A Trad.Fi e a W3 preparam um projeto para levar uma linha de originação de crédito privado aos trilhos em blockchain. A meta estimada é de US$ 650 milhões ao longo de quatro anos.

A iniciativa mira o financiamento de equipamentos nos Estados Unidos, com foco em manufatura, infraestrutura elétrica industrial e energia solar residencial. Além disso, o modelo usa inteligência artificial para avaliar risco, executar diligência e precificar empréstimos. A proposta busca reduzir para um dia um processo que hoje pode levar meses.

Na prática, o projeto tenta modernizar um mercado marcado por papelada, revisão manual e dados fragmentados. Esse problema afeta especialmente pequenas e médias empresas. Ainda assim, a estrutura não elimina os testes tradicionais de concessão. Pelo contrário, ela depende de underwriting sólido para evitar dívida mal precificada em um segmento sensível do crédito privado.

Financiamento de equipamentos testa a tokenização

A Trad.Fi se apresenta como uma plataforma que conecta tomadores e credores para tornar o financiamento de equipamentos mais rápido e acessível. Ao mesmo tempo, a W3 define seu produto como um sistema operacional para finanças autônomas. A empresa busca conectar sistemas legados a trilhos digitais e dar às empresas maior controle sobre fluxos financeiros operados por agentes automatizados.

Essa combinação torna o projeto mais concreto do que estruturas focadas apenas em embrulhar fundos tokenizados. Afinal, a tokenização pode registrar propriedade e mover participações em uma infraestrutura programável. Contudo, fatores centrais ainda dependem de trabalho de crédito fora do token. Entre eles estão pagamento do empréstimo, valor do colateral, execução de garantias e saída do investidor.

Segundo os materiais voltados a tomadores, a Trad.Fi capta capital de instituições privadas e analisa dados do cliente em minutos. A plataforma também extrai informações de pedidos de compra de equipamentos. Em seguida, envia solicitações para revisão de instituições de crédito parceiras nos Estados Unidos.

Já a página destinada a credores informa que investidores credenciados podem acessar pools privados de empréstimos lastreados em equipamentos. Esses pools usam avaliação de risco feita por algoritmos proprietários. Além disso, incluem análises externas de agências de crédito e instituições financeiras dos Estados Unidos.

Velocidade não substitui análise de risco

O ponto central continua sendo a qualidade do processo de underwriting. Em outras palavras, o projeto depende da capacidade de automatizar etapas suficientes para operar em velocidade de software. Ainda assim, o modelo precisa preservar o julgamento necessário para manter a qualidade da carteira.

Diferentemente de títulos públicos tokenizados ou ações listadas tokenizadas, um empréstimo para compra de equipamentos depende de variáveis menos padronizadas. Entram nessa conta o fluxo de caixa do tomador, o valor do equipamento e o mercado de revenda. Também pesam documentação de garantias, seguro, administração do contrato, retomada do bem e recuperação em caso de inadimplência.

Esse contexto ajuda a explicar por que o financiamento de equipamentos entrou no radar dos ativos do mundo real. A Equipment Leasing and Finance Association estima que US$ 1,34 trilhão em investimentos em equipamentos e software nos Estados Unidos foi financiado em 2023. Além disso, mais de 8 em cada 10 empresas do país usam alguma forma de financiamento ao adquirir equipamentos.

Diante desse mercado, a meta de US$ 650 milhões em quatro anos parece relativamente modesta. Ainda assim, ela já basta para verificar se o crédito privado tokenizado consegue sair da simples exposição de portfólio. O teste também indica se o modelo pode chegar ao financiamento direto de empresas operacionais. Nesse sentido, a iniciativa mede mais do que originação. Ela mede qualidade, transparência e resiliência.

Estrutura inicial combina capital off-chain e tokens

Há, porém, uma ressalva importante na estrutura inicial. A primeira fase deve depender de capital institucional vindo de credores tradicionais de crédito privado. Esse capital deve financiar a maior parte dos empréstimos de equipamentos diretamente fora da blockchain.

Paralelamente, as empresas trabalham em tecnologia de ponte e em um pool de liquidez tokenizado. A ideia é oferecer a investidores elegíveis exposição às parcelas de equity do crédito gerado pelo programa.

Isso significa que o teste inicial tende a ser híbrido: empréstimos reais, capital off-chain e exposição de investidores on-chain. Assim, o projeto não cria um mercado de crédito nativo em blockchain desde o primeiro dia. Ainda assim, pode abrir caminho para uma integração maior entre finanças tradicionais e infraestrutura programável.

O debate sobre ativos do mundo real em blockchain já avançou além da representação digital de ativos tradicionais. Agora, a questão é saber se esses ativos se tornam úteis em mercados financeiros abertos. Caso contrário, podem permanecer como registros permissionados com liquidez limitada.

Por outro lado, o crédito privado tem alguma vantagem. Ele já nasce com fluxo de caixa, tomador e cronograma de pagamento. Esses elementos ficam mais próximos da lógica das finanças descentralizadas e de produtos ligados ao crédito privado.

Liquidez e desempenho definirão o interesse do investidor

Mesmo assim, os desafios permanecem. Protocolos on-chain conseguem calcular razão entre empréstimo e garantia, liquidar colateral e precificar liquidez de stablecoin em tempo real. Já o financiamento de máquinas e equipamentos exige análise de negócios. Nesse caso, a capacidade de pagamento depende de operação, margens, recebíveis e valor de revenda de ativos físicos.

É justamente aí que a proposta de IA da Trad.Fi e da W3 ganha relevância. Se os modelos processarem pedidos de compra, dados do tomador, informações de crédito de terceiros, detalhes do equipamento e regras do credor com mais velocidade, o tomador recebe capital antes. Da mesma forma, o credor analisa mais operações com a mesma base operacional.

No entanto, a mesma velocidade pode acelerar perdas se o sistema falhar. Isso inclui erros ao identificar empresas frágeis, valores inflados de equipamentos ou deterioração setorial.

Para investidores, o teste real não está apenas na aprovação em um dia. Acima de tudo, ele está na qualidade das informações de desempenho e nas condições de liquidez. Métricas como inadimplência, perda e recuperação terão peso maior do que o volume de originação prometido.

Também será decisivo saber quanto da exposição está de fato on-chain. Além disso, investidores precisarão entender como recebem informações de fluxo de caixa, quais restrições de transferência existem e se há possibilidade de resgate ou venda. O tratamento de defaults também será parte central da avaliação.

Por fim, um pool de liquidez tokenizado pode facilitar a subscrição em crédito privado. Ainda assim, ele não elimina as limitações estruturais da classe de ativos. A tokenização também não substitui termos claros, dados de performance e procedimentos transparentes para inadimplência.

Por enquanto, os dados conhecidos apontam para uma iniciativa com meta de US$ 650 milhões em quatro anos. O foco está no financiamento de equipamentos nos Estados Unidos e no uso de IA para reduzir meses de análise para um dia. O sucesso, porém, dependerá de underwriting, colateral, recuperação, liquidez e execução prática do modelo híbrido.