¿Cuál es la dificultad de gastar dinero en la cadena con AI Agent?

Original｜Odaily Star Daily（ @OdailyChina ）

Autor｜Wenser（ @wenser 2010 ）

A medida que entramos en el cuarto trimestre de 2026, los AI Agents han comenzado a asumir la ejecución de consumos tanto en línea como fuera de línea. En particular, el auge de Muse y Grok Bot demuestra que, una vez que los AI Agents obtienen el poder de ejecución, pueden hacer las cosas mejor.

Sin embargo, pocas personas piensan en las dificultades que enfrenta un AI Agent al recibir una tarea de pago o transacción, como: ¿quién tiene la billetera sin clave privada?, ¿quién pagará el gas?, ¿quién autorizará la transacción?, ¿cuál es el límite de gasto?, ¿cómo se superan las ventanas de cumplimiento?

Un grupo de infraestructuras financieras, cadenas públicas y equipos de pago están respondiendo a la pregunta de "¿cómo gasta dinero un AI Agent?", pero antes de eso, hay tres preguntas más críticas que deben ser respondidas: ¿por qué ahora? ¿Cómo se desarrollará el pago por máquinas? ¿En qué etapa estamos ahora? Odaily Star Daily organizará el desarrollo de proyectos relacionados en este artículo para ofrecer una visión general.

Pregunta clave uno: ¿por qué en el segundo semestre de 2026?

Este momento tiene condiciones previas y, en el segundo semestre de 2026, se cumplen simultáneamente las siguientes condiciones:

Primero, los agentes fuera de la cadena ya están altamente productizados. El auge de OpenClaw a principios de año eliminó las barreras de educación del usuario, y los AI Agents, aprovechando la iteración de grandes modelos, han penetrado en escenarios reales, comenzando a manejar llamadas a API de pago y la ejecución de tareas fuera de línea. Sin embargo, la demanda de "las máquinas necesitan pagar" generada en escenarios fuera de la cadena ha carecido de una oferta productizada de liquidación en la cadena.

En segundo lugar, la infraestructura pública para pagos por máquinas ha comenzado a tomar forma. Desde el protocolo x402 hasta el protocolo de pago por máquinas MPP construido por Tempo, y la operación de la Linux Foundation con 40 miembros, la BNB Chain también lanzó el Agent Studio en julio de este año. La mejora de los estándares y herramientas de pago ha permitido que "el pago de los agentes en la cadena" avance de manera efectiva.

Por último, está la ansiedad por el crecimiento detrás del desarrollo de cadenas públicas y proyectos de criptomonedas. A medida que narrativas como GameFi, SocialFi, DAO, metaverso y NFT se han estancado debido a la falta de liquidez, el flujo de crecimiento de usuarios se ha ido agotando gradualmente. Los AI Agents, que están en un período de rápido crecimiento, tienen el potencial de convertirse en la próxima fuente de consumo de gas y actividad transaccional, siendo un sujeto potencial en el ecosistema de redes criptográficas.

Desde la perspectiva de la motivación de las partes involucradas, los principales impulsores y riesgos potenciales del desarrollo hacia la economía de AI Agents son los siguientes:

Las verdaderas necesidades detrás de los proyectos y aplicaciones de agentes existentes enfrentan una ronda de selección:

• Necesidades reales verificadas por el mercado de criptomonedas: liquidación (máquinas pagando por servicios), autorización (límites de seguridad y autorización), identidad (verificable y rastreable), funciones de habilidades reutilizables (verificadas fuera de la cadena).
• Narrativas de burbuja exageradas por el sentimiento del mercado: "economía de AI Agents completamente autónoma", "los agentes reemplazando masivamente las cuentas humanas". A corto y medio plazo, los sujetos de las cuentas de pago y transacción seguirán siendo humanos, y los AI Agents solo desempeñarán el papel de ejecutores.

Con base en la información anterior, esta ola de "transición hacia la economía de AI Agents" en el segundo semestre de 2026 no es simplemente una búsqueda de narrativas de moda, sino que enfrenta necesidades reales y narrativas de burbuja, donde las cadenas públicas de criptomonedas, protocolos y proyectos eligen activamente extender su ciclo de vida y obtener ventajas competitivas ante demandas pasivas.

Pregunta clave dos: ¿cómo puede el pago por máquinas superar "el primer obstáculo para que los agentes gasten dinero"?

La transición de la industria ya ha comenzado, pero las dificultades del sector no son problemas que se puedan resolver de la noche a la mañana. A pesar de que la popularidad de los AI Agents ha estado en marcha durante casi un año, los llamados "primer obstáculo para que los AI Agents gasten dinero" presenta los siguientes problemas desde las perspectivas de sujeto, costo, proceso y cumplimiento:

Cuatro barreras para la operación autónoma en la cadena de AI Agents

Para la operación autónoma de AI Agents en la cadena, no se trata simplemente de "realizar una operación de compra" como un acto independiente, sino que implica un comportamiento económico sistémico que abarca múltiples procesos como la entrada de identidad, custodia de cumplimiento, fricción en la ejecución de gas y evaluación de resultados de ejecución.

En cuanto a la entrada de identidad, los AI Agents no pueden cumplir con los requisitos de cumplimiento tradicionales como KYC, apertura de cuentas bancarias, llenado de formularios de transferencia, prevención de lavado de dinero y revisión de contrapartes. ------Sin identidad, los AI Agents no pueden ingresar al sistema financiero;

En cuanto a la custodia de cumplimiento, ¿quién posee la billetera y la clave privada del agente?, ¿cómo se garantiza que no se filtren?, ¿cómo se evitan problemas de sobrecostos causados por inyecciones de comandos, decisiones erróneas o intentos infinitos? ------Sin una "caja fuerte", los AI Agents enfrentan riesgos de seguridad en todo momento;

En cuanto a la fricción en la ejecución de gas, por un lado, los costos de gas se valoran en activos nativos de cada cadena, lo que implica ejecución en múltiples cadenas, y los procesos autónomos pueden ser interrumpidos fácilmente; por otro lado, los AI Agents deben pagar tarifas de servicio que ya han generado problemas de desajuste en las unidades de valoración, y las máquinas no pueden completar esto de forma autónoma ------Sin un ecosistema universal, las transacciones de AI Agents no pueden operar sin problemas;

En cuanto a la evaluación de resultados de ejecución, debido a las características de la economía de máquinas de alta frecuencia y bajo monto, la irreversibilidad final de los resultados en la cadena y la asincronía entre la ejecución de pagos y liquidaciones de fondos, la responsabilidad relacionada, la revisión de cumplimiento y los estándares de evaluación de "mecanismos de reputación histórica" deben ser claros ------Sin evaluación de cumplimiento, la ejecución de AI Agents solo puede permanecer en la etapa de revisión y no puede formar una red ecológica.

Resumen de los principales puntos de divergencia en las tres soluciones existentes en el mercado

Actualmente, las soluciones principales para el pago por máquinas incluyen las siguientes tres:

Diferentes soluciones corresponden a diferentes estándares de protocolo; y detrás de la disputa sobre los estándares de protocolo de pago por máquinas, la pregunta más importante es: ------ ¿ocurre el comportamiento de pago por máquinas en la "capa de aplicación" o en la "capa de protocolo en la cadena"? Quien controle la capa de cotización, controla la entrada de distribución del pago por máquinas. Esta cuestión también determina de manera temporal si la cadena pública de criptomonedas es un "conducto" o una "caja registradora".

Por lo tanto, aunque el protocolo x402 ha captado la atención principal del mercado, todavía es difícil llegar a la conclusión de que la competencia ha terminado. En términos concretos, los problemas que aún deben resolverse incluyen:

• ¿Se ha oscurecido la estructura de pago de "costo de gas + tarifa de servicio" por la narrativa de la economía de máquinas?
• ¿Puede la disputa sobre los estándares de pago llegar a una solución universal, o en el futuro solo se podrá esperar que diferentes ecosistemas en la cadena comiencen de nuevo, fragmentando los estándares de pago por máquinas?
• ¿Quién asumirá el costo de cumplimiento de liquidaciones en stablecoins (KYB / AML)? ¿La red ecológica en la cadena, las partes específicas de la transacción o los constructores de protocolos?

Según los últimos datos publicados por Chainalysis el 15 de octubre, hasta finales del tercer trimestre de 2026, el protocolo de pago x402 de Coinbase ha alcanzado aproximadamente 138.5 millones de transacciones en la cadena Base; mientras que en el tercer trimestre del año pasado, esta cifra era de solo 58,800 transacciones, un crecimiento explosivo.

Pregunta clave tres: ¿en qué etapa se encuentra el desarrollo de los agentes en la cadena?

A través del desarrollo de transacciones x402, también podemos entender indirectamente que la operación en la cadena de AI Agents ha logrado ciertos avances en cuatro aspectos, y según su etapa de desarrollo (fase de operación formal / fase de muestra demo / fase de planificación en papel), podemos resumir la siguiente información:

Actualmente, la clasificación de madurez de los proyectos en la industria es: pago > identidad > carga > autorización. Debido a que involucra problemas de límites de seguridad y control del usuario, la parte de "autorización" es donde la narrativa de "autonomía de los agentes" ha sido desmentida primero, y aún no se ha superado completamente, dependiendo de las pruebas de muestra de proyectos como Visa y Mastercard. En cuanto a carga y pago, además de Base, Solana y Tempo, la recientemente anunciada actualización de Agent Native de Pharos Network se ha convertido en una red ecológica que propone nuevas soluciones.

La solución única de Pharos Network: construir un nuevo ecosistema con la red Agent Native

Según la presentación oficial, la posición central de Pharos Network es lograr que el valor del mundo real esté en la cadena a través de RealFi, y una de las rutas apostadas es la arquitectura ecológica Agent Native: permitir que los AI Agents operen como sujetos económicos nativos en la cadena ------ poseyendo activos, llamando herramientas, colaborando con otros agentes y pagando por sus propias operaciones.

Para lograr este objetivo, Pharos Network elige construir una capa de protocolo Agent Native, otorgando a los AI Agents capacidades de activos, autorización, pago e identidad, en lugar de simplemente agregar una función de AI a la capa de aplicación en la cadena.

Desde la perspectiva de planificación de la hoja de ruta, los planes de Pharos Network son bastante sólidos. Aparte de la intención de mejorar aún más las capacidades básicas de la red en el cuarto trimestre de 2026, las cuentas de agentes, las interfaces de transacción orientadas a agentes y la economía estatal aún están en la definición o fase de prueba del protocolo; el flujo de trabajo de extremo a extremo está previsto para 2028.

En abril de este año, la red principal de Pharos Network, Pacific Ocean, se lanzó oficialmente; su motor SALI impulsa la ejecución paralela profunda, el SPN modular, es compatible con EVM y WASM, y presenta una serie de ventajas técnicas que facilitan la construcción y el desarrollo profundo del sistema económico de AI Agents; su equipo está compuesto por ex altos ejecutivos y ingenieros clave de Ant Group; los inversores incluyen a Sumitomo Corporation, Flow Traders, SNZ, Hack VC, Faction VC y otras instituciones reconocidas dentro y fuera del sector.

Además, sus cuidadosamente seleccionados miembros de la alianza RealFi incluyen a Circle, Chainlink, Anchorage Digital, Centrifuge, Morpho y muchos otros proveedores de servicios de infraestructura de criptomonedas. Para incentivar aún más la construcción de desarrolladores y proyectos ecológicos, Pharos Network también ha lanzado un programa de incubación de constructores de 10 millones de dólares. Además, en términos de adaptación al sistema económico de Agentes AI, la red ha realizado una serie de optimizaciones y preparativos:

• Transacciones Patrocinadas (la red de prueba ya está en línea): separa al iniciador de la transacción del pagador de Gas. La aplicación o patrocinador paga el Gas, manteniendo la propiedad y control del iniciador, reduciendo el riesgo de ataques de brujas y abusos, al tiempo que apoya actividades a gran escala de Agentes AI.
• Abstracción/Substitución de Gas: los Agentes AI no necesitan comprar Gas a mitad de camino, apoyando la ejecución continua en múltiples pasos.
• Cuentas de Agentes y KYA (2027): abstracción de cuentas + marco de control de permisos, manteniendo la soberanía humana sobre los activos, logrando una ejecución controlada por máquinas.
• Marco AEA (Actividad Económica Agente): no solo cuenta Agentes o transacciones, sino que mide la efectividad (operaciones significativas desencadenadas por Agentes), entrega de extremo a extremo, relación señal/ruido, continuidad de canal, seguridad y auto-sanación, defensa contra brujas, etc.
• Soporte de alto rendimiento para micropagos: datos oficiales indican aproximadamente 30,000 TPS, finalización en menos de un segundo, compatible con pagos de alta frecuencia de tipo x402 y operación de protocolos; soporta ERC-20, compatible con EVM, equipado con módulos relacionados con la conformidad.
• Herramientas para desarrolladores y usuarios: PharosMCP (datos y operaciones en cadena), SkillEngine, llms.txt oficial, Port Agent Widget (interacción en lenguaje natural RealFi, el usuario mantiene el control final de ejecución), sitio web ai.pharos.xyz.

En la actualidad, a medida que los Agentes AI se transforman gradualmente en actores económicos en la cadena, un único protocolo, proyecto o aplicación ya no puede construir un ecosistema completo de Agentes. Pharos Network construye todo un sistema ecológico cíclico, mientras es compatible con las redes y protocolos de pago de máquinas existentes.

Discusión Abierta: Proyecciones sobre el Éxito o Fracaso del Sistema Económico de Agentes

Habiendo discutido soluciones específicas, basándonos en la información existente, nos atrevemos a proyectar qué partes del futuro sistema económico de Agentes AI probablemente podrán desarrollarse de manera sostenible y cuáles pasos enfrentan riesgos potenciales o posibilidades de eliminación.

Hasta ahora, las partes con una probabilidad de éxito relativamente alta, que presentan una demanda real y comportamientos de transacción efectivos, incluyen: estándares de pago de máquinas y capa de liquidación (existen escenarios de pago reales: API, datos, potencia de cálculo); capa de habilidades/herramientas reutilizables (verificación fuera de la cadena); identidad de Agente tipo KYB (necesidad de conformidad);

Los pasos más propensos a ser refutados, que tienden a ser narrativas de marketing, se concentran en tres áreas: 1) economías de Agentes completamente autónomas y no supervisadas, considerando que la línea roja del control del usuario no puede ser transferida, este objetivo está destinado a no lograrse a corto plazo. 2) "Los Agentes reemplazan masivamente las cuentas humanas", a medio y largo plazo, el sujeto de decisión de las cuentas económicas seguirá siendo el usuario humano; y como un paso intermedio en la operación y funcionamiento de los Agentes AI, las cuentas humanas aún tienen un valor necesario, y a corto plazo será difícil de reemplazar. 3) "Agentes AI en cadenas públicas", este rol actualmente tiene más atributos de marketing que valor práctico, no hay aplicaciones reales que lo respalden y es difícil que traiga usuarios y volumen de uso reales a la red de cadenas públicas, por lo que no es necesario en este momento.

Basándonos en la información actual, podemos ofrecer una proyección aproximada de los hitos en el desarrollo del sistema económico de Agentes AI:

2026-2027, el pago y la identidad de los Agentes AI comenzarán a implementarse gradualmente;

2027-2028, se establecerán gradualmente mecanismos de autorización y colaboración para los Agentes AI;

2028, con el avance constante de los procesos de autorización de operaciones y la supervisión regulatoria, el flujo de trabajo de extremo a extremo de los Agentes AI podría perfeccionarse aún más y convertirse gradualmente en una parte clave del funcionamiento del sistema económico social. Desde este punto de vista, la hoja de ruta de desarrollo de la red nativa de Agentes de Pharos Network considera 2028 como un período de implementación con una perspectiva de largo plazo.

Por supuesto, el desarrollo del sistema económico de Agentes AI no es un asunto que se logre de la noche a la mañana, y enfrenta una serie de riesgos potenciales: como la adopción estancada del protocolo x402, la fragmentación creciente de los estándares de pago de máquinas, la ruptura de la liquidez entre diferentes redes ecológicas en la cadena, una caída significativa en el volumen de transacciones relacionadas con Agentes AI, la detención por parte de las autoridades regulatorias de las transacciones no supervisadas en la cadena de Agentes AI, y las principales redes de blockchain o ecosistemas que se vuelven a centrar en nuevas narrativas, etc.

Conclusión: La Competencia por el Acceso

Volviendo a la pregunta inicial: ¿cómo gastan los Agentes en la cadena? La respuesta probablemente no radica en una única solución técnica, sino en la pertenencia del acceso------¿cadena pública, estándar de pago en la capa HTTP, o billetera en la cadena?

Ahora, parece que la "preparación ecológica" que ofrece Pharos Network podría ser la mejor respuesta, ya que es la solución del "acceso definitivo". En la fase de transición de los Agentes AI de la ejecución de operaciones fuera de la cadena a la participación económica en la cadena, un ecosistema completo y compatible es la mejor respuesta que abarca identidad, autorización, pago y soporte. Y todo esto tiene como objetivo y finalidades el desarrollo de la influencia de los Agentes AI desde el mundo digital hacia el mundo físico------tal como lo expresa la propuesta de valor de Pharos Network, todo es para impulsar el funcionamiento del valor en el mundo real.

Referencias

El número de transacciones del protocolo x402 supera los 138.5 millones: los Agentes AI redefinen los pagos criptográficos.