Nuvem e mobile já não são as forças motrizes da disrupção nos serviços financeiros. Tokens de inteligência e tokens de valor são.
Toda premissa que tornou o fintech diferente uma década atrás — mobile-first, nuvem e uma API no lugar de uma agência — hoje é o mínimo exigido para qualquer empresa financeira do planeta. Quando as premissas vencem, a categoria deixa de ser "o que vem por aí" e passa a ser "o que temos agora".
A próxima categoria está sendo construída sobre três mudanças diferentes.
- Decisões estão saindo das planilhas para modelos de IA (e modelos rodam com tokens).
- Registros que viviam dentro dos muros de uma única empresa agora vivem em ledgers compartilhados, na forma de tokens.
- E o cliente está se tornando um agente com uma carteira digital.
Dinheiro são tokens. Tokens são dinheiro.
Este ensaio trata do impacto disso nas finanças, de quem já está fazendo e de por que a primeira empresa financeira trilionária será uma companhia AI-first e token-first.
O que está em jogo é o maior do mundo.
O setor bancário gerou mais lucro líquido do que qualquer outra indústria em 2025. As finanças têm o maior pool de lucros do mundo, são a segunda maior indústria por valor de mercado e, segundo estimativas do BCG, o fintech já alcançou cerca de 4% desse total. O JP Morgan está prestes a se tornar o primeiro banco trilionário. Nenhuma empresa construída sobre tecnologia moderna chega perto.
Este é o mapa do que vem depois do fintech.
O fintech morreu de sucesso.
O fintech foi brutalmente eficiente em eliminar custos do modelo bancário tradicional, baseado em agências físicas, papel e telefonia. O mobile colocou um computador no bolso do cliente, e a nuvem deu às empresas uma infraestrutura muito mais rápida e barata para construir seus produtos.
Isso tornou segmentos inteiros de clientes lucrativos pela primeira vez. A estratégia mobile-first é o que permitiu ao Nubank chegar a 140 milhões de clientes, custando US$ 1 por mês para atender cada um, mas gerando uma receita média de US$ 17,10 (segundo os resultados do segundo trimestre). Compare isso com um grande banco, onde um cliente de varejo traz cerca de US$ 350 por ano, custa várias vezes mais para ser atendido e o lucro vem do cross-sell ou do balanço patrimonial mais amplo.
Revolut, Nubank, Stripe, Ramp e Robinhood podem continuar crescendo exponencialmente por anos, e provavelmente vão. Uma categoria de investimento pode morrer enquanto seus vencedores se tornam as maiores empresas que ela já produziu, impulsionados por novos ventos a favor.
A participação do fintech nos negócios globais de venture equity caiu de 14,5% em 2021 para 12,3% em 2025, enquanto a fatia de deals em fintech indo para empresas de IA subiu de cerca de 10% para algo entre 70% e 80% (dependendo da fonte). O dólar marginal de VC agora é AI-first.
Decisão, Registro e Distribuição.
Todo produto financeiro é uma decisão, um registro e uma forma de chegar até você. Em uma agência dos anos 1800, o gerente usava seu julgamento para precificar seu empréstimo, anotava tudo em um livro-razão de papel, e a agência era o jeito de encontrá-lo. A decisão era uma aposta. O registro era um fato. A distribuição era um prédio.
Desde então, a decisão passou de uma pessoa para pessoas com planilhas e, depois, para foundation models com pessoas.
O registro saiu do papel para o banco de dados e, agora, para o token.
A distribuição saiu da agência para o celular e, em seguida, para o agente.
Um token de inteligência é uma unidade de decisão. Ele executa um trabalho e seu resultado varia, porque a resposta de um modelo é probabilística. Um token de valor é uma unidade de registro. Um dólar de USDC ou OUSD tem lastro 1:1 em dólares ou equivalentes em dólar.
Mas nas duas últimas eras havia três ressalvas.
- As decisões não mudavam tanto. Adicionamos machine learning, motores de regras e scores de crédito, mas ainda era uma pessoa que escrevia e ajustava a política. Foundation models e agentes permitem que as decisões penetrem mais fundo no software.
- O registro nem sempre batia. Mainframes mantêm registros excelentes, mas ficam presos dentro dos muros de uma instituição e precisam ser copiados e sincronizados em todos os outros lugares. Stablecoins e RWAs (tokens de valor) são uma fonte única e programável da verdade. Todo mundo vê o mesmo registro.
- A distribuição dependia de ação humana. Um ótimo design de UI reduziu o atrito a quase zero, mas ainda era um humano apertando o botão. Entregar gráficos de orçamento às pessoas não as fez poupar melhor. Com um agente autorizado a transferir dinheiro automaticamente para a poupança, a UI simplesmente desaparece.
A próxima era vai transformar esses três ingredientes novamente.
Dinheiro são tokens. Tokens são dinheiro.
Em 19 de agosto, o Stripe anunciou a compra do OpenRouter, o gateway que roteia 10 trilhões de tokens por dia entre mais de 400 modelos, por supostos US$ 7 bilhões e troco. No mesmo dia, a Ramp lançou o Router.com, que envia cada requisição para o modelo mais barato que atenda ao seu padrão de qualidade. Duas das empresas mais bem geridas do fintech decidiram, na mesma semana, que rotear tokens de IA é um negócio de serviços financeiros.
Martin Casado, da a16z, chama isso de "tokens são os novos dólares". Eu iria um passo além. Nem todo token é um dólar. Um dólar é determinístico. Um token de inteligência é probabilístico. O router é o lugar onde uma unidade de trabalho probabilística ganha preço em uma unidade de valor determinística, milhões de vezes por segundo.
Isso é um mercado financeiro, e acaba de ser construído por duas empresas de pagamentos.
A economia da inteligência é construída sobre esse ciclo.
Os hyperscalers das finanças mostram a mudança
As empresas financeiras que mais crescem em escala entenderam essa mudança, e você pode ver isso em seus lançamentos recentes. Todas estão inovando em decisões (modelos de IA e workflows agênticos), no registro (usando tokenização de valor) e na distribuição para agentes e máquinas.
Decisão (modelos de IA e workflows de agentes)
Registro (Tokenização e Stables)
Distribuição (Agentes como clientes)
O Robinhood está apostando mais forte na tokenização do que o Nubank ou a Ramp, e o Nubank está mais à frente com seu próprio foundation model. Mas, olhando o conjunto, o padrão fica claro.
As decisões das finanças estão migrando para tokens de inteligência
Avaliar a capacidade de pagamento de um cliente sempre foi uma vantagem competitiva nas finanças. A vantagem histórica dos incumbentes era um balanço robusto para absorver perdas e décadas de dados sobre o desempenho de empréstimos ao consumidor. Mas, no fim das contas, isso envolvia planilhas, comitês e, no máximo, machine learning.
O Revolut atingiu sua escala inicial com custo menor usando nuvem e mobile. A partir daí, mais de 80 milhões de clientes lhe deram um dataset que ninguém mais tinha. Então ele criou o PRAGMA, um foundation model treinado em seu próprio histórico de transações, para substituir as regras e scores da era Fintech. O resultado foi um aumento de +130% na detecção de risco de crédito ruim e +65% no recall de detecção de fraudes. Nenhum comitê jamais chegou a um número desses. O Nubank fez o mesmo com o nuFormer, que lê tokens brutos de transação e pula meses de engenharia manual de features.
A mesma mudança está chegando às decisões internas.
Quando cada workflow é ligeiramente diferente, a automação falha. Onboarding, underwriting e fechamento mensal ainda precisam de humanos para preencher as lacunas. Um agente não precisa que o workflow seja idêntico todas as vezes. Ele precisa que o workflow seja legível. A Allica, uma fintech britânica de crédito para PMEs, roda um agente que pega um e-mail não estruturado de um corretor, cobra os documentos faltantes, aciona o motor de decisão e devolve uma resposta de crédito; em seu primeiro período em produção, ele resolveu metade de todos os casos de ponta a ponta em uma média de 12 minutos, numa jornada que leva semanas em um grande banco.
Tokens de inteligência estão se tornando a vantagem competitiva.
Os registros das finanças estão migrando para tokens de valor
O "core" bancário está passando dos saldos em bancos de dados tradicionais para tokens de valor. Isso importa principalmente quando instituições precisam concordar sobre propriedade, mover valor ou disponibilizar um ativo para um mercado mais amplo.
Historicamente, empresas que concediam empréstimos a consumidores ou negócios precisavam montar operações de back-office caras e complexas para empacotá-los e revendê-los como títulos. O empréstimo existia como contratos de papel e um registro em seu sistema proprietário.
A tokenização torna qualquer ativo mais portátil.
Veja o caso da Figure, que origina empréstimos com garantia imobiliária como tokens de valor. Esses empréstimos são então disponibilizados em um marketplace (Figure Connect) para compradores do mercado de capitais. Cada vez mais, isso se torna uma infraestrutura que outros credores (concorrentes da Figure ou futuras aquisições) também podem usar. O Figure Connect movimentou US$ 2,8 bilhões em volume trimestral no segundo trimestre de 2026, representando 65% do volume de seu marketplace de crédito ao consumidor. Seu crescimento de receita líquida ajustada de 95% e margem EBITDA ajustada de 54,6% lhe dão um score Rule-of de cerca de 150.\\
Um ledger compartilhado também resolve aquilo que o fintech nunca conseguiu resolver. Não existem empresas fintech verdadeiramente globais. O Nubank é gigante no Brasil, grande no México e uma startup em qualquer outro lugar. O Revolut é forte em toda a Europa e fica entre o quarto e o sétimo lugar na maioria de seus maiores mercados. Duas barreiras nos impediram de ter um hyperscaler realmente global.
- Cada mercado exige sua própria licença, capital e advogados; só o México demanda cerca de US$ 100 milhões em capital regulatório antes de você atender o primeiro cliente. E
- O dinheiro para. O Fedwire fecha aos sábados, CLS e T2 dormem o fim de semana inteiro, e as ações americanas são negociadas seis horas e meia por dia. Um negócio que roda com IA funciona a cada hora que existe.
Um token é global e always-on por padrão, então um único produto roda em um único trilho em vez de quarenta bancos locais. A Visa agora liquida com emissores americanos em USDC sete dias por semana, contra a janela de cinco dias úteis usada antes, e os tokens de ações do Robinhood já estão ativos em mais de 120 países.
Agentes de IA criados para operar 24/7 só funcionam se houver mercados abertos e liquidando 24/7.
A distribuição nas finanças está migrando para agentes
Não quero o seu agente. Quero que o meu agente use a sua solução
Se a IA se torna útil em tarefas financeiras, ela começa a se comportar como um agente econômico. O agente precisa de um orçamento, identidade, permissões e uma forma de guardar ou mover valor em nome de alguém. Isso cria uma nova classe de cliente financeiro, porque um sistema de distribuição feito para pessoas segurando celulares agora está sendo chamado diretamente pelo software que trabalha para elas.
Um humano chega com atenção, e é por isso que a internet de consumo taxa a jornada até a compra. Um agente chega com um mandato. Consiga X, orçamento Y, restrições Z. Ele consulta, recebe resultados estruturados e escolhe em milissegundos. Sua marca vira uma linha na janela de contexto de um modelo, ou não vira nada.
O Robinhood é o primeiro em escala a tratar o agente como cliente. Ele abriu contas para agentes com servidores MCP de trading e banking, para que o software não precise adivinhar uma interface, e 100.000 usuários já entregaram uma conta limitada a um agente. Compare isso com a companhia aérea que bloqueia esse mesmo tráfego como se fosse um bot e depois se pergunta por que o cliente acha que o site está quebrado. O Link, do Stripe, está construindo a metade que permite ao agente pagar, entregando a ele um cartão de uso único para um valor aprovado para que possa gastar sem nunca tocar nas suas credenciais.
Agentes multiplicam o número de clientes que um negócio financeiro consegue atender
O que vem depois do fintech
O JPMorgan será o primeiro a chegar ao trilhão, apoiado em depósitos, licenças e um balanço capaz de absorver choques. Os velhos fossos defensivos não morreram, longe disso; eles apenas deixaram de ser os únicos.
Toda empresa financeira agora tem três frentes para construir vantagem.
- Decisão. Decisões de risco migram para o seu próprio foundation model, e agentes executam os workflows que resistiam à automação.
- Registro. Ativos se tornam portáteis para além dos seus muros, e o dinheiro e os mercados passam a rodar de forma global e 24/7.
- Distribuição. O agente se torna o cliente.
O placar das empresas fechadas é empolgante porque, pela primeira vez, dá para traçar uma linha daqui até o trilhão.
- Stripe. US$ 159 bilhões, o lock-in de desenvolvedores mais forte do fintech, e acabou de comprar o lugar onde tokens de IA são precificados.
- Revolut. Captando recursos a supostos US$ 115 bilhões, mais de 80 milhões de clientes, um foundation model para dinheiro em produção e uma corrida por licenças que acaba de adicionar EUA (condicionalmente), Austrália e Emirados Árabes Unidos.
- Ramp. US$ 44 bilhões, ultrapassou US$ 1 bilhão de receita anualizada, fluxo de caixa livre positivo.
O Magnificent 8 da Coatue inclui duas fintechs, e os próprios números da Coatue colocam as chances de ir de US$ 100 bilhões a um trilhão em cerca de 31% depois que você cruza essa linha.
E não subestime as novas empresas financeiras nativas de IA. A Hebbia afirma que gestoras com US$ 30 trilhões em AUM usam sua plataforma, e a Rogo saltou de US$ 750 milhões para US$ 2 bilhões em dezesseis semanas. Se alguma delas atingir a escala que o Cursor alcançou na programação, não vai se chamar de fintech.
A primeira onda fintech colocou o banco no seu bolso.
A próxima alcança as decisões, registros e workflows que ficaram atrás da tela.
As empresas da primeira onda podem liderar essa transição, mas a categoria que elas criaram já não descreve o trabalho que temos pela frente.
O fintech morreu como categoria de investimento porque suas premissas venceram.
ST.
Na próxima: a era que se aproxima é aquela em que financiaremos a economia da inteligência.
