Los agentes de inteligencia artificial han completado más de 138 millones de transacciones en blockchain a través del protocolo de pago x402 de Coinbase en la red Base, según un nuevo estudio publicado por la empresa de análisis de blockchain Chainalysis el 14 de octubre de 2026. Los resultados ponen de relieve el rápido desarrollo de los sistemas de pago autónomos que permiten que el software basado en IA adquiera servicios digitales, acceda a información y realice transacciones sin intervención humana en cada pago.
El estudio, publicado como parte del análisis de Chainalysis sobre la adopción de las criptomonedas en Norteamérica para 2026, muestra que los pagos de máquina a máquina están pasando de la fase inicial de experimentación a una actividad comercial más habitual. Más del 87 % de las transacciones examinadas consistían en pagos por un valor de entre 0,0001 y 0,10 dólares, lo que demuestra la importancia de una infraestructura de pagos de bajo coste para los sistemas de IA que adquieren con frecuencia pequeñas cantidades de datos, capacidad informática y otros recursos digitales.
Aunque estas transacciones no se corresponden con las compras minoristas convencionales, su crecimiento señala un avance clave en el comercio mediado por agentes: los sistemas de IA se están convirtiendo en agentes económicos capaces de gestionar decisiones de gasto limitadas y adquirir servicios como parte de flujos de trabajo automatizados.
Chainalysis ha constatado que las transacciones acumuladas realizadas mediante el protocolo x402 en Base habían superado los 138 millones en el periodo analizado de 2026. Esta cifra supone un aumento sustancial con respecto a las aproximadamente 1.500 transacciones registradas a mediados de 2025, cuando la tecnología aún se encontraba en sus primeras fases de adopción.
Los desarrolladores y las empresas han impulsado esta expansión al experimentar con software autónomo capaz de realizar pagos directamente a servicios en línea. En lugar de que un usuario humano tenga que autorizar manualmente cada transacción, un agente de IA puede utilizar un monedero digital con saldo para adquirir los recursos necesarios para completar una tarea asignada.
Por ejemplo, un sistema de IA dedicado a la investigación financiera podría necesitar acceso a un servicio premium de datos de mercado. Un agente de desarrollo de software podría necesitar una revisión de código, mientras que otro asistente podría necesitar adquirir más capacidad de cálculo o acceder a un modelo de IA especializado. A través de una infraestructura de pago compatible, estas transacciones pueden realizarse automáticamente dentro del flujo de trabajo del agente.
Sin embargo, hay que hacer una distinción importante respecto a la cifra que aparece en el titular. Los 138 millones de transacciones representan el número de pagos procesados a través de x402 en Base, no el valor monetario de dichos pagos. No deben interpretarse como 138 millones de dólares en ingresos ni como 138 millones de pedidos de compra de consumidores.
Chainalysis también identificó una importante actividad especulativa durante las primeras fases de desarrollo del protocolo, especialmente en lo que respecta a los tokens de criptomonedas. Por consiguiente, el crecimiento de las transacciones por sí solo no determina la magnitud de la actividad comercialmente productiva de la IA.
No obstante, el estudio aporta pruebas cuantificables de que la infraestructura de pagos autónomos está despertando un interés sostenido.
Coinbase introdujo el protocolo x402 en mayo de 2025 para permitir pagos automatizados directamente a través de solicitudes por Internet. Su nombre hace referencia al código de estado HTTP 402, tradicionalmente asociado al concepto de que se requiere un pago para acceder a un recurso en línea. La tecnología permite a las aplicaciones de software y a los agentes de IA adquirir servicios sin depender de los acuerdos de suscripción convencionales ni de repetidos procedimientos de pago manuales.
Cuando un agente solicita acceso a un recurso de pago, el servicio puede responder con instrucciones de pago. A continuación, el agente evalúa la solicitud, transfiere el importe requerido a través de un mecanismo de pago mediante blockchain compatible y proporciona la confirmación para acceder al recurso. Los pagos suelen realizarse mediante stablecoins, como el USDC, que están diseñadas para mantener un valor relativamente estable frente a una moneda de referencia, como el dólar estadounidense.
El protocolo es compatible con múltiples redes de blockchain, aunque Base, desarrollada por Coinbase, se ha convertido en un entorno especialmente activo para las transacciones x402. La importancia económica de esta arquitectura radica en su capacidad para gestionar pagos de muy pequeña cuantía con unos costes de liquidación relativamente bajos.
Las tarjetas de pago tradicionales están diseñadas principalmente para transacciones de consumidores y empresas que implican importes lo suficientemente elevados como para justificar las comisiones de tramitación y otros gastos operativos. Los pagos por valor de fracciones de céntimo suelen resultar antieconómicos a través de la infraestructura convencional de tarjetas. Los sistemas de liquidación basados en blockchain pueden hacer que este tipo de transacciones resulten más prácticas, permitiendo que los servicios digitales cobren por solicitud en lugar de exigir a los clientes que adquieran suscripciones o paquetes de prepago. Esto podría dar lugar a nuevos modelos comerciales en los que los sistemas de IA adquieran exactamente la información o los recursos informáticos que necesitan.
Uno de los hallazgos más reveladores se refiere al valor de las transacciones individuales. Chainalysis examinó la actividad de x402 durante los 16 meses que finalizaron en septiembre de 2026 y descubrió que más del 87 % de los pagos oscilaban entre 0,0001 y 0,10 dólares. Los valores de transacción más habituales se situaban entre uno y diez céntimos. Estas cifras indican que gran parte de la economía emergente de pagos a través de agentes se basa en micropagos, más que en transacciones minoristas convencionales.
Para los desarrolladores, la posibilidad de cobrar pequeñas cantidades por servicios individuales crea oportunidades para comercializar recursos digitales que, de otro modo, serían difíciles de vender de forma rentable. Por ejemplo, un proveedor de información financiera podría cobrar a un agente de IA por cada conjunto de datos solicitado. Una empresa de seguridad de software podría cobrar por inspecciones de código individuales, mientras que un proveedor de infraestructura de IA podría cobrar por cada consulta de modelo. Este enfoque difiere de las estructuras de precios basadas en suscripciones que predominan en muchos servicios de software.
En lugar de comprometerse a un pago mensual, los sistemas autónomos podrían acceder a los recursos bajo demanda, con costes determinados por el uso real. Este tipo de acuerdos podrían cobrar especial importancia a medida que los agentes de IA se vuelvan más sofisticados y coordinen múltiples servicios especializados para llevar a cabo tareas complejas. Para la economía digital en general, la infraestructura de micropagos podría contribuir a crear mercados en los que las aplicaciones de software intercambien automáticamente servicios e información.
Sin embargo, no hay que confundir los elevados volúmenes de transacciones con unos ingresos comerciales elevados. El predominio de pagos extremadamente pequeños significa que, incluso millones de transacciones, pueden representar un valor financiero relativamente modesto.
Más allá de los volúmenes de transacciones, Chainalysis identificó cambios en la rapidez con la que las carteras relacionadas con la IA comienzan a gastar tras recibir fondos. A finales de 2025, el intervalo medio entre la financiación inicial de una cartera y su primer pago x402 era de aproximadamente 73 días. Para el tercer trimestre de 2026, ese intervalo se había reducido a tan solo 18 minutos.
Este hallazgo sugiere que los desarrolladores crean y recargan cada vez más carteras específicamente para ejecutar tareas automatizadas, en lugar de hacerlo con fines de experimentación general o para almacenar activos digitales. La proporción de carteras recién recargadas que realizaron su primer pago x402 en menos de una hora también aumentó considerablemente. En el tercer trimestre de 2025, solo el 4 % de las carteras realizaba su primer pago en la hora siguiente a la recepción de los fondos. En el tercer trimestre de 2026, la cifra había alcanzado el 67 %.
Esta aceleración sugiere una conexión más estrecha entre la financiación de los monederos y las necesidades operativas inmediatas. Un agente de IA puede recibir una asignación de gasto definida poco antes de comenzar una tarea y, a continuación, utilizar esos fondos para adquirir los servicios necesarios para completarla. Este comportamiento concuerda con el desarrollo de flujos de trabajo de pago automatizados en los que las decisiones de gasto forman parte de la ejecución del software.
No obstante, los datos no demuestran que todas las transacciones fueran iniciadas de forma independiente por un modelo de IA. Es posible que parte de la actividad implique aplicaciones automatizadas o scripts que operan siguiendo instrucciones predefinidas.
Chainalysis también analizó si las carteras seguían recibiendo fondos tras su actividad inicial, lo que constituye otro indicador de uso recurrente. Entre las carteras que cumplían los requisitos y que recibieron su primera aportación en el tercer trimestre de 2025, el 70,6 % recibió fondos adicionales en un plazo de 30 días. En el caso del grupo correspondiente que recibió su primera aportación en el segundo trimestre de 2026, esa proporción aumentó hasta el 89,3 %.
El análisis se centró en los monederos que habían realizado pagos al menos en dos días distintos, excluyendo de esta comparación concreta a los participantes que solo lo hicieron una vez. Esta salvedad es importante porque las cifras miden la repetición de pagos entre un grupo ya activo, en lugar de la retención entre todos los monederos de nueva creación.
A pesar de esa limitación, el aumento sugiere que los desarrolladores y las organizaciones que utilizan x402 están cada vez más dispuestos a recargar los monederos y mantener en funcionamiento los sistemas de pago automatizados. La financiación repetida puede indicar que un agente está realizando tareas lo suficientemente valiosas como para justificar un gasto continuo.
Por ejemplo, una empresa podría destinar un presupuesto recurrente a un asistente automatizado de inteligencia de mercado que adquiera información de proveedores de datos externos. Del mismo modo, los equipos de desarrollo de software podrían financiar agentes que accedan de forma continua a herramientas de pruebas, servicios de seguridad o recursos informáticos especializados. Estos casos de uso muestran cómo los pagos autónomos podrían convertirse en una parte habitual de las operaciones empresariales.
Las conclusiones de Chainalysis muestran que el mercado emergente de los pagos autónomos se concentra actualmente en los servicios digitales, más que en los bienes de consumo físicos. Una de las categorías de gasto más importantes es la inferencia de modelos de IA, en la que un agente paga para acceder a otro modelo de IA.
Esto puede ocurrir cuando un agente relativamente sencillo necesita capacidades especializadas para completar una tarea, como analizar información compleja, generar código o interpretar documentos técnicos. Otras categorías importantes incluyen las API de datos y búsqueda, la inteligencia financiera, la revisión de código de software, el análisis de seguridad y las herramientas utilizadas para desarrollar u operar agentes de IA.
De hecho, los sistemas de IA adquieren cada vez más servicios de otros sistemas de software. Esta evolución podría dar lugar a una economía digital en la que los agentes actúen simultáneamente como compradores, proveedores de servicios e intermediarios.
Un asistente de IA orientado a los negocios, por ejemplo, podría comprar datos de mercado a un proveedor, obtener un procesamiento analítico de otro y utilizar un tercer servicio para generar un informe. Cada interacción podría implicar un pago automatizado independiente, que podría completarse en cuestión de segundos.
El modelo ofrece a los proveedores de servicios digitales especializados la oportunidad de monetizar sus capacidades a través de una infraestructura de pagos estandarizada. Al mismo tiempo, Chainalysis advierte de que parte de la actividad inicial de las transacciones x402 estuvo impulsada por aplicaciones especulativas de criptomonedas, incluidas las transacciones relacionadas con las «memecoins». La aparición de pagos por servicios de información más sostenidos constituye un avance importante, pero el ecosistema en su conjunto se encuentra aún en una fase inicial.
El estudio también identifica diferencias geográficas sustanciales en el desarrollo de la actividad de pagos autónomos. Según Chainalysis, los monederos atribuidos a Estados Unidos representaron aproximadamente el 30 % de las transacciones geográficamente identificables entre agentes de IA y servicios que utilizan x402.
La cuota estadounidense fue considerablemente mayor en las categorías relacionadas con la infraestructura de IA. Las carteras vinculadas a EE. UU. representaron el 88,1 % de las transacciones identificables relacionadas con la inferencia de modelos de IA y el 41,8 % de los pagos a marcos de agentes y catálogos de herramientas. También representaron el 23,2 % de las transacciones relacionadas con API de datos y de búsqueda.
Estas cifras reflejan la posición destacada de las empresas estadounidenses en el desarrollo de la inteligencia artificial, la infraestructura de blockchain y las tecnologías de pago digital. Coinbase, que desarrolló x402, y Circle, el emisor del USDC, se encuentran entre las empresas que respaldan la infraestructura utilizada para los pagos autónomos.
Estados Unidos también acoge a los principales desarrolladores de modelos de IA y a un importante ecosistema de empresas que crean software basado en agentes. China presenta un patrón diferente. Chainalysis identificó una actividad especialmente intensa vinculada a China en los servicios de seguridad y análisis de código, lo que sugiere que la economía de agentes emergente podría desarrollar diferentes especializaciones regionales.
Sin embargo, la atribución geográfica en el análisis de la cadena de bloques tiene sus limitaciones. La actividad de los monederos no siempre puede asignarse de forma fiable a un país concreto, y los porcentajes disponibles se refieren únicamente a las transacciones para las que fue posible la identificación geográfica.
Aunque las conclusiones de Chainalysis se refieren principalmente a los servicios digitales, tienen implicaciones más amplias para el desarrollo del comercio electrónico. El «comercio agentivo» describe un entorno comercial en el que los sistemas de IA pueden participar en las decisiones de compra, la búsqueda de productos y la ejecución de transacciones. Para los consumidores, esto podría traducirse, a la larga, en asistentes de compras que comparen productos, identifiquen tiendas adecuadas y faciliten las compras de acuerdo con preferencias predefinidas.
Para las empresas, es posible que los agentes autónomos adquieran cada vez más servicios de software, inteligencia de mercado, información logística y otros recursos necesarios para respaldar las operaciones comerciales.
El protocolo x402 muestra una posible infraestructura de pago para este entorno emergente, especialmente en aquellos casos en los que las transacciones son frecuentes y de pequeño importe individual. Sin embargo, los requisitos del comercio minorista convencional difieren de los de los micropagos de máquina a máquina. La compra de productos físicos implica la disponibilidad de existencias, las direcciones de entrega, la fiscalidad, la protección del consumidor, la prevención del fraude, las devoluciones y la resolución de disputas.
Estas consideraciones hacen poco probable que un único protocolo de pago aborde todos los aspectos del comercio automatizado. En cambio, las diferentes tecnologías de pago podrían cumplir funciones complementarias. Los pagos con stablecoins basados en blockchain podrían cobrar cada vez más relevancia para las compras automatizadas de servicios digitales, mientras que los proveedores de pago consolidados seguirán prestando apoyo a las transacciones de los consumidores que requieran mecanismos adicionales de autorización y protección.
Por lo tanto, el crecimiento del x402 debería considerarse una prueba de la expansión de las capacidades de pago autónomo, y no una prueba de que las transacciones en blockchain estén sustituyendo a los sistemas de pago convencionales del comercio electrónico.
Los pagos de máquina a máquina podrían resultar especialmente relevantes para el comercio digital transfronterizo. Las empresas que operan a nivel internacional suelen enfrentarse a costes de procesamiento de pagos, gastos de conversión de divisas y requisitos administrativos a la hora de adquirir servicios de proveedores de otros países. En el caso de las pequeñas transacciones digitales, estos costes pueden llegar a ser desproporcionadamente elevados.
Los pagos mediante blockchain de bajo coste podrían reducir algunas de estas barreras al permitir que las aplicaciones de software liquiden transacciones utilizando monedas digitales y protocolos de pago compatibles. Esto podría crear oportunidades para que los proveedores internacionales de datos, servicios informáticos e infraestructura de IA vendan acceso a los clientes sin necesidad de establecer relaciones de facturación convencionales para cada transacción.
Un agente de IA que opere en Europa, por ejemplo, podría, en teoría, adquirir acceso a un servicio de información especializado ubicado en otra región mediante un pago automatizado con una stablecoin. Este tipo de transacciones podrían favorecer la creación de mercados internacionales más flexibles para los recursos digitales.
No obstante, la adopción transfronteriza dependerá de varios factores, entre los que se incluyen el cumplimiento normativo, la verificación de sanciones, la ciberseguridad, la disponibilidad de monedas estables y el tratamiento jurídico de los pagos con activos digitales.
Las empresas también necesitarán mecanismos para gestionar los límites de gasto automatizados, los registros de transacciones y la rendición de cuentas financiera. Por consiguiente, la infraestructura de pagos autónomos necesitará sistemas adecuados de gobernanza y gestión de riesgos.
El estudio de Chainalysis muestra que los sistemas de pago autónomos están desarrollando patrones de uso más persistentes. El aumento hasta más de 138 millones de transacciones x402 acumuladas, junto con un gasto inicial más rápido y una mayor repetición de aportaciones entre las carteras activas, sugiere que los desarrolladores están integrando los pagos automatizados en flujos de trabajo cada vez más prácticos.
Sin embargo, el mercado sigue siendo relativamente inmaduro. La mayoría de las transacciones son por importes muy reducidos, la adopción inicial ha estado impulsada por la actividad especulativa y los estudios disponibles no determinan el valor económico total generado por los pagos autónomos. No obstante, los resultados indican que está empezando a tomar forma una nueva forma de comercio digital.
En lugar de depender exclusivamente de los usuarios humanos para iniciar las compras, las aplicaciones de software son cada vez más capaces de adquirir recursos y servicios como parte de su funcionamiento habitual. Para las empresas de comercio electrónico, los proveedores de pagos y los desarrolladores de tecnología, esto genera oportunidades para crear una infraestructura que facilite las transacciones entre personas y sistemas autónomos.
El impacto comercial inmediato puede ser más visible en los servicios digitales, donde los agentes de IA pueden adquirir información, recursos informáticos y capacidades especializadas sin la complejidad logística del comercio minorista físico. Sin embargo, con el tiempo, este mismo principio subyacente podría influir en el comercio en general: sistemas de software que identifiquen necesidades comerciales, evalúen a los proveedores disponibles y ejecuten pagos dentro de unos límites definidos. Las conclusiones de Chainalysis sugieren que esta transición ya está en marcha, aunque aún no se haya demostrado todo el potencial económico del comercio mediante agentes.
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