Escenarios, contradicciones y desenlaces desde la perspectiva de los profesionales de pagos con IA de 16 bits

El pago con IA ya no es solo un concepto. x402, MPP, Tempo, AP2—en el último año, Coinbase, Stripe, Google, Visa han construido esqueletos de protocolos en diferentes niveles. Datos reales en la cadena, integración con comerciantes reales, errores en modelos reales también han comenzado a aparecer de manera sucesiva.

El sábado pasado, la organización 支无不言 realizó una reunión a puerta cerrada sobre Agent Payment, con 16 invitados de infraestructura de pagos, servicios de billetera, grandes empresas de pagos, instituciones de inversión, entre otros, quienes en tres horas respondieron a cuatro preguntas: ¿dónde ocurre exactamente el pago con IA?, ¿cómo hacer que IA gaste dinero de forma segura?, ¿cómo se gana dinero en este negocio?, ¿hacia dónde irá la lucha entre grandes empresas y startups?

A continuación, las principales conclusiones que surgieron en esta discusión:

• El escenario más maduro para Agent Payment es la llamada API, donde pequeñas cantidades de 0.01 USD se sostienen por la frecuencia de uso;

• Existe un conflicto fundamental entre la incertidumbre en la salida de IA y la necesidad de certeza en el sector financiero, este es el conflicto técnico más básico de Agent Payment;

  El marco de seguridad para Agent Payment está pasando de la verificación de identidad a la verificación de intención;

• El mecanismo de contracargo (chargeback) no funciona en escenarios de Agent, y una triple capa de arbitraje será el nuevo paradigma en seguridad de pagos;

• La filosofía de diseño de las grandes empresas es desconfiar de los Agent, confiando solo en las transacciones;

• El verdadero cuello de botella del Agent Payment no está en el pago en sí, sino en que los procesos upstream aún no han sido reconstruidos para el Agent;

• El papel de las startups es ser proveedores de componentes para las grandes empresas, no ofrecer servicios a consumidores finales.

Moderador

Hazel Hu

Fundadora del podcast 《支无不言》, contribuyente clave de GCC, fondo de bienes públicos en chino, X: withhazelhu; también en Jike: una persona que no se toma en serio.

Ivy Zeng

Fundadora del podcast 《支无不言》, exploradora de casos prácticos de Agentic Payment, enfocada en crecimiento Fintech, con experiencia en VC en post-inversión y en una banca innovadora a cargo del crecimiento regional de productos 2C. X: IvyLeanIn

Thomas Zheng

Responsable del mercado de capitales en 支无不言, con más de 6 años de experiencia como consultor en financiamiento de mercado primario, sirviendo a varios proyectos líderes del sector, promoviendo conexiones y cooperación en la industria.

Escenario real—El pago con Agent ya está ocurriendo, pero en formas diferentes a las esperadas

La llamada API es el escenario más maduro en la cadena para Agent Payment

A través del análisis de datos en la cadena de ClawRouter (, una aplicación que usa pagos en USDC para pagar API), se observa que el escenario de llamadas API presenta características de alta frecuencia y pequeños montos: hasta principios de abril de 2026, aproximadamente 1400 direcciones independientes generaron 530,000 transacciones, por un monto total de unos 28,000 dólares. Considerando que la plataforma también ofrece modelos gratuitos, el uso real puede estar subestimado—el volumen mensual de llamadas API gratuitas ronda el millón.

Gráfico: Sitio oficial de ClawRouter

Los datos de una startup de infraestructura de pagos también muestran que, desde septiembre del año pasado, aproximadamente la mitad del volumen de llamadas API proviene de la capa nativa de Agentic Payment.

La autorización de límites es la base del modo de autorización en Agent Payment

El crecimiento inesperado de actividades de red envelopes A2A( y Agent 2 Agent) impulsó la innovación y difusión del mecanismo de autorización. Este modo se centra en límites en lugar de aprobaciones: el usuario autoriza previamente un límite para IA, y dentro de ese rango, la IA puede actuar de forma autónoma sin confirmación individual. “Dentro de este rango, la IA puede mover tu dinero sin tu confirmación.”

El pago offline aún no funciona, lo que falta no es el pago, sino la experiencia

Las exploraciones en pagos en línea y en tiendas físicas han cubierto 50 millones de comerciantes reales, en escenarios como reservar vuelos, recargar teléfonos, comprar tarjetas de regalo, etc. Pero los escenarios de consumo C aún enfrentan desafíos dobles: cambiar hábitos de usuario y mejorar la experiencia.

Expertos y KOLs ya han destilado modelos comerciales maduros para Agent

Casos exitosos validan este camino: médicos famosos, KOLs, entre otros, transforman su conocimiento y contenido en Agent, para que usuarios puedan usarlo cuando no puedan concertar citas con personas reales. Por ejemplo, un creador de contenido digital convirtió su contenido pasado en una app, con una suscripción mensual de 199 yuanes, con excelentes ventas—mientras que una llamada de 15 minutos con un humano cuesta miles o incluso decenas de miles de yuanes, usar su versión Agent cuesta solo decenas o cientos.

Gráfico: Un creador digital transformando su contenido en una app

El Agent de transacciones encuentra PMF más rápido que el Agent de pagos

Datos en el sector cripto muestran que el escenario de transacciones es actualmente donde se concentran las necesidades reales de los usuarios, y su modelo de negocio tiene inherentemente una comisión. En la historia temprana de blockchain, quienes se adelantaron en construir escenarios con comerciantes y stablecoins, como Tron, incluso tras el aumento de tarifas de gas, dificultaron la migración de usuarios.

El escenario de consumo C aún no ha sido validado por necesidades reales

Durante el Año Nuevo chino, millones de usuarios usaron Qianwen para pedir leche con té, generando debate: ¿lo hacen por mejor experiencia o por los subsidios de 25 yuanes por pedido? La información en diálogo es limitada; en el futuro, los escenarios B2C podrían requerir interacción sin fisuras mediante gafas inteligentes, lo que exige un salto en experiencia.

Los asistentes enumeraron escenarios que abordan mejor los puntos débiles de los usuarios:

• Escenario de compras: requiere control estricto del presupuesto y comparación entre proveedores (como el Agent de comercio electrónico AI de Alibaba - Accio)

• Tareas complejas: planificación de bodas, viajes, coordinación en múltiples pasos

• Escenario de compra de entradas: alta urgencia en eventos como conciertos

Gráfico: Accio, el Agent de comercio electrónico de Alibaba

El pago con Agent es una nueva entrada de tráfico

Desde la perspectiva de adquisición de tráfico, el pago con Agent es similar al SEO y a los videos cortos en sus etapas iniciales—representa una nueva oportunidad de tráfico. Quienes estudiaron SEO en sus inicios, aunque en menor escala, lograron mantener métodos para captar tráfico temprano. El evento de “Jiaozi Guan Jingu Yuan” puede compararse con la historia de comprar pizza con Bitcoin, que será recordada en años venideros.

Historia de fondo del skill de Jingu Yuan Jiaozi Guan: “El 7 de abril de 2026, en el auge de OpenClaw, el dueño del restaurante creó un módulo de habilidad AI llamado ‘Jingu Yuan Jiaozi Guan·SKILL’. Esta habilidad AI está dirigida a agentes AI, no directamente a humanos. Tras su instalación, el asistente AI puede consultar automáticamente información de platos, horarios, reglas de fila, e incluso gestionar turnos en línea. En invierno de 2025, debido a la gran afluencia, el servidor de la plataforma de delivery interpretó mal la interfaz del local y bloqueó el acceso; el dueño espera optimizar la experiencia de fila futura con AI.”

Gráfico: Skill de fila en Meituan para Jingu Yuan Jiaozi Guan

El verdadero pago con Agent aún no ha comenzado

Desde una perspectiva macro, discutir el pago con Agent real puede ser prematuro. Es como un niño en crecimiento: actualmente, como un niño de 1 a 5 años, sus ingresos provienen de los padres, y el límite de gasto es autorizado por ellos; todo lo que compra lo decide el padre, y aún no ha formado una intención propia (intention)).

El pago con Agent actual se centra en escenarios de productividad

El consenso es que, por ahora, el verdadero Agent Payment se concentra en escenarios de productividad:

1. Llamadas API: para mejorar la productividad, se requiere usar grandes modelos o comprar API

2. Escenarios empresariales: compras y finanzas en la mejora de productividad empresarial

3. Vibe Coding: desarrollo rápido de demos o productos

Identidad y autorización—la incertidumbre de IA vs la certeza financiera

La seguridad en el pago con Agent requiere un marco de cuatro capas: identidad, gestión de riesgos, cumplimiento, arbitraje

La seguridad en pagos puede dividirse en identidad, gestión de riesgos y cumplimiento, y en el contexto de IA, también debe seguir este marco, añadiendo el arbitraje como cuarta capa de protección.

Primero, la capa de identidad: la verificación de intención está reemplazando a la verificación de identidad

Emitir ID para agentes, establecer sistemas de puntuación crediticia (basados en profesionalismo, aceptación, efectividad, precio de tokens, etc.), y completar la verificación de identidad. Usando blockchain, crear un sistema de identidad descentralizado, rastreable y verificable (DID). Sobre esta base, la verificación de identidad tradicional en pagos se está transformando en verificación de intención en escenarios de IA. La verificación de intención debe considerar si el pago del agente es razonable, si el comportamiento satisface la necesidad, si cumple con la intención final y si respeta las regulaciones.

Segunda, la capa de gestión de riesgos: la contradicción fundamental entre la incertidumbre de IA y la certeza financiera

Aquí existe un conflicto esencial: la incertidumbre en la salida de IA frente a la alta demanda de certeza en finanzas y los costos de prueba y error. En escenarios reales:

• Se ha detectado errores en reconocimiento de montos (por ejemplo, USDC 0.01 puede leerse como USDC 10,000). Yo también he visto casos donde IA lee mal la cantidad en USDC, por ejemplo, 0.1 USDC interpretado como 10,000 USDC. Esto sucede porque el campo devuelve un entero sin decimales, pero USDC soporta 6 decimales, por lo que el resultado se multiplica por 1,000,000.

• Es fácil inducir errores (por ejemplo, en descripciones de comida a domicilio que dicen “cura todas las enfermedades”, muchas veces el modelo decide ordenar).

Gráfico: IA lee mal 0.1 USDC como 10,000 USDC

Además, la infiltración en la cadena de suministro para el control de riesgos es un nuevo desafío. Desde que OpenAI se popularizó, por ejemplo, en un paquete npm, puede haber toxinas que no usan directamente los usuarios, pero en las dependencias sí. La gestión de riesgos debe cubrir múltiples niveles: autorización de identidad (anti lavado de dinero), modelos (derivas, alucinaciones), y cadenas de ejecución (ataques de toxinas).

Las grandes tecnológicas consideran que todos los agentes son potencialmente maliciosos. No buscan un “agente verificable”, sino una “cadena de transacciones verificable”. Introducen protocolos de autorización (Mandate), dividen tareas, establecen restricciones y verifican cruzadamente, con arquitecturas antifraude que incluyen pruebas de conocimiento cero, principios de confianza cero y mecanismos de autoverificación.

Tercero, la capa de cumplimiento: la red Lightning semi-descentralizada es una buena solución para micropagos

Tanto las finanzas tradicionales como blockchain enfrentan cuellos de botella en manejo de alta concurrencia. Al diseñar para Agent, primero se define como micropago. La seguridad en micropagos puede lograrse con un diseño que no sea demasiado centralizado ni demasiado descentralizado; la red Lightning, con su alto TPS teórico, puede revivir en la era del pago con Agentic Payment.

Cuarta, la capa de arbitraje: un mecanismo de arbitraje en capas reemplazará al chargeback tradicional

El mecanismo de chargeback en tarjetas de crédito en la red Visa no funciona en pagos con Agentic Payment, por lo que se necesita un nuevo sistema de arbitraje en capas:

1. Primera capa: arbitraje automático de IA para disputas claras (doble cobro, monto erróneo, servicio no entregado)

2. Segunda capa: grupo de arbitraje IA para casos que requieren juicio (calidad del servicio, límites de autorización)

3. Tercera capa: arbitraje humano para disputas complejas

Modelo de negocio—captar nichos, revalorizar IA, gestión de riesgos y autorizaciones

Las startups actualmente buscan “hacer por amor” para captar nichos

Antes de que el modelo de negocio esté completamente probado, la respuesta honesta de los emprendedores es “hacer por amor, ocupar espacio, esperar a que llegue la oportunidad”—como describe un fundador de plataforma API en esta etapa.

Los escenarios de transacción tienen inherentemente una comisión

Similar a los primeros días del blockchain, quienes se adelantaron en construir escenarios con comerciantes y stablecoins, como Tron, incluso tras subir las tarifas de gas, dificultaron la migración de usuarios. La modalidad de negocio en cripto en escenarios de trading tiene una comisión natural (take rate).

La agregación de facturas es clave para hacer rentable el micropago

Con pagos con tarjeta, si el monto es menor a 10 USD, el comerciante puede perder dinero. En escenarios de pago con Agent, donde predominan micropagos, la solución es agregar facturas para aumentar el monto de cada liquidación.

El precio basado en resultados solo funciona en trabajos de medición sencilla

El usuario solo llama a una API, pero los resultados pueden variar mucho. ¿Cómo poner precio al servicio de IA? Los asistentes consideran que cobrar por resultados solo funciona en trabajos de medición sencilla (como agentes de atención que resuelven tickets), pero en escenarios subjetivos (como agentes de ventas que califican prospectos) es muy difícil. La tarifa basada en resultados solo se aplica en algunos trabajos de medición sencilla; la mayoría seguirá usando modelos tradicionales de cobro por llamadas o suscripción, hasta que la verificabilidad de los agentes mejore.

Lecciones sobre precios de productos IA: de más de 400 empresas y 50 unicornios | Madhavan Ramanujam

La clave de Vibe Coding para la comercialización está en la conversión de suscripción y uso

El objetivo es que nuevas empresas de IA o desarrolladores independientes puedan convertir rápidamente sus productos en negocios. Muchos desarrolladores independientes crean demos simples, pero convertir eso en un modelo de negocio estable es difícil. La clave está en transformar el costo de usar grandes modelos en un paquete mensual o en una suscripción con créditos.

Estructura competitiva—las grandes empresas avanzan y las startups adaptan su estrategia

Las stablecoins están desafiando la estructura de las tarjetas tradicionales

Antes de la adquisición de la startup de stablecoins Bridge por Stripe, su valoración cayó de 92 mil millones a menos de 70 mil millones. Tras la compra, volvió a subir a unos 90 mil millones, y en la última ronda de financiamiento se valoró en 159 mil millones. Su servicio de liquidación y compensación con stablecoins tiene una tarifa del 1.5%, mucho menor que la media del 2.8-3% de las redes tradicionales, y en el futuro podría bajar aún más al 1%. En contraste, los modelos de negocio de las empresas tradicionales de pagos, como Visa, son muy frágiles (dependen mucho de las tarifas de transacción), y PayPal, por temor a afectar su negocio principal, ha sido reacio a avanzar en stablecoins, sin lograr una escala significativa.

Las startups en el futuro serán componentes para las grandes empresas

Por mucho tiempo, el modelo será que las grandes empresas empaqueten estas herramientas, en lugar de que los usuarios finales las llamen directamente. Las grandes serán clientes, las startups proveedoras, integrando y vendiendo a un precio más alto. Esta tendencia inevitable aumentará la centralización del sector.

El impuesto a la IA será la forma inevitable de micropagos en 3-5 años

Algunos asistentes creen que el impuesto a la IA será una fuente de ingreso para UBI (Ingreso Básico Universal) y subsidios por desempleo, y que los micropagos con IA serán infraestructura básica. Las posibles formas de recaudación incluyen:

1. Introducir el concepto de “penetración de IA”, y cobrar progresivamente según el nivel de penetración

2. Cobrar en función del uso de tokens, como un impuesto al valor agregado (IVA)

El verdadero cuello de botella no está en el pago, sino en la cadena upstream—el proceso de transacción aún no se ha reconstruido para el Agent

A través de protocolos y billeteras, parece que el problema del pago se puede resolver. Pero en realidad, el mayor problema es que las transacciones no se pueden realizar todavía. Porque todos los pagos requieren primero una transacción, y en escenarios como comercio electrónico o compra de pasajes, no se puede completar con un Agent. La transacción en sí no existe, por lo que el pago no puede seguir.

El C2C necesita romper barreras: la importancia del marketing en terreno y los límites de las startups

¿Por qué de repente OpenClaw se volvió tan popular? En China, fue impulsado por marketing en terreno, por grandes empresas vendiendo servicios en la nube y haciendo promoción directa. Como en los primeros pagos móviles, una razón clave por la que incluso ancianos pueden usarlo es por los subsidios en terreno—“te damos 50 yuanes si instalas la app y te enseñamos a usarla”.

Pero para las startups, muchas necesidades pueden tardar en realizarse. Un fundador de infraestructura de pagos con IA dice que, tras analizar esto, primero deciden no enfocarse en escenarios de usuario. Porque creen que el costo de educar a los usuarios no debe ser asumido por una o dos startups, sino por toda la industria. Si la industria no funciona, no tiene sentido; si funciona, debe ser grande y que las grandes empresas compartan los costos, disfrutando de los beneficios. En cambio, ellos se concentran en hacer abstracciones—eliminar la necesidad de que los usuarios entiendan cuentas, billeteras, puentes, cadenas o redes de pago. Al entender esto, saben dónde está su ventaja y qué costos no deben afrontar.

Quizá esa sea la pregunta que todos los participantes en Agent Payment deben responder hoy: no si “el Agent Payment funcionará”, sino “en qué capa estás dispuesto a posicionarte antes de que funcione”. En la capa de protocolo, billetera, identidad, autorización, transacción o liquidación, todos apuestan y esperan. Las grandes buscan absorber toda la cadena, las startups preparan su integración. Los que sobrevivan serán aquellos que no sobreestimen su capacidad de sostener toda la cadena por sí mismos, ni subestimen su valor en alguna capa específica.