Los agentes de IA realizan más de 138 millones de pagos en Base
Los agentes de inteligencia artificial han realizado más de 138 millones de pagos a través del protocolo x402 en Base, según un estudio de Chainalysis publicado el 14 de octubre. Sin embargo, esta cifra mide un número de transacciones, y no 138 millones de dólares: más del 87 % de las operaciones analizadas valen menos de diez centavos.
En breve
- Más de 138 millones de pagos se han realizado a través del protocolo x402 en Base, según Chainalysis.
- Más del 87 % de las transacciones son por montos inferiores a diez centavos, ilustrando el auge de los micropagos entre agentes IA.
- Estados Unidos domina los pagos relacionados con modelos de IA, mientras que China se destaca en servicios de seguridad y análisis de código.
- Los stablecoins facilitan las transacciones automatizadas, pero el alto número de operaciones no basta para demostrar una adopción masiva de agentes IA.
Pagos minúsculos, pero una actividad en fuerte crecimiento
El protocolo x402 permite a un software autónomo pagar directamente un servicio en línea sin requerir validación humana para cada gasto. Desarrollado inicialmente por Coinbase, se apoya principalmente en los stablecoins para liquidar montos demasiado bajos para las redes tradicionales de tarjetas bancarias.
Las principales cifras del estudio permiten medir el auge de esta economía todavía experimental :
- Se han registrado más de 138 millones de transacciones x402 en Base desde el lanzamiento del protocolo ;
- Más del 87 % de los pagos estaban comprendidos entre 0,01 centavos y 10 centavos ;
- El rango más frecuente estaba entre 1 y 10 centavos ;
- El plazo medio entre la recarga de una cartera y su primer pago cayó de 73 días a 18 minutos ;
- La proporción de carteras recargadas en 30 días subió del 70,6 % al 89,3 %.
Estas operaciones sirven principalmente para comprar datos, interrogar una interfaz de programación, acceder a un modelo de IA o hacer revisar código. Un agente encargado de una misión puede así adquirir por sí solo los recursos digitales necesarios para su ejecución.
Los stablecoins presentan aquí una ventaja económica. Una transacción de unos pocos centavos generalmente sería absorbida por las tarifas de un pago con tarjeta. En una blockchain de bajo costo como Base, puede permanecer viable.
Circle resume esta distribución de usos con una fórmula:
Las tarjetas para los pagos de agentes activados por consumidores, los stablecoins para pagos máquina a máquina demasiado pequeños para la economía de las tarjetas.
Estados Unidos domina las compras de modelos de IA
Las carteras vinculadas a Estados Unidos representan el 30 % de los pagos geolocalizables realizados entre agentes y servicios en x402. Su dominio se muestra aún más claro en una categoría específica: concentran el 88,1 % de los pagos destinados a usar modelos de inteligencia artificial.
La proporción de carteras asociadas a China apenas llega al 0,1 % en esta categoría. Chainalysis propone una posible explicación: los desarrolladores chinos pueden recurrir más a modelos nacionales abiertos, como DeepSeek o Qwen, mientras que los principales modelos estadounidenses suelen ser facturados por uso.
La situación cambia sin embargo para ciertos servicios especializados. Las carteras chinas son responsables de nueve de cada diez pagos dedicados a la seguridad y al análisis de código. La mayor parte de esta actividad se ha dirigido a AgentLISA, una herramienta que utiliza un modelo de lenguaje para auditar contratos inteligentes Solidity.
Los datos on-chain no describen por tanto todo el mercado mundial. Cubre únicamente las transacciones x402 que Chainalysis ha podido identificar y geolocalizar. La fuerte proporción estadounidense no significa que Estados Unidos realice el 88 % de todos los pagos entre agentes IA.
El número de transacciones no basta para probar la adopción
El crecimiento de los pagos y la recarga más frecuente de las carteras sugieren que algunos proyectos están pasando de simples pruebas a usos recurrentes. Hoolie Tejwani, responsable de Coinbase Ventures, estima así que «los agentes de IA se están convirtiendo en actores económicos, cada agente efectivamente constituyendo un nuevo usuario de blockchain».
Sin embargo, esta conclusión debe tomarse con cautela. Una transacción registrada como originada por un agente no prueba necesariamente que un sistema de IA haya tomado una verdadera decisión económica por sí solo. Scripts clásicos, pruebas automatizadas u operaciones entre carteras controladas por un mismo actor también pueden inflar las estadísticas.
El monto acumulado transferido sería además un indicador más significativo que sólo el número de operaciones. Con una mayoría de pagos inferiores a diez centavos, 138 millones de transacciones no representan necesariamente un volumen financiero considerable.
El cambio más significativo reside más bien en la posibilidad de monetizar cada solicitud. Datos, una búsqueda o algunos segundos de cálculo pueden ser vendidos por unidad sin suscripción y sin infraestructura bancaria pesada. Will Su, responsable de investigación en activos digitales en BlackRock, estima que los agentes podrían crear así una demanda importante para pagos frecuentes, de bajo valor y ejecutados de forma permanente.
El próximo paso será determinar si estos flujos corresponden a servicios útiles y duraderos. Por el momento, x402 muestra sobre todo que una blockchain puede proporcionar a los softwares autónomos un medio de pago adecuado para gastos minúsculos.
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Diplômé de Sciences Po Toulouse et titulaire d'une certification consultant blockchain délivrée par Alyra, j'ai rejoint l'aventure Cointribune en 2019. Convaincu du potentiel de la blockchain pour transformer de nombreux secteurs de l'économie, j'ai pris l'engagement de sensibiliser et d'informer le grand public sur cet écosystème en constante évolution. Mon objectif est de permettre à chacun de mieux comprendre la blockchain et de saisir les opportunités qu'elle offre. Je m'efforce chaque jour de fournir une analyse objective de l'actualité, de décrypter les tendances du marché, de relayer les dernières innovations technologiques et de mettre en perspective les enjeux économiques et sociétaux de cette révolution en marche.
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