Los agentes de IA realizaron 138 millones de pagos cripto. ¿Qué compraron?

El estudio de Chainalysis del 14 de octubre identifica categorías que dan contexto económico a la cifra de 138 millones: inferencia de modelos de IA, análisis de código, búsqueda y fuentes de datos, infraestructura de pagos, herramientas para agentes, juegos y emisión de tokens. También señala que la actividad más temprana de x402 incluyó un interés efímero por monedas meme. Un pago en cadena puede ser real mientras que el servicio que compra es una acuñación especulativa en lugar de un gasto empresarial duradero.

El nuevo informe aporta evidencia sobre qué venden los receptores y si las billeteras siguen financiando sus compras. Esos dos criterios importan más que tratar una transacción como un cliente autónomo.

¿Qué hay dentro de la cifra de 138 millones?

Chainalysis describe x402 como un protocolo que Coinbase publicó en 2025 y que permite que el software pague por un recurso web cuando un servidor solicita el pago. Una billetera puede transferir una stablecoin, recibir el recurso y continuar su tarea sin que una persona autorice ese cargo individual. La actividad observada en este informe es x402 en Base. No es un recuento de todos los pagos de IA en todas las cadenas, ni un recuento de todo el comercio realizado por sistemas de IA mediante tarjetas y cuentas bancarias ordinarias.

El total de 138 millones es acumulativo hasta el final del período de 2026 del estudio, que el informe define como los 12 meses que terminan el 1 de julio de 2026. Chainalysis amplió su examen de los tamaños de pago hasta septiembre. Son dos ventanas de observación. Aplicar mecánicamente la proporción del 87% de micropagos de la muestra ampliada a las 138 millones de transacciones crearía una precisión falsa a menos que los conjuntos de datos y las definiciones subyacentes coincidan.

El informe describe que más del 87% de los pagos en la ventana ampliada se sitúan entre una centésima de centavo y diez centavos. Ese rango abarca un factor de 1.000. Multiplicar un recuento de transacciones por un promedio supuesto dentro de ese rango no produciría un valor total en dólares defendible. Las numerosas transferencias pequeñas explican por qué x402 es interesante para las llamadas a API; no muestran los ingresos de los proveedores de servicios de agentes ni los ingresos por tarifas de la red Base.

Las transacciones son acciones, no personas. Un desarrollador puede financiar varias billeteras. Una billetera puede llamar a la misma API cientos de veces. Un servicio puede crear una gran cantidad de transacciones de bajo valor como parte de una campaña promocional. El recuento es más sólido como medida del uso del protocolo y más débil como medida de clientes independientes que pagan. Identificar contrapartes repetidas y no relacionadas e ingresos sostenidos fortalecería esta última afirmación.

Las compras se concentran en información

Chainalysis afirma que siguió millones de transacciones desde billeteras de agentes hacia proveedores de revisión de código, inteligencia financiera, datos y API de búsqueda. La inferencia de modelos, el uso de un modelo de IA de pago para generar una respuesta, es otra categoría sustancial. Son compras plausibles para software al que se le ha asignado una tarea y necesita una respuesta externa o información actual para completarla.

Un agente que inspecciona un contrato inteligente podría pagar a un servicio de análisis de código por una revisión de seguridad. Una herramienta financiera podría comprar una consulta de datos de mercado. Un asistente de viajes o de investigación podría comprar acceso a una base de datos que de otro modo no podría leer. Estos ejemplos ilustran categorías descritas en el informe, no identidades verificadas para cada billetera. La clasificación de Chainalysis depende de conocer los servicios receptores y de etiquetar billeteras; la actividad más allá de esa población observada puede diferir.

El informe también rastrea pagos a marcos de agentes, catálogos de herramientas, vías de pago, juegos, emisores de tokens y servicios relacionados con apuestas. Llamar a todas esas transacciones gasto en productividad de la IA borraría las diferencias. Un bot que compra la inferencia de otro modelo puede ser parte de un flujo de trabajo de software recurrente. Una billetera que paga por acuñar una moneda meme puede ser un juego especulativo. Ambos usan el mismo protocolo de pago y pueden parecer similares en la capa de transacciones.

Una moneda meme mostró cómo un recuento puede inflarse

El estudio de junio de Chainalysis sobre la actividad de x402 decía que PING, un experimento de pago por acuñar, ayudó a impulsar un aumento temprano. Los usuarios llamaban a un endpoint, recibían una solicitud de pago y pagaban por acuñar un token. El protocolo procesaba las llamadas según lo diseñado. Sin embargo, la demanda de PING no demostró que los desarrolladores seguirían pagando por datos útiles o inferencia después de que la especulación se desvaneciera.

El informe de octubre dice que la mezcla está madurando hacia servicios de información. Esa es una afirmación con una verificación observable: ¿las direcciones receptoras vinculadas a servicios de revisión de código, datos y modelos siguen recibiendo pagos después de que terminan las promociones puntuales? ¿Los mismos clientes reponen sus presupuestos y usan el servicio durante múltiples períodos de informe? Sin volumen y valor a nivel de categoría, un cambio en la narrativa puede ir por delante de la mezcla de transacciones.

Una solicitud x402 puede implicar una fracción de centavo, lo que dificulta la economía de las tarjetas. Sin embargo, el bajo costo de liquidación es solo una pieza del costo total. Alguien debe financiar la billetera, gestionar claves y permisos, manejar la exposición a sanciones y fraudes, conciliar recibos y resolver una respuesta fallida de la API. Una transferencia más barata solo ayuda si esos costos fijos y operativos pueden repartirse entre suficiente trabajo útil.

Las recargas de billeteras dan una mejor señal de retención

Chainalysis agrupa las billeteras por el trimestre en el que recibieron financiación por primera vez. Entre las billeteras que cumplen los requisitos, la proporción que recibió un segundo depósito en un plazo de 30 días aumentó del 70,6% para la cohorte del tercer trimestre de 2025 al 89,3% para la cohorte del segundo trimestre de 2026. Los investigadores exigieron que las billeteras realizaran transacciones en al menos dos días distintos, excluyendo de ese cálculo los experimentos de un solo día. Una recarga es evidencia de que un operador financió una actividad continuada, aunque no prueba un negocio rentable ni un usuario independiente.

El denominador es crucial. No es el 89,3% de todas las billeteras que alguna vez tocaron x402. Es una cohorte seleccionada que cumple la regla de actividad y se observa durante una ventana completa de 30 días. Chainalysis dice que el segundo trimestre de 2026 fue la cohorte más reciente con esa ventana. Extrapolar esa cifra a todas las billeteras de agentes exageraría la retención. Incluso para las billeteras que cumplen los requisitos, un segundo financiamiento podría ser pequeño o estar vinculado a una prueba.

La mediana del intervalo entre la financiación y el primer pago pasó de 73 días para las billeteras de finales de 2025 a 18 minutos para el tercer trimestre de 2026. La proporción que gastó dentro de una hora después de la financiación aumentó del 4% en el tercer trimestre de 2025 al 67% en el tercer trimestre de 2026, según la misma investigación. Ese patrón se ajusta a billeteras aprovisionadas para un trabajo inmediato en lugar de billeteras mantenidas inactivas antes de que alguien experimente. El informe no muestra la tarea de software completa del cliente, por lo que la intención es una inferencia a partir del tiempo.

Un gráfico de cohortes durante más meses pondría a prueba la persistencia de la mejora. Si las billeteras recién financiadas continúan recargándose pero los servicios que compran están en gran medida afiliados a su propio operador, mostraría una reutilización operativa sin un mercado amplio. Si los proveedores independientes reciben pagos repetidos de muchos agentes financiados por separado, el argumento a favor de un mercado funcional de máquina a máquina se fortalece.

El dominio de EE. UU. depende de la categoría y la muestra

El informe atribuye el 30% de las transacciones entre agentes y servicios de x402 que puede geolocalizar a billeteras financiadas en EE. UU. Para la inferencia de modelos de IA específicamente, esa proporción es del 88,1%. Los diferentes denominadores explican por qué ambos porcentajes pueden ser ciertos. Las billeteras de EE. UU. dominaron el acceso de pago a modelos dentro de un subconjunto etiquetado por ubicación, no el 88,1% de cada pago x402 en Base.

Las billeteras vinculadas a China representaron aproximadamente nueve de cada diez transacciones en la categoría etiquetada de seguridad y análisis de código, y la mayor parte de esa categoría se dirigió a AgentLISA, dice Chainalysis. La prominencia de un receptor puede moldear la participación de un país. No muestra que el 90% de todo el gasto de agentes chinos sea en seguridad ni que cada una de esas billeteras pertenezca a un residente chino. La atribución geográfica de una dirección en cadena es una estimación basada en señales disponibles.

Los investigadores sugieren que diferentes estructuras de costos de los modelos podrían explicar por qué las billeteras de EE. UU. pagan por inferencia con más frecuencia mientras que los operadores chinos usan alternativas de pesos abiertos. Esa es una explicación propuesta, no un campo de transacción que identifique el precio de un modelo o la motivación de un cliente. Un operador podría pagar a un servicio de EE. UU. desde otra ubicación o enrutar la financiación a través de un exchange que complica el etiquetado de ubicación.

La autonomía tiene un responsable de presupuesto

Un agente puede elegir cuándo y dónde comprar un resultado de API, pero un humano u organización aprovisiona su billetera, define permisos y repone fondos. Un proceso de software que paga sin intervención humana por cada solicitud no es una entidad con responsabilidad financiera independiente. Una empresa que despliega agentes necesita límites por proveedor, monto, tiempo y tipo de servicio, además de una forma de revocar credenciales comprometidas.

El pago en sí es visible en cadena, mientras que el resultado comprado puede permanecer fuera de cadena. Un registro de blockchain puede mostrar que un token se movió a un proveedor; generalmente no puede probar que los datos devueltos fueran precisos o que la respuesta de un modelo fuera útil. Un servicio podría cobrar por un endpoint no disponible o un agente malicioso podría comprar información irrelevante. La gestión de recibos y resolución de disputas debe conectar la transferencia de tokens con la respuesta de la API.

La cobertura de la puerta de enlace de datos x402 de The Graph ilustra por qué el acceso a API por uso atrae a los proveedores. Cobrar por consulta puede atraer a clientes que no quieren comprar una suscripción. También expone al vendedor a picos de solicitudes y al comprador a un bucle descontrolado que llama al mismo endpoint repetidamente. Los límites de gasto, el registro y las alertas de anomalías pueden limitar ese riesgo. Un protocolo que liquida una transferencia no puede decidir si el agente necesitaba la respuesta.

La atribución crea otro desafío. Una billetera podría llamarse agente porque usó x402, pero el pagador podría ser un script humano, un bot de trading o un servicio promocional. La clasificación de Chainalysis mide interacciones observables, no el modelo privado y el proceso de decisión detrás de cada transacción. La etiqueta honesta para los 138 millones es pagos x402 en Base asociados con un protocolo comúnmente utilizado por agentes, con las categorías y limitaciones que los investigadores revelan.

El argumento más sólido y la cifra de dinero que falta

Coinbase y Circle tienen una afirmación creíble de que las redes de tarjetas están mal adaptadas a los cargos del tamaño de una máquina. Una solicitud de datos de un centavo no puede soportar la misma economía fija que una compra ordinaria con tarjeta. La evidencia de Chainalysis de que muchas billeteras que cumplen los requisitos se recargan y gastan rápidamente respalda un caso de uso emergente más allá de las demostraciones de un día. Las integraciones corporativas añaden otro camino para que las vías lleguen a presupuestos de software reales.

La evidencia aún se queda corta de una cuenta de ingresos completa. El informe proporciona un gran recuento acumulado de transacciones, una amplia distribución de micropagos y comportamientos seleccionados de billeteras. No da un total auditado de ingresos por inferencia de modelos de pago, ganancias netas para los vendedores de API ni el número de empresas no relacionadas que financian esas billeteras. Incluso un valor total grande podría contener transferencias repetidas entre cuentas relacionadas; incluso un valor total pequeño podría pagar por trabajo útil y barato. La demanda a nivel de receptor es la columna que falta.

El próximo informe útil identificaría volúmenes por categoría y valores en dólares para períodos comparables, organizaciones pagadoras únicas cuando la atribución lo permita, receptores recurrentes, reembolsos y la proporción de transacciones vinculadas a la especulación. Debería mantener visible la actividad desconocida en lugar de asignar a cada transacción un propósito comercial. Las cifras de cohortes de Chainalysis dan una razón para estudiar el mercado de cerca; no cierran el caso sobre su tamaño económico.

El denominador de 138 millones necesita una auditoría de transacciones

Un pago en cadena es observable, pero decidir si una billetera pertenece a un agente de IA es un ejercicio de clasificación. X402 marca un intercambio particular entre un cliente y un servicio. Un humano puede programar esas llamadas, y un modelo puede iniciarlas después de que un desarrollador autorice un presupuesto. El recuento de Chainalysis es valioso porque sigue un protocolo definido, pero no debería reetiquetarse como 138 millones de decisiones de máquina independientes. El número de pagadores únicos, proveedores y tareas completadas no está contenido en el recuento del titular.

Una auditoría útil tomaría muestras de contratos o cuentas receptoras en cada categoría, verificaría qué servicio se prestó y estimaría la fracción de transacciones que fueron a la propia infraestructura del mismo operador. Un desarrollador puede enrutar legítimamente pagos entre componentes que controla para probar una aplicación; esa actividad muestra una vía funcional pero no ingresos externos. El libro mayor público puede exponer direcciones y montos repetidos, mientras que probar quién controla cada billetera a menudo requiere evidencia fuera de cadena.

El recuento acumulado también mezcla períodos de comportamiento muy diferente. El informe de junio de Chainalysis describió un pico especulativo temprano; el informe de octubre describe un uso creciente de servicios de información. Comparar el volumen de todos los tiempos con la mezcla de servicios de un mes actual puede hacer que el nuevo uso parezca mayor de lo que es. Las categorías mensuales con las mismas reglas de etiquetado mostrarían cuándo las compras útiles superaron a las promociones, si ese cruce ha ocurrido. Sin esa serie, la dirección está respaldada por la clasificación cualitativa del investigador, no por una fecha de cruce publicada.

El movimiento de stablecoins puede inflarse por el uso repetido de los mismos fondos. Una billetera financiada con $10 podría hacer cientos de consultas diminutas y reponerse más tarde. Sumar transferencias puede mostrar con qué frecuencia ocurrieron llamadas pagadas, pero no significa que llegaran $10 de capital nuevo cada vez. Los ingresos netos de un proveedor después de reembolsos, comisiones y transferencias de vuelta a billeteras afiliadas serían la contrapartida de ingresos. El volumen de pagos en cadena y los ingresos no deberían tratarse como sinónimos.

Por qué el tiempo hasta el primer gasto importa más que un recuento de registros

El cambio de 73 días a 18 minutos sugiere que las billeteras se crean o financian más cerca del momento en que una tarea necesita un servicio de pago. Eso es un cambio operativo. Podría surgir porque los desarrolladores han mejorado la integración, porque las herramientas de financiación aprovisionan billeteras automáticamente, o porque la mezcla de participantes se desplazó hacia operadores con demanda inmediata. Los datos del informe muestran el resultado y respaldan una interpretación de uso intencional; no aíslan qué explicación lo causó.

La proporción que gasta dentro de una hora, 67% en la cohorte más reciente, es particularmente informativa cuando se lee junto con la estadística de segundo financiamiento. Una billetera que paga una vez rápidamente puede ser todavía un experimento. Una billetera que paga en varios días y recibe otro depósito dentro de un mes se ajusta mejor a un trabajo continuo. Ninguna cifra por sí sola identifica a un cliente final. Juntas ofrecen una señal operativa más creíble que un gráfico de creación total de billeteras.

Una prueba adicional seguiría a cada cohorte durante 90 días, rastreando días activos, diversidad de proveedores y stablecoins gastadas. Un segundo financiamiento después de un mes puede reflejar una transferencia permanente establecida por el desarrollador. La diversidad de proveedores puede mostrar si las billeteras compran en todo un ecosistema o solo dentro de una aplicación. Las mismas definiciones deberían mantenerse entre cohortes; cambiar la regla de dos días activos a uno puede hacer que la retención parezca más fuerte sin un cambio de comportamiento.

Hay un límite útil para la analogía de la suscripción. Un humano que renueva una suscripción a menudo decide que el servicio valió la pena. Una billetera de agente puede recargarse automáticamente bajo un presupuesto, con la evaluación ocurriendo más tarde a nivel de organización. La recarga a 30 días es evidencia de que el dinero volvió a la billetera, no prueba de que el comprador calculó un retorno positivo. Las renovaciones de clientes en un servicio con nombre serían una métrica de negocio más sólida.

¿Quién verifica una compra cuando el comprador es código?

Una organización puede asignar a un agente un presupuesto diario y proveedores aprobados, pero el software aún puede hacer una serie de malas compras dentro de ese margen. La política de pagos debe definir quién puede cambiar una asignación, cómo se almacenan las credenciales, qué respuesta de API cuenta como cumplimiento y cuándo se congela una cuenta. La blockchain confirma que los tokens se movieron, no si la información era fresca o si la computación comprada se completó con éxito.

Los pagos pequeños pueden convertirse en grandes costos por la frecuencia. Un agente que envía una solicitud de cinco centavos una vez por segundo gastaría $180 en una hora si funcionara sin interrupción. A diez centavos por solicitud, la cifra por hora es de $360. Estos son cálculos hipotéticos de tasa por monto, no observaciones de Chainalysis. Ilustran por qué un precio unitario bajo aún exige límites de tasa, topes de gasto y alertas cuando un agente entra en bucle.

Un agente podría comprar a un servicio malicioso que devuelve instrucciones en lugar de los datos solicitados. El software que acepta respuestas externas debe separar el contenido pagado de la autoridad sobre su billetera. La lista de aprobación de un sistema de pago y el límite de instrucciones de un modelo son controles separados. Un sistema que verifica una factura pero confía en cada mensaje devuelto aún puede ser explotado sin ninguna falla del protocolo de pago.

Para el cumplimiento, el financiador y el receptor son identidades más significativas que la etiqueta de agente. Los hallazgos geográficos de Chainalysis dependen de atribuir fuentes de financiación, por lo que las ubicaciones desconocidas deberían permanecer fuera de las afirmaciones de participación nacional. Una empresa necesita registros que vinculen la billetera, el responsable humano del presupuesto y la cuenta del proveedor. Si un agente compra un servicio regulado, una solicitud autónoma no elimina las obligaciones legales propias de la empresa.

Cuando el pago es más pequeño que la tarifa para investigarlo

Los micropagos alteran la economía de la supervisión. Una empresa no puede revisar manualmente cada llamada de cinco centavos a un modelo o API y aún ofrecer ese servicio a cinco centavos. Puede revisar la fuente de financiación, aprobar la categoría del receptor y establecer umbrales automáticos que detengan o marquen comportamientos anormales. Una investigación sigue a un patrón o excepción. Chainalysis presenta un caso similar para examinar la configuración y el destino, pero los detalles de implementación varían según el proveedor de billetera y la organización.

Una billetera con una asignación de $20 puede completar muchas solicitudes baratas, pero las reglas deben especificar cómo un agente elige entre proveedores. Si un servicio cambia su precio de $0,02 a $0,20, una asignación estática aún puede permitir gastar diez veces más por llamada. El agente debería recibir un tope de precio de su operador y fallar de forma segura cuando un proveedor lo exceda. De nuevo, la transferencia puede liquidarse correctamente mientras la decisión de compra es mala.

Los recibos necesitan una unidad que tanto el comprador como el vendedor puedan auditar. Un hash de transacción de stablecoin prueba que ocurrió un pago; un identificador de respuesta de servicio puede mostrar qué consulta pagó. Unir ambos es necesario si un cliente impugna un cargo o si una API agota el tiempo después de aceptar el pago. Un servicio sin un procedimiento utilizable de reintento o reembolso puede tener un volumen en cadena impresionante y una retención pobre.

El mismo problema afecta la medición del fraude. Un actor malicioso podría enrutar una gran cantidad de llamadas baratas a través de un servicio que controla para inflar su aparente base de usuarios. El costo serían las tarifas de red, el tiempo del desarrollador y cualquier pérdida en conversión, potencialmente muy por debajo del volumen nocional del titular cuando los fondos circulan. Un panel serio debería informar compradores controlados de forma independiente e ingresos recurrentes por servicios, no solo recuentos de transacciones.

El próximo informe puede separar una industria de una demostración

La evidencia de una industria incluiría proveedores de servicios que obtienen ingresos sostenidos de agentes no relacionados, operadores que aumentan presupuestos después de evaluar resultados y múltiples proveedores que compiten en precio y calidad. Las nuevas categorías de receptores y cohortes de billeteras de Chainalysis mueven la discusión en esa dirección. Todavía no identifican a los usuarios finales que pagan las facturas ni el beneficio de los servicios vendidos.

La distribución de bajo valor hace que el caso de uso sea distintivo. Una solicitud de datos de pago que cuesta centavos puede ser impracticable en las vías de tarjetas heredadas, y una billetera programable puede hacerlo en medio de una tarea de software. Sin embargo, el mundo de las tarjetas mostrado tiene facturación basada en cuentas y agregación mensual, lo que también puede soportar precios unitarios pequeños sin cobrar una tarjeta por cada llamada. La ventaja de x402 debería compararse con esa alternativa, no solo con el caso absurdo de pasar una tarjeta por separado por una fracción de centavo.

Un proveedor puede elegir suscripciones, créditos prepagos o x402 de pago por uso, y los clientes pueden preferir diferentes modelos. Los pagos de agentes ganarán un lugar duradero si reducen la fricción de incorporación, alcanzan un mercado útil de compradores y se liquidan a un costo total aceptable. El recuento de 138 millones muestra que el software está usando la vía. Los datos de categorías e ingresos en períodos futuros mostrarán cuánto trabajo económico viaja sobre ella.