Vying for the AI Payment Track: Traditional Card Networks Face Off Against Coinbase

Foresight NewsPublicado a 2026-06-08Actualizado a 2026-06-08

Resumen

As AI agents increasingly conduct commercial transactions, a battle for control over the underlying payment infrastructure is unfolding. The competition centers on two divergent and incompatible technical approaches for autonomous AI payments. One camp, led by traditional card networks Visa and Mastercard, relies on tokenized card credentials within the established banking rails. Visa's "Intelligent Commerce" and Mastercard's "Agent Pay" services extend their existing tokenization technology to authorized AI agents for consumer retail transactions, leveraging decades of fraud protection and dispute resolution systems. Their partners include major AI firms like Anthropic, OpenAI, and Microsoft. The opposing camp, spearheaded by Coinbase, advocates for an open internet protocol using stablecoins. Coinbase's x402 protocol utilizes the HTTP 402 status code to enable direct, machine-to-machine micropayments with USDC on-chain. This model eliminates card fees and is designed for high-frequency, low-value transactions between AI agents, such as paying for API calls or data streams, where traditional card costs are prohibitive. Currently, application scenarios are clearly divided. Mainstream consumer-facing AI shopping services (e.g., ChatGPT's "one-click checkout," Amazon's AI-assisted shopping) predominantly use card channels due to their mature consumer protections and merchant networks. Conversely, the stablecoin channel dominates machine-to-machine payments, as seen in Amazon...


Author: Zennon Kapron

Compiler: Chopper, Foresight News


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


Currently, the technical approach for enabling AI agents to autonomously consume diverges into two largely incompatible solutions: the channel through which the settlement and clearing of a transaction is ultimately completed when a software program acts as the payer. One camp constructs payment links based on tokenized bank card credentials controlled by Visa and Mastercard; the other, led by Coinbase, uses stablecoins to complete settlement based on open internet protocols. While the surface-level focus of AI agent commerce is shopping assistant applications, the core struggle behind it is actually about who will dominate the next-generation payment system.


Two Major Payment Channels, Suited for Different Application Scenarios


The traditional card networks moved first and acted swiftly. Mastercard launched its Agent Pay service in April 2025, built on its proprietary agent tokenization system. This tokenization technology was originally designed for contactless payments and card-on-file fast payment scenarios but has now been expanded to allow verified AI agents to complete transactions on behalf of users within authorized limits.


At launch, the service assembled a group of industry partners, signaling a clear strategic intent: collaborators included Microsoft, IBM's watsonx 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-enabled bank cards as the core vehicle. This solution replaces the original card number with a tokenized credential to prove user authorization for a specific AI agent and define transaction boundaries. Visa also enlisted several top AI companies, including Anthropic, OpenAI, Perplexity, Mistral, and Samsung.


The solutions from both card networks keep transactions within the decades-old bank card payment model. AI agents are new actors, but behind them runs the same traditional payment channel that has served global commerce for half a century.


The stablecoin camp adopted an architecturally distinct solution. In May 2025, Coinbase launched the x402 protocol, reviving the long-dormant HTTP 402 "Payment Required" status code to enable direct settlement of transactions over the internet using the USDC stablecoin. The specific process is: a client requests access to a resource, the server returns a payment instruction; the client attaches signed stablecoin payment information to the request header; once the on-chain transaction is confirmed, the corresponding resource can be accessed normally. The entire process requires no account registration, card linking, and does not incur bank card transaction fees.


This solution is designed for machine-to-machine transactions. AI agents may need to complete thousands of micro-payments for API calls, data stream acquisition, or connecting with other agents. Such transactions are entirely unfeasible on traditional bank card channels from a cost perspective.


The two technical routes each have their strengths. The bank card channel excels in personal retail consumption scenarios, which place high demands on chargeback mechanisms, fraud protection, and dispute arbitration. The stablecoin channel demonstrates significant advantages in high-frequency, small-value, cross-border machine transactions, where traditional bank card fee structures and settlement timescales break down completely. The core of the contest lies in which type of scenario will become the mainstream for AI agent commercial transactions.


A major challenge facing 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 request the reversal of a transaction mistakenly initiated by an AI agent.


Visa stated that AI traffic on US retail websites surged 47-fold, prompting it to collaborate with cloud service provider Cloudflare to launch a Trusted Agent Protocol for distinguishing legitimate AI programs from malicious crawlers. This highlights a structural advantage of traditional card networks: fifty years of accumulated risk scoring systems, chargeback rules, and dispute resolution mechanisms are well-suited to handle issues like an AI agent buying the wrong product. Stablecoin transactions, once on-chain, are permanent and irreversible, a problem for which no native solution currently exists within that system.


In the future, the key to winning the consumer-facing market may not be which payment channel has lower fees, but rather who can solve the challenges of agent identity verification and transaction dispute resolution.


Card Networks Hedge Their Bets, Covering Both Tracks


A telling signal is that Visa and Mastercard are not putting all their eggs in their own channel's basket; they are simultaneously investing in the stablecoin track.


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


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


The core strategy of the two traditional card networks is evident: no longer simply defending the bank card channel, but striving to become the toll gate for all payment flows, whether through their own channels or stablecoin channels. This strategic move strongly indicates their judgment: if the industry ultimately settles on bank cards as the mainstream for AI payments, they would not need to invest heavily in acquiring stablecoin-related infrastructure.


Diverging Implementation Scenarios


Judging from currently launched products, the application boundaries of the two technical routes are quite clear.


Most mainstream products targeting ordinary consumers opt for the bank card channel. The "Checkout with ChatGPT" feature launched in September 2025, co-developed by OpenAI and payment service provider Stripe, relies on shared payment tokens to complete bank card clearing. These tokens are limited to specific merchants and shopping orders. It initially connected with Etsy sellers and later expanded to cover over a million Shopify stores. Amazon's "Buy for Me" feature, which calls upon AI agents to make purchases on third-party websites, automatically populates the user's linked bank card for settlement.


Personal consumption-oriented AI shopping services generally 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 public blockchain for settlement, with a single transaction taking about 200 milliseconds and fees under one cent; Stripe also joined the service as a payment integrator. According to Coinbase data, in its first year, the x402 protocol processed over 169 million payment orders, involving 590,000 buyers and 100,000 sellers.


These transactions are not typical user purchases like clothing; they are payments by AI agents for services like computing power, data, and API calls, where transaction frequency and individual amounts are incompatible with the logic of bank card design. In September 2025, Coinbase, together with Cloudflare, spearheaded the establishment of the x402 Foundation, aiming to promote industry-wide development of a universal standard rather than building a closed, proprietary product.


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


Industry Outlook


In the short term, the industry landscape in 2026 is likely to maintain the status quo: bank cards dominate personal retail payments, stablecoins specialize in machine-to-machine transactions, with both coexisting and developing. However, by 2030, this situation may change, as both camps are vigorously competing for the converging zone between the two types of scenarios.


The ultimate deciding factor 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 the former, traditional card networks will remain dominant; if the latter, the stablecoin channel will capture a large volume of entirely new transaction flows.


Visa and Mastercard have made the safest bet: hedging by investing in both tracks, ensuring they can collect fees regardless of where future transaction flows go. Those who need to be truly wary are companies betting solely on a single payment channel. The two major card networks have already mitigated this risk, a clear reflection of their assessment of the industry's future.

Preguntas relacionadas

QWhat are the two main payment channels for AI agent autonomous transactions described in the article, and what are their primary use cases?

AThe two main channels are the traditional card scheme channel (led by Visa and Mastercard using tokenized cards) and the stablecoin channel (led by Coinbase using protocols like x402). The card channel excels in personal retail consumption scenarios requiring fraud protection and dispute resolution. The stablecoin channel is optimized for high-frequency, low-value, cross-border machine-to-machine transactions.

QWhat are the key strategic moves by Visa and Mastercard regarding stablecoins, and what does this indicate about their strategy?

AVisa and Mastercard are not solely defending their traditional card networks; they are actively investing in the stablecoin sector. Visa has expanded its stablecoin settlement volume, partnered with multiple blockchains, and even announced collaboration with Coinbase. Mastercard plans to acquire stablecoin platform BVNK. This dual-track strategy indicates their goal is to be the fee-collecting gateway for *all* payment flows, regardless of the underlying channel, hedging their bets on the future of AI commerce.

QAccording to the article, what is a major technical and operational challenge that both payment channels face in AI agent commerce?

AA major challenge for both channels is identity verification and transaction dispute resolution. Merchants need to verify that a payment is initiated by a legitimate AI agent authorized by a real user, not a malicious bot. Users also need mechanisms to dispute or reverse transactions made by AI agents in error. Traditional card schemes have decades of experience in risk scoring and dispute handling, while stablecoin transactions are typically immutable on-chain, lacking native solutions for chargebacks.

QHow do current AI payment implementations from major companies like Amazon, OpenAI/Stripe, and Coinbase reflect the split in payment channel use?

AMajor implementations clearly split based on the transaction type. For personal consumer-facing services, companies use the card channel: OpenAI/Stripe's ChatGPT 'one-click checkout' and Amazon's 'Buy for Me' feature both settle via tokenized cards. For machine-to-machine transactions, companies use the stablecoin channel: Amazon integrated Coinbase's x402 protocol into its Bedrock agent core payment service for fast, low-cost settlements for services like API calls and data.

QWhat does the article suggest is the likely determining factor for which payment channel becomes dominant in the long-term future of AI commerce?

AThe long-term dominance will be determined by whether AI-driven commercial transactions evolve to resemble traditional retail (favoring card schemes) or become a vast network of high-volume, micro-value machine transactions (favoring stablecoins). The ultimate 'decisive factor' is which of these two scenarios becomes the mainstream model for AI agent commerce.

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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. 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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. 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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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