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

Foresight NewsPubblicato 2026-06-08Pubblicato ultima volta 2026-06-08

Introduzione

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.

Domande pertinenti

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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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 identity verification and transaction authorization. Notably, Visa and Mastercard are hedging their bets by also investing in stablecoins. Visa has rapidly grown its stablecoin settlement volume and is collaborating with Coinbase to bridge its network with the x402 protocol. Mastercard plans to acquire stablecoin platform BVNK. Their strategy is to become the fee-collecting gateway for all payment flows, regardless of the channel. Current applications reflect this division: consumer AI shopping tools (e.g., ChatGPT's checkout, Amazon's "Shop for Me") predominantly use card networks, while machine-focused services (e.g., Amazon Bedrock's core payments) adopt stablecoins via the x402 protocol. In the short term, a coexistence model is expected, with cards dominating retail and stablecoins powering machine transactions. The long-term outcome depends on whether AI-driven commerce evolves to resemble traditional retail or becomes a vast network of machine micropayments. By investing in both tracks, the incumbent card networks are positioning themselves to capture transaction fees regardless of which future prevails.

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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. 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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.

462 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

Cosa è DUOLINGO AI

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