Sandy Kaul de Franklin Templeton vincula IA a blockchain…
El CEO de Circle, Jeremy Allaire, refleja la tesis, argumentando que la IA agente y el blockchain están convergiendo en un solo sistema económico.
Sandy Kaul, directora de activos digitales de Franklin Templeton, está promoviendo las blockchains públicas y los activos criptográficos como el “próximo comercio de IA” a medida que los agentes autónomos comienzan a transaccionar entre sí. El CEO de Circle, Jeremy Allaire, está impulsando un marco paralelo que trata la IA agente y el dinero programable como una única pila económica convergente.
Puntos Clave
- Sandy Kaul de Franklin Templeton enmarcó las redes blockchain y las criptomonedas.activoscomo una posible exposición a la IA en la siguiente etapa comoagentes autónomoscomenzar a transaccionar.
- El mecanismo principal son los micropagos entre máquinas que pueden ser fracciones de centavo, donde las tarifas de pago tradicionales pueden superar el valor de la transacción.
- Kaul argumentó que las blockchains públicas se ajustan al caso de uso a través de transacciones programables, identidad criptográfica y liquidación casi instantánea que permite a los agentes pagarse directamente entre sí.
- El CEO de Circle, Jeremy Allaire, describió la IA agentiva y la blockchain como convergiendo en un único sistema económico, extendiendo la tesis hacia la coordinación en cadena y la fijación de precios por tarea.
La propuesta de 'Next AI Trade' de Kaul: De chips y nube a rieles de criptomonedas.
Sandy Kaul, jefa de Franklin Templetonactivos digitalesy la innovación, está tratando explícitamente de desviar el comercio de IA del complejo abarrotado de “picos y palas” de semiconductores, nube hiperescalar y centros de datos. Su afirmación es que a medida que la IA agentiva se vuelve más común, la capa subutilizada es la infraestructura de pagos y liquidaciones que permite que el software transaccione con el software.
El contexto del mercado en el momento de la publicación era que los activos de riesgo se inclinaban a la baja:bitcoinse negociaba a $65,741.03 (bajo 1.58%) y ether a $1,929.96 (bajo 0.019%), conXRPa $1.14 (bajando un 0.61%) ySOLa $77.78 (bajando un 0.20%), según los datos del mercado de CoinDesk. Esa acción de precio es importante principalmente porque la propuesta de Kaul no es un catalizador inmediato vinculado a un solo token. Es una narrativa direccional sobre dónde podría aparecer la demanda de transacciones en el futuro.
Por qué la IA Agente rompe los pagos tradicionales a escala de fracciones de centavo
El mecanismo de Kaul es sencillo: la IA agentiva está diseñada para tomar acciones con una mínima intervención humana, no solo para generar contenido. En su enfoque, los agentes reservarán viajes, compararán precios, comprarán poder de cómputo, recuperarán datos y gestionarán flujos de trabajo.
Ese comportamiento implica un perfil de pago diferente. Muchas transacciones de agente a agente podrían valer fracciones de centavo, como pagar por unAPIuna llamada, un segundo de computación o acceso a un conjunto de datos. En ese régimen, las redes de pago tradicionales se vuelven estructuralmente desajustadas porque las tarifas pueden costar más que el valor subyacente de la transacción.
Por eso la configuración se lee como narrativa primero. El "por qué" es coherente, pero el paquete no proporciona una línea de tiempo cuantificada sobre cuándo el comercio agente se vuelve lo suficientemente grande como para importar en el mercado de tarifas de cualquier cadena.
Blockchains públicas como infraestructura de pago máquina a máquina
El argumento de Kaul a favor de las blockchains públicas se basa en características: transacciones programables, identidad criptográfica y liquidación casi instantánea. La implicación práctica es que los agentes podrían mantener activos digitales y pagarse directamente a través de las vías de blockchain en lugar de hacerlo a través de bancos o redes de tarjetas.
Para los traders, el vínculo más claro que ella ofrece es la demanda de tarifas. Si los pagos a los agentes aumentan, los agentes necesitarían criptomonedas nativas para pagar las tarifas de la red. En ese escenario, mayores volúmenes de transacciones podrían traducirse en una mayor demanda de tokens y más ingresos para la red que pueden financiar incentivos para desarrolladores, seguridad de la red yaplicaciones descentralizadas.
La condición está haciendo un trabajo real aquí. La tesis no nombra qué redes ganan, y no proporciona indicadores en cadena que permitan al mercado valorar la curva de adopción hoy.
Lista de verificación de validación: señales tempranas y los datos que los traders aún no tienen
La pregunta a corto plazo es si esto se mantiene como una narrativa de sala de conferencias o se convierte en un flujo medible.
Un punto de datos del mundo real citado es el lanzamiento por parte de Robinhood de herramientas de inversión impulsadas por IA en mayo que permiten a los agentes negociar acciones y hacer compras para los usuarios, junto con la opinión del CEO Vlad Tenev de quelos agentes de IAeventualmente rivalizarán con los traders humanos.
El paquete también señala que OpenAI y Anthropic compiten por construir sistemas más autónomos que puedan navegar por software y completar tareas complejas.
Las piezas que faltan son las que harían que esto fuera negociable con precisión: cualquier seguimiento de Kaul o Franklin Templeton que nombre redes específicas o categorías de tokens, y cualquier indicador en cadena medible relacionado con la tesis de pago de agentes de IA.
El 'artículo reciente' de Allaire también necesita detalles de publicación y vías de implementación concretas para mover la afirmación de convergencia de conceptual a operacional.
Análisis de Marcus Hale: La narrativa de pago de agentes de IA es negociable, pero aún no está valorada por métricas
Trato el marco de Kaul y Allaire como un mecanismo plausible en busca de un conjunto de datos. El umbral que importa es si la IA agente produce una demanda de tarifas sostenida y observable en cadenas públicas, porque ese es el puente de 'historia de IA' a 'flujo de efectivo de token' a través del gasto de tarifas nativas.
Esto parece más un catalizador de sentimiento que un cambio fundamental hasta que alguien nombre las infraestructuras y muestre el volumen. Si los pagos de agente a agente se convierten en un elemento real en los mercados de tarifas, la configuración comienza a parecer estructural en lugar de impulsada por narrativas, porque los beneficiarios serían las redes que capturan las transacciones y los tokens que liquidan las tarifas.
