a16z: What Entrepreneurial Opportunities Lie in the Blue Ocean of Agent Payment Transactions?

marsbitPublicado em 2026-03-02Última atualização em 2026-03-02

Resumo

a16z explores the emergence of AI Agents as autonomous economic actors and the resulting shift in payment infrastructure. Unlike human "tourists" who engage in one-off retail transactions, Agents behave more like "locals"—relying on pre-negotiated B2B terms, supplier relationships, and credit systems. This shift challenges traditional card-based payment rails, which are ill-suited for high-frequency, micro-value, or programmatic transactions. Key insights include: - Agents will operate like scaled platforms, leveraging long-term partnerships rather than per-transaction negotiations. - Existing payment systems (e.g., credit cards) face technical and economic constraints (e.g., minimum fees, lack of programmability) for Agent-driven commerce. - Stablecoins emerge as a superior alternative due to their global reach, low cost, and programmability—enabling features like streaming payments, microtransactions, and automated arbitration. The article argues that stablecoins can serve as the foundational layer for future Agent payment ecosystems, facilitating seamless integration, reduced friction, and new financial primitives like dynamic billing and cross-system interoperability.

Editor's Note: As AI Agents evolve from auxiliary tools into autonomous 'digital executors,' the payment ecosystem is also undergoing transformation. Traditional internet transactions primarily revolved around the retail process of 'user click - checkout - payment.' However, in the age of Agents, the entities conducting transactions are no longer just humans but intelligent systems capable of continuous operation and establishing long-term cooperative relationships.

This article presents a vivid analogy: Agents will not make payments like 'tourists' on a per-transaction basis but will behave more like 'locals'—completing transactions through stable supplier relationships, credit, and pre-negotiated commercial terms. In this model, traditional payment systems centered around card swiping may only handle a portion of transactions, while programmable payment tools like stablecoins are poised to play a larger role in new payment scenarios.

Below is the original text:

Step into a marketplace. If you are a tourist, you often see a bustling scene: crowds weaving through, examining goods, comparing prices, sampling products, haggling with vendors, and pulling out coins or cards to complete transactions. It seems that every interaction is an independent business deal—an instant negotiation where trust is settled immediately through cash or cards.

But in reality, most transactions don't happen this way.

If you look more closely, you'll notice that the marketplace is mostly filled with locals. They head purposefully to familiar merchants. Restaurant owners go to their trusted butchers, fishmongers, and farmers; tailors visit repairers, weavers, and artisans. There's little haggling between them, and many transactions are even settled on credit.

When we discuss how Agents will handle payments, we often instinctively adopt the 'tourist' perspective. But Agents will behave more like locals.

The differences between Agents and humans—such as infinite replicability, flexible resource allocation, and near-zero startup costs—mean that a few Agents can establish dominance in specific domains. Even if the barrier to building Agents continues to lower, relationship networks, partnerships, and trust mechanisms will remain critical factors determining the quality of the experience.

The truly dominant Agents won't need tourist-style payment channels; they will need supplier relationships, working capital, and credit lines.
Agents will bring 'tourists' (i.e., users) along to complete transactions.

So, what will this model look like?

As Agents gradually evolve into enterprise-like platforms, their payment models will shift from retail payment networks to pre-negotiated B2B terms and credit systems. Existing payment infrastructure is not well-suited to meet this demand.

This恰恰 presents an opportunity for a new generation of payment networks, such as stablecoins. But this depends on entrepreneurs building solutions around new payment scenarios, such as Agent payments, streaming payments, and high-frequency, small-value, global commercial transactions.

This article will elaborate on this perspective in three parts: First, the key differences between Agents and humans and how these differences will shape future payment models; second, why existing payment systems fall short of meeting Agent needs; and third, the capabilities required for a new generation of payment infrastructure to succeed in future competition.

How Agents Differ from Humans

Understanding Agents and payments requires answering two questions:

1. Do Agents behave more like individuals or more like enterprises?

2. Are Agent decisions more short-term transactions or long-term collaborations?

The answer is: Agents behave more like enterprises and will establish long-term relationships.

Agents are often 'lightweight instances' built atop larger commercial systems. For example, an 'intelligent travel guide Agent' supported by a major travel platform, or a franchise operator fine-tuned for local market demand within an existing supply chain system.

Why will Agents behave like enterprises?

First, superior experiences often come from advance design, not on-the-spot negotiation.

Users do not want their Agent to start comparing prices, contacting merchants, or renegotiating terms at checkout. The ideal Agent should have already done this work: it knows which suppliers are reliable, prices are already agreed upon, and it can directly complete the transaction.

This is a commercial relationship, not a tourist-style one-off transaction.

In fact, similar models already exist in human society. Travel agents, literary agents, talent agents, watch dealers, and real estate agents are all types of 'Agents.' These agents establish long-term relationships with publishers, production companies, watch distributors, or lending institutions, and each transaction is customized atop this foundation.

Second, Agents can be infinitely replicated, but the advantages of scaled enterprises cannot be copied.

The most successful Agents will leverage the advantages of scale: lower computing costs, better supplier prices, deeper system integration, and more stable technical components.

Scale reinforces scale. A travel agent booking a million airline tickets a year will inevitably get better terms from airlines than an agent booking only ten tickets a year.

This trend is already emerging. Only products like ChatGPT have sufficient user distribution to establish partnerships with platforms like Shopify, Amazon, and Expedia. Small startups often have to rely on automated browsers or reverse API interfaces while bearing retail-level fee structures.

This is also why Agents will ultimately become centralized, or at least most Agents will be built on large platforms.

Agents themselves are easy to develop, but economic principles dictate that only a few core Agents will emerge in each vertical domain, possessing deep supplier relationships and able to use profits to continuously optimize the experience.

Meanwhile, specialized Agents in vertical domains can also collaborate with user-side Agents to provide more complete services.

Two Types of Payment Relationships

If Agents behave more like enterprises, then two types of payment relationships need to be designed: User → Agent; Agent (or Agent platform) → Supplier

Users pay the Agent, potentially in various ways: subscription fees, per-task fees, credit lines, authorizing the Agent to use the user's account

The Agent, in turn, pays suppliers through B2B terms, such as: pre-negotiated prices, bulk discounts, Net-30 invoices, sub-agent settlements

Judging from the structure of current corporate spending, Agents will still occasionally use retail payment channels, but this will only constitute a small fraction of overall expenditure.

In fact, this is quite similar to today's credit card system. Card issuers establish retail relationships with consumers, bearing risk and providing credit and rewards; while acquirers establish commercial relationships with merchants, completing transactions through negotiated fees, scaled settlements, and working capital arrangements.

Agents and Credit Cards: A Seeming Fit

Many believe that credit cards are actually a quite suitable payment tool for Agents.

Reasons include: global acceptance, suitability for the $20 to $1000 transaction range, built-in arbitration and chargeback mechanisms, provision of monthly statements. Monthly statements are particularly important as they help users understand their spending.

In the future, when Agents replace kids and iPads as the primary source of 'surprise bills,' this may become even more crucial.

But two problems exist in reality: 1. Credit card technology is not suitable for Agent scenarios; 2. The fee model of credit cards traps the industry in a classic 'innovator's dilemma.'

Credit Card Technology is Difficult to Upgrade

Almost all credit card systems default to human involvement: human approval, user interface interaction, traditional payment types (one-time or subscription).

Virtual card technologies like Stripe Link and Visa 3D took over 15 years to mature. But the development speed of Agents far outpaces the upgrade rhythm of payment infrastructure. Thousands of PSPs, POS systems, merchant backends, and client interfaces cannot be adapted in a short time.

Credit Cards Cannot Cover Extreme Payment Scenarios

For example: an Agent making real-time streaming payments to a compute service provider, or an Agent paying micro-fees for API calls—these transactions are difficult to execute via credit card.

The reason is simple: Visa does not support transactions below $0.01; the credit card economic model relies on a fixed fee of around $0.30.

Technically, Visa could support micropayments, but this would directly impact its business model. More complex is that Agent payment scenarios often fall outside the traditional value range of credit cards. For instance, many early Agent scenarios involve API service fees, which are difficult to refund or resell. Credit cards can still play a role, but the innovator's dilemma often limits the pace of change in established systems.

Traditional Payments Still Have a Role

As Agent platforms gradually evolve into enterprise-like systems, a large amount of high-frequency spending will be handled through B2B terms: invoices, Net-30, discounts, credit lines.

In this model, the 'payment network' itself is not critical. Settlement might happen via wire transfer, ACH, or batch transfer. Traditional payments remain effective in mature commercial relationships. But Agents will not exist solely in this environment.

Agents are emerging rapidly, and they often operate in scenarios where traditional payments are least efficient: first-time partnerships, cross-border payments, complex reconciliation, new Agent-Vendor models, instant payments, micro-loans.

In these scenarios, stablecoins are a superior payment tool. More importantly, building new features on programmable money is far easier than on traditional payment infrastructure.

Once new commercial relationships are established on stablecoins, they tend to maintain this form long-term. Over time, the proportion of stablecoins in the payment system is likely to continuously increase.

Opportunities for New Payment Technologies

Stablecoins are essentially a new financial platform.

They possess the following characteristics: faster, lower cost, globally available, backed 1:1 by high-quality liquid assets.

More crucially, stablecoins are programmable. Functions like arbitration, billing, credit, escrow, and conditional payments can all be flexibly implemented within the same system.

Compared to banks or credit cards, stablecoin payments are easier to embed into: APIs, databases, Agent checkout flows.

This significantly simplifies reconciliation, approval, and system integration processes, which is particularly important for entrepreneurs building Agent commercial ecosystems.

Economically, stablecoins also solve the efficiency problems credit cards face on both ends: no $0.30 minimum fee, large transfers aren't eroded by interchange fees.

Therefore, whether it's: an Agent paying $0.001 per second for compute, or a business settling a $50,000 supplier invoice, the same payment network can be used.

Building More Stablecoin Infrastructure

A common objection is: the on/off ramp costs for stablecoins are high.

For the 'tourist,' this is indeed a problem. But when users have an Agent acting as a 'guide,' this friction rapidly decreases.

Agents can help users complete currency exchange and only execute necessary transactions, thereby saving fees. If combined with billing and arbitration mechanisms, we approach a complete system.

Imagine a scenario: a user browses multiple brands in a department store, selects goods, and finally checks out just once. The store backend is responsible for distributing funds to the various merchants. Agents will need a similar model. The user sees: 'Your Agent wants to book a flight, hotel, and rent a car for you.' Not three separate checkout flows.

The Agent platform handles supplier relationships, and the user only needs to confirm the transaction intent.

Conclusion

Agents will not pay like tourists. They will transact like locals, through relationships, credit, and long-term collaboration. This means the true scale of future payments will flow through pre-negotiated B2B terms, not card swipes.

But we are currently in a critical window. Agents are emerging, entrepreneurs are building new commercial systems, and they need payment tools they can use today.

Credit cards are not ready: micropayments are too costly, reconciliation is complex, technical debt is heavy, reliance on manual risk control.

Stablecoins, however, are ready. They are programmable, global, easy to integrate, and can support Agent payments from day one.

Payment relationships exhibit strong path dependency. Once new commercial relationships are built on stablecoins, they tend to persist long-term. In the coming years, as the ecosystem matures and on/off ramp friction decreases, a cohort of startups will build new capabilities around this infrastructure: billing systems, arbitration mechanisms, credit systems, batch approvals, and cross-system interoperability.

A new era of payments may be beginning right here.

Perguntas relacionadas

QHow do AI Agent payment models differ from traditional human-centric payment systems?

AAI Agent payment models shift from retail-style 'tourist' transactions (one-time, card-based payments) to B2B-like 'local' relationships involving pre-negotiated terms, credit lines, and supplier networks. Agents prioritize long-term partnerships over immediate negotiations, relying on stable agreements rather than per-transaction payments.

QWhy are traditional credit cards inadequate for AI Agent-driven transactions?

ACredit cards are designed for human-involved retail payments with fixed fees (~30 cents per transaction), minimum charge amounts (e.g., no sub-cent payments), and slow infrastructure upgrades. They struggle with micro-payments, real-time streaming payments for APIs, cross-border efficiency, and automated reconciliation required by Agents.

QWhat advantages do stablecoins offer for AI Agent payment infrastructure?

AStablecoins provide programmable, low-cost, global payments with 1:1 asset backing. They support micro-transactions (e.g., $0.001 API call), bulk settlements, and embedded features like arbitration, billing, and conditional payments without legacy constraints like interchange fees or minimum charges.

QHow might AI Agent platforms structure their relationships with users and suppliers?

AAgent platforms act as intermediaries: users pay Agents via subscriptions, task-based fees, or credit authorizations, while Agents pay suppliers through pre-negotiated B2B terms (e.g., net-30 invoices, bulk discounts). This mirrors enterprise procurement rather than retail checkout flows.

QWhat entrepreneurial opportunities exist in Agent payment systems according to a16z?

AOpportunities include building stablecoin-based infrastructure for micro-payments, cross-border transactions, automated billing/arbitration systems, credit mechanisms, and tools for batch approvals. These solutions address Agent-specific needs like high frequency, low-value global trades and seamless supplier integration.

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Os principais objetivos do projeto incluem: Raciocínio Fiável: A Grok AI enfatiza o raciocínio de senso comum para fornecer respostas lógicas com base na compreensão contextual. Supervisão Escalável: A integração de assistência de ferramentas garante que as interações dos utilizadores sejam monitorizadas e otimizadas para qualidade. Verificação Formal: A segurança é primordial; a Grok AI incorpora métodos de verificação formal para aumentar a fiabilidade das suas saídas. Compreensão de Longo Contexto: O modelo de IA destaca-se na retenção e recordação de um extenso histórico de conversas, facilitando discussões significativas e contextualizadas. Robustez Adversarial: Ao focar na melhoria das suas defesas contra entradas manipuladas ou maliciosas, a Grok AI visa manter a integridade das interações dos utilizadores. Em essência, a Grok AI não é apenas um dispositivo de recuperação de informações; é um parceiro conversacional imersivo que incentiva um diálogo dinâmico. 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349 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.26

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DUOLINGO AI: Integrar a Aprendizagem de Línguas com Inovação Web3 e IA Numa era em que a tecnologia transforma a educação, a integração da inteligência artificial (IA) e das redes blockchain anuncia uma nova fronteira para a aprendizagem de línguas. Apresentamos DUOLINGO AI e a sua criptomoeda associada, $DUOLINGO AI. Este projeto aspira a unir o poder educativo das principais plataformas de aprendizagem de línguas com os benefícios da tecnologia descentralizada Web3. Este artigo explora os principais aspectos do DUOLINGO AI, analisando os seus objetivos, estrutura tecnológica, desenvolvimento histórico e potencial futuro, mantendo a clareza entre o recurso educativo original e esta iniciativa independente de criptomoeda. Visão Geral do DUOLINGO AI No seu cerne, DUOLINGO AI procura estabelecer um ambiente descentralizado onde os alunos podem ganhar recompensas criptográficas por alcançar marcos educativos em proficiência linguística. Ao aplicar contratos inteligentes, o projeto visa automatizar processos de verificação de habilidades e alocação de tokens, aderindo aos princípios do Web3 que enfatizam a transparência e a propriedade do utilizador. O modelo diverge das abordagens tradicionais de aquisição de línguas ao apoiar-se fortemente numa estrutura de governança orientada pela comunidade, permitindo que os detentores de tokens sugiram melhorias ao conteúdo dos cursos e à distribuição de recompensas. Alguns dos objetivos notáveis do DUOLINGO AI incluem: Aprendizagem Gamificada: O projeto integra conquistas em blockchain e tokens não fungíveis (NFTs) para representar níveis de proficiência linguística, promovendo a motivação através de recompensas digitais envolventes. Criação de Conteúdo Descentralizada: Abre caminhos para educadores e entusiastas de línguas contribuírem com os seus cursos, facilitando um modelo de partilha de receitas que beneficia todos os colaboradores. Personalização Através de IA: Ao empregar modelos avançados de aprendizagem de máquina, o DUOLINGO AI personaliza as lições para se adaptar ao progresso de aprendizagem individual, semelhante às características adaptativas encontradas em plataformas estabelecidas. Criadores do Projeto e Governança A partir de abril de 2025, a equipa por trás do $DUOLINGO AI permanece pseudónima, uma prática frequente no panorama descentralizado das criptomoedas. Esta anonimidade visa promover o crescimento coletivo e o envolvimento das partes interessadas, em vez de se concentrar em desenvolvedores individuais. O contrato inteligente implementado na blockchain Solana indica o endereço da carteira do desenvolvedor, o que significa o compromisso com a transparência em relação às transações, apesar da identidade dos criadores ser desconhecida. De acordo com o seu roteiro, o DUOLINGO AI pretende evoluir para uma Organização Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estrutura de governança permite que os detentores de tokens votem em questões críticas, como implementações de funcionalidades e alocação de tesouraria. Este modelo alinha-se com a ética de empoderamento comunitário encontrada em várias aplicações descentralizadas, enfatizando a importância da tomada de decisão coletiva. Investidores e Parcerias Estratégicas Atualmente, não existem investidores institucionais ou capitalistas de risco publicamente identificáveis ligados ao $DUOLINGO AI. Em vez disso, a liquidez do projeto origina-se principalmente de trocas descentralizadas (DEXs), marcando um contraste acentuado com as estratégias de financiamento das empresas tradicionais de tecnologia educacional. Este modelo de base indica uma abordagem orientada pela comunidade, refletindo o compromisso do projeto com a descentralização. No seu whitepaper, o DUOLINGO AI menciona a formação de colaborações com “plataformas de educação blockchain” não especificadas, com o objetivo de enriquecer a sua oferta de cursos. Embora parcerias específicas ainda não tenham sido divulgadas, estes esforços colaborativos sugerem uma estratégia para misturar inovação em blockchain com iniciativas educativas, expandindo o acesso e o envolvimento dos utilizadores em diversas vias de aprendizagem. Arquitetura Tecnológica Integração de IA O DUOLINGO AI incorpora dois componentes principais impulsionados por IA para melhorar as suas ofertas educativas: Motor de Aprendizagem Adaptativa: Este motor sofisticado aprende a partir das interações dos utilizadores, semelhante a modelos proprietários de grandes plataformas educativas. Ele ajusta dinamicamente a dificuldade das lições para abordar desafios específicos dos alunos, reforçando áreas fracas através de exercícios direcionados. Agentes Conversacionais: Ao empregar chatbots alimentados por GPT-4, o DUOLINGO AI oferece uma plataforma para os utilizadores se envolverem em conversas simuladas, promovendo uma experiência de aprendizagem de línguas mais interativa e prática. Infraestrutura Blockchain Construído na blockchain Solana, o $DUOLINGO AI utiliza uma estrutura tecnológica abrangente que inclui: Contratos Inteligentes de Verificação de Habilidades: Esta funcionalidade atribui automaticamente tokens aos utilizadores que passam com sucesso em testes de proficiência, reforçando a estrutura de incentivos para resultados de aprendizagem genuínos. Emblemas NFT: Estes tokens digitais significam vários marcos que os alunos alcançam, como completar uma seção do seu curso ou dominar habilidades específicas, permitindo-lhes negociar ou exibir as suas conquistas digitalmente. Governança DAO: Membros da comunidade com tokens podem participar na governança votando em propostas-chave, facilitando uma cultura participativa que incentiva a inovação nas ofertas de cursos e funcionalidades da plataforma. Cronologia Histórica 2022–2023: Conceituação O trabalho preliminar para o DUOLINGO AI começa com a criação de um whitepaper, destacando a sinergia entre os avanços em IA na aprendizagem de línguas e o potencial descentralizado da tecnologia blockchain. 2024: Lançamento Beta Um lançamento beta limitado introduz ofertas em línguas populares, recompensando os primeiros utilizadores com incentivos em tokens como parte da estratégia de envolvimento comunitário do projeto. 2025: Transição para DAO Em abril, ocorre um lançamento completo da mainnet com a circulação de tokens, promovendo discussões comunitárias sobre possíveis expansões para línguas asiáticas e outros desenvolvimentos de cursos. Desafios e Direções Futuras Obstáculos Técnicos Apesar dos seus objetivos ambiciosos, o DUOLINGO AI enfrenta desafios significativos. A escalabilidade continua a ser uma preocupação constante, particularmente no equilíbrio dos custos associados ao processamento de IA e à manutenção de uma rede descentralizada responsiva. Além disso, garantir a criação e moderação de conteúdo de qualidade num ambiente descentralizado apresenta complexidades na manutenção dos padrões educativos. Oportunidades Estratégicas Olhando para o futuro, o DUOLINGO AI tem o potencial de aproveitar parcerias de micro-certificação com instituições académicas, proporcionando validações verificadas em blockchain das habilidades linguísticas. Além disso, a expansão cross-chain poderia permitir que o projeto acedesse a bases de utilizadores mais amplas e a ecossistemas de blockchain adicionais, melhorando a sua interoperabilidade e alcance. Conclusão DUOLINGO AI representa uma fusão inovadora de inteligência artificial e tecnologia blockchain, apresentando uma alternativa focada na comunidade aos sistemas tradicionais de aprendizagem de línguas. Embora o seu desenvolvimento pseudónimo e o modelo económico emergente tragam certos riscos, o compromisso do projeto com a aprendizagem gamificada, educação personalizada e governança descentralizada ilumina um caminho a seguir para a tecnologia educativa no domínio do Web3. À medida que a IA continua a avançar e o ecossistema blockchain evolui, iniciativas como o DUOLINGO AI poderão redefinir a forma como os utilizadores interagem com a educação linguística, empoderando comunidades e recompensando o envolvimento através de mecanismos de aprendizagem inovadores.

383 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.04.11

O que é DUOLINGO AI

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