Autor del artículo:Thejaswini M A
Traducción del artículo:Block unicorn
Prólogo
Todo el modelo de negocio de Visa apuesta por el comportamiento humano. Se trata del consumo y la psicología humana. Los puntos de recompensa que acumulas, la protección contra fraudes en la que confías, la tarjeta Centurion que anhelas y la política de responsabilidad cero que te hace sentir tranquilo al pagar en cajeros automáticos en el extranjero, no existen porque transferir fondos sea difícil, sino porque los humanos son ansiosos, buscan estatus y no son buenos leyendo términos y condiciones. Visa ha aprovechado esta disparidad cognitiva para construir una empresa de 500 mil millones de dólares.
Sin embargo, los agentes de IA no tienen estos rasgos.
No acumula puntos, no busca protección contra fraudes ni anhela la tarjeta negra. Solo tiene una instrucción: completar la tarea. Y cuando la tarea implica un pago, el agente realiza cálculos complejos que un humano nunca se molestaría en hacer: la ruta más barata, la liquidación más rápida, la tarifa más baja. Cada vez, de forma automática, sin emoción.
El mes pasado, un artículo en SubStack titulado "La crisis de inteligencia global de 2028" provocó que las acciones de Visa cayeran un 4% en un solo día de negociación, Mastercard un 6% y American Express un 12%. El informe fue etiquetado como "análisis de escenario", no como "predicción" (sic). Pero el mercado no lo compró. Los argumentos técnicos tampoco importaban. El punto es que, para 2027, los agentes eludirán los centros de intercambio y utilizarán stablecoins para liquidar. Visa pasó cincuenta años perfeccionando su producto, y ahora, su base de clientes está siendo reemplazada.
En el comercio de máquina a máquina, una tasa de intercambio del 2-3% es claramente un objetivo. Esta afirmación de Citrini Research es su tesis central. Esto no significa que la IA destruya Visa mañana. Sino que la estructura de tarifas sobre la cual Visa construido su imperio comercial es esencialmente un impuesto sobre el comportamiento irracional humano, y el transactor en sí es completamente racional. De eso se trata Visa.
¿Qué está vendiendo Visa?
Para entender por qué esto es importante, debes saber para qué se utilizan realmente las tasas de intercambio.
Cuando compras con una tarjeta de crédito, el comerciante paga una tarifa del 2-3% a la red de tarjetas de crédito y a tu banco emisor. Esta tarifa paga tus recompensas de puntos, protección contra fraudes, seguros de compra y servicios de resolución de disputas. Toda la propuesta de valor del consumidor de la tarjeta de crédito es asumida por el comerciante, quien finalmente traslada el costo al consumidor aumentando ligeramente los precios de los商品. Es un sistema完美 y estable que ha funcionado durante cincuenta años, porque el consumidor en la transacción está dispuesto a asumir todos estos costos, simplemente no los paga directamente.
Los agentes de IA no necesitan esto. No disputará cargos ni pedirá reembolsos. La justificación para cobrar esta tarifa es que protege contra errores humanos, fraudes y comportamientos impulsivos. Si no hay un humano en la transacción, la tarifa pierde completamente su sentido.
American Express es la encarnación perfecta de este problema. Sus clientes son tarjetahabientes de alto nivel con ingresos altos, gastos altos y aspiraciones. Su tarifa anual es más alta que la de Visa o Mastercard, precisamente porque sus clientes están dispuestos a pagar por estatus y privilegios. Este modelo supone que la compra es antropogénica, que el cliente elige Amex sobre Visa porque el acceso a la sala VIP vale la pena. Un agente no elegirá activamente Amex, solo buscará la opción más barata para completar la transacción. En un mundo donde el software controla las tarjetas de crédito, no existen niveles de membresía premium.
Un modelo de enrutamiento comercial liderado por agentes que elude las tasas de intercambio representa un riesgo mayor para los bancos de tarjetas de crédito y los emisores de un solo producto que dependen en gran medida de los ingresos por tarifas del 2-3% y construyen整个业务板块 en torno a programas de recompensas subsidiados por los comerciantes. Visa y Mastercard tienen negocios de red que pueden adaptarse. Aquellos emisores que construyeron todo su modelo de pérdidas y ganancias en torno a las tasas de intercambio y los programas de recompensas no tienen a dónde retroceder.
La semana en que todos enviaron simultáneamente
El informe de Citrini y el lanzamiento de proyectos de infraestructura ocurrieron exactamente en las mismas tres semanas.
Tempo se lanzó oficialmente en la red principal el miércoles pasado. La blockchain de pagos desarrollada conjuntamente por Stripe y Paradigm, construida para liquidaciones de stablecoins de alto volumen, se lanzó en sincronía con el Protocolo de Pagos de Máquina (MPP). MPP es un estándar abierto que permite a los agentes de IA pagar autónomamente los servicios sin aprobación humana individual. El protocolo introduce sesiones. Un agente autoriza un límite de gasto una vez y luego realiza micropagos continuos a medida que consume servicios como datos, computación o llamadas API. Los fondos se pagan con autenticación OAuth. El usuario autoriza un presupuesto, el agente gasta. No se necesita una tarjeta de crédito en cada paso.
Anthropic, DoorDash, Mastercard, Nubank, OpenAI, Ramp, Revolut, Shopify, Standard Chartered y Visa fueron nombrados socios de diseño de Tempo. Todo el ecosistema de pagos y comercio electrónico ha reconocido este cambio estructural.
El mismo día del lanzamiento de Tempo, la división de criptomonedas de Visa presentó una herramienta de interfaz de línea de comandos para que los agentes de IA paguen a través del terminal, sin claves API, sin cuentas y sin autorización humana. Visa lo llama "comercio de línea de comandos": máquinas que realizan sin intervención.
Mastercard acordó adquirir la startup de infraestructura de stablecoins BVNK por 1.8 mil millones de dólares. Circle lanzó Nanopayments en la testnet, una transacción USDC por debajo del centavo y sin gas fees diseñada para agentes que utilizan API de pago por uso sin cuentas o credenciales. El proyecto World de Sam Altman lanzó AgentKit, que permite a los agentes llevar pruebas criptográficas para demostrar que representan a una persona real, el kit se integra directamente con el sistema de pagos de Coinbase, permitiendo a las plataformas verificar la identidad del agente sin obstaculizar transacciones legítimas.
En mi opinión, lo que sucedió la semana pasada fue que las empresas compitieron para convertirse en la nueva Visa, antes de que Visa se diera cuenta de lo que había perdido.
La paradoja obvia
Ahora, no se puede decir con suficiente claridad que Visa no se ha estancado.
Participó en el desarrollo del Protocolo de Pagos de Máquina de Tempo (MAPPS), lanzó Visa Crypto Labs, y su jefe de criptomonedas escribió en Fortune explicando cómo los agentes pueden usar pagos con tarjeta a través de nuevos estándares. Mastercard está invirtiendo 1.8 mil millones en infraestructura de stablecoins. Stripe adquirió Bridge y Privy. Los actores existentes reconocen este cambio y se están preparando antes de que la nueva infraestructura llegue por completo.
El argumento de Visa es que puede extender sus rieles al comercio impulsado por agentes antes de que el comercio impulsado por agentes construya rieles que hagan a Visa irrelevante.
Este argumento no es del todo incorrecto. Stripe procesó 1.9 billones de dólares en volumen de pagos en 2025, un aumento del 34% interanual. Estas empresas no se están reduciendo. La ventaja de distribución de red de las organizaciones de tarjetas es difícil de replicar. Admito que soy reacio a decir esto públicamente, porque históricamente, una vez que alguien plantea este argumento, se lanza un nuevo producto que los hace parecer tontos.
Así que aquí está el agujero en el argumento: la ventaja de distribución de Visa se basa en las relaciones con los comerciantes y la confianza de los consumidores. Los comerciantes aceptan Visa porque los consumidores tienen Visa; los consumidores tienen Visa porque los comerciantes aceptan Visa. Todo el ciclo funciona con personas. Una vez que los agentes se conviertan en los compradores principales en un área comercial significativa, este volante se ralentará. Los agentes no tienen lealtad a la marca ni carteras. Solo tienen un presupuesto y una instrucción. Cualquier carril que sea el más barato y rápido obtendrá su negocio, y el costo de cambio es cero.
Quiero ser preciso sobre dónde estamos, porque la narrativa se está moviendo más rápido que los datos en este momento.
A pesar de que el ecosistema alrededor de x402 tiene una valoración de aproximadamente 7 mil millones de dólares, los datos on-chain muestran que el protocolo tuvo un volumen de transacciones diario de solo alrededor de 28,000 dólares la semana pasada, la mayoría de las pruebas en lugar de transacciones reales. Ese número es astronómicamente pequeño en comparación con el volumen diario de Visa.
McKinsey estima que para 2030, los agentes de IA podrían facilitar entre 3 y 5 billones de dólares en transacciones de consumo global. Esta estimación puede ser correcta o demasiado optimista. Pero lo que es indiscutible es que el modelo de negocio impulsado por agentes aún no se ha generalizado. Los comerciantes que construyen servicios nativos para agentes, las empresas que utilizan agentes como compradores principales y el volumen de transacciones que realmente probaría la economía de las transacciones aún se están desarrollando.
El informe de Citrini provocó pánico en el mercado porque modeló una secuencia creíble de eventos. El informe de ganancias del primer trimestre de 2027 de Mastercard no atribuirá la desaceleración del volumen a la "optimización de precios liderada por agentes". Al menos, aún no.
Los micropagos para infraestructura de IA se verán afectados primero, no el comercio minorista.
Un agente que complete una tarea de investigación llama a cientos de API de datos especializados por sesión. Cada llamada cuesta una fracción de centavo. En una semana, esas llamadas podrían generar 40 en ingresos para el desarrollador que opera el servicio. Las redes de tarjetas de crédito no pueden manejar esto. La economía del monto mínimo de transacción no funciona. El proceso de incorporación de comerciantes no funciona. La estructura de tarifas no funciona. Este tipo de modelo de negocio está condenado a fallar en el marco de Visa. Necesita un modelo completamente nuevo, y x402, Nanopayments y Tempo lo están construyendo.
Como modeló Citrini, la interrupción del comercio minorista, si ocurre, llegará más tarde. Requiere que los agentes manejen una porción significativa del gasto discrecional, lo que a su vez requiere que los consumidores confíen en los agentes para tomar decisiones de compra que actualmente toman ellos mismos.
Visa está siendo atacada por un mejor cliente. Un cliente que ya no necesita las cosas que hicieron exitosa a Visa. La tasa de intercambio del 2-3% no es un impuesto a las transacciones, es un impuesto a la irracionalidad humana. Y los agentes son completamente racionales.
¿Cómo sé que esto es importante? Porque Visa gastó 1.8 mil millones de dólares la semana pasada para asegurarse de no quedar fuera de la respuesta.
Preguntas relacionadas
Q¿Por qué las tarjetas de crédito como Visa cobran una tarifa de intercambio del 2-3% a los comerciantes?
ALas tarifas de intercambio financian las recompensas para los consumidores, la protección contra fraudes, los seguros de compra y los servicios de resolución de disputas. Este costo es asumido por los comerciantes y finalmente transferido a los consumidores a través de precios ligeramente más altos, aprovechando la psicología humana y la irracionalidad en el comportamiento de gasto.
Q¿Cómo difieren los agentes de IA de los humanos en el proceso de pago y por qué esto amenaza a Visa?
ALos agentes de IA no buscan recompensas, protección contra fraudes ni estatus. Su único objetivo es completar tareas de manera eficiente, calculando la ruta más barata, el清算 más rápido y las tarifas más bajas. Al ser completamente racionales y no requerir los servicios financiados por las tarifas de intercambio, evitan naturalmente los costos del 2-3% que sustentan el modelo de negocio de Visa.
Q¿Qué es el Protocolo de Pagos para Máquinas (MPP) y cómo funciona?
AEl Protocolo de Pagos para Máquinas (MPP) es un estándar abierto que permite a los agentes de IA pagar servicios de forma autónoma sin aprobación humana paso a paso. Utiliza sesiones donde el usuario autoriza un límite de gasto una vez, y el agente realiza micropagos continuos por servicios como datos, computación o APIs usando autenticación OAuth, evitando el uso de tarjetas en cada transacción.
Q¿Qué acciones están tomando Visa y Mastercard para adaptarse a la amenaza de los agentes de IA?
AVisa y Mastercard están invirtiendo en nueva infraestructura. Visa participa en el desarrollo de MPP a través de Tempo, lanzó Visa Crypto para pagos por terminal de agentes de IA, y Mastercard adquirió la startup de infraestructura de stablecoins BVNK por 1.8 mil millones de dólares. Ambas intentan extender su red a los pagos entre máquinas antes de que surjan alternativas más baratas.
Q¿En qué tipos de transacciones los agentes de IA impactarán primero y por qué?
ALos agentes de IA impactarán primero en los micropagos de infraestructura de IA, como llamadas a APIs de datos que cuestan fracciones de centavo por uso. El modelo de transacciones mínimas, los procesos de incorporación de comerciantes y la estructura de tarifas de las redes de tarjetas no son adecuados para este volumen microscópico, creando la necesidad de nuevas redes como x402, Nanopayments y Tempo.
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369 Vistas totalesPublicado en 2025.01.02Actualizado en 2025.01.02
Qué es DUOLINGO AI
DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con la Innovación de Web3 y AI En una era donde la tecnología remodela la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Presentamos DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, manteniendo la claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto pretende automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a la distribución de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre caminos para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.
352 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11
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