Coinbase CEO touts agentic finance as Base tops 100M AI payments

cointelegraphPublicado a 2026-07-27Actualizado a 2026-07-27

Resumen

Coinbase CEO Brian Armstrong emphasizes the growing importance of cryptocurrency for the AI era, introducing the concept of "agentic finance" (AiFi). He argues that AI agents will require programmable money like crypto, rather than traditional banking, for automated transactions. This vision is supported by Coinbase's infrastructure: the Base Ethereum layer-2 network, the x402 payment protocol for automated stablecoin payments, and the USDC stablecoin. Recent data from Chainalysis shows agentic payment activity on Base via x402 has surpassed 100 million transactions, highlighting rapid adoption. Armstrong concludes that the AI megatrend actually strengthens crypto's relevance as the necessary financial rail for autonomous machine-to-machine economies.

Coinbase CEO Brian Armstrong is pushing back against calls for crypto to pivot to artificial intelligence, arguing AI agents will instead stoke demand for crypto-based financial services.

Armstrong took to X on Sunday to tout agentic finance (AiFi), highlighting Coinbase’s Base network, USDC and x402 as the infrastructure for autonomous machine-to-machine payments.

“AI being a megatrend takes nothing away from crypto,” Armstrong wrote, because AI agents will need programmable money rather than traditional banking rails. “If anything, it makes crypto more important,” he added.

His comments come as crypto companies increasingly position blockchain networks as payment infrastructure for AI agents, with agentic payment activity on Base topping 100 million transactions in June.

How Coinbase’s AiFi stack came together

Armstrong’s AiFi vision centers on the idea that AI agents will become active participants in the digital economy, making payments and interacting with financial services without human intervention.

Coinbase launched Base in 2023 as an Ethereum layer-2 network designed to make onchain applications faster and cheaper to use. The network was built as general-purpose blockchain infrastructure rather than specifically for AI payments.

Two years later, Coinbase introduced x402, a payment protocol built around the HTTP “402 Payment Required” standard that enables automated stablecoin payments between software applications. The protocol allows AI agents and other autonomous systems to pay for digital resources such as APIs and data without traditional accounts or manual checkout flows.

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USDC, the dollar-pegged stablecoin launched by Circle and Coinbase-backed Centre Consortium in 2018, is one of the assets used for x402 payments, allowing software agents to make automated transactions.

Base, x402 and USDC together form the core of Coinbase’s current approach to building infrastructure for agentic payments.

Coinbase is slated to report second quarter earnings on Thursday. Analysts average is for revenue of $1.29 billion, with sales estimated to show a 13.8% decline over last year’s comparable period, Yahoo Finance data shows. Earnings per share are expected to be flat.

Base agentic activity tops 100 million transactions

Chainalysis reported in June that agentic payments on Base via x402 surpassed 100 million transactions within roughly nine months of activity.

The analytics firm said it tracked the activity by identifying x402-related payment flows onchain, with transactions worth at least $1 accounting for 95% of total value transferred.

Source: Chainalysis

Chainalysis also found that agentic payment wallets were typically newer, held more asset types and carried smaller balances than average Base users.

Cointelegraph asked Chainalysis for updated x402 activity figures and details on its tracking methodology, but the firm had not responded by publication time.

Magazine: CLARITY hopes fade, BitMEX shuts as lawsuit looms: Hodler’s Digest, July 26

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QWhat is Coinbase CEO Brian Armstrong's main argument regarding the relationship between crypto and AI?

AHe argues that AI does not diminish crypto's importance; instead, AI agents will increase demand for crypto-based financial services because they need programmable money, not traditional banking systems.

QWhat three core components make up Coinbase's AiFi (agentic finance) stack?

AThe core components are Base (an Ethereum layer-2 network), the x402 payment protocol, and the USDC stablecoin.

QWhat was the reported milestone for agentic payment activity on the Base network in June?

AAgentic payments on Base via the x402 protocol surpassed 100 million transactions in roughly nine months of activity.

QAccording to Chainalysis, how do wallets used for agentic payments typically differ from average Base user wallets?

AAgentic payment wallets are typically newer, hold more types of assets, and maintain smaller balances than wallets of average Base users.

QWhat is the purpose of the x402 protocol as mentioned in the article?

AThe x402 payment protocol, built around the HTTP '402 Payment Required' standard, enables automated stablecoin payments between software applications, allowing AI agents to pay for digital resources like APIs and data without traditional accounts or manual processes.

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Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto tiene como objetivo 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 gran medida en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a las distribuciones 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 avenidas 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 Impulsada 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 que se encuentran 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 los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota 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 aspira a 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 del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones 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 financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. 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. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas 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 de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. 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. 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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 en 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 red principal 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. 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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. Si bien 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 involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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