AI Agents Are About to Take Market Share from Visa

marsbitPublicado a 2026-03-31Actualizado a 2026-03-31

Resumen

Artificial intelligence agents are poised to disrupt Visa's business model by bypassing the traditional credit card interchange fee structure. Unlike humans, AI agents are purely rational: they don't accumulate rewards, seek fraud protection, or desire premium cards. Their sole objective is to complete transactions at the lowest cost, fastest speed, and with minimal fees. This shift threatens the 2-3% interchange fees that underpin Visa’s $500 billion valuation, as these fees essentially tax human irrationality—something agents lack. Recent developments, such as the launch of Tempo (a high-volume stablecoin settlement blockchain), the Machine Payment Protocol (enabling autonomous micro-payments), and Visa’s own command-line payment tool for AI, indicate a rapid move toward agent-driven commerce. While current transaction volumes remain small, infrastructure is being built to support machine-to-machine payments that avoid card networks. Major players like Stripe, Mastercard, and Circle are investing heavily in this space. Visa network’s distribution advantage relies on human behavior—consumer trust and merchant acceptance—a cycle that doesn’t apply to agents. They optimize for efficiency, not brand loyalty. Although widespread consumer adoption is still emerging, the infrastructure for agent-commerce is advancing quickly, starting with micro-payments for AI services. The fundamental challenge is that interchange fees are a tax on human psychology, and agents are purely ratio...

Article Author: Thejaswini M A

Article Translation: Block unicorn


Preface

Visa's entire business model is a bet on human behavior. It's about human consumption and psychology. The reward points you accumulate, the fraud protection you rely on, the Centurion card you dream of, and the zero-liability policy that makes you feel secure when swiping your card at an ATM abroad—all of these exist not because transferring funds is difficult, but because humans are anxious, status-seeking, and not good at reading terms and conditions. Visa has exploited this cognitive gap to build a $500 billion company.

However, AI agents do not possess these traits.

They do not accumulate points, do not seek fraud protection, and do not desire a black card. They have only one instruction: complete the task. And when the task involves payment, the agent performs complex calculations that humans would never bother with: the cheapest path, the fastest settlement, the lowest fees. Every time, automatically, without any emotion.

Last month, an article on SubStack titled "The 2028 Global Intelligence Crisis" caused Visa's stock to plummet 4% in a single day, Mastercard to fall 6%, and American Express to drop 12%. The report was labeled a "scenario analysis," not a "prediction" (原文如此). But the market didn't buy it. The technical arguments were also irrelevant. The point is that by 2027, agents will bypass transaction centers and use stablecoins for settlement. Visa spent fifty years perfecting its product, and now its customer base is being replaced.

In machine-to-machine commerce, a 2-3% interchange fee is clearly a target. This argument from Citrini Research is its core thesis. This does not mean that AI will destroy Visa tomorrow. Rather, the fee structure upon which Visa built its commercial empire is essentially a tax on human irrational behavior, and the transactors themselves are completely rational. This is the very reason for Visa's existence.


What is Visa Selling?

To understand why this matters, you must know what interchange fees are actually used for.

When you use a credit card to make a purchase, the merchant pays a 2-3% fee to the credit card network and your issuing bank. This fee pays for your reward points, fraud protection, purchase insurance, and dispute resolution services. The entire consumer value proposition of the credit card is borne by the merchant, who ultimately passes the cost on to the consumer through slightly higher prices. This is a well-established and stable system that has worked for fifty years because the consumer in the transaction is willing to bear all these costs, albeit not directly.

AI agent does not need these. It will not dispute charges or request refunds. The justification for charging this fee is that it protects against human error, fraud, and impulsive behavior. If there is no human involved in the transaction, this fee becomes completely meaningless.

American Express is the most典型 example of this problem. Its customers are high-income, high-spending, and aspirational premium cardholders. Its annual fee is higher than Visa's or Mastercard's precisely because its customers are willing to pay for status and privilege. This model presupposes that purchasing behavior is human-driven, that customers choose Amex over Visa because lounge access is worth it. An agent will not actively choose Amex; they will only look for the cheapest option to complete the transaction. In a world where software controls credit cards, premium membership tiers do not exist.

An agent-led commercial routing model that bypasses interchange fees poses a greater risk to credit card banks and mono-line issuers that rely heavily on 2-3% fee revenue and have built their entire business segments around merchant-subsidized reward programs. Visa and Mastercard have network businesses that can adapt. Those issuers who have built their entire P&L model around interchange fees and reward programs have nowhere to retreat.


The Week Everyone Shipped at Once

The Citrini report and infrastructure project launches happened to be released within the same three weeks.

Tempo officially launched its mainnet last Wednesday. The payment blockchain jointly developed by Stripe and Paradigm, designed for high-volume stablecoin settlement, was launched同步ously with the Machine Payable Protocol (MPP). MPP is an open standard that allows AI agents to autonomously pay for services without manual approval for each transaction. The protocol introduces session mechanics. An agent authorizes a spending limit once and can then make continuous micropayments for services like data consumption, computation, or API calls. Funds are paid using OAuth authentication. The user authorizes a budget, and the agent spends. The entire process does not require a bank card at every step.

Anthropic, DoorDash, Mastercard, Nubank, OpenAI, Ramp, Revolut, Shopify, Standard Chartered, and Visa are listed as design partners for Tempo. The entire payment and e-commerce ecosystem has acknowledged this structural change.

On the same day Tempo launched, Visa's cryptocurrency division launched a command-line interface tool for AI agents to make payments through the terminal, without API keys, without accounts, and without human authorization. Visa calls this "command-line commerce"—machines transacting without human intervention.

Mastercard agreed to acquire stablecoin infrastructure startup BVNK for $1.8 billion. Circle launched Nanopayments on the testnet, a sub-cent, gas-free USDC transaction designed for agents using pay-per-use APIs without accounts or credentials. Sam Altman's World project launched AgentKit, allowing agents to carry cryptographic proofs to demonstrate they represent a real person; the toolkit integrates directly into Coinbase's payment system, enabling platforms to verify agent identity without hindering legitimate transactions.

极速

What happened last week, in my view, is that companies are racing to become the new Visa, lest Visa realizes what it has lost.


The Obvious Paradox

Let's be perfectly clear: Visa is not standing still.

It is involved in the development of Tempo's Machine Payable Protocol (MPP), has launched Visa Crypto Labs, and its head of cryptocurrency wrote an article in Fortune explaining how agents can use bank card payments through new standards. Mastercard is investing $1.8 billion in stablecoin infrastructure. Stripe acquired Bridge and Privy. The incumbents are aware of this shift and are preparing before the new infrastructure fully arrives.

Visa's argument is that it can extend its rails to agent-driven commerce before agent-driven commerce builds rails that make Visa irrelevant.

This argument is not entirely wrong. Stripe processed $1.9 trillion in payment volume in 2025, a 34% year-on-year increase. These companies are not shrinking. The network distribution advantages of card organizations are difficult to replicate. I admit I am reluctant to say this publicly because historically, as soon as someone makes this argument, a new product is launched that makes them look foolish.

So, here is the flaw in the argument: Visa's distribution advantage is built on relationships with merchants and consumer trust. Merchants accept Visa because consumers hold Visa; consumers hold Visa because merchants accept Visa. The entire flywheel runs on people. Once agents become the primary buyers in a significant area of commerce, this flywheel slows down. Agents have neither brand loyalty nor wallets. They only have budgets and instructions. Whichever route is cheapest and fastest wins their business, with zero switching costs.

I want to be precise about where we are because the narrative is currently moving faster than the data.

Although the ecosystem around x402 is valued at approximately $7 billion, on-chain data shows that the protocol's daily transaction volume last week was only around $28,000, most of which came from testing rather than actual transactions. This figure is a world away from Visa's daily transaction volume.

x402's transaction count has exceeded 50 million. Although the amount per transaction is small, the number of transactions indicates that the infrastructure is being used. Developers are building on it. The merchant-side services that accept agent payments are also growing. This is how payment networks start.

McKinsey estimates that by 2030, AI agents could facilitate $3 trillion to $5 trillion in global consumer transactions. This estimate may be correct or overly optimistic. But it is indisputable that agent-driven business models are not yet widespread at scale. The merchants building native agent services, the businesses using agents as primary buyers, and the transaction volumes that can truly test the economics are still developing.

The Citrini report caused market panic because it模拟ulated a series of credible events. Mastercard's Q1 2027 earnings report will not attribute a slowdown in transaction volume to "agent-led price optimization." At least not yet.

The first to be affected will be micropayments for AI infrastructure, not consumer commerce.

An agent completing a research task calls specialized data APIs hundreds of times per session. Each call costs a fraction of a cent. Over a week, these calls could generate $40 in revenue for the developer operating the service. Credit card networks cannot handle this. The economics of minimum transaction amounts don't work. The merchant onboarding process doesn't work. The fee structure doesn't work. This type of business model is destined not to work within Visa's framework. It requires a completely new model, and x402, Nanopayments, and Tempo are building it.

As Citrini's model shows, the disruption of consumer commerce, if it happens, will come later. It requires agents to handle a significant portion of discretionary spending, which in turn requires consumers to trust agents enough to let them make purchasing decisions that they currently make themselves.

Visa is being冲击ed by better customers. These customers no longer need the elements upon which Visa's success was built. The 2-3% interchange fee is not a transaction tax; it is a tax on the irrationality of human nature. And agents are perfectly rational.

How do I know this matters? Because Visa spent $1.8 billion last week to ensure it is not left out of the answer.

Preguntas relacionadas

QWhy does the article argue that AI agents pose a threat to Visa's business model?

AThe article argues that Visa's business model is built on human psychology—rewards, fraud protection, status symbols, and anxiety. AI agents are purely rational, don't care about rewards or status, and will always seek the cheapest, most efficient payment path, bypassing Visa's 2-3% interchange fees, which are essentially a 'tax on human irrationality'.

QWhat is the core argument of the Citrini Research report mentioned in the article?

AThe core argument of the Citrini Research report is that by 2027, AI agents will bypass traditional transaction networks like Visa and use stablecoins for settlement, directly threatening the interchange fee-based revenue model that underpins these companies.

QWhat new infrastructure and standards are being developed to facilitate AI agent payments?

ANew infrastructure includes Tempo, a payment blockchain for high-volume stablecoin settlements; the Machine Payment Protocol (MPP) for autonomous micro-payments; Visa's command-line interface for agent payments; Circle's Nanopayments for sub-cent USDC transactions; and Sam Altman's World project with AgentKit for identity verification.

QHow are established companies like Visa and Mastercard responding to this potential disruption?

AThey are actively adapting by investing in new infrastructure. For example, Visa is involved in developing the MPP standard and its crypto division launched tools for agent payments. Mastercard acquired stablecoin infrastructure company BVNK for $1.8 billion. They are trying to extend their networks into the agent-driven economy before being made irrelevant.

QAccording to the article, which sector will be disrupted first by AI agent payments, and why?

AThe AI infrastructure and micro-payments sector will be disrupted first. This is because AI agents make hundreds of tiny API calls costing fractions of a cent, a model that is economically unfeasible with credit card networks due to minimum transaction fees and complex merchant onboarding. Consumer commerce will be affected later, once agents handle a significant portion of discretionary spending.

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DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con Web3 e Innovación en IA En una era donde la tecnología redefine la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Entra 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, mientras mantiene 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 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. 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 mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas 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 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. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener 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 verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda 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. 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.

421 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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