¿Por qué es difícil gastar dinero en la cadena con un agente de IA?

Original｜Odaily Planet Daily（ @OdailyChina ）

Autor｜Wenser（ @wenser 2010 ）

A medida que entramos en el cuarto trimestre de 2026, los agentes de IA han comenzado a hacerse cargo de la ejecución de consumos en línea y fuera de línea. En particular, el auge de Muse y Grok Bot demuestra que, una vez que los agentes de IA obtienen el derecho de ejecución, pueden hacer las cosas mejor.

Sin embargo, pocas personas piensan en las dificultades que un agente de IA enfrenta al recibir tareas de pago o transacción: ¿quién tiene la billetera sin clave privada? ¿Quién pagará el gas? ¿Quién autorizará? ¿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 agente de IA?", 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 Planet Daily organizará el desarrollo de proyectos relacionados en este artículo para ofrecer una visión general.

Pregunta clave uno: ¿por qué en la segunda mitad de 2026?

Este momento tiene condiciones previas y, en la segunda mitad 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 agentes de IA, 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, han surgido las primeras formas de infraestructura pública para pagos por máquinas. 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 cadena BNB también lanzó el Agent Studio en julio de este año. La mejora de los estándares y herramientas de pago ha permitido que "los pagos de agentes en la cadena" avancen de manera efectiva.

Por último, está la ansiedad de 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 crecimiento de usuarios ha comenzado a agotarse. Los agentes de IA, que están en un período de rápido crecimiento, tienen el potencial de convertirse en la próxima fuente de consumo de gas y actividad de transacciones, 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 agentes de IA son los siguientes:

Las necesidades reales 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 habilidad reutilizables (verificadas fuera de la cadena).
• Narrativas de burbuja exageradas por el sentimiento del mercado: "economía de agentes de IA completamente autónoma", "los agentes reemplazando masivamente las cuentas humanas". A corto y medio plazo, los sujetos de cuentas para pagos y transacciones seguirán siendo humanos, y los agentes de IA solo desempeñarán el papel de ejecutores.

Con base en la información anterior, esta ola de "cambio hacia la economía de agentes de IA" en la segunda mitad de 2026 no es simplemente una búsqueda de narrativas de moda, sino que enfrenta una elección activa y una demanda pasiva de cadenas públicas de criptomonedas, protocolos y proyectos para extender su ciclo de vida y obtener ventajas competitivas bajo necesidades reales y narrativas de burbuja.

Pregunta clave dos: ¿cómo superan los pagos por máquinas "el primer obstáculo para que los agentes gasten dinero"?

El cambio en 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 agentes de IA ha estado en marcha durante casi un año, los llamados "primeros obstáculos para que los agentes de IA gasten dinero" presentan los siguientes problemas desde las perspectivas de sujeto, costo, proceso y cumplimiento:

Cuatro barreras para la operación autónoma en la cadena de agentes de IA

Para la operación autónoma de agentes de IA en la cadena, no se trata simplemente de "ejecutar una operación de compra", sino de un comportamiento económico sistémico que involucra múltiples procesos como la admisión de identidad, custodia de cumplimiento, fricción en la ejecución de gas y evaluación de resultados de ejecución.

En términos de admisión de identidad, los agentes de IA 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, revisión de contrapartes, etc. ------ sin identidad, los agentes de IA 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 agentes de IA enfrentan riesgos de seguridad en todo momento;

En lo que respecta a la fricción en la ejecución de gas, por un lado, los costos de gas generalmente se valoran en activos nativos de cada cadena, lo que implica ejecución en múltiples cadenas y puede interrumpir procesos autónomos; por otro lado, las tarifas de servicio que los agentes de IA deben pagar también han provocado problemas de desajuste en las unidades de valoración, lo que impide que las máquinas completen el proceso de manera autónoma ------ sin un ecosistema universal, las transacciones de los agentes de IA 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 existencia de problemas de asincronía entre la ejecución de pagos y liquidaciones de fondos, la responsabilidad relacionada, la revisión de cumplimiento y los estándares de evaluación de resultados deben ser claros ------ sin evaluación de cumplimiento, la ejecución de los agentes de IA solo puede permanecer en la etapa de revisión y no puede formar una red ecológica.

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

Actualmente, las soluciones principales para pagos 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 de cadena"? Quien controle la capa de cotización, controla la entrada de distribución de pagos 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 recibido la mayor atención del mercado, aún es difícil llegar a la conclusión de que la competencia ha terminado. En concreto, los problemas que aún deben resolverse incluyen:

• ¿Se ha oscurecido la estructura de pago de dos capas (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 (KYB / AML) para liquidaciones en monedas estables? ¿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, este número era de solo 58,800 transacciones, lo que muestra 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 los agentes de IA 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, el orden de madurez de los proyectos en la industria es: pagos > identidad > soporte > 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 soporte y pagos, además de Base, Solana y la red Tempo, la recientemente anunciada actualización de Agent Native de la red Pharos se ha convertido en una red ecológica que propone nuevas soluciones.

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

Según la información oficial, la posición central de la red Pharos 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 de Agent Native: permitir que los agentes de IA 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, la red Pharos ha optado por construir una capa de protocolo Agent Native, otorgando a los agentes de IA capacidades de activos, autorización, pago e identidad, en lugar de simplemente agregar una función de IA a la capa de aplicación en la cadena.

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

En abril de este año, la red principal de Pharos, Pacific Ocean, se lanzó oficialmente; su motor SALI impulsa la ejecución paralela profunda, el SPN modular, es compatible con EVM y WASM, y su compatibilidad nativa con el estándar x402 y otras ventajas técnicas también facilitan la construcción y el desarrollo profundo del sistema económico de agentes de IA; 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, los miembros de la alianza RealFi, cuidadosamente seleccionados, 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 lanzó 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 el patrocinador paga el Gas, manteniendo la propiedad y el control del iniciador, reduciendo el riesgo de ataques de brujas y abusos, y apoyando 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 del canal, seguridad y auto-sanación, defensa contra brujas, etc.
• Soporte de alto rendimiento para micropagos: datos oficiales de aproximadamente 30,000 TPS, finalización en subsegundos, compatible con pagos de alta frecuencia de tipo x402 y operación de protocolos; soporta ERC-20, EVM compatible, 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 la 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 solo protocolo, proyecto o aplicación ya no puede construir un ecosistema completo de Agentes. Pharos Network construye todo un sistema ecológico cíclico, mientras que es compatible con las redes de pago de máquinas y protocolos 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 tienen una alta probabilidad de desarrollo continuo y cuáles pasos enfrentan riesgos potenciales o posibilidades de eliminación.

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

Los pasos que probablemente serán refutados, inclinándose hacia la especulación narrativa y el 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 también 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 actualmente no es necesario.

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

2026-2027, el pago de Agentes AI y la fase de identidad se implementarán gradualmente;

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

2028, a medida que los procesos de autorización de operaciones y la regulación de conformidad avancen de manera constante, 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 un enfoque a 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 de los estándares de pago de máquinas, la ruptura de la liquidez entre diferentes redes ecológicas en la cadena, la caída significativa del volumen de transacciones relacionadas con Agentes AI, la detención de transacciones no supervisadas en la cadena de Agentes AI por parte de los organismos reguladores, y las principales redes de blockchain o ecosistemas que se vuelven hacia 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 de acceso------cadena pública, estándares de pago de capa HTTP, o billetera en la cadena.

En este momento, la "preparación ecológica" que ofrece Pharos Network podría ser la mejor respuesta, ya que es la solución de "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 carga. Y todo esto tiene como objetivo y punto final el desarrollo de la influencia de los Agentes AI desde el mundo digital hacia el mundo físico------tal como dice 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 el pago criptográfico.