- Las propiedades subyacentes de blockchain y stablecoins las hacen adecuadas para agentes de IA.
- Un agente de IA puede iniciar miles de microtransacciones programáticas por minuto.
- La economía de las máquinas enfrenta graves dolores de crecimiento que deben resolverse.
El CEO de Coinbase, Brian Armstrong, cree que la blockchain y las stablecoins son adecuadas para agentes de IA, considerando su flexibilidad y adaptabilidad a la tecnología. Citó características subyacentes de las stablecoins, como la velocidad, el coste de la transacción y el spread global, como beneficios adicionales que apoyarían la evolución de la IA.
Armstrong hizo esta declaración durante una entrevista en podcast con Nikhik Kamath, el mayor corredor minorista de la India. Según él, los agentes de IA están ganando protagonismo a pesar de la ausencia de verificación KYC, lo que genera una fricción significativa en las vías de transacción. Sin embargo, considera que la implementación del KYC para agentes de IA es jurisdiccional, dependiendo de los objetivos regulatorios que la región quiera alcanzar.
Una era en desarrollo para los agentes de IA
Cabe destacar que los agentes de IA se están expandiendo por varios sectores del ecosistema tecnológico. Aunque probablemente los humanos seguirán poseyendo la gran mayoría de la riqueza y activos de capital almacenados, la velocidad operativa del comercio máquina a máquina invertirá por completo las métricas de uso de la red. Esto plantea la pregunta de hasta dónde puede llegar esta innovación para convertirse en el mayor consumidor de redes blockchain, creando demanda de stablecoins, monederos e identidad on-chain antes que los humanos.
En comparación con los humanos, que normalmente ejecutan unas pocas transacciones financieras al día, un solo agente de IA autónoma puede iniciar miles de microtransacciones programáticas por minuto para comprar créditos API, adquirir potencia de cálculo o analizar datos con muro de pago. Esto está ocurriendo a través de una transición continua hacia una economía blockchain impulsada por máquinas, que se desarrolla a través de infraestructuras centrales, casos de uso reales y puntos de fricción inmediatos.
Agentes de IA en acción
Por ejemplo, plataformas como Squads y Crossmint están desplegando cuentas de stablecoin exclusivas para agentes y tarjetas virtuales, explorando la capacidad de los tokens blockchain para ofrecer dinero programable sin fronteras que se liquida en milisegundos por fracciones de céntimo. Además, gigantes tecnológicos como Amazon Web Services (AWS) han integrado monederos cripto en bucles de ejecución de agentes para pagos totalmente autónomos, mientras que grandes proyectos web3 como Chainlink están definiendo estándares para identidades de agentes basadas en roles y sujetos a KYC.
Mientras tanto, las plataformas minoristas e institucionales están evolucionando hacia carteras autónomas. Empresas como Robinhood permiten a los usuarios conectar agentes de IA externos que ejecutan estrategias de trading en tiempo real dentro de límites definidos. Plataformas de predicción como Polymarket despliegan bots de arbitraje automatizados para ejecutar. Mientras tanto, plataformas como Polymarket, bots de arbitraje automatizados, ejecutan operaciones de contratos ultrarrápidas para capturar activos mal valorados mucho más rápido que los humanos, manteniendo los mercados altamente eficientes.
Fricciones y cuellos de botella existentes
Aunque los regentes de IA están creciendo exponencialmente en el sector tecnológico, la economía de las máquinas enfrenta graves dificultades de crecimiento que deben resolverse antes de lograr estabilidad sistémica. Los atacantes han utilizado con éxito inyecciones maliciosas de prompt para engañar a modelos de IA de consumo y que realicen transferencias no autorizadas de monedero en cadena. El sistema también está plagado de responsabilidades legales ambiguas sin una definición adecuada de quién debería ser legalmente responsable de las faltas.
Además, las blockchains deben soportar capas de consenso de ultra alto rendimiento y latencia ultra baja para que la congestión de la red nunca interrumpa el flujo de toma de decisiones de la máquina. Eso solucionaría el cuello de botella del bucle de ejecución que enfrenta actualmente el sistema.
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