Este es un informe de investigación en profundidad producido por OKX Ventures. Debido a su extensión, se publicará en dos partes: la primera parte se centra en el contexto macro, el protocolo x402, ERC-8004 y Virtuals Protocol, haz clic aquí para acceder; la segunda parte analizará en detalle OpenClaw y las tendencias generales de la industria.
Capítulo 5 OpenClaw: Estudio Especializado del Ecosistema de Aplicaciones
5.1 Antecedentes y Explosión del Proyecto
En noviembre de 2025, el desarrollador austriaco Peter Steinberger subió un proyecto de fin de semana a GitHub. Cuatro meses después, en marzo de 2026, este proyecto superó a React convirtiéndose en el proyecto de software con más Stars en la historia de GitHub: más de 250,000 Stars, a React le tomó 13 años alcanzar la misma cifra.
Bajo la gran tendencia de la evolución de los productos de IA de herramientas pasivas a Agentes activos, el cambio que hace OpenClaw es: la IA ya no espera a que el usuario la busque, sino que actúa proactivamente en las plataformas existentes del usuario para ayudarle. Reside en la computadora del usuario, accediendo simultáneamente a más de 20 canales como WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Signal, iMessage, Lark, etc., operando correo electrónico, calendario, navegador, sistema de archivos, editor de código a través del protocolo MCP. Andrej Karpathy acuñó un término para este tipo de sistemas: Claws; Agentes de IA locales que se ejecutan en bucle en segundo plano, capaces de tomar decisiones autónomas y ejecutar tareas. Esta palabra pronto se convirtió en la denominación genérica en Silicon Valley para los Agentes de IA alojados localmente.
Cada lanzamiento de modelo principal presenta las capacidades de Agente como titular, porque los Agentes son el multiplicador de demanda que justifica la inversión en infraestructura de IA: una consulta de chat consume cientos de tokens, una ejecución de Agente con llamadas a herramientas y razonamiento de múltiples pasos consume decenas de miles a cientos de miles de tokens.
Aunque el fundador prohibió discutir criptomonedas en Discord. La comunidad Crypto construyó espontáneamente sobre OpenClaw un conjunto completo de infraestructura económica on-chain: lanzamiento de tokens, registro de identidad, protocolos de pago, red social, sistema de reputación, etc. La explosión de OpenClaw nos permite por primera vez observar en un escenario real y a gran escala la forma en que los Agentes interactúan con la infraestructura on-chain y proporciona a la comunidad Crypto un anfitrión con una base de usuarios real para adherir actividad económica.
5.2 Análisis de la Arquitectura Técnica
Primera capa: Canales de mensajería — El problema de la identidad
OpenClaw accede simultáneamente a 20+ plataformas, desde la perspectiva interna del Agente, sabe que es el mismo, con memoria unificada, configuración unificada, SOUL.md unificado. Pero desde el exterior, ¿cómo sabe alguien que este Agente en Telegram y aquel Agente en Discord son el mismo? Cada plataforma tiene su propio sistema de ID de usuario, las plataformas no se interconectan y no se pueden ver los registros de comportamiento. Este es precisamente el problema central que ERC-8004 intenta resolver.
Segunda capa: Puerta de enlace (Gateway) — El problema de seguridad
Gateway es el centro de despacho cerebral de OpenClaw: enruta los mensajes del usuario al Agente correcto, carga el historial de conversación de ese Agente y las Skills disponibles, delimita los límites de permisos antes de que el Agente comience a pensar (mecanismo de lista blanca: cuando un mensaje llega al Gateway, el sistema, basándose en información como el canal de origen del mensaje, ID de usuario, ID de grupo, etc., genera dinámicamente una lista blanca de herramientas. Solo las herramientas en la lista blanca se inyectan en el contexto del Agente. El Agente simplemente no ve las herramientas fuera de la lista blanca, por lo que tampoco puede llamarlas).
La ventaja de este diseño es la seguridad por adelantado. Pero su gestión de permisos depende completamente de un único punto, el Gateway, si es comprometido o configurado incorrectamente, el Agente podría obtener permisos que no debería tener.
Tercera capa: Núcleo del Agente (Ciclo ReAct) — El problema de la predictibilidad
La lógica de funcionamiento del Agente es el ciclo ReAct (Razonamiento + Actuación): recibir entrada → pensar (llamar a LLM) → decidir acción → llamar a herramienta → obtener resultado → pensar de nuevo → ciclo. Las optimizaciones de ingeniería que hace OpenClaw incluyen: programación de mensajes de alta frecuencia (cuatro estrategias: Steer/Collect/Followup/Interrupt), tolerancia a fallos de doble capa para LLM (rotación de autenticación + degradación de modelo) y un mecanismo opcional de gradación del pensamiento (6 niveles).
Pero el LLM es de naturaleza probabilística, su salida es incierta. El Agente es un ejecutor no determinista, que actúa en un entorno no determinista realizando acciones irreversibles.
Primero está la pérdida de restricciones debido a la compresión de contexto: las propias restricciones de seguridad son parte del contexto, cuando el contexto se comprime con pérdidas, las restricciones de seguridad pueden descartarse. En segundo lugar, está la inyección de prompt: alguien incrusta intencionadamente instrucciones ocultas en el contenido que el Agente procesará, haciendo que el Agente trate el contenido como un comando del usuario para ejecutar. La raíz común de ambos es: el límite de comportamiento del Agente se define en lenguaje natural, y el lenguaje natural es ambiguo, manipulable y puede comprimirse con pérdidas.
Un ejemplo es Summer Yu, directora de alineación del Laboratorio de Superinteligencia de Meta, que pidió al Agente "sugerir algunos correos que se puedan eliminar", pero el Agente directamente eliminó cientos de correos (desbordamiento de la ventana de contexto provocó compresión, la restricción clave "sugerir" se perdió).
En este caso, lo que necesitamos no es una mejor ingeniería de prompts sino mecanismos de seguridad estructurales: registros de operaciones auditables, límites de permisos programables, y un sistema económico donde se pueda rastrear responsabilidades y compensar en caso de error. Estas cosas son precisamente en lo que los contratos inteligentes y la infraestructura on-chain son buenos.
Cuarta capa: Sistema de memoria — El problema de la persistencia y la migrabilidad
OpenClaw implementa dos tipos de memoria: memoria de trabajo diaria (archivo YYYY-MM-DD.md) y memoria esencial a largo plazo (MEMORY.md, preferencias clave refinadas, desduplicadas y categorizadas). Para la recuperación utiliza un modo híbrido de recuperación vectorial + BM25.
La sesión se restablece por defecto a las 4 a.m. cada día. La ventana de contexto se comprime y resume constantemente. Cuando el contexto se acerca al límite de tokens, lo que hace OpenClaw es activar la compresión de sesión, usando el LLM para resumir el diálogo anterior en una versión más corta. Antes de comprimir, ejecuta un Memory Flush, dando al Agente una oportunidad de escribir información clave en la memoria persistente. Esto esencialmente apuesta a que el Agente mismo sabe qué información es clave. Un sistema no determinista para juzgar qué información es clave, esto en sí mismo es incierto.
Toda la memoria de OpenClaw reside en el sistema de archivos local, si cambias de computadora se pierde; no hay mecanismo de memoria compartida al colaborar con otros Agentes; el conocimiento y la experiencia del Agente están encerrados en la máquina donde se ejecuta. La colaboración entre Sub-Agents se limita al interior de la misma instancia de OpenClaw, una vez que se trata de colaboración entre Agentes跨实例 (cross-instance),跨组织 (cross-organizacional), el sistema no puede hacer nada. Feedback de desarrolladores en GitHub: el registro de decisiones está en el historial de chat pero no hay un artefacto persistente, la transferencia es vaga, la transferencia de conocimiento incompleta.
5.3 Problemas Estructurales de la Economía de Agentes
El contexto no fluye: La raíz de todos los problemas
- Bloqueo espacial: La memoria y el conocimiento del Agente residen en la máquina que lo ejecuta, al cambiar de computadora desaparece.
- Aislamiento de confianza: El Agente A afirma "el usuario dijo la preferencia X la semana pasada", el Agente B no tiene forma de verificar su veracidad.
- Imposibilidad de descubrimiento: ¿Quieres encontrar un Agente "experto en análisis DeFi"? No hay mecanismo estandarizado de descubrimiento.
- Valor no valorado: El conocimiento de dominio y las preferencias de usuario acumuladas por el Agente claramente tienen valor económico, pero actualmente no hay forma de valorarlo o comerciarlo.
- Provisional por defecto: El contexto puede perderse en cualquier momento por compresión, resumen o restablecimiento de sesión.
Para que el contexto fluya realmente, necesita poseer simultáneamente cinco atributos: poder cruzar fronteras de confianza, tener atributos económicos, poder ser descubierto sin gatekeeper, conservar trazas de decisión, adaptarse a las demandas del consumidor. Actualmente ningún protocolo único proporciona estos cinco atributos simultáneamente. MCP resuelve "cómo los modelos de IA llaman a las herramientas". A2A resuelve "cómo se comunican los Agentes entre sí". x402 resuelve "cómo pagan los Agentes". Pero "cómo los Agentes descubren, evalúan y usan datos de contexto autónomamente en entornos no confiables" aún no tiene respuesta.
Paradoja de la coordinación
Un Agente solo necesita suficiente contexto para razonar. Pero la coordinación跨组织 (cross-organizacional) necesita todo el contexto histórico.
Un Agente que piensa "¿debería reservar este vuelo?", la información精简 (simplificada) de la sesión actual es suficiente. Pero cuando necesita coordinarse con un Agente de cadena de suministro, un Agente financiero, un Agente de calendario (posiblemente en diferentes plataformas, operados por diferentes organizaciones): ¿qué contexto comparten? ¿cómo se verifica? ¿a quién pertenece la propiedad?
Gartner predice que para 2027 más del 40% de los proyectos de IA Agéntica serán cancelados debido al aumento continuo de costos, valor comercial poco claro o control de riesgos insuficiente. Pero el 70% de los desarrolladores refleja que el problema central son los problemas de integración con los sistemas existentes. La razón fundamental es que el Agente es un ejecutor no determinista, las empresas quieren resultados deterministas. Un ejecutor incierto en un entorno incierto colaborando con colaboradores inciertos, sin una capa de confianza verificable, esta combinación no puede producir una salida confiable.
Actualmente la demanda de colaboración跨平台 (cross-plataforma) entre Agentes es muy pequeña. Los usuarios solo quieren una IA que les ayude a trabajar, no les importa si puede colaborar con otros Agentes. La paradoja de la coordinación es un problema técnico real, pero si evolucionará a un problema comercial a gran escala depende de si el modo de uso de los Agentes evoluciona de herramienta个人 (personal) a red de colaboración multi-Agente.
Combinando el análisis anterior, se obtiene un concepto arquitectónico:
La capa inferior es donde el Agente realiza el razonamiento, efímero, ligado a tokens. OpenClaw, Claude Code, Cursor están aquí. Necesita respuesta rápida, enfocada en la tarea actual.
La capa superior es donde ocurre la coordinación: persistente, verificable, con valoración económica. El conocimiento跨组织 (cross-organizacional) se acumula aquí, la cadena de provenance se mantiene aquí, la reputación opera aquí.
Las dos capas tienen demandas diferentes: El Agente necesita simplicidad, la organización necesita historial. El Agente necesita velocidad, la traza de auditoría necesita permanencia. El Agente opera probabilisticamente, las empresas necesitan resultados deterministas. La mayoría de las arquitecturas actuales intentan fusionar las dos capas, no puede tener éxito.
¿Se puede entonces añadir un componente adicional modular, desplegable horizontalmente sin permisos, aplicable a todos los sistemas de agentes — con neutralidad confiable, persistencia y verificabilidad? Este componente proporciona una interfaz controlada entre las capas superior e inferior, permite que el contexto fluya hacia abajo cuando sea necesario, y permite que los compromisos fluyan hacia arriba. Antes de la ejecución, analizar e inyectar el subgrafo de contexto relevante desde un gráfico de conocimiento descentralizado; después de la ejecución, enviar la operación como una transacción verificable a la cadena, con provenance (procedencia) y actualización de reputación. La suposición central de esta capa es también que la fluidez del contexto tiene valor: si la mayoría de los usuarios de Agentes no necesitan colaboración跨平台 (cross-plataforma) (por ejemplo, una persona solo usa un OpenClaw para todo), entonces la capa intermedia no tiene demanda real.
Si la capa intermedia solo hace portabilidad de contexto, probablemente fracase. Pero si se enfoca en escenarios multiparte con desconfianza mutua donde la verificabilidad de la actividad económica y la migrabilidad de la reputación son casos de uso con incentivos económicos claros, la probabilidad de éxito es mucho mayor. IronClaw es también un intento en la dirección de una capa intermedia abstracta — separando el entorno de ejecución y la gestión de credenciales en una capa segura verificable. Pero sigue siendo una solución interna del ecosistema Near, carece de universalidad跨平台 (cross-plataforma).
El punto de entrada real de Crypto
La mayoría de las demandas de la economía de Agentes其实 (en realidad) pueden resolverse con soluciones Web2. La irreemplazabilidad de Crypto en la economía de Agentes solo existe en un escenario: cuando necesitas interoperabilidad跨组织 (cross-organizacional),跨平台 (cross-plataforma), sin permisos, y entre participantes sin relaciones de confianza preestablecidas. Por ejemplo: El Agente A (ejecutándose en OpenClaw, propietario usuario甲) necesita contratar al Agente B (ejecutándose en Claude Code, propietario usuario乙) para completar una tarea. No tienen plataforma común, no tienen sistema de cuentas común, no tienen relación comercial previa. En este escenario, la identidad on-chain (8004), el pago on-chain (x402), la reputación on-chain son确实 (realmente) más adecuados que cualquier solución centralizada — porque no hay una plataforma centralizada que cubra todos los frameworks de Agentes simultáneamente.
Y, que un Agente pueda pagar no significa que deba pagar. Empresas F500 perdieron $400 millones debido a que el Agente pagó repetidamente en un bucle de reintento. Después de que los Agentes puedan pagar autónomamente, lo más valioso es la infraestructura de decisión que ayuda al Agente a juzgar si debería pagar o no.
Actualmente Crypto para la economía de Agentes es "nice to have", a menos que la interacción económica跨平台 (cross-plataforma) entre Agentes alcance una escala suficiente, pero cuando suficientes Agentes dejen de estar vinculados a la cuenta bancaria de un humano específico (el Agente mismo se convierte en una entidad económica independiente en lugar de una herramienta humana), los canales financieros tradicionales no podrán cubrirlos, en ese momento las stablecoins son la mejor (e incluso se podría decir la única) forma para sus transacciones de capital a gran escala. Posibles tres condiciones desencadenantes para convertirse en must have:
- Los Agentes comienzan a contratar masivamente a otros Agentes: por ejemplo, diferentes sistemas de Agentes de proveedores en entornos IT empresariales necesitan interoperar (similar a la integración API empresarial de hoy, pero más compleja).
- Los Agentes comienzan a realizar transacciones跨国 (transnacionales) 24/7: un flujo de trabajo orquestado por un Agente puede llamar simultáneamente a un endpoint LLM en EE.UU., un proveedor de datos en Europa, un clúster de computación en el sudeste asiático, no debería necesitar tres canales de pago diferentes. Las stablecoins son globales, 7×24 horas. Esta ventaja es más突出 (destacada) para los Agentes en escenarios always-on,跨时区 (cross-zona horaria) que para los humanos.
- Los micropagos alcanzan una frecuencia que los canales tradicionales no pueden soportar: actualmente las microtransacciones que los Agentes hacen on-chain (llamadas API, consultas de datos, recursos de computación) promedian solo $0.09 por transacción, mientras que Stripe solo en tarifas cobra $0.35+2.5%, 4 veces más caro que la transacción本身 (en sí); cuando un Agente necesita llamar decenas de miles de veces a una API, los procesadores de pago tradicionales no pueden asegurar este tipo de riesgo comercial y la estructura de tarifas se convierte en un cuello de botella real.
Amenazas de seguridad y necesidad de infraestructura on-chain
La "paradoja de Siri" es un marco clave para entender toda la vertical de Agentes: Siri es segura porque está castrada, OpenClaw es útil porque es peligroso. Para que la IA realmente haga cosas (procesar correos, reservar vuelos, desplegar código), debe tener amplios permisos del sistema. Los amplios permisos天然 (naturalmente) significan una mayor superficie de ataque.
El caso de éxito más famoso en OpenClaw es: un usuario pidió al Agente reservar un restaurante, pero OpenTable no tenía disponibilidad, el Agente no se rindió, sino que encontró software de voz AI, lo descargó e instaló, llamó al restaurante y reservó con éxito. Esta capacidad de resolver problemas autónomamente es lo que la gente anhela. Pero la misma autonomía también significa que si el juicio falla, las consecuencias se propagan a velocidad de máquina.
Algunos llamaron a la incorporación de Steinberger a OpenAI el "momento iPhone de los Agentes de IA". Pero antes de eso, debe haber una fase de preparación de la infraestructura de seguridad. De lo contrario, el uso a gran escala será una pérdida a gran escala. Si la predicción de Chopping Block de "hackeos generados por IA de $100M+" ocurre realmente, hay dos direcciones:要么 (o bien) el pánico público provoca un retroceso en la adopción de Agentes (similar al valle de Ethereum después del evento DAO en 2016),要么 (o bien) da lugar a una verdadera infraestructura de seguridad para Agentes (similar a la explosión de la industria de auditoría de contratos inteligentes después del evento DAO). Nos inclinamos por lo后者 (último). Porque la demanda de Agentes es real:
- Identificación de Agentes maliciosos >> Sistema de reputación 8004. Si cada Agente tiene una identidad on-chain y un registro de reputación público, el comportamiento malicioso deja un registro inmutable. Otros Agentes pueden consultar la reputación on-chain antes de confiar. Por supuesto, se necesita un sistema de reputación lo suficientemente maduro — no una simple puntuación, sino un modelo de confianza multidimensional, ponderado en el tiempo, con mecanismos anti-manipulación.
- Auditoría de Skills maliciosas >> Validation Registry. Si los resultados de la auditoría de código de las Skills se registran en el Validation Registry de 8004 — auditado por verificadores independientes (servicios staked, verificadores zkML, oráculos TEE) — el efecto de typosquatting se reduce drásticamente. Solo hay que consultar el estado de verificación on-chain antes de instalar una Skill.
- Filtración de credenciales >> "Pago como autorización" de x402. x402 elimina el problema de gestión de API Key. El Agente no necesita almacenar credenciales a largo plazo — cada vez que necesita un servicio, paga directamente para obtener acceso temporal. Combinado con la firma EIP-712 vinculante (vinculando el derecho de uso del servicio con la dirección de pago), incluso si el token se filtra, no puede ser utilizado por otros.
- Comportamiento fuera de control >> Registros de auditoría on-chain + permisos programables. Ya sea un atacante externo inyectando instrucciones (inyección de prompt), o el sistema mismo perdiendo restricciones al comprimir (pérdida de contexto), el resultado es que el Agente ejecuta operaciones beyond lo esperado. Los contratos inteligentes pueden definir los límites de comportamiento del Agente — por ejemplo, "ninguna transacción individual excede X cantidad", "las operaciones de eliminación requieren confirmación multifirma". Los registros de operación on-chain son inmutables, si hay problemas se puede rastrear. Esto es mucho más confiable que añadir "por favor pida consentimiento primero" en el prompt, porque las restricciones a nivel de prompt se pierden con la compresión, pero las restricciones a nivel de contrato inteligente no.
Por supuesto, la infraestructura on-chain solo puede mitigar las consecuencias de los problemas de seguridad, no prevenirlos. Un contrato inteligente puede limitar "ninguna transacción individual excede X cantidad", pero ¿y si el Agente, tras una inyección, continúa haciendo cosas malas dentro del límite? Una transacción maliciosa de $0.09 hecha diez mil veces son $900. La verdadera solución de seguridad requiere actuar tanto en la capa de runtime del Agente (TEE/sandbox) como en la capa on-chain (permisos/auditoría). Solo hacer la capa on-chain no es suficiente.
Capítulo 6 Análisis Integral de la Industria
Los tradicionales fosos tecnológicos (capacidad de ingeniería, tamaño del equipo, eficiencia de ejecución) están siendo homogeneizados por las herramientas de IA. Cualquier persona con una idea, mediante OpenClaw o Claude Code, puede implementar un prototipo de producto en muy poco tiempo. Esto significa:
- El período de ventana para equipos pequeños es más corto que nunca (los equipos grandes usando las mismas herramientas los alcanzarán más rápido).
- La ventaja del first-mover a nivel de idea tiene un valor más alto que nunca, porque tu Agente puede iterar más rápido que cualquier competidor.
- Lo más escaso no es la capacidad técnica, sino el criterio para identificar el problema correcto.
La verdadera competencia del sector no está dentro de Crypto
Mucha gente compara qué L1/L2 hace mejor los Agentes — Base vs Solana vs Ethereum vs Near. Pero la verdadera competencia está entre las soluciones Crypto vs las soluciones Web2.
Por ejemplo, Sapiom recaudó $15.75M, haciendo gestión de acceso a servicios de Agentes bajo el enfoque Web2. En el caso extremo, si la solución de Sapiom es suficientemente buena — los Agentes obtienen acceso a todos los servicios Web2 a través de ella, sin necesidad de tocar pagos on-chain — entonces x402 no tiene razón de ser. La solución de tarjetas virtuales de Stripe, si puede resolver el problema anti-automatización through negociaciones comerciales (convencer a los comerciantes de eliminar CAPTCHA para tarjetas virtuales específicas), la solución de la Fase II puede mantenerse por más tiempo. Es decir, el campo de batalla que Visa, Mastercard, Stripe están disputando actualmente,代理 (proxy) controlado dentro del ámbito autorizado. El núcleo son tarjetas virtuales + API de pago dedicadas. Transforma la relación de confianza de "confiar en una IA incierta" a "confiar en una herramienta de pago con parámetros determinados, controlada por el emisor". Actualmente la más adecuada para aplicaciones a gran escala, pero cuando los escenarios agentic B2B crezcan a otro nivel, la programabilidad de la información de autorización y las limitaciones de volumen de datos de las tarjetas bancarias se convertirán en cuellos de botella.
x402 puede ganar con la condición previa de que su modelo "pago como autorización" sea superior en coste, latencia y experiencia del desarrollador al modelo "gestión de代理 (proxy) de capa intermedia". Actualmente x402 tiene ventaja en escenarios de micropagos (hasta $0.001/transacción), pero en escenarios empresariales que requieren gestión compleja de permisos puede ser inferior a las soluciones Web2.
Igualmente, 8004 puede ganar con la condición previa de: la identidad on-chain y la reputación son más útiles que los sistemas de identidad gestionados por plataformas centralizadas (como el propio mecanismo de revisión de ClawHub). Actualmente la adopción de 8004 no es lo suficientemente amplia, consultar la reputación on-chain tiene una experiencia peor que ver la puntuación de la plataforma. La adquisición de moltbook por Meta también apunta a esta capacidad subyacente de verificación de identidad y registro (directory) de Agentes. Quieren controlar la capa de identidad de los Agentes.
Las soluciones Crypto no pueden conformarse con ser teóricamente mejores. Deben igualar o superar a las soluciones Web2 en experiencia del desarrollador y experiencia de usuario. De lo contrario, serán como muchos productos Crypto, la idea descentralizada es buena pero son demasiado complicados de usar y nadie los usa.
Los gigantes de pago tradicionales definen la línea de tiempo de adopción
El mercado evolucionará en tres etapas. En los próximos 3-5 años la solución Stripe/Visa dominará el mercado初期 (temprano) — la compatibilidad hacia atrás es imbatible, los Agentes pueden交易 (comerciar) inmediatamente con millones de comercios全球 (globales) que ya aceptan tarjetas de crédito. A más de 5 años, los puntos de dolor de la Fase II se acumulan hasta ser insoportables — sistemas de autorización sin capacidad de programación, agentic ID incapaz de construir suficiente información de identidad, altas tarifas de microtransacciones, lenta liquidación跨国 (transnacional) — el mercado自然 (naturalmente) se转向 (dirige) hacia la infraestructura Crypto de la Fase III.
Esto significa que las soluciones Crypto no necesitan vencer a Stripe hoy. Sino que necesitan perfeccionar la infraestructura en los próximos 3-5 años, para tomar el relevo cuando la solución de la Fase II toque techo. Ahora es una carrera de construcción de infraestructura, aún no de争夺 (disputa) de cuota de mercado. Por supuesto, la infraestructura necesita estar lista de antemano, pero solo con infraestructura no se genera adopción automáticamente, se necesita una explosión a nivel de aplicación para activarla. TCP/IP se inventó en los 70, pero no se usó masivamente hasta que apareció el navegador web en los 90. Actualmente podemos ver que la infraestructura se está完善 (perfeccionando) gradualmente, pero nadie la usa a gran escala. Por ejemplo, x402 durante la mayor parte de 2025 fue un protocolo técnicamente usable pero carente de casos de uso asesinos. Necesitamos que aparezcan más aplicaciones, que conecten esta infraestructura en una pila usable. La explosión de OpenClaw/Moltbook es el primer motor de demanda que vemos — de repente hay cientos de miles de Agentes que necesitan pago, identidad, reputación, x402 y 8004 pasaron de ser usables a ser usados.
Vender palas es más rentable que buscar oro
Todo el ecosistema lobster de Base validó una antigua sabiduría inversora: en una fiebre del oro, los que ganan dinero de forma más estable son los que venden palas.
Felix ganó $75,000. Pero Clanker ganó en tarifas por 64,000 despliegues de tokens mucho más que eso. ClawRouter vende servicios de enrutamiento LLM ($0.003/solicitud). ClawCloud vende potencia de cálculo para Agentes. Venice vende capacidad de inferencia y financializa la potencia de cálculo through el modelo VVV/DIEM. Los modelos de negocio de estos proveedores de infraestructura son mucho más maduros y confiables que el de los Agentes ganando dinero autónomamente.
Infraestructura comúnmente necesaria para las categorías de Agentes — identidad, pago, seguridad, coordinación, recursos de computación. No importa qué framework de Agentes gane (OpenClaw, IronClaw, el próximo producto de OpenAI), todos los necesitan. El término "Claws" acuñado por Karpathy captura una tendencia mayor que OpenClaw — la IA Agent localizada, persistente, autónoma es una categoría, la infraestructura Crypto debe servir a toda la categoría Claw. IronClaw (versión segura TEE de Near), varios frameworks de Agentes personalizados empresariales, el integrated Agent que OpenAI lanzará, todos pertenecen a esta categoría. OpenClaw es el pionero de esta categoría, pero no será el único.
Product-Agent Fit reemplazará a Product-Market Fit
Múltiples plataformas (Taobao, Xiaohongshu, Weibo, Xueqiu) comenzaron a prohibir cuentas de usuarios de OpenClaw, porque el Agente simuló操作 (operaciones) through del navegador eludiendo los mecanismos anti-scraping de estas plataformas. Las plataformas y los usuarios de Agentes son天然 (naturalmente) opuestos. El modelo de negocio de la plataforma se construye sobre la atención de los usuarios humanos, los usuarios de Agentes consumen datos pero no generan valor publicitario.
El marketing tradicional depende de la economía de la atención — imágenes精美 (exquisitas), anuncios de video, botones de tiempo limitado — estrategias dirigidas al consumo impulsivo humano. El Agente es un代理 (proxy) de decisión absolutamente racional, solo se preocupa por si los datos devueltos por la API son claros, los parámetros están completos. Compara especificaciones del producto, precios históricos, plazos de entrega, evaluaciones de usuarios incluso huella de carbono. No habrá占领 (ocupación) de la mente del usuario. El foso no será la marca (el Agente no reconoce marcas), no será la UX (el Agente no usa interfaz), sino el grado de estructuración de datos, la estabilidad de la API, la compatibilidad MCP, y el registro de calidad de servicio verificable on-chain.
El modelo de negocio de Internet有可能 (posiblemente)转型 (transformarse) hacia pago por scraping, el Agente como consumidor de servicios, ya no utiliza el modelo gratuito sostenido por publicidad, sino que paga directamente tarifas de recuperación de datos: cada consulta de datos, cada llamada API, cada uso de servicio requiere el pago directo de una tarifa minúscula并且 (y) ayuda a los Agentes a acceder合规地 (conformemente) a los datos de la plataforma demanda. Esto es precisamente lo que resuelve x402, obteniendo derecho de acceso a datos through pago directo并且 soportando microtransacciones. Y este mundo ya tiene una forma incipiente: Lord of a Few lanzó 80+ endpoints de pago x402 en una semana, cada uno con un coste de construcción de $0.50, cobrando desde céntimos hasta decenas de céntimos.
Además, cuando tanto comprador como vendedor son Agentes, ¿cómo se redistribuirán los pools de beneficio?
Conclusión
Estamos en un raro período de ventana: la infraestructura está lista, pero la aplicación asesina aún no ha llegado. La historia一次次 (una y otra vez) demuestra que la verdadera transformación no se anuncia con antelación — solo en un momento inadvertido, de repente hace que todos se den cuenta de que el viejo mundo ha terminado.
Parte de las referencias
[1] McKinsey & Company, "The Agentic Commerce Opportunity," 2025. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-agentic-commerce-opportunity
[2] Morgan Stanley Research, "AI Agentic Shoppers: The Next Frontier of E-Commerce," 2025.
[3] Edgar Dunn & Company, "Agentic Commerce: The Future of AI-Driven Retail," 2025.
[4] Dune Analytics — x402 Transactions per Project Dashboard
[5] Artemis Analytics — app.artemisanalytics.com/asset/x402
[6] x402 White Paper — x402.org
[7] EIP-8004 — ethereum-magicians.org
[8] ERC-8183 — ETH Foundation dAI Team, March 2026
[9] Virtuals Protocol Documentation — virtuals.io
[10] SecurityScorecard — OpenClaw Exposure Report, 2026.03
[11] The Block, Phemex, Allium Labs — Various x402 Data Reports
[12] MarketsandMarkets, "Agentic AI in Retail and eCommerce Market Report," 2025.
