Relatório da Chainalysis: Inteligência artificial impulsiona nova era de golpes cripto de alto impacto

Os golpes em criptomoedas atingiram um novo nível de velocidade e escala em 2025, à medida que as ferramentas de inteligência artificial tornaram as fraudes mais convincentes e difíceis de detectar. Um novo relatório da empresa de análise de blockchain Chainalysis mostra que os golpistas estão roubando mais dinheiro por vítima enquanto operam operações mais baratas e amplas. As perdas relacionadas a golpes cripto agora são estimadas em 17 bilhões de dólares no ano, o maior nível já registrado.

Chainalysis descobre que golpes ligados à IA lucram 4,5x mais que esquemas tradicionais

Segundo a Chainalysis, o crescimento veio não apenas de mais golpes, mas também de uma execução mais forte. O valor médio dos pagamentos de golpes saltou para $2.764 em 2025, ante $782 em 2024, um aumento de 253%. Alcance mais rápido, personificação realista e mensagens automatizadas ajudaram criminosos a coletar somas maiores em menos tempo.

Eric Jardine, chefe de pesquisa da Chainalysis, disse que a IA mudou a velocidade com que os golpes ganham tração. Mais de 70% dos golpes habilitados por IA agora estão na metade superior de todos os golpes cripto por volume de transferência. As operações crescem mais rápido, parecem mais credíveis e extraem mais dinheiro de cada interação.

Golpes ligados on-chain a provedores de serviços de IA arrecadaram em média $3,2 milhões por operação. Esse valor é cerca de 4,5 vezes mais alto que golpes sem esses vínculos. Muitos desses esquemas dependem de softwares de troca de rosto, vídeos deepfake e modelos de linguagem vendidos por fornecedores na China, frequentemente comercializados via canais do Telegram.

A credibilidade desempenha papel central. Uma vez que as vítimas veem rostos familiares ou figuras de autoridade, a confiança aumenta. Criminosos então escalam essas interações para milhares de alvos ao mesmo tempo. Golpes de personificação de governo mostram o quão eficaz essa abordagem se tornou. Esquemas usando imagens ou vídeos falsos de oficiais cresceram mais de 1.400% em 2025, com criminosos se passando por trabalhadores de agências públicas, bancos e plataformas cripto.

Golpes de romance ainda causam as maiores perdas em fraudes com cripto

Uma das maiores campanhas de phishing teve como alvo residentes dos EUA com alertas falsos de pedágio E-ZPass. A Chainalysis rastreou a operação para um grupo chinês conhecido como “Darcula”, também chamado de “Tríade Smishing”. No auge da atividade, golpistas enviaram até 330.000 mensagens de texto em um único dia. Apesar da escala, os custos de infraestrutura permaneceram baixos, com kits de phishing provavelmente custando menos de $500.

Diversos tipos de golpe equilibram alcance e confiança de formas distintas:

• Phishing de alto volume depende de automação barata e alvo amplo.
• Personificação por deepfake aumenta confiança e valor do pagamento.
• Golpes baseados em relacionamento trocam velocidade por pagamentos maiores.
• Ferramentas de IA reduzem tempo gasto por vítima.
• Baixos custos operacionais ampliam margens de lucro.

Esquemas de fraude de longa duração conhecidos como “pig butchering” continuam entre os mais prejudiciais. Nesses casos, golpistas constroem relacionamentos pessoais ou românticos por semanas ou meses antes de incentivar vítimas a enviar quantias crescentes de criptomoeda. O nome vem da prática de “engordar” lentamente as vítimas antes de drenar seus fundos.

Esses golpes frequentemente roubam muito mais por vítima que doações rápidas ou airdrops falsos. Jardine ressaltou que golpistas constantemente balanceiam escala contra credibilidade. Golpes curtos alcançam mais pessoas, enquanto golpes de relacionamento extraem perdas mais profundas de alvos menores.

Um caso recente mostra quão convincentes esses golpes podem ser. Em dezembro, uma mulher em San Jose, Califórnia, usou ChatGPT para confirmar que um novo parceiro romântico fazia parte de um esquema pig butchering. Naquela altura, ela já havia perdido quase 1 milhão de dólares em cripto.

O movimento dos fundos roubados também está mudando. Muitos golpes de personificação agora evitam exchanges centralizadas e usam exchanges descentralizadas, pontes DeFi e protocolos on-chain. Ferramentas permissionless permitem que fundos continuem circulando com menos pontos de controle, dificultando rastreamento e recuperação.

Chainalysis: IA está remodelando como golpes cripto saem para fiat

A IA ainda desempenha papel limitado em transferências on-chain, onde scripts simples geralmente são suficientes. Ferramentas mais avançadas podem aparecer na etapa final de saque. Jardine disse que IA poderia ajudar criminosos a criar contas falsas em exchanges com KYC em massa, permitindo saídas mais suaves para moedas tradicionais.

Tendências chave que moldam operações de golpes incluem:

• Uma mudança de exchanges centralizadas para ferramentas DeFi.
• Uso ampliado de automação para movimentação de fundos.
• Fraude de identidade assistida por IA nas etapas de saque.
• Menores barreiras à entrada para grandes campanhas.
• Reciclagem mais rápida de ativos roubados.

Por trás de muitos desses golpes está um custo humano crescente. Em partes de Mianmar e Camboja, complexos de golpe transformaram o pig butchering em uma operação industrial. Vítimas de tráfico humano são frequentemente forçadas a executar golpes sob ameaça ou violência, enquanto cripto roubada é lavada em produtos de luxo.

A Chainalysis disse que ações recentes de fiscalização mostram o quão profundamente esses esquemas se conectam ao crime organizado. Em dezembro, o Departamento de Justiça dos EUA agiu para fechar domínios ligados a um grande complexo de golpes em Mianmar. As autoridades descreveram redes que exploram tanto vítimas financeiras quanto trabalhadores traficados.
À medida que as ferramentas de IA ficam mais baratas e acessíveis, a Chainalysis alerta que a eficiência dos golpes continuará a crescer. Sem detecção mais forte, educação do usuário e fiscalização transfronteiriça, a fraude cripto provavelmente permanecerá como uma das ameaças mais custosas da indústria.