Diálogo a16z Crypto: Como será a era em que a IA faz suas compras?

Título original: Diálogo a16z Crypto: Como será a era em que a IA faz as suas compras?

Autor original: a16z crypto

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Reprodução: Mars Finance

Introdução do editor

Este episódio do podcast reúne o CTO da a16z Crypto, Eddy Lazzarin, o sócio investidor Noah Levine, e Sam Ragsdale, ex-colega da a16z que fundou a Agent Cash. Os três discutem de forma intensa o estado atual da tecnologia de agentes de IA, infraestrutura de pagamento e a sobrevivência do sistema de cartões de crédito.

A principal conclusão é que a liquidação instantânea de stablecoins e suas características de custo marginal zero são naturalmente compatíveis com microtransações de 1-2 centavos na economia de agentes, enquanto o sistema de taxas de transação de cartões de crédito (2-3% de margem + 30 centavos fixos) é vulnerável nesse cenário.

Agent Commerce está desmantelando o modelo de negócios baseado em publicidade que dominou a internet por 20 anos. Eddy Lazzarin chega a afirmar: «O contrato econômico da publicidade morreu, e desaparecerá completamente em 10 anos».

Citações essenciais

A essência do agente de IA

· «LLM é um chatbot, Agent é um chatbot que consegue operar seu computador. Tudo que humanos podem fazer com computadores, agentes também podem fazer.»

· «Desde novembro do ano passado, os modelos de IA ficaram mais inteligentes. Eles podem realizar tarefas complexas ao longo de períodos de tempo suficientemente longos e usar ferramentas. Começamos a chamá-los de ‘agentes’, porque eles não apenas escrevem código, mas ajudam a completar tarefas inteiras.»

· «Internamente, chamamos isso de ‘programação em linguagem natural em tempo real’. O usuário descreve a necessidade em linguagem natural, e o agente escreve nos bastidores um programa possivelmente com mil linhas de JavaScript para executar a tarefa, consumindo apenas 20 centavos por token gerado e 10 centavos por chamada de API, descartando o programa após o uso. Quatro anos atrás, isso exigiria uma semana de trabalho de um engenheiro de software caro.»

Reestruturação de negócios sem front-end para comerciantes

· «Como é um comerciante headless? Ele é voltado para serviços de IA, não para pessoas. Sem frontend de site, apenas pontos finais de API e documentação suficiente para que o modelo possa ler, entender e chamar.»

· «Os líderes do setor de dados cobram pelo menos 100 vezes menos do que os concorrentes, usando a mesma fonte de dados downstream. O produto principal deles é, na verdade, a equipe de vendas corporativa, não os dados em si. No mundo dos agentes que tomam decisões, os agentes não se deixam enganar por equipes de vendas atraentes. Eles testam todas as fontes de dados, encontram a mais útil e de melhor preço, e a lembram.»

· «Você fica empolgado e deixa o agente rodar a noite toda. Quando acorda às 9h, ele já está travado desde 2h30 da manhã, porque o próximo passo exige que você ligue para a equipe de vendas da empresa.»

O fim do modelo de publicidade

· «Desde 2000, o contrato econômico da internet é baseado em distração. Agentes não se distraem. Se acessam seu site para procurar uma receita, não veem anúncios de sapatos ao lado. Esse modelo morrerá em até 10 anos.»

· «Em 2016, o total de publicidade na internet era de 60 bilhões de dólares, e todos achavam que já tinha atingido o pico. Hoje, o Google ganha cerca de 300 bilhões de dólares por ano com publicidade. Mas, após o lançamento do GPT-4, o tráfego de sites de notícias tecnológicas caiu cerca de 80%, assim como Stack Overflow. Esses são os early adopters, que já decidiram usar agentes para obter informações e executar códigos. Os demais seguirão, pois a experiência é realmente melhor.»

Stablecoins vs Cartões de Crédito

· «A média de transação no Agent Cash é de 1-2 centavos de dólar. A taxa fixa de cartão de crédito é de 30 centavos. A taxa de transação nesse cenário é completamente absurda. Em 2026, a fidelidade deve pertencer ao comerciante, não ao cartão usado para pagar.»

· «Os cartões de crédito surgiram antes da internet e sobreviveram à transição do offline para o online. Apesar de bastante desgastados, continuam vivos. Portanto, a conclusão ainda não está definida.»

· «Se houver alguém de uma empresa de cartão de crédito ouvindo, vocês têm licença de transmissão de moeda, podem criar stablecoins instantaneamente para os clientes, permitindo que eles paguem com stablecoins. Recomendo fortemente que considerem essa possibilidade.»

O futuro da experiência do consumidor

· «Se um agente estiver fazendo suas compras, você pode equipá-lo com uma skill de otimização de cartões de crédito. Agora, você consegue ver exatamente o ROI de cada cartão. Quando você não tem fidelidade a nenhum cartão, todas as técnicas de manipulação psicológica desaparecem.»

· «Um dia, você perceberá que na verdade nunca gostou de fazer compras.»

Arquitetura do stack de negócios de agentes abertos

Host: Olá a todos, hoje estou aqui com Eddy Lazzarin, CTO da a16z Crypto, Noah Levine, sócio investidor, e Sam Ragsdale, ex-colega da a16z que fundou a Merit Systems e está trabalhando em um projeto chamado Agent Cash. Vamos aprofundar essa conversa.

Antes de tudo, quero contextualizar. O que está acontecendo na área de agentes de IA é tanta coisa que, a menos que você fique 24 horas por dia de olho, não consegue acompanhar. Então, qual é o cenário atual? Sam, você está na linha de frente, pode nos contar?

Sam Ragsdale: Gosto de começar com uma classificação, um framework que peguei com Erik Reppel, co-criador do protocolo Coinbase x402.

Essa classificação divide o comércio de agentes em duas categorias. A primeira é o comércio conversacional, ou seja, fazer checkout dentro do ChatGPT. Você diz: «Sou um homem morando no West Village, em Nova York, quero ir ao Equinox treinar, comprar um par de sapatos para integrar meu círculo social». Ele recomenda empaticamente um Nike, e você compra.

A segunda é delegar dinheiro ao agente, para que ele gaste por você na realização de tarefas.

O comércio conversacional certamente acontecerá. Modelos como ChatGPT, Gemini, Claude, e todos os outros que surgirão terão funções de checkout. Isso é bom para o consumidor, ajuda a encontrar melhores opções; para os comerciantes, aumenta a conversão; para as plataformas, permite uma comissão de 5% a 10%. É como uma nova geração do Google Shopping.

Outro cenário é que a capacidade dos agentes ainda é limitada. Muitos pedem para o agente fazer tarefas difíceis, como «me ajudar a fazer prospecção de vendas», e o agente responde «não sei fazer isso, não tenho acesso às informações». Se o agente tiver um saldo, e puder gastar alguns centavos para comprar serviços que normalmente não consegue acessar, ele se tornará mais forte.

Portanto, coexistem dois mundos: um em que o agente recomenda produtos via interface de LLM e faz a última etapa da compra, com a plataforma ganhando comissão; e outro em que você implanta seu próprio agente, que compra produtos e serviços por você.

Noah Levine: Vejo duas versões. Uma é a evolução natural do comércio eletrônico, com a mudança de plataformas, onde o mobile virou o principal canal, e novas formas de publicidade e Google Shopping surgiram. As pessoas sempre querem comprar, o comportamento do consumidor muda, e agora a informação vem de LLMs, então o comércio naturalmente migra para agentes.

Outra versão menos «拟物» (não antropomórfica): a própria forma da internet está mudando. Como as pessoas acessam informações e executam ações está mudando com os LLMs. A internet que construímos nos últimos 20 anos pode não ser o que virá.

Buscar no Google e clicar em uma página de vendas com upsell pode não fazer mais sentido. Em vez disso, uma internet mais nativa de agentes, onde os agentes pagam pelo que precisam e fazem a compra por eles, tornando tudo mais eficiente.

Host: Essa é uma conexão direta com seu tema de investimento, Noah. Mas antes de aprofundar, quero fazer uma introdução mais básica para os ouvintes. Todos já estão acostumados a interagir com LLMs, mas agora ouvimos falar de coisas como Codex da OpenAI, que já dão aos agentes um grau considerável de autonomia. Se você não estiver atento, pode não perceber o quão longe a tecnologia já chegou. Eddy, pode nos explicar?

Eddy Lazzarin: Deixe-me passar rapidamente pelos últimos cinco meses. Por volta de novembro e dezembro do ano passado, os modelos de IA ficaram mais inteligentes. Especificamente, eles passaram a conseguir realizar tarefas complexas ao longo de períodos de tempo mais longos e a usar ferramentas. Começamos a chamá-los de «agentes», uma metáfora humanizada, porque eles não apenas escrevem código, mas ajudam a completar tarefas inteiras.

Porém, agentes não fazem tudo. Software não é apenas um pequeno programa no seu computador. A internet nos ensinou que é preciso conectar várias coisas para fazer algo interessante, envolvendo redes e múltiplos participantes.

O que os agentes resolvem é o problema de intenção, e parcialmente o de modelagem de preferências. Você diz o que quer, e eles entendem, mapeando para ferramentas, redes e serviços. Com diálogo e memória, eles também podem entender suas preferências e transmitir essa intenção às ferramentas, softwares e fornecedores.

Essas duas questões — intenção e preferências — estão resolvidas, o que é muito empolgante. Ainda há problemas a resolver, mas eles são complexos. Pelo menos, se você quer que seu agente faça transações, precisa resolver questões de autorização e delegação: como provar que o agente age em seu nome? Como lidar com identidade e autenticação?

Depois, há pagamento e liquidação. Uma vez que a intenção e as preferências estão mapeadas, o agente precisa pagar, demonstrar capacidade de pagamento, lidar com pagamentos fracionados, reembolsos etc. Estou pulando etapas importantes como busca, antifraude, mas dá para perceber que, ao automatizar a construção de intenção e preferências — tarefas que antes só humanos faziam — todo o fluxo de negócios pode ser automatizado. A reação dos engenheiros é: «Nossa, tudo isso que antes era feito por humanos, agora pode ser feito automaticamente, que loucura!»

Quando se fala em «Agentic Commerce», o que se discute é o que falta entre «falar com o agente» e «ele obter o que precisa», e as consequências em cadeia, pois muitas coisas serão completamente reescritas.

Host: Muito esclarecedor. Ou seja, evoluímos de LLMs que interagem por linguagem natural para versões aprimoradas que conectam redes e sistemas reais.

Eddy Lazzarin: Não é só conexão. Parece que a mudança está na conexão, mas não. Seu notebook já conecta tudo, nada mudou nesse aspecto. O que mudou é que agora eles podem usar ferramentas, pensar por longos períodos, e insistir até completar a tarefa.

Sam Ragsdale: Vou simplificar ainda mais. LLM é um chatbot, bom em diálogo, que antes era visto como útil para atendimento ao cliente. Quando eles aprenderam a usar ferramentas, basicamente ensinaram a eles a operar computadores. Em termos bem simples, eles aprenderam a manipular computadores. LLM é um chatbot, agente é um chatbot que consegue operar seu computador por você.

O ponto-chave é que, com GPT-4, eles atingiram o nível médio de operação humana, com custo cerca de 1000 vezes menor, e podem expandir suas capacidades drasticamente com mais dinheiro. Então, grosso modo, tudo que humanos podem fazer com computadores, agentes também podem fazer.

Eddy Lazzarin: Exatamente. A premissa é simples, mas as mudanças que ela provoca são muitas, de curto, médio e longo prazo. No curto prazo, todos estão conectando canais para fazer os agentes realmente funcionarem. No longo prazo, se seus agentes puderem acessar aplicativos, quanto UI e interfaces você ainda precisará? Ainda precisará do app da Amazon? Talvez o app da Amazon nem seja mais necessário, pois o agente pode fazer toda a pesquisa, ler comentários, mostrar só o que interessa.

Sam Ragsdale: Internamente, chamamos isso de «programação em linguagem natural just-in-time» (Just-in-time Natural Language Programming), embora o nome não seja muito atraente. Mas transforma não-programadores em programadores. Você diz: «Quero comprar algo na Amazon para minha noiva, com base nas preferências dela, no que comprei antes, e que seja uma seleção de cerca de 1000 opções, escolha a melhor, finalize a compra, envie para meu endereço, e envie».

Na prática, o agente escreve um programa interno para fazer toda essa complexidade. Pode ser um script de mil linhas em JavaScript e Bash. Ele executa, mas o usuário não vê, e o programa é descartado após o uso.

Há quatro anos, isso era ficção científica. Escrever um programa assim exigiria um engenheiro caro, uma semana de trabalho, configuração de APIs, etc. Agora, o custo de execução é cerca de 20 centavos por token, mais 10 centavos por chamada de API, e o programa é descartado após a compra — barato demais para precisar subir no GitHub. Pessoas sem conhecimento técnico podem fazer isso. Meus pais, por exemplo, já estão escrevendo programas em linguagem natural, sem saber. Eles podem se autodenominar engenheiros de software.

Host: Isso é insano. Você está noivo? Aquele exemplo foi uma experiência real sua?

Sam Ragsdale: Estou, obrigado. Mas o anel não foi comprado pelo IA. Na verdade, o anel veio antes do IA, talvez até antes do primeiro computador.

«Comerciantes sem front-end» — teoria

Host: Certo, agora vamos falar dessas reações em cadeia. Sam, você mencionou como o comércio mudará na era dos agentes realizando muitas transações, o que se conecta ao seu conceito de «comerciantes sem front-end» (Headless Merchant). Pode explicar o que é um comerciante sem front-end?

Sam Ragsdale: Claro. Acho importante recuar um pouco. Além do cenário tradicional de comprar sapatos pelo ChatGPT, há um enorme mercado de ferramentas B2B para desenvolvedores. Plataformas como Claude Code, OpenAI Codex, estão democratizando tudo, qualquer pessoa com computador e tokens pode construir coisas.

Antes, desenvolvedores experientes escolhiam ferramentas com base em critérios específicos, seguiam processos de vendas, assinavam contratos. Agora, o novo desenvolvedor entra com uma intenção: «quero fazer isso», sem preconceitos sobre as ferramentas. E o que eles constroem é altamente temporário, baseado em uso, com cobrança por demanda, sem precisar de meses de integração.

Então, como é um comerciante sem front-end? Voltado para serviços de IA, não para pessoas. Sem loja física ou site, apenas uma API e documentação suficiente para que o modelo possa entender e usar. A cobrança é por chamada de API, não assinatura ou contrato empresarial.

Eddy Lazzarin: Concordo plenamente. Parece que minha vida passada foi como IA. Como engenheiro, sempre achei que, se um site não mostra preço ou não tem uma porta de API para pegar a chave, eu fecho. Não quero falar com vendas, não quero enviar e-mails.

Marcar uma reunião com vendas é um compromisso grande, uma desaceleração. Quero testar agora, imediatamente, enquanto estou desenvolvendo algo no fim de semana. Pagar com cartão, pegar a chave, reembolsar depois, planejar depois. Essa é a velocidade que quero.

Na era de software instantâneo e temporário, você quer esperar? Seu agente rodou a noite toda, e às 9h da manhã está travado, porque o próximo passo exige contato com vendas.

Sam Ragsdale: Ainda mais se o processo de integração envolver vendas corporativas, o que torna o custo da API cerca de 10 vezes maior, pois eles precisam gerenciar relacionamento com o cliente.

Eddy Lazzarin: Isso é inaceitável. Você quer que o agente rode de forma autônoma, não porque não se importa, mas porque precisa de velocidade, testes rápidos, respostas ágeis ao usuário. Não pode esperar.

Se o modelo de IA tiver três opções: uma que exige contato com vendas, outra que exige configurar cartão dedicado, e uma terceira que só precisa de enviar alguns stablecoins e receber US$10 em tokens de conceito, ele sempre escolherá a terceira. Essa força por si só pode desencadear uma reestruturação de mercado.

Host: Para empresas tradicionais, esses atritos dificultam os negócios, mas eles também os usam para manter clientes e fidelidade. Se esses atritos desaparecerem, como prever receita de forma confiável?

Eddy Lazzarin: Dou minha resposta de boca de urna: vamos destruir tudo. Vamos colocar atritos em tudo, dificultar ao máximo. Por quê?

Porque às vezes atritos são úteis, como para bloquear spam, ou criar filtros. Mas também têm custos enormes. Com a aceleração da economia, aumento de produtividade e maior uso do tempo, o custo de atrito sobe. Essa é a tendência atual.

Voltando ao ponto, mesmo com o mínimo de atrito, ao receber uma API Key instantaneamente, ou usar uma carteira criptográfica para pagar, a fidelidade ainda pode estar em fatores intangíveis: reputação, memória, estado, dados, confiança na agência.

Se a agência souber que você precisa de uma resposta rápida, não vai perder 20 minutos explorando novas opções. Vai lembrar da última que funcionou bem e usar de novo. Como uma pessoa inteligente.

Sam Ragsdale: Deixe-me dar um exemplo prático. Diariamente, conversamos com muitos comerciantes, conhecemos todas as soluções de vendas via API, e falamos com vendedores sobre como integrar «distribuição nativa de agentes» (Agent-native Distribution), voltada para IA.

Produtos de dados geralmente são commodities, com 5 a 50 vendedores. Nesse grupo, o líder ganha cerca de 100 vezes mais barato. Muitas vezes, eles usam a mesma fonte de dados downstream.

Conseguem isso com equipes de vendas corporativas. Pessoas bem apresentadas, que vão ao seu escritório fazer demonstrações: «Olhe como nossos dados são bonitos, não há dados melhores, US$35.000 por ano». Você assina, e na renovação eles voltam a fazer a mesma apresentação. Assim, dezenas de milhares de empresas pagam.

Por outro lado, pequenas empresas que oferecem produtos melhores, com melhor usabilidade na mesma base de dados, acabam falindo por não conseguir canais de distribuição. Não há inovação nesse setor, porque a equipe de vendas é o produto principal, os dados são secundários.

No mundo dos agentes, eles não querem conversar com equipes de vendas, nem se deixam enganar por vendedores atraentes.

Eles testam todas as fontes, encontram a mais eficiente e de melhor preço (especialmente em volume), e armazenam na memória: «Na próxima vez que precisar de dados assim, uso Minerva, não as outras três». Isso cria um mundo mais eficiente. Empresas que pagavam US$35.000 podem gastar esse dinheiro em algo mais produtivo.

Noah Levine: Outro ponto é que, se você acredita que a IA vai gerar muitas microempresas ou equipes muito pequenas capazes de criar produtos que antes precisariam de 50 a 100 pessoas, então o relacionamento com equipes de vendas corporativas, que viajam para fazer demonstrações, perde sentido.

Por um lado, os comerciantes temem que a receita seja afetada, e é natural resistir às mudanças. Por outro, isso abre uma nova oportunidade de aquisição de clientes, pois reduzir as barreiras de entrada para ferramentas é uma grande vantagem.

Sam Ragsdale: Na nossa ponta de demanda, a maioria dos usuários nunca usou API, não sabe o que é, nunca pegou uma chave API, nem assinou contrato empresarial. Mas, na primeira tentativa, conseguem montar um programa em linguagem natural usando seis fornecedores diferentes, completar a tarefa, e descartá-lo após o uso. Isso cria um mercado totalmente novo de consumidores de API.

A reinvenção do modelo de negócios da internet

Host: Parece a teoria do «Innovator’s Dilemma» de Clayton Christensen: o mercado de topo vende softwares caros para grandes clientes, enquanto o mercado de baixo é dominado por novos usuários que fazem experimentos com agentes. Mas o que pode transformar esses brinquedos de baixo valor em algo realmente disruptivo?

Sam Ragsdale: Porque, no final, eles oferecem uma experiência melhor.

Noah Levine: Quero acrescentar: embora pareça experimental hoje, a história mostra que plataformas similares evoluíram assim. Stripe começou atendendo pequenos comerciantes, com um longo rabo, e hoje é gigante. Essa é a razão do crescimento contínuo do Stripe.

Shopify também começou com dropshipping e venda de camisetas, e hoje suporta uma grande quantidade de marcas que cresceram do zero na plataforma. Da mesma forma, veremos uma nova geração de desenvolvedores que, usando IA, construirão grandes empresas. As ferramentas que compram na economia de agentes hoje, ao crescerem, se tornarão volumes de consumo gigantescos.

Sam Ragsdale: Essa perspectiva de comércio eletrônico é ótima, mas quero ampliar: a economia da internet morreu.

Desde 2000, quando o Google surgiu como o maior promotor da «internet livre e aberta», o contrato econômico era: você publica conteúdo de qualidade, as pessoas buscam, o Google exibe.

Depois, veio o AdWords, com banners. O contrato virou: você publica conteúdo de qualidade, os usuários acessam seu site, e você exibe anúncios. O Google fica com uma parte, baseado na qualidade da visualização.

Nesse processo, o Google se tornou o maior promotor da «internet livre e aberta», pois quer uma internet rápida, barata, onipresente, pois quanto mais buscas, mais eles ganham.

No fundo, o modelo de negócio da internet é «distração». Quando você consome conteúdo — seja procurando uma receita, assistindo a um jogo ou vendo um produto — sua atenção é dispersa. Depois, você pode comprar aquele sapato ou descobrir um novo SaaS B2B.

Esse crescimento superou todas as expectativas. Em 2016, o relatório «Internet Trends» dizia que a publicidade total era de 60 bilhões de dólares, e todos achavam que tinha atingido o pico. Hoje, o Google ganha 300 bilhões por ano com publicidade. Mas, após o surgimento do agente, busca, obtenção de informações e execução estão migrando para agentes.

Ainda é cedo: o ChatGPT tem 100 milhões de usuários mensais, mas seu uso ainda é como busca no Google, não uma experiência de agente. Ainda não pedimos ao agente para procurar presente de Dia dos Pais e comprar.

Mas isso está acontecendo. Dados do setor de tecnologia mostram que, desde o GPT-4, o tráfego de sites de notícias caiu cerca de 80%, assim como Stack Overflow. São os early adopters, que já usam agentes para obter informações e executar códigos. Os demais seguirão, pois a experiência é melhor.

Os antigos modelos de negócio estão sendo abandonados. Agentes não se distraem. Se acessam seu site para procurar uma receita, não veem anúncios de sapatos. Os criadores de conteúdo não ganham nada com isso. No futuro, será preciso um novo contrato, uma nova justificativa para que os agentes atendam às suas solicitações, além da publicidade.

Será que pagar diretamente pelo conteúdo? Não sei. Pagar por API? Talvez. A internet mudará radicalmente? Também não sei. Mas o fato é que o modelo antigo vai morrer, certamente em até 10 anos.

Host: Se o modelo de negócio da internet é, no fundo, distração, é interessante notar que o Google foi contra a ideia de portal. Yahoo e AOL ofereciam links e conteúdo, enquanto o Google tinha uma página em branco com uma caixa de busca, entregando informações rapidamente. A evolução que você descreve é justamente essa: a internet virou uma máquina de distração.

Se os agentes não se distraem, por que sua evolução seria diferente da humana? Poderiam existir mecanismos que intencionalmente atraem os agentes, fazendo-os se perder e ficar mais tempo?

Eddy Lazzarin: Essa é uma questão complexa e interessante. O núcleo da questão é: quem o agente representa? Recentemente, ouvi alguém dizer «Voltei a usar o Google porque as respostas do AI no topo já são boas o suficiente». Nesse cenário, o «agente» é uma extensão do Google, operando na sua nuvem, controlado pelo Google. Esse agente pode se distrair? Acho que sim.

O ponto central é quem ele está otimizando: os interesses de quem? Ou seja, quem ele serve? Se for para os interesses dele próprio, ou de quem o controla, então ele estará se distraindo. Se for para você, então não.

Não sou tão pessimista. Boa publicidade é conteúdo de qualidade, há anos. Anúncios bons se confundem com o conteúdo que você quer ver.

Deixe-me esclarecer: se o agente trabalha para o Google ou qualquer outro, toda a cadeia de negócios será definida por eles, usando seus métodos e infraestrutura de transações que maximizam seus lucros.

Se o agente trabalha para você, na ponta, rodando no seu computador, com código aberto, você pode ajustá-lo para evitar distrações. Assim, quem faz publicidade enfrentará um adversário que consegue detectar suas tentativas de manipulação. Pode parecer exagero, mas na essência, haverá uma disputa.

Sam Ragsdale: Exato. Existem várias formas de inserir publicidade de volta. Pode ser na camada de peso do modelo, treinando com dados que dizem «Nike é a melhor marca de sapatos do mundo». Nike pode pagar 1 bilhão de dólares por ano, e, seja no ChatGPT ou em APIs de seguros, ao falar de sapatos, o modelo sempre recomendar Nike.

Ou na camada de chamadas de ferramenta, no contexto do sistema, ou como uma camada adicional que não entra na conversa. Os fornecedores de modelos estão lidando com essa questão. Recentemente, Anthropic e OpenAI tiveram uma disputa: a Anthropic fez um anúncio na Super Bowl zombando do ChatGPT por fazer publicidade, e a OpenAI retirou o anúncio.

A resposta da OpenAI foi totalmente razoável: «O ChatGPT tem mais usuários gratuitos na Texas do que toda a base paga da Anthropic». É uma questão de escala: eles precisam oferecer tecnologia avançada para muitos usuários que não querem pagar, e a publicidade é uma solução viável.

A publicidade na busca é um modelo de negócio genial porque os consumidores não pagam. As taxas altas de atrito — como pagar com cartão — existem entre anunciantes, Google e criadores de conteúdo, não entre os bilhões de usuários que acessam o Google. Esses usuários simplesmente acessam e obtêm valor.

Se conseguirmos alinhar incentivos, separar publicidade e oferecer experiências relevantes, podemos melhorar a experiência geral. Hoje, as empresas de modelos de IA estão se afastando de publicidade. ChatGPT não exibe anúncios, Gemini também não. O Google provavelmente voltará a fazer isso, pois foi o maior anunciante. Gemini, cedo ou tarde, terá publicidade, pois seu volume de usuários é enorme, e o equivalente ao Google Shopping também.

Mas eles sabem que ainda não têm monopólio, e há muita competição, com mercados de private equity subsidiando gastos. Não querem que se diga «Esse modelo não tem empatia, não se importa com seus objetivos porque roda publicidade». Então, por ora, ninguém exibe anúncios, todos tentam manter neutralidade.

Noah Levine: Outro caminho é que, se os comerciantes melhorarem seus preços e dados de produto, podem transformar o dinheiro que gastam com publicidade em descontos exclusivos para agentes de compra. Se o agente for um comprador, o orçamento de publicidade vira um orçamento de desconto.

Outro aspecto é como será a descoberta de agentes comerciais. Quem fará a descoberta? Como distinguir diferentes comerciantes? Minha previsão é que, se a publicidade diminuir porque os agentes se tornam compradores, e a atenção deixa de ser um recurso escasso, os comerciantes tentarão usar descontos ou ajustar suas descrições para facilitar a compreensão do agente, criando uma «publicidade implícita».

Eddy Lazzarin: São muitas dimensões. A publicidade é apenas uma forma de obter conversões. Se o sistema puder alcançar altas taxas de conversão sem anúncios, fará assim. Existem muitas outras formas: recomendações, descontos, cupons, canais especiais, tokens grátis para startups. Existem centenas de formas de atrair clientes, e a publicidade é a mais visível porque é a mais direta.

Se personalizarmos ao máximo, e seu agente conversar comigo antes de você, ele me dirá: «Eddy odeia publicidade». Então, a publicidade perde força.

Stablecoins vs Cartões de Crédito na forma de pagamento por agentes

Host: Antes de terminar, preciso fazer duas perguntas. Primeira: o sistema de pagamento tradicional consegue se adaptar ao comércio de agentes? Ou será necessário um sistema nativo, como stablecoins, que parecem estar encontrando seu encaixe no mercado?

Sam Ragsdale: Minha avaliação geral é que, para comércio eletrônico ou cenários de checkout «nova versão拟物», cartões de crédito funcionam bem. Eles têm proteção ao consumidor, se o produto não chegar ou for danificado, o Visa resolve, e o risco fica com o comerciante. Isso é bom para novos produtos e serviços.

Por outro lado, stablecoins funcionam muito bem em outro cenário. A média de transação no Agent Cash é de 1-2 centavos de dólar. Já foram feitas cerca de 600 mil transações assim. A taxa fixa de cartão é de 30 centavos, e transferências bancárias custam quase 1 dólar. A taxa marginal é de 2-3%, incluindo cashback. Para o comércio eletrônico, talvez você goste de pontos ou milhas, e o custo de 3% fica com o comerciante. Mas, se as compras forem de 1-2 centavos, com chamadas de API dispersas, stablecoins com custo marginal zero e taxa fixa abaixo de 1 centavo fazem sentido.

Outro ponto importante: liquidação instantânea. Se você compra na internet, a liquidação costuma ser no final do mês, seja por fatura ou cartão. Nesse sistema, o comerciante está concedendo crédito ao cliente ou ao agente. No mundo dos agentes, você geralmente não sabe quem é o agente.

Por exemplo, quem usa a API do Anthropic ou do ChatGPT sabe que há um sistema de níveis: primeiro gasta US$50, depois US$100, até US$2.500. Esse sistema existe porque eles estão fornecendo crédito, sem conhecer sua identidade, sem fazer KYB ou análise de crédito, e sem saber se você pagará no final do mês.

AWS, Nvidia, tudo funciona assim. Liquidação no final do mês é ruim para esses cenários, pois o risco é do comerciante. Se o cliente não for uma pessoa jurídica com contrato, mas um agente, você não sabe quem é, e pode gerar bilhões de agentes em uma noite, mas não pode conceder crédito a eles.

Alguém está pensando em soluções de crédito para agentes, mas acho que essa abordagem está errada. Liquidação instantânea resolve o problema. É como dinheiro vivo: eu tenho, te entrego, você tem. Você fornece bens ou serviços, e não há como recuperar o dinheiro depois.

A taxa fixa de cartões, com liquidação instantânea, é uma solução melhor para transações de valor muito baixo ou de natureza semelhante.

Noah Levine: Um ponto a contestar é que a taxa mínima de transação e a participação do cartão de crédito em microtransações dependem das próprias redes de cartão (Card Networks). Se quiserem lançar um novo tipo de transação, como «microtransações», podem eliminar a taxa mínima e reduzir as taxas, se quiserem.

O benefício é que há muito mais consumidores com cartão do que com stablecoins. Assim, podem manter o uso de cartões por desenvolvedores, e a liquidação por stablecoins no backend. Mas isso levará tempo. Antes, faz sentido usar carteiras nativas com stablecoins nesses protocolos.

Sam Ragsdale: Acho muito difícil que as empresas de cartão de crédito quebrem seu próprio modelo de 80 anos. Mas seria ótimo se conseguissem.

Eddy Lazzarin: Concordo. Não há uma barreira técnica forte, mas há questões de modelo de negócio e percepção do consumidor. Recentemente, vi conceitos de «cartão de crédito virtual para agentes», uma extensão de cartões virtuais. Gosto de cartões virtuais de meus emissores, que geram números temporários, e podem ser cancelados facilmente em caso de fraude ou assinatura indesejada.

Às vezes, novas plataformas ou métodos vencem não por serem tecnicamente melhores, mas por serem mais adaptados a novos cenários. Cartões de crédito são muito antigos. Sobrevivem à transição do offline para o online, apesar de desgastados. Portanto, a conclusão ainda não está definida.

Noah Levine: Se o Apple Pay se tornar uma tecnologia viável, também poderá habilitar o comércio de agentes. Sobre se isso vai substituir Visa ou Mastercard, minha intuição é que muitas transações B2B entre desenvolvedores e APIs corporativas já usam transferências bancárias. Se as redes de cartão conseguirem capturar esse mercado, por meio de micro…