Los agentes de inteligencia artificial están pasando rápidamente de ser «copilotos» a participantes económicos, a un ritmo que incluso supera a la infraestructura que los rodea. Si bien los agentes ahora pueden ejecutar tareas y realizar transacciones, carecen de métodos estandarizados para probar su identidad, permisos y cómo se les debe compensar en diferentes entornos. La información de identidad no se puede compartir entre plataformas, los pagos aún no son programables por defecto y el trabajo de coordinación se realiza de forma independiente. Blockchain resuelve este problema en la capa de infraestructura. Los libros de contabilidad públicos proporcionan recibos para cada transacción, que cualquiera puede auditar. Los monederos proporcionan a los usuarios información de identidad portátil. Las stablecoins ofrecen una forma alternativa de liquidación. Estas no son tecnologías futuras lejanas. Ya están disponibles y pueden ayudar a los usuarios a operar como verdaderos agentes económicos sin necesidad de permisos.
1. La economía de los agentes de identidad no humanos
El cuello de botella actual ya no es la inteligencia, sino la identidad. Solo en el sector de los servicios financieros, el número de identidades no humanas (sistemas de negociación automatizados, motores de riesgo, modelos de fraude) ya es unas 100 veces superior al de los empleados humanos. Con el despliegue masivo de marcos de agentes modernos (LLM que utilizan herramientas, flujos de trabajo autónomos, orquestación multiagente), esta proporción seguramente seguirá aumentando en todos los sectores. Sin embargo, estos agentes todavía no tienen cuentas bancarias. Pueden interactuar con el sistema financiero, pero la forma en que lo hacen carece de portabilidad, verificabilidad y no es fiable por defecto. Carecen de una forma estandarizada de probar los permisos, no pueden operar de forma independiente entre plataformas y no pueden ser responsables de sus acciones.
Lo que falta actualmente es una capa de identidad universal, equivalente al protocolo SSL para agentes, que pueda estandarizar la coordinación entre plataformas. Aunque hay intentos significativos, los métodos siguen siendo fragmentados: por un lado, una pila integrada verticalmente y centrada en el dinero fiduciario; por otro, estándares abiertos y nativos de la criptografía (como x402 y las nuevas propuestas de identidad de agentes); y también extensiones de marcos de desarrolladores como MCP (Modelo de Protocolo de Contexto) que intentan tender un puente entre la identidad en la capa de aplicación. Todavía no existe una forma ampliamente adoptada e interoperable para que un agente demuestre a otro a quién representa, qué se le permite hacer y cómo se le debe pagar. Esta es la idea central de KYA (Know Your Agent, Conozca a su Agente).
2. La gobernanza del sistema operativo de la inteligencia artificial
Los agentes están empezando a operar sistemas reales, lo que plantea algunas nuevas preguntas. La clave es quién controla realmente todo. Imagínese una comunidad o empresa en la que un sistema de inteligencia artificial se encarga de coordinar los recursos críticos, ya sea la asignación de fondos o la gestión de la cadena de suministro. Incluso si la gente vota por los cambios de política, si la capa de inteligencia artificial subyacente está controlada por un único proveedor, que puede enviar actualizaciones de modelos, ajustar las restricciones o anular las decisiones, entonces este poder es muy débil. La capa de gobernanza formal puede estar descentralizada, pero la capa operativa sigue estando centralizada; quien controla el modelo, controla en última instancia el resultado.
Cuando los agentes asumen funciones de gobernanza, introducen una nueva capa de dependencia. En teoría, esto podría facilitar la aplicación de la democracia directa: todo el mundo podría tener un representante de inteligencia artificial que se encargue de comprender las propuestas complejas, sopesar los pros y los contras y votar en función de sus preferencias declaradas. Pero esta visión solo puede hacerse realidad si estos agentes son realmente responsables ante las personas a las que representan, pueden utilizarse universalmente entre diferentes proveedores de servicios y están técnicamente restringidos a seguir solo las instrucciones humanas. Si la realidad actual es que los agentes se construyen a partir de un pequeño número de modelos básicos, entonces necesitamos alguna forma de demostrar que el comportamiento de los agentes se alinea con los intereses de los usuarios, en lugar de con los intereses de las empresas de modelos.
3. Llenar el vacío de los sistemas de pago tradicionales en las empresas nativas de la inteligencia artificial
Los agentes de IA están empezando a comprar cosas (web scraping, sesiones de navegador, generación de imágenes) y las stablecoins se están convirtiendo en una capa de liquidación alternativa para estas transacciones. Al mismo tiempo, está tomando forma una nueva clase de mercados orientados a los agentes. Por ejemplo, el mercado MPP de Stripe y Tempo, que agrega más de 60 servicios diseñados específicamente para agentes de IA. En su primera semana de lanzamiento, procesó más de 34.000 transacciones con comisiones tan bajas como 0,003 dólares y las stablecoins son uno de los métodos de pago predeterminados. La diferencia radica en la forma en que se accede a estos servicios. No hay página de pago. El agente lee el esquema, envía una solicitud, paga y recibe la salida en un solo intercambio.
Los datos actuales aún son preliminares. Después de filtrar las actividades no orgánicas, como el lavado de transacciones, x402 procesa aproximadamente 1,60 millones de dólares en pagos impulsados por agentes por mes, muy por debajo de los 24,00 millones de dólares informados recientemente por Bloomberg (citando datos de x402.org). Pero la infraestructura circundante se está expandiendo rápidamente: Stripe, Cloudflare, Vercel y Google han integrado x402 en sus plataformas. Este comercio de agente a agente tiende a los pagos criptográficos debido a los riesgos de suscripción y a las características de programación sin permiso de las stablecoins en las redes abiertas.
4. Repreciando la confianza en la economía de los agentes
Durante trescientos mil años, la cognición humana ha sido el cuello de botella que ha limitado el progreso. Hoy en día, la inteligencia artificial está llevando el coste marginal de la ejecución a cero. Cuando los recursos escasos se vuelven abundantes, las limitaciones también cambian. Cuando la inteligencia se vuelve barata, ¿qué se vuelve caro? La verificación. En la economía de los agentes, la verdadera limitación de la ampliación reside en las limitaciones de nuestros instintos biológicos, es decir, nuestra capacidad para auditar y evaluar las decisiones de las máquinas. El rendimiento de los agentes ya ha superado con creces la capacidad de supervisión humana.
Para delegar de forma segura la economía a las máquinas, la confianza ya no puede depender de la revisión humana: la confianza debe estar codificada en la propia arquitectura. Cuando cualquiera puede generar contenido de forma gratuita, lo más importante es la procedencia verificable: saber de dónde viene el contenido y si es fiable. Blockchain, junto con la certificación en cadena y los sistemas de identidad digital descentralizados, cambia las fronteras económicas del despliegue seguro. La inteligencia artificial ya no se considera una caja negra, sino que tiene un historial claro y auditable.
5. Retener el control del usuario
Durante décadas, las capas de abstracción han cambiado continuamente la forma en que los usuarios interactúan con la tecnología. En el mundo de los agentes, los usuarios especifican los resultados en lugar de las acciones, y el sistema decide cómo lograr esos resultados. Los agentes no solo abstraen la forma en que se completan las tareas, sino también quién las ejecuta. Una vez que el usuario establece los parámetros iniciales, se retira a un segundo plano y el sistema se ejecuta por sí solo. A medida que los usuarios delegan más tareas a los agentes, surgen nuevos riesgos: las entradas ambiguas pueden hacer que los agentes tomen medidas sin el conocimiento del usuario; los fallos pueden no ser notificados; una aprobación puede desencadenar un flujo de trabajo de varios pasos inesperado.
Aquí es donde entra en juego la criptografía. El núcleo de la criptografía siempre ha sido minimizar la confianza ciega. Para hacer frente a este reto, está surgiendo una nueva generación de herramientas nativas de la criptografía. Por ejemplo, el Delegation Toolkit de MetaMask, AgentKit de Coinbase y los marcos de delegación basados en el alcance, como AgentCash de Merit Systems, permiten a los usuarios definir en la capa de contrato inteligente qué acciones pueden y no pueden realizar los agentes.
La inteligencia artificial hace que la ampliación sea barata, pero dificulta la creación de confianza. La criptomoneda puede reconstruir la confianza a escala. Se está construyendo una infraestructura de Internet en la que los individuos pueden participar directamente en la actividad económica. La pregunta ahora es si se diseñará con el objetivo de maximizar la transparencia, la rendición de cuentas y el control del usuario, o si se construirá sobre sistemas que no son adecuados para los actores no humanos.
[a16z]
Blockchain para Agentes de IA: La Capa de Infraestructura para la Próxima Revolución Económica
El último análisis de Andreessen Horowitz presenta una tesis convincente de que blockchain está surgiendo como la capa de infraestructura esencial para los agentes de IA que transicionan de «copilotos» a actores económicos verificables. Este cambio de paradigma representa una de las oportunidades de convergencia más significativas en el panorama tecnológico actual, con profundas implicaciones para la tokenonomía y la estructura del mercado.
Impacto en el Mercado e Implicaciones para el Precio de los Tokens
El marco de a16z posiciona a blockchain como solución para cinco cuellos de botella críticos para los agentes de IA: identidad, gobernanza, pagos, confianza y control de usuario. Para los inversores en cripto, esto crea una tesis de inversión temática clara más allá de los narrativos especulativos que han dominado los ciclos de mercado recientes.
Protocolos de Identidad como los Nuevos Blue Chips: Como señala el artículo, las identidades no humanas ya superan a los empleados humanos en finanzas en aproximadamente 100x. Esta trayectoria de crecimiento exponencial sugiere que los protocolos de identidad descentralizados podrían emerger como infraestructura fundamental. Proyectos como ENS, SpruceID y Polygon ID están posicionados para beneficiarse de la necesidad de estandarización «KYA (Know Your Agent)», experimentando potencialmente una adopción acelerada a medida que las empresas busquen soluciones de identidad interoperables. Esperamos que estos protocolos transicionen de activos especulativos a infraestructura impulsada por utilidad con modelos de ingresos estables.
Stablecoins como la Capa de Liquidación: El punto de dato del artículo sobre x402 procesando aproximadamente $1.6M en pagos mensuales de agentes—a pesar del wash trading—destaca un mercado incipiente pero de rápido crecimiento. La preferencia por las stablecoins en el comercio agente-a-agente debido al «riesgo de suscripción y la programabilidad sin permisos» sugiere que los principales emisores de stablecoins y su infraestructura subyacente verán un aumento en su utilidad. Esto podría impulsar la demanda de USDC, DAI y otras stablecoins reguladas, beneficiando a sus emisores y a los protocolos DeFi que los respaldan.
Primitivas DeFi Nativas para Agentes: Las limitaciones actuales en los sistemas de pago para empresas nativas de IA presentan una oportunidad significativa para la innovación. Anticipamos la aparición de primitivas DeFi especializadas diseñadas específicamente para el comercio agente-a-agente, que potencialmente incluirán provisión de liquidez autónoma, vías de pago programables y productos de seguros específicos para agentes. Los proyectos que logren conectar exitosamente los sistemas financieros tradicionales con las economías de agentes podrían capturar valor sustancial.
Riesgos y Consideraciones Regulatorias
A pesar de la tesis optimista, varios riesgos requieren una cuidadosa consideración:
Incertidumbre Regulatoria: La aparición de actores económicos no humanos que operan entre jurisdicciones crea desafíos regulatorios complejos. Los organismos regulatorios pueden tener dificultades para clasificar y gobernar a los agentes de IA que realizan actividades financieras, potencialmente creando cargas de cumplimiento para los proveedores de infraestructura blockchain. Aconsejamos a los inversores que favorezcan proyectos con estrategias regulatorias proactivas y marcos de cumplimiento claros.
Fragmentación de Interoperabilidad: El artículo señala la fragmentación actual entre «pilares integrados verticalmente, primero en fiat» y «estándares abiertos nativos de cripto». Esta fragmentación podría ralentizar la adopción y crear dinámicas de «gana-todo» en ciertos segmentos. Los inversores deberían priorizar proyectos que demuestren vías claras de interoperabilidad y eviten un exceso de bloqueo de proveedor.
Vulnerabilidades de Seguridad: A medida que los agentes ganan mayor autonomía y control sobre recursos económicos, las implicaciones de seguridad se vuelven primordiales. Los marcos de delegación mencionados (Delegation Toolkit de MetaMask, AgentKit de Coinbase, AgentCash de Merit Systems) representan soluciones tempranas, pero la superficie de ataque para exploits específicos de agentes sigue sin probarse en gran medida. La seguridad será un diferenciador clave en este espacio.
Oportunidades de Inversión y Posicionamiento en el Mercado
El análisis de a16z revela varias oportunidades estratégicas:
Infraestructura de Agentes Multi-Cadena: Con grandes empresas como Stripe, Cloudflare, Vercel y Google integrando x402, estamos viendo una validación institucional temprana de blockchain para la infraestructura de agentes. Los proyectos que logren conectar múltiples blockchains para proporcionar operaciones de agentes sin problemas en diferentes entornos podrían capturar valor significativo a medida que el ecosistema madura.
Tokens de Gobernanza para Economías de Agentes: El artículo plantea preguntas críticas sobre «quién realmente está en control» cuando los sistemas de IA coordinan recursos críticos. Esto sugiere oportunidades para tokens de gobernanza diseñados específicamente para economías de agentes, donde los interesados pueden influir en el comportamiento de los agentes y la asignación de recursos a través de mecanismos transparentes y en cadena.
Billeteras Híbridas Fiat-Cripto para Agentes: La tensión entre «pilares primero en fiat» y «estándares abiertos nativos de cripto» crea oportunidades para soluciones híbridas que conecten sistemas financieros tradicionales con infraestructura blockchain. Los proyectos que naveguen exitosamente este enfoque híbrido podrían experimentar una adopción empresarial acelerada.
Conclusión: Un Narrativa de Convergencia
Este artículo de a16z reframa exitosamente la relación entre IA y blockchain—de tecnologías competitivas a infraestructura complementaria. La tesis sugiere que blockchain proporciona la capa de confianza necesaria, el marco de identidad y la infraestructura de pago que los agentes de IA requieren para funcionar como entidades económicas verificables.
Para los inversores experimentados en cripto, este narrativa de convergencia representa un motor de mercado más sostenible que los ciclos de hype anteriores. El enfoque en las necesidades de infraestructura, casos de uso claros y adopción en el mundo real por parte de proveedores tecnológicos principales sugiere una maduración del mercado cripto hacia la resolución de problemas reales en lugar de perseguir ganancias especulativas.
A medida que los agentes de IA continúan proliferando y asumen roles económicos cada vez más complejos, los protocolos blockchain que proporcionen exitosamente la infraestructura fundamental para estos agentes probablemente emergerán como los activos más valiosos en el próximo ciclo tecnológico.