Um supercomputador é um sistema de elevado desempenho constituído por um grande número de nós de computação que operam em conjunto através de interligações de alta velocidade. O objetivo principal consiste em realizar tarefas numéricas de enorme escala—como simulações meteorológicas, descoberta de fármacos, treino de IA e cálculos criptográficos—que seriam inviáveis para computadores convencionais num prazo limitado. Os supercomputadores assentam na computação paralela, dividindo as tarefas em múltiplas unidades mais pequenas processadas em simultâneo, e recorrem a soluções de armazenamento de elevada largura de banda. O desempenho destes sistemas é geralmente avaliado através de métricas como FLOPS (floating-point operations per second).

A hiperautomatização consiste na integração de várias ferramentas de automação e fluxos de trabalho inteligentes, facilitando uma colaboração eficiente ao longo de todo o processo, desde o acionamento até à execução e monitorização. Em Web3, esta prática combina habitualmente smart contracts, serviços de dados e trading bots, conectando operações on-chain às funcionalidades das exchanges. Este método é aplicado em estratégias de trading, gestão de rendimentos DeFi e pagamentos DAO, promovendo operações ininterruptas com intervenção humana reduzida e estabilidade reforçada.

A Lei dos Retornos Acelerados demonstra que, quando tecnologias, ferramentas e redes se desenvolvem de forma cumulativa, o progresso e os resultados aumentam a um ritmo cada vez mais rápido, em vez de seguirem uma evolução linear. Em Web3, a composabilidade dos protocolos abertos, a execução automática viabilizada pelos smart contracts e os efeitos de rede entre utilizadores e developers promovem, em conjunto, um crescimento exponencial no desenvolvimento de aplicações blockchain e na geração de valor. Esta aceleração composta é particularmente visível na forma como as soluções de escalabilidade de Layer 2 e as finanças descentralizadas (DeFi) se reforçam mutuamente.

A aprendizagem automática de zero-knowledge consiste num método que encapsula a inferência de machine learning em provas verificáveis sem divulgação de informação subjacente. Os validadores conseguem confirmar a exatidão dos resultados on-chain, sem aceder aos dados de treino, parâmetros do modelo ou inputs. Ao assumir compromisso simultâneo com o modelo e os inputs e gerar provas sucintas, esta abordagem permite que qualquer smart contract verifique rapidamente os resultados. Revela-se particularmente indicada para casos de utilização como conformidade com requisitos de privacidade, gestão de risco em DeFi, oráculos e mecanismos anti-batota no gaming.

A inteligência artificial justa diz respeito a sistemas de IA que asseguram decisões consistentes e explicáveis em diversos grupos e cenários, procurando minimizar enviesamentos originados pelos dados de treino e pelos algoritmos. Este conceito privilegia processos auditáveis e verificáveis. No âmbito do Web3, a confiança pode ser reforçada mediante registos on-chain e provas de zero conhecimento. A Fair AI aplica-se em áreas como gestão de risco, verificação de identidade e moderação de conteúdos.