Visa Spent $1.8 Billion Just to Avoid Being Left Behind by AI

比推Pubblicato 2026-03-20Pubblicato ultima volta 2026-03-20

Introduzione

Visa's $1.8 billion acquisition of stablecoin infrastructure firm BVNK is a defensive move against the rise of AI agents disrupting its core business model. Visa’s empire is built on interchange fees (2-3% per transaction), which fund rewards, fraud protection, and status-driven perks that appeal to human psychology. However, AI agents are purely rational: they seek the cheapest, fastest payment path, avoid fees, and have no use for rewards or brand loyalty. A recent report warning that AI agents could bypass traditional card networks by 2027 using stablecoins and decentralized payment protocols (like x402 and Tempo) caused significant stock drops for Visa, Mastercard, and Amex. While current transaction volumes on new infrastructures remain small, projects like Visa CLI, Circle’s Nanopayments, and Stripe’s blockchain initiatives are laying the groundwork for machine-to-machine commerce. Visa isn’t idle—it’s participating in new protocols and launching crypto tools—but its historical advantage (consumer trust and merchant acceptance) relies on human behavior. In an AI-driven economy, that advantage vanishes. The disruption begins with micro-payments for API calls and AI services, but may eventually extend to consumer spending. Visa’s massive investment signals it knows the threat is real.

Author: Thejaswini M A

Original Title: AI Agents are Coming for Visa's Lunch


Visa's empire is built on "human involvement," and humans are stepping back.

Visa's entire business model is a big bet on human behavior. It's about human spending habits and psychology.

The points you accumulate, the fraud protection you rely on, the Centurion Black Card you aspire to, the "zero liability policy" that makes you feel safe when swiping your card at an ATM abroad—these exist not because "moving money" itself is difficult. It's because humans are anxious, status-driven, and not good at reading terms and conditions. Visa built a $500 billion company on this "cognitive gap."

AI agents, on the other hand, possess none of these traits.

They don't accumulate points. They don't feel safer because of fraud protection. They don't aspire to a black card. They have only one instruction: complete the task. And when the task involves payment, the agent will do the math that humans can never be bothered to calculate—the cheapest path, the fastest settlement, the lowest fees. Every time, automatically, without any emotion.

Last month, a Substack article titled "The 2028 Global Intelligence Crisis" caused Visa's stock to drop 4%, Mastercard to fall 6%, and American Express to plunge 12%.

The report was described as a "scenario envisioning" rather than a "prediction" (as stated in the original text). But the market didn't care. The technical claim itself isn't the point; the problem is: by 2027, agents will bypass existing clearinghouses and use stablecoins for settlement. Visa spent 50 years building a perfect, sophisticated product for a customer base that is being replaced.

In a "machine-to-machine" (M2M) commercial world, a 2% to 3% interchange fee is an obvious target. That sentence from Citrini Research is the entire core argument. It's not that AI will destroy Visa tomorrow, but that the fee structure on which Visa built its empire has always been a tax on irrational human behavior, and agents are perfectly rational. That's their whole point.

What Exactly Is Visa Selling?

To understand why this is crucial, you must understand what the interchange fee actually funds.

When you buy something with a credit card, the merchant pays a 2% to 3% fee to the card network and the issuing bank. This money pays for your reward points, fraud protection, purchase insurance, and dispute resolution. The entire consumer value proposition of credit cards is funded by merchants, who pass the cost on to everyone by slightly raising prices. It's an elegant and stable system that has run for 50 years because the "human" in the transaction was willing to pay for all of it—just not directly.

AI agents don't need these things. They don't need to dispute transactions, and they don't want cash back. The protections that justify the high fees are essentially protections against human error, human fraud, and human impulse. Once humans are removed from the transaction, the entire logic for this fee collapses.

American Express (Amex) is the most extreme version of this problem. Its customers are high-income, high-spending, aspirational elite cardholders. Its fees are higher than Visa's or Mastercard's precisely because its customers are willing to pay for status and privilege. This entire model assumes a human is consciously making the decision to choose Amex over Visa for airport lounge access. But an agent won't choose Amex. An agent will only look for the cheapest option that gets the job done. In a world where software holds the cards, the concept of a "premium tier" simply doesn't exist.

Agent-driven commerce bypassing fees poses a huge risk to banks and mono-line issuers reliant on card business. These institutions heavily depend on their share of that 2% to 3% fee and have built entire business segments around reward programs subsidized by merchants. Visa and Mastercard have network businesses that can transform, but issuers whose P&L models are built around interchange and rewards will have nowhere to go.

The Week "Everyone Shipped at Once"

Citrini's report and the launch of various infrastructures all collided within the same three-week window.

Tempo went live on its mainnet on Wednesday. Stripe and Paradigm's payment blockchain (built for high-volume stablecoin settlement) launched in sync with the Machine Payments Protocol. This is an open standard that allows AI agents to autonomously pay for services without human sign-off at every step. The protocol introduces the concept of "Sessions": a human authorizes a spending cap once, and then the agent makes continuous streaming micropayments as it consumes data, compute, or API calls. It's "OAuth for money." The human authorizes the budget, the agent spends it, no cards needed at any step.

Anthropic, DoorDash, Mastercard, Nubank, OpenAI, Ramp, Revolut, Shopify, Standard Chartered, and Visa are all listed as design partners for Tempo. The entire payments and commerce stack is acknowledging this structural shift.

On the same day Tempo launched, Visa's crypto division launched a Command Line Interface (CLI) tool for AI agents, allowing agents to pay directly from the terminal, no API keys, no accounts, no human authorization per transaction. Visa calls it "Command Line Commerce"—machines transacting without human intervention.

Cuy Sheffield (@cuysheffield)

"Excited to share Visa CLI, the first experimental product from Visa Crypto Labs. Check it out and apply for access here: visacli.sh"

— March 18, 2026

Mastercard agreed to acquire stablecoin infrastructure startup BVNK for $1.8 billion. Circle launched Nanopayments on testnet: sub-cent, gas-free USDC transactions designed for agents to pay for per-call APIs, no accounts or credentials needed. Sam Altman's World project (formerly Worldcoin) launched AgentKit, allowing agents to carry cryptographic credentials proving they represent a real human, and integrated directly into Coinbase's payment rails, enabling platforms to verify agent identity without hindering legitimate commerce.

What happened this week, in my view, is a race by companies to become the "new Visa" before Visa realizes what it has lost.

The Obvious Paradox

Now, one thing that hasn't been articulated clearly enough is that Visa is not sitting idly by.

It's involved in Tempo's Machine Payments Protocol, it formed Visa Crypto Labs, its head of crypto business explained in Fortune how agents could use the card rails via new standards. Mastercard spent $1.8 billion on stablecoin infrastructure. Stripe acquired Bridge and Privy. The existing giants understand this shift and are trying to position themselves before the new infrastructure fully arrives.

Visa's argument is: it can extend its own rails to cover these agent transactions before agent-driven commerce establishes new paths that make Visa irrelevant.

This argument is not obviously wrong. Stripe processed $1.9 trillion in total payment volume in 2025, up 34% year-over-year. These companies are not shrinking. The channel advantage of card networks is not easily replicated. I admit I'm a bit afraid to say this out loud because historically, whenever someone makes this argument, a new product is released that makes the speaker look like a fool.

So, the flaw in the argument is this: Visa's channel advantage is built on merchant relationships and consumer trust. Merchants accept Visa because consumers carry Visa; consumers carry Visa because merchants accept it. The entire flywheel spins on the premise of that "human" in the transaction loop. Once agents become the primary buyers in a significant category of commerce, the flywheel slows down. Agents have no brand loyalty and no wallet. They have a budget and an instruction. Whichever path is cheapest and fastest wins their business, every single time, with zero switching cost.

I want to accurately describe our current state because the narrative is often ahead of the data.

Despite the ecosystem around the x402 protocol being valued at roughly $7 billion, on-chain data shows it processed only about $28,000 per day last week, most of it from testing rather than real commercial transactions. This number is completely off the scale compared to what Visa processes daily.

@artemisanalytics

x402 transaction count has surpassed 50 million. The transaction amounts are tiny, but the number of transactions indicates the infrastructure is being used, and developers are building on it. The merchant side (service providers accepting agent payments) is growing. This is what a nascent payment network looks like.

McKinsey predicts that by 2030, AI agents could mediate $3 trillion to $5 trillion in global consumer commerce. This estimate may be correct or overly optimistic. What is indisputable is that agent-driven commerce is not yet at scale. The merchants building agent-native services, the enterprises deploying agents as primary purchasers, and the transaction volume that could truly put pressure on the existing fee economy are all still under construction.

The reason Citrini's report spooked the market is that it simulated a plausible sequence of events. Mastercard's Q1 2027 earnings won't list "agent-driven price optimization" as the reason for slowing volume. Not yet.

This disruption will first happen in the realm of micropayments for AI infrastructure, not ordinary consumer commerce.

An agent completing a research task might call hundreds of specialized data APIs in one session. Each call costs just a fraction of a cent. Over a week, these calls might generate $40 in revenue for the service developer. Card networks cannot handle this kind of transaction—the minimum transaction cost (economic model) doesn't work, the merchant onboarding process doesn't work, the fee structure doesn't work. This type of commerce could never have run on Visa's rails from the start. It needs something entirely new, and x402, Nanopayments, and Tempo are building it.

The disruption of consumer commerce, according to Citrini's model, even if it happens, is for later. It requires agents to take on a significant portion of discretionary spending, which in turn requires consumers to trust agents to make purchasing decisions they currently make themselves.

Visa is being disrupted by a better customer—one that has zero need for everything Visa once prided itself on. That 2-3% interchange fee isn't a transaction tax; it's a tax on human irrationality. Agents are perfectly rational.

How do I know this will work? Because Visa spent $1.8 billion this week to make sure it doesn't get left behind.


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Domande pertinenti

QWhat is the core argument of the Citrini Research report that caused a market reaction for Visa and Mastercard?

AThe core argument is that by 2027, AI agents will bypass existing clearinghouses like Visa and use stablecoins for settlement. This is a threat because Visa's entire empire is built on a fee structure that is essentially a tax on human irrational behavior, and AI agents are perfectly rational, seeking only the cheapest and most efficient path for payment.

QWhy are the traditional credit card interchange fees (2-3%) not sustainable in an AI agent-driven economy?

AThese fees fund consumer benefits like reward points, fraud protection, and dispute resolution—services that cater to human psychology, such as anxiety, status-seeking, and the need for security. AI agents have no need for these perks; they are purely rational and will always seek the lowest-cost, fastest payment method, making the high fee structure obsolete.

QWhat specific infrastructure and protocols were launched to facilitate machine-to-machine (M2M) payments and challenge the traditional card network?

AKey infrastructure includes Tempo's mainnet launch, Stripe and Paradigm's payment blockchain for high-volume stablecoin settlements, the Machine Payments Protocol (enabling autonomous agent payments), Visa's CLI tool for 'command line commerce', Circle's Nanopayments for sub-cent USDC transactions, and World's AgentKit for agent identity verification.

QHow is Visa responding to the threat posed by AI agents to its business model?

AVisa is not sitting idle. It is participating in new initiatives like the Tempo's Machine Payments Protocol, has established Visa Crypto Labs, launched a CLI tool for AI agent payments, and its crypto lead has explained how agents can use card rails via new standards. It is attempting to extend its own payment infrastructure to cover agent transactions before new, cheaper alternatives make it irrelevant.

QAccording to the article, what is the current scale of AI agent-driven commerce, and where is the disruption likely to begin?

ACurrently, AI agent-driven commerce is not yet at scale. For instance, the x402 protocol handles only about $28,000 daily, a minuscule amount compared to Visa's volume. The disruption is predicted to begin in the realm of micro-payments for AI infrastructure (e.g., paying for API calls costing fractions of a cent) rather than mainstream consumer commerce, which will take longer to adopt agent-based purchasing.

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A differenza di molti sistemi di intelligenza artificiale tradizionali, Grok AI abbraccia un'ampia gamma di domande, comprese quelle tipicamente considerate inappropriate o al di fuori delle risposte standard. Gli obiettivi principali del progetto includono: Ragionamento Affidabile: Grok AI enfatizza il ragionamento di buon senso per fornire risposte logiche basate sulla comprensione contestuale. Supervisione Scalabile: L'integrazione dell'assistenza degli strumenti garantisce che le interazioni degli utenti siano sia monitorate che ottimizzate per la qualità. Verifica Formale: La sicurezza è fondamentale; Grok AI incorpora metodi di verifica formale per migliorare l'affidabilità delle sue uscite. Comprensione del Lungo Contesto: Il modello di IA eccelle nel trattenere e richiamare una vasta storia di conversazione, facilitando discussioni significative e consapevoli del contesto. 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351 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.26Aggiornato il 2024.12.26

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Euruka Tech: Una Panoramica di $erc ai e delle sue Ambizioni in Web3 Introduzione Nel panorama in rapida evoluzione della tecnologia blockchain e delle applicazioni decentralizzate, nuovi progetti emergono frequentemente, ciascuno con obiettivi e metodologie uniche. Uno di questi progetti è Euruka Tech, che opera nel vasto dominio delle criptovalute e del Web3. L'obiettivo principale di Euruka Tech, in particolare del suo token $erc ai, è presentare soluzioni innovative progettate per sfruttare le crescenti capacità della tecnologia decentralizzata. Questo articolo si propone di fornire una panoramica completa di Euruka Tech, un'esplorazione dei suoi obiettivi, della funzionalità, dell'identità del suo creatore, dei potenziali investitori e della sua importanza nel contesto più ampio del Web3. Cos'è Euruka Tech, $erc ai? 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In linea con le informazioni trovate, anche questa sezione rimane allo stato di sconosciuto. Come funziona Euruka Tech, $erc ai? Nonostante la mancanza di specifiche tecniche dettagliate per Euruka Tech, è essenziale considerare le sue ambizioni innovative. Il progetto cerca di sfruttare la potenza computazionale dell'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare l'esperienza dell'utente all'interno dell'ambiente delle criptovalute. Integrando l'IA con la tecnologia blockchain, Euruka Tech mira a fornire funzionalità come operazioni automatizzate, valutazioni del rischio e interfacce utente personalizzate. L'essenza innovativa di Euruka Tech risiede nel suo obiettivo di creare una connessione fluida tra gli utenti e le vaste possibilità presentate dalle reti decentralizzate. Attraverso l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e IA, mira a ridurre le sfide degli utenti alle prime armi e semplificare le esperienze transazionali all'interno del framework Web3. 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Gli approcci unici del progetto nel promuovere l'engagement degli utenti attraverso l'automazione avanzata potrebbero distinguerlo mentre l'ecosistema Web3 progredisce. Con l'evoluzione continua del mercato crypto, gli stakeholder dovrebbero tenere d'occhio gli sviluppi riguardanti Euruka Tech, poiché lo sviluppo di innovazioni documentate, partnership o una roadmap definita potrebbe presentare opportunità significative nel prossimo futuro. Così com'è, attendiamo ulteriori approfondimenti sostanziali che potrebbero svelare il potenziale di Euruka Tech e la sua posizione nel competitivo panorama crypto.

360 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.02Aggiornato il 2025.01.02

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DUOLINGO AI: Integrare l'apprendimento delle lingue con Web3 e innovazione AI In un'era in cui la tecnologia rimodella l'istruzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti blockchain annuncia una nuova frontiera per l'apprendimento delle lingue. Entra in scena DUOLINGO AI e la sua criptovaluta associata, $DUOLINGO AI. Questo progetto aspira a fondere la potenza educativa delle principali piattaforme di apprendimento delle lingue con i benefici della tecnologia decentralizzata Web3. Questo articolo esplora gli aspetti chiave di DUOLINGO AI, esaminando i suoi obiettivi, il framework tecnologico, lo sviluppo storico e il potenziale futuro, mantenendo chiarezza tra la risorsa educativa originale e questa iniziativa indipendente di criptovaluta. Panoramica di DUOLINGO AI Alla sua base, DUOLINGO AI cerca di stabilire un ambiente decentralizzato in cui gli studenti possono guadagnare ricompense crittografiche per il raggiungimento di traguardi educativi nella competenza linguistica. Applicando smart contracts, il progetto mira ad automatizzare i processi di verifica delle competenze e le allocazioni di token, aderendo ai principi di Web3 che enfatizzano la trasparenza e la proprietà da parte degli utenti. Il modello si discosta dagli approcci tradizionali all'acquisizione linguistica, facendo forte affidamento su una struttura di governance guidata dalla comunità, che consente ai detentori di token di suggerire miglioramenti ai contenuti dei corsi e alle distribuzioni delle ricompense. Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

331 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

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