Sandy Kaul da Franklin Templeton liga IA a pagamentos em…
O CEO da Circle, Jeremy Allaire, ecoa a tese, argumentando que a IA agente e o blockchain estão convergindo para um único sistema econômico.
Sandy Kaul, chefe de ativos digitais da Franklin Templeton, está promovendo blockchains públicas e ativos cripto como o "próximo comércio de IA" à medida que agentes autônomos começam a transacionar entre si. O CEO da Circle, Jeremy Allaire, está defendendo uma estrutura paralela que trata a IA agente e o dinheiro programável como um único stack econômico convergente.
Principais Conclusões
- Sandy Kaul, da Franklin Templeton, enquadrou redes blockchain e criptoativoscomo uma potencial exposição à IA em um próximo estágio à medida queagentes autônomoscomeçam a transacionar.
- O mecanismo central são micropagamentos máquina-a-máquina que podem ser frações de centavo, onde as taxas de pagamento legadas podem exceder o valor da transação.
- Kaul argumentou que blockchains públicas se encaixam no caso de uso por meio de transações programáveis, identidade criptográfica e liquidação quase instantânea que permite que os agentes se paguem diretamente.
- O CEO da Circle, Jeremy Allaire, descreveu a IA agente e a blockchain como convergindo em um único sistema econômico, estendendo a tese em direção à coordenação on-chain e precificação por tarefa.
A Proposta de 'Next AI Trade' de Kaul: De Chips e Nuvem a Trilhos de Cripto
Sandy Kaul, chefe da Franklin Templetonativos digitaise inovação, está explicitamente tentando desviar o comércio de IA do complexo lotado de “pás e picaretas” de semicondutores, nuvem hiperescalar e data centers. Sua afirmação é que, à medida que a IA agente se torna mais comum, a camada subpropriedade é a infraestrutura de pagamento e liquidação que permite que software transacione com software.
O contexto de mercado no momento da publicação era de ativos de risco com tendência mais suave:bitcoinnegociado a $65,741.03 (queda de 1.58%) e ether a $1,929.96 (queda de 0.019%), comXRPa $1,14 (queda de 0,61%) eSOLa $77,78 (queda de 0,20%), de acordo com os dados de mercado da CoinDesk. Essa movimentação de preço é importante principalmente porque a proposta de Kaul não é um catalisador imediato ligado a um único token. É uma narrativa direcional sobre onde a demanda futura por transações pode surgir.
Por que a IA Agente quebra pagamentos tradicionais em escalas de frações de centavo
O mecanismo de Kaul é simples: a IA agente é projetada para tomar ações com mínima intervenção humana, não apenas gerar conteúdo. Em sua abordagem, os agentes reservarão viagens, compararão preços, comprarão poder computacional, recuperarão dados e gerenciarão fluxos de trabalho.
Esse comportamento implica um perfil de pagamento diferente. Muitas transações de agente para agente podem valer frações de centavo, como pagar por umAPIchamada, um segundo de computação ou acesso a um conjunto de dados. Nesse regime, as redes de pagamento tradicionais tornam-se estruturalmente desalinhadas, pois as taxas podem custar mais do que o valor da transação subjacente.
É por isso que a configuração é lida como narrativa-primeiro. O "porquê" é coerente, mas o pacote não fornece um cronograma quantificado de quando o comércio agente se tornará grande o suficiente para importar para o mercado de taxas de qualquer cadeia.
Blockchains Públicas como Infraestrutura de Pagamento Máquina-a-Máquina
O argumento de Kaul a favor das blockchains públicas é baseado em recursos: transações programáveis, identidade criptográfica e liquidação quase instantânea. A implicação prática é que os agentes poderiam manter ativos digitais e pagar uns aos outros diretamente através das trilhas da blockchain, em vez de passar por bancos ou redes de cartões.
Para os traders, a ligação mais clara que ela oferece é a demanda por taxas. Se os pagamentos dos agentes escalarem, os agentes precisariam de criptomoedas nativas para pagar as taxas de rede. Nesse cenário, volumes de transação mais altos poderiam se traduzir em maior demanda por tokens e mais receita para a rede que pode financiar incentivos para desenvolvedores, segurança da rede eaplicações descentralizadas.
A condição está fazendo um trabalho real aqui. A tese não nomeia quais redes vencem e não fornece indicadores on-chain que permitiriam ao mercado precificar a curva de adoção hoje.
Lista de Verificação de Validação: Sinais Iniciais e os Dados que os Traders Ainda Não Têm
A questão de curto prazo é se isso permanece uma narrativa de sala de conferências ou se torna um fluxo mensurável.
Um ponto de dados do mundo real citado é o lançamento pela Robinhood de ferramentas de investimento impulsionadas por IA em maio, que permitem que agentes negociem ações e façam compras para usuários, juntamente com a visão do CEO Vlad Tenev de queagentes de IAeventualmente rivalizarão com traders humanos.
O pacote também aponta para a OpenAI e a Anthropic correndo para construir sistemas mais autônomos que possam navegar em software e completar tarefas complexas.
As peças que estão faltando são aquelas que tornariam isso negociável com precisão: qualquer acompanhamento de Kaul ou Franklin Templeton que nomeie redes específicas ou categorias de tokens, e quaisquer indicadores on-chain mensuráveis ligados à tese de pagamento de agentes de IA.
O 'artigo recente' de Allaire também precisa de detalhes de publicação e caminhos de implementação concretos para mover a reivindicação de convergência de conceitual para operacional.
Análise de Marcus Hale: A Narrativa de Pagamento de Agentes de IA é Negociável, mas Ainda Não Precificada por Métricas
Eu trato a estrutura de Kaul e Allaire como um mecanismo plausível em busca de um conjunto de dados. O limiar que importa é se a IA agente produz uma demanda de taxa sustentada e observável em cadeias públicas, porque essa é a ponte da 'história de IA' para o 'fluxo de caixa de token' via gasto de taxa nativa.
Isso parece mais um catalisador de sentimento do que uma mudança fundamental até que alguém nomeie as ferrovias e mostre o volume. Se os pagamentos de agente para agente se tornarem um item real nas taxas de mercado, a configuração começa a parecer estrutural em vez de impulsionada por narrativas, porque os beneficiários seriam as redes que capturam as transações e os tokens que liquidam as taxas.
