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Espacio patrocinado¿Cómo pagará una IA por los datos y la capacidad de procesamiento que necesita para completar una tarea?
Un documento de BlackRock plantea que los agentes capaces de actuar con autonomía podrían impulsar una economía en la que las máquinas contraten servicios, liquiden operaciones y administren recursos mediante infraestructura programable. La tesis relaciona Inteligencia Artificial, activos digitales y cómputo, aunque describe un mercado todavía incipiente.
El informe, titulado The Machine-Native Economy, no sostiene que las blockchains sean la única vía posible. Reconoce que las redes bancarias y las tarjetas seguirán siendo relevantes para pagos entre agentes, empresas y consumidores. Su argumento es más específico: las transacciones frecuentes, de muy bajo valor y disponibles a toda hora podrían encontrar mejores condiciones en sistemas diseñados para ejecución automática.
De responder preguntas a comprar servicios
Un agente de IA puede recibir un objetivo, consultar herramientas y ejecutar varios pasos con intervención humana limitada. En el ejemplo del documento, una persona le pide organizar un viaje con un presupuesto determinado. Para comparar tarifas, un subagente accede a servicios de datos de pago; después, el agente principal puede completar reservas mediante los sistemas del comercio.
En ese recorrido aparecen protocolos distintos. MCP facilita el acceso a herramientas, A2A coordina agentes y x402 permite pagar por recursos solicitados a través de Internet. El pago por una consulta de datos puede ser diminuto, pero una gran cantidad de consultas vuelve importante el costo y la velocidad de cada transacción.
El estudio considera que las stablecoins podrían ocupar un lugar central como unidad de cuenta y medio de liquidación en ese comercio entre máquinas. También menciona otros criptoactivos y activos tokenizados. Aun así, la posibilidad técnica no elimina las preguntas sobre autorización, identidad, cumplimiento normativo y responsabilidad cuando una operación falla.
El cómputo entra en la ecuación financiera
La parte más novedosa de la propuesta va más allá de los pagos. La capacidad de cómputo necesaria para entrenar y ejecutar modelos podría convertirse en un recurso con derechos estandarizados, transferibles y eventualmente utilizables como garantía. Un agente podría comparar precio, ubicación, rendimiento y disponibilidad antes de contratar la capacidad apropiada para una tarea.
El informe usa las divisiones de nube de grandes proveedores como aproximación al tamaño potencial del mercado: las estimaciones que cita apuntan a ingresos conjuntos cercanos a $1,1 billones anuales para 2030. Esa cifra se refiere a segmentos amplios de servicios en la nube; no representa una previsión de ingresos para tokens de cómputo.
De la hipótesis al mercado real
Para que esos derechos funcionen a escala todavía habría que resolver cómo comparar generaciones de chips, diferencias de costos energéticos y condiciones de entrega de capacidad. También se necesitarían reglas claras de liquidación y mecanismos para comprobar que el recurso contratado efectivamente se proporcionó.
La perspectiva del documento es que los agentes podrían llegar a buscar, financiar y pagar por cómputo casi en tiempo real. Pero el propio análisis reconoce que los pagos autónomos y la liquidez de esos mercados son limitados hoy.
La oportunidad, por tanto, está en construir una infraestructura verificable que conecte decisiones de las máquinas con obligaciones económicas reales, sin asumir que esa economía ya funciona plenamente.
