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

Título original do vídeo: O fim dos anúncios? Agentes de IA estão prestes a mudar a nossa forma de comprar
Fonte original do vídeo: a16z crypto
Tradução do texto: Deep潮 TechFlow

Introdução do editor

Este episódio do podcast reúne Eddy Lazzarin, CTO da a16z Crypto, Noah Levine, sócio investidor, e Sam Ragsdale, ex-colega da a16z que criou o 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 de publicidade na internet, que perdura há 20 anos. Eddy Lazzarin até afirma diretamente: «O contrato econômico da publicidade morreu, e desaparecerá completamente em 10 anos».

Citações essenciais

A essência dos agentes de IA

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

· «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 natural em tempo real’. O usuário descreve a necessidade em linguagem natural, e o agente escreve nos bastidores um programa em JavaScript com possivelmente mil linhas 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.»

Reformulação de comerciantes sem front-end e negócios

· «Como é um comerciante sem front-end (Headless Merchant)? 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 demais, 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 memorizam.»

· «Você fica animado ao deixar o agente rodar a noite toda. Ao acordar às 9h, descobre que ele ficou preso às 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 para ganhar dinheiro. Agentes não se distraem. Se acessam seu site para procurar uma receita, não veem anúncios de sapatos ao lado. Esse modelo antigo morrerá em 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 anúncios. Mas após o lançamento do GPT-4, o tráfego de sites de notícias tecnológicas caiu cerca de 80%, assim como no Stack Overflow. Esses são os primeiros adotantes, 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 transação média no Agent Cash é de 1-2 centavos. A taxa fixa de cartão de crédito é de 30 centavos. As taxas de transação nesse cenário são completamente absurdas. Em 2026, a fidelidade deve pertencer aos comerciantes, não ao cartão que você usa para pagar.»

· «Os cartões de crédito realmente surgiram antes da internet e sobreviveram à transição do não-internet para a internet. Apesar de bastante problemáticos, eles continuam vivos. Portanto, a conclusão ainda não está definida.»

· «Se alguém de uma empresa de cartões estiver ouvindo, vocês têm licença para transmissão de moeda; podem criar stablecoins instantaneamente para seus clientes, permitindo que eles paguem com elas. 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 habilidade de otimização de cartões de crédito. Agora, você consegue ver exatamente o ROI de cada cartão. Quando você não tem fidelidade a cartões, todos os efeitos de manipulação psicológica desaparecem.»

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

Arquitetura do stack de negócios de agentes abertos

Apresentador: Olá a todos, hoje comigo estão Eddy Lazzarin, CTO da a16z Crypto, Noah Levine, sócio investidor, e Sam Ragsdale, ex-colega da a16z que criou o Merit Systems. Ele está trabalhando em um projeto chamado Agent Cash, e vamos aprofundar a conversa.

Antes de tudo, quero contextualizar. O que está acontecendo no campo dos agentes de IA é demais para acompanhar se você não ficar 24 horas ligado. Então, qual é o estado atual do mundo? Sam, você está na linha de frente, pode nos contar?

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

Essa classificação divide o negócio de agentes em duas categorias. A primeira é o comércio conversacional, ou seja, fazer checkout no ChatGPT. Você diz: «Sou um homem morando no West Village, em Nova York, quero ir ao Equinox, comprar um par de sapatos para socializar». Ele recomenda com empatia uma Nike, e você compra.

A segunda é delegar dinheiro ao agente, para que ele gaste por você.

O comércio conversacional certamente acontecerá. Modelos como ChatGPT, Gemini, Claude e todos os outros de ponta que surgirem 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 as capacidades dos agentes ainda são limitadas. Muitos pedem para o agente fazer tarefas difíceis, como «ajudar na 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.

Assim, coexistirão dois mundos: um onde recomenda produtos via interface de LLM e faz a última etapa da compra, com a plataforma ganhando comissão; e outro onde você implanta seu próprio agente para comprar 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 negócio migra para o mobile, surgindo novas formas de publicidade e o Google Shopping. As pessoas sempre vão comprar, o comportamento do consumidor muda, e agora a informação vem de LLMs, então o comércio naturalmente migra para agentes.

Outra versão menos «antropomórfica»: a própria forma da internet está mudando. A maneira como as pessoas acessam informações e executam ações está mudando com os LLMs. A internet que construímos nos últimos 20 anos pode não ser a mesma do futuro.

Ao invés de procurar no Google, clicar em uma página de vendas agressiva, talvez essa rota não faça mais sentido. Em vez disso, uma internet mais nativa de agentes, onde os agentes pagam diretamente pelo que precisam, tornando a interação mais eficiente.

Apresentador: Essa é uma conexão direta com seu tema de investimento, Noah. Mas antes, 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 uma autonomia considerável aos agentes, capazes de fazer tarefas reais. Se você não estiver atento, pode não perceber o quão longe a tecnologia já chegou. Eddy, pode explicar?

Eddy Lazzarin: Deixe-me passar rapidamente pelos últimos 5 meses. Por volta de novembro e dezembro do ano passado, os modelos de IA ficaram mais inteligentes. Especificamente, eles podem realizar tarefas complexas ao longo de períodos de tempo, usando ferramentas. Começamos a chamá-los de «agentes», uma metáfora humanizada, porque eles não apenas escrevem código, mas ajudam a completar tarefas inteiras.

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

Os agentes resolvem o questão da intenção, e parcialmente, a preferência de modelagem. Você diz o que quer, e eles entendem, mapeando para ferramentas, redes e serviços. Com diálogo e memória, eles também captam suas preferências e transmitem essa intenção às ferramentas, softwares e fornecedores.

Essas duas partes — intenção e preferência — estão resolvidas, o que é muito empolgante. Ainda há muitos problemas a resolver, mas o mais complexo é: como autorizar e delegar tarefas? Como provar que o agente está agindo em seu nome? Como lidar com identidade e autenticação?

Depois vem pagamento e liquidação. Uma vez que o agente compreende sua intenção, sabe o que fazer, ele precisa pagar, mostrar capacidade de pagamento, lidar com divisões de pagamento, reembolsos, etc. Pulei etapas como busca e antifraude, mas dá para perceber que, ao automatizar a construção de intenção e preferências, todo o fluxo de negócios pode ser automatizado. Essa é a reação dos engenheiros: «Uau, coisas que antes só humanos podiam fazer, agora podem ser feitas automaticamente, é inacreditável».

Quando se fala de «negócios de agentes» (Agentic Commerce), discute-se a transição de «eu falo com o agente» para «ele consegue obter o que preciso», e as consequências em cadeia, pois muitas coisas serão completamente reescritas.

Apresentador: Muito esclarecedor. Ou seja, evoluímos de interações em linguagem natural com LLMs para versões que conectam várias redes e sistemas reais, potencializando suas capacidades.

Eddy Lazzarin: Não é só conexão. Parece que a mudança está no que eles podem fazer, mas na verdade o que mudou é que eles agora podem usar ferramentas, pensar por longos períodos, e insistir até completar a tarefa.

Sam Ragsdale: Para simplificar ainda mais, LLMs são chatbots especializados em diálogo, considerados ótimos para atendimento ao cliente. Quando eles aprenderam a usar ferramentas, basicamente ensinaram a operar computadores. LLM é um chatbot, e o agente é um chatbot que consegue operar seu computador.

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 ser ampliados significativamente com mais dinheiro. Então, grosso modo, o que humanos podem fazer com computadores, os agentes também podem.

Eddy Lazzarin: Exatamente. A premissa é simples, mas as mudanças que isso provoca são muitas, de curto, médio e longo prazo. No curto prazo, todos estão conectando canais para que os agentes possam realmente fazer coisas. No longo prazo, se seus agentes puderem acessar aplicativos, quanto UI e interfaces você ainda precisará? Ainda precisará do app da Amazon? Talvez o agente possa fazer toda a pesquisa, ler comentários, mostrar só o que interessa, tudo sem precisar de um app.

Sam Ragsdale: Chamamos isso de «programação natural sob demanda» (Just-in-time Natural Language Programming), embora o nome não seja muito atraente. Ele 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 foi entregue no endereço da minha família». O agente escreve um programa interno — talvez milhares de linhas de JavaScript e Bash — para fazer isso. Quando termina, o usuário não vê, e o programa é descartado após o uso.

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

Apresentador: Impressionante. Você está noivo? Aquele exemplo real foi sua experiência?

Sam Ragsdale: Sim, estou noivo, obrigado. Mas o anel não foi comprado por IA. Ele veio antes da IA, talvez antes do primeiro computador.

Sobre “comerciantes sem front-end”

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

Sam Ragsdale: Claro. Acho importante recuar um passo. Além do cenário tradicional de compra de sapatos via ChatGPT, há um enorme mercado de ferramentas B2B. Plataformas como Claude Code, OpenAI Codex, estão democratizando tudo, qualquer pessoa com computador e tokens pode criar coisas.

Antes, desenvolvedores experientes escolhiam suas ferramentas com base em opiniões, seguiam processos de vendas e assinavam contratos. Agora, novos desenvolvedores entram com uma intenção — «quero fazer algo» — sem preconceitos sobre recursos específicos. E o que constroem é altamente temporário, baseado em uso, 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 digital, apenas um endpoint de API e documentação suficiente para que o modelo possa entender, interpretar e chamar. A cobrança é por chamada de API, não assinatura ou contrato empresarial.

Eddy Lazzarin: Concordo totalmente. Parece que na minha vida passada eu era IA. Como engenheiro de software, sempre pensei assim: se entro num site e não vejo preços, nem acesso a uma API com cartão de crédito, fecho a página. Não quero falar com vendas, nem mandar e-mail.

Porque marcar uma reunião com vendas é um compromisso grande e desacelera tudo. Quero testar agora, imediatamente, enquanto estou desenvolvendo algo no fim de semana. Pegar a API com cartão, reembolsar depois, planejar para depois. Essa é a forma rápida de fazer.

Na era de softwares instantâneos e temporários, você realmente quer esperar seu agente? Ele rodou a noite toda, e às 9h da manhã está preso, porque precisa falar com o time de vendas da empresa.

Sam Ragsdale: Ainda mais se o processo de integração envolver vendas corporativas, o que torna a API cerca de 10 vezes mais cara, pois exige gestão de relacionamento.

Eddy Lazzarin: Isso é inaceitável. Você quer que o agente rode de forma autônoma, não por falta de cuidado, mas por velocidade, testes rápidos, resposta ágil ao usuário. Você não pode esperar.

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

Apresentador: Para empresas tradicionais, esses atritos dificultam os negócios, mas também os mantêm presos a esses mecanismos de fidelidade. Se esses atritos desaparecerem, como garantir a previsibilidade de receita?

Eddy Lazzarin: Minha resposta provocativa: vamos tornar tudo mais difícil. Adicionamos atritos, tornamos tudo complicado. Por quê?

Porque às vezes o atrito é útil, como para bloquear spam ou filtrar conteúdo. Mas o atrito tem custos enormes. Com a aceleração da economia, aumento da produtividade e maior uso do tempo, o custo de oportunidade do atrito sobe. Essa é a tendência atual.

Voltando ao ponto, mesmo com o mínimo de atrito — um API Key instantâneo, ou até sem API Key, usando uma carteira criptográfica — ainda há fatores que criam fidelidade ao serviço.

Reputação, memória, estado, dados, e até elementos intangíveis como confiança no agente. Se o agente sabe que você precisa de uma resposta rápida, não vai perder 20 minutos explorando novas opções. Vai lembrar do que funcionou antes e reutilizar. Como uma pessoa inteligente.

Sam Ragsdale: Deixe-me dar um exemplo prático. Diariamente, conversamos com muitos comerciantes, conhecemos tudo que é possível vender via API, e muitos deles usam o método de «distribuição nativa de agentes» (Agent-native Distribution), voltada para agentes de IA.

Produtos de dados geralmente são commodities, com 5 a 50 vendedores. O líder do mercado ganha cerca de 100 vezes menos, usando a mesma fonte de dados. Muitas vezes, eles dependem de uma equipe de vendas corporativa. Essa equipe costuma ser composta por pessoas bem apresentadas, que vão ao seu escritório para demonstrar: «Olhe como nossos dados são bonitos, sem comparação, US$35.000 por ano». Você assina, e na renovação eles voltam a fazer a mesma apresentação. Milhares de empresas pagam assim.

Por outro lado, pequenas empresas com produtos melhores, que oferecem uma experiência mais fácil com os mesmos dados, acabam falindo por não conseguir canais de distribuição. Não há inovação nesse setor, porque a equipe de vendas é o produto principal, não os dados.

No mundo dos agentes, eles não querem conversar com equipes de vendas. Eles testam todas as fontes, encontram a mais eficiente e de melhor preço (especialmente em volume), e memorizam: «Na próxima vez, uso a 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 IA vai gerar muitas microempresas ou equipes muito pequenas capazes de criar produtos que antes precisariam de 50 a 100 pessoas, então as equipes de vendas corporativas perdem sentido.

Por um lado, os comerciantes tradicionais temem que a receita seja afetada, o que é natural. Mas, por outro, isso abre uma nova via de aquisição de clientes. Reduzir barreiras de entrada e atritos é uma grande oportunidade.

Sam Ragsdale: Na nossa perspectiva de demanda, a maioria dos usuários nunca usou API, não sabe o que é, nunca pegou uma chave API, nem assinou contrato empresarial. Mas, ao usar pela primeira vez, podem combinar APIs de seis fornecedores diferentes, escrever um programa em linguagem natural, completar a tarefa, e descartá-lo após. Isso cria um mercado totalmente novo de consumidores de API.

A reinvenção do modelo de negócios na internet

Apresentador: Parece a teoria do «inovador de Clayton Christensen»: o mercado de alta gama vende softwares caros para clientes com grande poder de compra, enquanto o mercado de baixo custo é para novos usuários experimentando agentes. Mas o que pode transformar esses brinquedos de baixo nível em algo realmente disruptivo?

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

Noah Levine: Quero acrescentar: embora pareça experimental hoje, a história mostra padrões semelhantes. Stripe começou atendendo pequenos negócios e long tail, e muitos se tornaram gigantes, o que explica seu crescimento contínuo.

Shopify também, inicialmente vendendo dropshipping e camisetas, agora serve uma grande variedade de marcas que cresceram do zero. Da mesma forma, novos desenvolvedores enxutos usando IA podem construir grandes empresas. As ferramentas que compram via modelos de agentes hoje, ao crescerem, terão grande volume de consumo.

Sam Ragsdale: Essa perspectiva de comércio eletrônico é ótima. Mas quero ampliar: o contrato econômico da internet morreu.

Desde 2000, quando o Google popularizou a «internet livre e aberta», o contrato era: você publica conteúdo de qualidade, as pessoas encontram, o Google exibe.

Depois, veio o AdWords, com banners. O contrato virou: você publica conteúdo, os usuários visitam seu site, e você exibe anúncios, recebendo uma comissão do Google. Você pode publicar qualquer coisa que as pessoas queiram ver, e o Google gerencia os anunciantes e paga você.

Assim, o Google se tornou o maior promotor da «internet livre e aberta», pois quer uma internet rápida, barata e ubíqua. Quanto mais você pesquisa, mais o Google ganha.

No fundo, o modelo de negócio da internet é «distração». Quando você consome conteúdo — seja procurando informações, receitas ou resultados esportivos — 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 total de publicidade na internet era de US$60 bilhões, e achavam que tinha atingido o pico. Hoje, o Google ganha cerca de US$300 bilhões por ano com anúncios. Mas, após o surgimento do GPT-4, o tráfego de sites de tecnologia caiu 80%. Os primeiros adotantes já usam agentes para obter informações e executar códigos. Os demais seguirão, pois a experiência é melhor.

Os modelos antigos 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 se beneficiam mais disso. Em breve, será necessário um novo contrato, uma nova justificativa para atender às solicitações dos agentes, e não mais por publicidade.

Será que pagar diretamente pelo conteúdo? Talvez. Ou pagar por recursos de API? A internet pode mudar radicalmente? Ainda não sei. Mas o modelo antigo certamente morrerá em uma década.

Apresentador: Se o modelo de negócios da internet é, no fundo, distração, é interessante notar que o Google nasceu como uma ferramenta anti-portais. Yahoo e AOL ofereciam muitos links, tentando ser tudo. O Google, com uma página de busca simples, rápida, fornecia informações sem distrações. Mas a evolução que você descreve tende a transformar a internet em uma máquina de distração.

Por que a evolução dos agentes será diferente da dos humanos? Poderá haver mecanismos que os façam se perder, ficar mais tempo presos, por exemplo, mecanismos que os incentivem a se distrair?

Eddy Lazzarin: Essa é uma questão complexa e interessante. O ponto central 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» está trabalhando para o Google, dentro do Google, na nuvem do Google, controlado pelo Google. Esse agente será distraído pelo Google? Acho que sim.

O importante é quem ele otimiza: os interesses de quem? A definição de «distração» é: o que ele mostra, serve aos seus interesses ou aos meus? Se for aos interesses dele, não ao seu, então ele está distraído.

Não vejo isso de forma tão pessimista. Boa publicidade é conteúdo de qualidade, há anos. Anúncios bons se parecem 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 transação mais favoráveis a eles.

Se o agente trabalha para você, na ponta, rodando no seu laptop, de código aberto, você pode ajustá-lo, colocar ferramentas anti-distração. Assim, quem faz publicidade enfrentará um adversário que o desmascara. Pode parecer exagero, mas na essência, haverá resistência.

Sam Ragsdale: Sim, há muitas formas de inserir anúncios de volta. Pode-se treinar o modelo com dados que dizem «Nike é a melhor marca de sapatos do mundo». Nike pode pagar US$1 bilhão por ano, e, em qualquer contexto — no ChatGPT ou em um sistema de atendimento de seguros — sempre falar que Nike é a melhor.

Também é possível fazer isso na camada de chamadas de ferramentas, no contexto do sistema, ou até como uma camada adicional, sem que o chat perceba. Empresas de modelos base estão lidando com essa questão. Recentemente, Anthropic e OpenAI tiveram uma disputa: a Anthropic fez um anúncio na Super Bowl zombando do ChatGPT, e a OpenAI retirou o anúncio.

Mas 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 diferente. Eles precisam oferecer tecnologia avançada para muitos usuários que não querem pagar, e a publicidade é uma solução razoável.

A publicidade é um modelo de negócio genial na busca online porque os consumidores não pagam. As altas barreiras, como usar cartão de crédito, existem entre anunciantes, Google e criadores de conteúdo, não entre os bilhões de usuários que acessam o Google. Esses usuários acessam o valor direto, sem custo.

Se você alinhar incentivos, separar publicidade e torná-la relevante, a experiência melhora. Hoje, as empresas de modelos base estão se afastando de anúncios. ChatGPT não exibe anúncios, Gemini ainda não tem. O Google provavelmente fará isso, pois já fez antes, sendo o maior anunciante. Gemini cedo ou tarde terá anúncios, 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 e subsídios de mercado de capitais. Não querem que digam «esse modelo não tem empatia, não se importa com seus objetivos, porque roda anúncios». Então, por enquanto, ninguém exibe anúncios, todos tentam manter a neutralidade.

Noah Levine: Outro caminho é que, ao melhorar a transparência de preços e produtos, os comerciantes podem transformar o dinheiro que gastam com publicidade em descontos exclusivos para compras via agentes. Se o agente for um comprador, o orçamento de publicidade pode virar um orçamento de desconto.

Outra questão é como será o sistema de descoberta de agentes? Quem fará a curadoria? Como diferenciar os comerciantes? Minha previsão é que, se a publicidade diminuir porque os agentes se tornarem compradores, e a atenção deixar 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 usar métodos sem anúncios — como recomendações, descontos, cupons, canais especiais, tokens grátis para startups —, ele fará isso. Existem muitas formas de atrair clientes, e anúncios são o mais visível, porque a experiência mais direta para as pessoas.

Se você ajustar o controle de personalização, e seu agente conversar comigo antes de me alcançar, ele me dirá: «Eddy odeia anúncios».

O papel das stablecoins versus cartões de crédito no pagamento por agentes

Apresentador: Antes de terminar, tenho duas perguntas. Primeiro: até que ponto o sistema de pagamento tradicional pode 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 o comércio eletrônico ou o comércio conversacional «nova versão antropomórfica», o cartão de crédito funciona bem. Ele tem proteção ao consumidor, se o produto não chegar ou for danificado, o Visa resolve, você recupera o dinheiro, o risco fica com o comerciante. Isso é ótimo para novos produtos e serviços.

Mas as stablecoins funcionam muito bem em outro cenário. A média de transação no Agent Cash é de 1-2 centavos. Já foram feitas cerca de 600 mil transações assim. A taxa fixa do cartão de crédito é de 30 centavos. Transferências bancárias custam cerca de 1 dólar. A margem de transação é de 2-3%, com a maior parte retornando em pontos de recompensa. Para o comércio eletrônico, talvez você goste de pontos ou milhas, pagando a taxa de 3%. Mas, se o valor das compras for de 1-2 centavos, e as chamadas de API forem dispersas, as stablecoins, com custo marginal zero e taxa fixa abaixo de 1 centavo, são ideais.

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

Quem já usou 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. Não sabem se você pagará no final do mês.

AWS, Nvidia GPU, tudo funciona assim. A liquidação no final do mês é péssima 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 tentando criar um sistema de crédito para agentes, mas acho que está errado. 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. As taxas fixas de nível de centavos, com liquidação instantânea, são melhores para transações de valores muito baixos e 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 cartões (Card Networks).

Se quiserem lançar um novo tipo de transação, como «microtransações», sem taxas mínimas e com taxas menores, podem fazer isso facilmente.

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

Sam Ragsdale: É muito difícil para as empresas de cartão de crédito desafiar seu próprio modelo de negócio de 80 anos, acho pouco provável. Mas, se acontecer, será ótimo.

Eddy Lazzarin: Concordo, não há obstáculos técnicos sérios para os cartões. Mas a questão é mais sutil, envolve o modelo de negócio e a percepção do consumidor. Recentemente, vi conceitos de «cartão virtual de agente», uma extensão do cartão virtual. Gosto de cartões virtuais que minhas operadoras oferecem, 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. Os cartões de crédito são mais antigos que a internet. Sobrevivem à transição do não-internet para a internet, apesar de bastante problemáticos. Portanto, a conclusão ainda não está definida.

Noah Levine: Além disso, se a Apple Pay se tornar uma tecnologia viável, ela também poderá habilitar negócios 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 cartões conseguirem capturar esse volume, por meio de microtransações, por exemplo, podem criar um sistema de pagamento nativo com stablecoins, e assim por diante.