The Battle for the AI Payment Race: Traditional Card Networks Face Off Against Coinbase

marsbitPublicado a 2026-06-08Actualizado a 2026-06-08

Resumen

With the rise of AI agents conducting transactions, a battle for the underlying payment infrastructure is underway. Two distinct and incompatible approaches have emerged for enabling autonomous AI payments. The first approach is championed by traditional card networks Visa and Mastercard. They leverage their existing tokenized card credential systems, extending them to allow verified AI agents to make purchases within user-defined limits. Services like Mastercard's Agent Pay and Visa's Intelligent Commerce integrate with major AI platforms (e.g., OpenAI, Anthropic) and keep transactions within the established, decades-old card payment model. This system offers advantages for consumer retail, including robust fraud protection, chargeback mechanisms, and extensive merchant networks. The second approach, led by Coinbase, utilizes stablecoins on open internet protocols. Its x402 protocol reactivates the HTTP 402 status code for machine-to-machine micropayments, using USDC for settlement directly on-chain. This method eliminates the need for accounts or card fees, making it highly efficient for high-frequency, low-value, cross-border transactions between AI agents—such as paying for API calls, data streams, or computational resources—where traditional card fees and settlement times are impractical. While card networks excel in consumer-facing scenarios requiring dispute resolution, stablecoin protocols are tailored for machine economies. A key challenge for both is agent identi...

Written by: Zennon Kapron

Compiled by: Chopper, Foresight News

As AI agents increasingly undertake various commercial transactions, a battle for the underlying payment infrastructure has already begun.

Currently, the technical path to enabling AI agents to make autonomous purchases has diverged into two incompatible solutions: through which channel transactions are ultimately cleared and settled when software programs make payments on behalf of users. One camp builds payment rails based on tokenized bank card credentials controlled by Visa and Mastercard; the other, led by Coinbase, adopts stablecoins for settlement based on open internet protocols. While the surface-level focus of AI agent commerce is on shopping assistant applications, the core game behind the scenes is about who will dominate the next-generation payment system.

Two Payment Channels, Adapted to Different Application Scenarios

Traditional card networks have taken the initiative and moved swiftly. Mastercard launched its Agent Pay service in April 2025, built on its proprietary agent tokenization system. This tokenization technology, originally designed for contactless payments and card-on-file payment scenarios, has been extended to allow verified AI agents to make transactions on behalf of users within authorized limits.

From its launch, the service assembled a host of industry partners, signaling a clear strategic intent: collaborators include Microsoft, IBM's watsonx intelligent orchestration platform, and payment service providers Braintree and Checkout.com. A day later, Visa introduced its Visa Intelligent Commerce service, opening its payment network to AI developers, with AI-adapted bank cards as the core vehicle. This solution replaces raw card numbers with tokenized credentials, proving user authorization for a specific AI agent and defining transaction boundaries. Visa also enlisted several leading AI companies, including Anthropic, OpenAI, Perplexity, Mistral, and Samsung.

The solutions from both major card networks keep transactions within the decades-old bank card payment model. While AI agents are a new entity, the payments flow through traditional channels that have served global commerce for half a century.

The stablecoin camp adopts an architecture fundamentally different from the card networks. Coinbase launched the x402 protocol in May 2025, reviving the long-dormant HTTP 402 "Payment Required" status code. The protocol leverages this code to settle transactions using the USDC stablecoin directly on the internet. The specific process involves: a client requesting access to a resource, the server returning a payment instruction; the client attaching signed stablecoin payment information in the request header; once the on-chain transaction is confirmed, the corresponding resource becomes accessible. The entire process requires no account registration, card binding, and incurs no bank card transaction fees.

This solution is designed specifically for machine-to-machine (M2M) transactions. An AI agent might need to make thousands of micro-payments for API calls, data streams, or interactions with other agents. Processing such transactions through traditional card channels is completely unfeasible from a cost perspective.

Both technical routes have their strengths. The bank card channel excels in personal retail consumption scenarios, which place high demands on chargeback handling, fraud prevention, and dispute arbitration mechanisms. The stablecoin channel holds significant advantages for high-frequency, small-value, cross-border machine transactions, where traditional card fee structures and settlement times are ill-suited. The core of the contest lies in which type of scenario will become the mainstream for AI agent commercial transactions.

A major challenge common to both routes is identity verification. When a software program initiates a payment, merchants need to confirm that the operator is a legitimate agent authorized by a real user, not a malicious bot using stolen credentials. Simultaneously, users need a mechanism to dispute transactions erroneously initiated by an AI agent.

Visa, noting a 47-fold surge in AI traffic to US retail websites, collaborated with cloud service provider Cloudflare to launch a Trusted Agent Protocol for distinguishing legitimate AI programs from malicious crawlers. This also highlights the structural advantage of traditional card networks: five decades of accumulated risk scoring systems, chargeback rules, and dispute resolution mechanisms are well-suited to handle issues like AI agents purchasing the wrong item. In contrast, stablecoin transactions are immutable once on-chain, with no native reversal solution within the system.

Looking ahead, the key factor determining the direction of the consumer market may not be which payment channel has lower fees, but who can solve the challenges of agent identity verification and transaction dispute resolution.

Dual-Track Strategy: Card Networks Betting on Both Arenas

A telling signal is that Visa and Mastercard are not betting everything on their own rails but are also simultaneously investing in the stablecoin arena.

By April 2026, Visa's stablecoin settlement business had reached an annualized transaction volume of $7 billion, a 50% increase quarter-over-quarter. The company added support for 5 new public blockchains, bringing its total number of partner chains to 9, while launching over 130 "stablecoin + bank card" linkage projects in more than 50 countries globally. In October 2025, Visa doubled down, jointly launching the Trusted Agent Protocol with Cloudflare to help merchants identify legitimate agents versus malicious programs. It also publicly announced a collaboration with Coinbase to promote interoperability between its network and the x402 protocol. Seemingly competing bank card systems and stablecoin protocols are now building bridges.

Mastercard has adopted a similar dual-track strategy. In March 2026, Mastercard announced its intention to acquire stablecoin platform BVNK for up to $1.8 billion. Prior to this, its Agent Pay service had expanded to Latin America and the Caribbean, with local issuer adaptation completed in early 2026.

It's clear that the core strategy of the two major traditional card networks is: no longer merely defending the bank card channel, but striving to become the fee-collecting gateway for all payment rails, whether proprietary or stablecoin-based. This layout strongly indicates their assessment: if the industry ultimately settles on bank cards as the mainstream for AI payments, they would not need to invest heavily in acquiring stablecoin infrastructure.

Diverging Application Scenarios

Based on currently launched products, the application boundaries of the two technical routes are quite clear.

Mainstream products targeting ordinary consumers mostly choose the bank card channel. The "Checkout with ChatGPT" feature launched in September 2025, co-developed by OpenAI and payment service provider Stripe, relies on a shared payment token for bank card settlement. This token is limited to specified merchants and shopping orders, initially connecting with Etsy sellers and later covering over a million Shopify stores. Amazon's "Buy for Me" feature, which allows AI agents to make purchases on third-party websites on a user's behalf, automatically populates the user's stored bank card for checkout.

AI shopping services for personal consumption commonly choose bank cards due to the system's mature anti-fraud tools, extensive merchant network, and long-established user trust.

Meanwhile, the stablecoin channel firmly occupies the machine transaction market. Amazon integrated the x402 protocol into its Bedrock agent core payment service, using Coinbase's Base blockchain for settlement, with transactions taking about 200 milliseconds and fees under one cent. Stripe also joined the service as a payment gateway. According to Coinbase data, in its first year, the x402 protocol processed over 169 million payment orders, covering 590,000 buyers and 100,000 sellers.

These transactions are not about users shopping for clothes online, but AI agents paying for services like computing power, data, and API calls. Their frequency and individual amounts are incompatible with the design logic of bank cards. In September 2025, Coinbase, jointly with Cloudflare, spearheaded the establishment of the x402 Foundation, aiming to promote the development of universal industry standards rather than building a closed proprietary product.

Summarizing five flagship AI commercial payment projects launched by early 2026: 3 used bank card settlement, 2 used stablecoin settlement, with application scenarios largely divided along the lines of personal consumption and machine transactions.

Future Industry Direction

In the short term, the industry landscape in 2026 is likely to maintain the status quo: bank cards dominating personal retail payments, stablecoins specializing in inter-machine transactions, with both coexisting and developing. However, by 2030, this situation may be disrupted, as both camps are vying for the convergence zone of the two scenarios.

The ultimate decider will depend on whether AI-driven commercial transactions ultimately lean more towards traditional retail forms or evolve into a massive network of micro machine transactions. If it's the former, traditional card networks will retain dominance. If it's the latter, stablecoin channels will capture a significant volume of new transaction flows.

Visa and Mastercard have made the safest choice: a dual-track investment in both arenas, ensuring they can collect fees regardless of where future flows go. The entities that truly need to be cautious are those betting on a single payment channel. The two major card networks have already hedged this risk, which intuitively reflects their judgment about the industry's future.

Preguntas relacionadas

QWhat are the two main technical approaches for enabling AI agents to conduct autonomous payments, as discussed in the article?

AThe two main approaches are: 1) The traditional card network model led by Visa and Mastercard, which uses tokenized card credentials for settlement. 2) The stablecoin-based model led by Coinbase, which uses the x402 protocol and USDC stablecoin for settlement directly over the internet.

QAccording to the article, what is a key structural advantage that traditional card networks like Visa possess in the AI payment space?

AA key structural advantage is their 50-year history of developing risk scoring systems, chargeback rules, and dispute resolution mechanisms. This existing infrastructure is well-suited for handling issues like incorrect purchases made by AI agents, which are difficult to address in native, irreversible stablecoin transactions.

QWhy do personal consumer AI shopping services typically prefer the card network payment channel?

APersonal consumer AI shopping services prefer the card network channel because it offers mature anti-fraud tools, an extensive merchant network, and long-established user trust. This makes it more suitable for retail purchases where issues like refunds and disputes are common.

QWhat is the strategic rationale behind Visa and Mastercard's 'dual-track' approach of investing in both their traditional networks and the stablecoin sector?

AThe strategic rationale is to ensure they remain the fee-collecting gateway for all payment flows, regardless of which channel (traditional card or stablecoin) ultimately dominates AI agent commerce. This approach hedges their bets and shows they are not relying on a single payment future.

QWhat is the primary use case for the stablecoin-based x402 protocol, and what specific transaction characteristics make it suitable?

AThe primary use case for the x402 protocol is machine-to-machine (M2M) transactions. It is particularly suited for high-frequency, low-value, cross-border micropayments, such as payments for API calls, data streams, or interactions between AI agents, where the traditional card network's fee structure and settlement speed are impractical.

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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. 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

Qué es DUOLINGO AI

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