a produtos regulados, precisam obedecer às regras das autoridades de mercado. Nos Estados Unidos, passam pelo Howey Test conduzido pela Securities and Exchange Commission (SEC). No Brasil, a Comissão de Valores Mobiliários (CVM) segue princípio semelhante para enquadrá-los.

Acesso ao mercado de tokenização

Qualquer pessoa interessada pode participar desse segmento, desde que utilize plataformas capazes de converter ativos em tokens e disponibilizá-los ao público. Entre os exemplos de empresas especializadas nesse serviço estão Mercado Bitcoin, Peer e Blocks BR.

Token como unidade de informação em inteligência artificial

Se no universo financeiro o token representa a posse de algo, na inteligência artificial ele simboliza a menor partícula de informação que o modelo entende. Cada token pode corresponder a um caractere, a um símbolo ou até a uma palavra inteira. Modelos como Gemini, do Google, e ChatGPT, da OpenAI, operam analisando sequências desses elementos para produzir respostas textuais coerentes.

Tokenização de dados na IA

No contexto das redes neurais, tokenizar significa transformar dados brutos — textos, sons ou imagens — em um conjunto ordenado de tokens. Essa conversão atribui a cada fragmento um número identificador. Ao final, o material humano é convertido em listas de inteiros que podem ser manipuladas matematicamente durante o treinamento ou a geração de conteúdo.

Exemplo prático de segmentação

Considere a frase “O gato dorme.”. O sistema a divide da seguinte forma: “O”, “gato”, “dorme” e o ponto final. Cada item recebe um código numérico exclusivo. No exemplo apresentado, “O” foi mapeado para 1220; “gato”, para 821; “dorme”, para 1934; e “.”, para 412. A inteligência artificial interpreta as relações estatísticas entre esses números a fim de prever qual token provavelmente virá em seguida.

Previsão estatística e ausência de pensamento

Ao contrário do raciocínio humano, o modelo estatístico apenas avalia probabilidades. Se aprende que, após os tokens 1220 e 821, o 1934 tende a aparecer, repetirá esse padrão ao gerar texto. Isso explica por que se diz que o sistema não pensa: ele calcula qual token apresenta maior chance de continuidade, sem atribuir significado consciente às palavras.

Relação entre ambas as aplicações

Embora operem em domínios diferentes, as duas interpretações de token compartilham a ideia central de representação segura e individualizada. Na blockchain, o código garante autenticidade ao ativo digital; na IA, garante que cada elemento do texto seja reconhecido de forma unívoca pelo algoritmo. Em ambos os casos, a singularidade do identificador impede ambiguidades e fraudes, sustentando a confiança dos usuários.

Impacto na circulação de valor e informação

Na esfera financeira, a tokenização viabiliza que direitos sobre bens físicos ou virtuais mudem de mãos sem intermediários tradicionais. Já na computação, a segmentação do conteúdo em tokens permite que máquinas processem volumes imensos de linguagem natural com rapidez e precisão. Assim, o mesmo conceito fortalece sistemas econômicos descentralizados e motores de linguagem de última geração, consolidando-se como peça fundamental da transformação digital.