BlackRock analiza cómo la IA podría transformar los pagos con stablecoins y tokenización 

Tabla de Contenidos

Puntos Clave de la Noticia:

  • BlackRock publicó el 22 de septiembre de 2026 su informe de investigación titulado The Machine-Native Economy, enfocado en la convergencia entre agentes de inteligencia artificial e infraestructura de activos digitales.
  • El documento cita un volumen transaccional ajustado superior a los 11 billones de dólares en stablecoins registrado durante el ejercicio anual de 2025.
  • La firma reporta proyecciones del sector en la nube que sitúan los ingresos de las principales compañías del rubro en aproximadamente 1,1 billones de dólares hacia 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 29%.

BlackRock acaba de presentar una nueva línea de investigación técnica. El gestor de activos  examina qué tan viables es usar stablecoins y tokenización para hacer pagos automatizados entre agentes autónomos de inteligencia artificial.

Dicha investigación está a cargo de la división BlackRock Digital Assets Research, está plantea panoramas operativos donde sistemas de software autónomos interactúan de manera directa con rieles financieros descentralizados.

Interacción de agentes de software con la infraestructura blockchain

pagos con stablecoins y tokenización

El informe de la compañía gestora señala que el avance de modelos autónomos generarán demandas de consumo computacional, compra de interfaces de programación (APIs) y adquisición de conjuntos de datos. Para resolver estas transferencias recurrentes de bajo coste, tienen previsto protocolos en fase de desarrollo como x402, el Machine Payments Protocol impulsado por Stripe y Tempo, junto con el Agentic Commerce Protocol concebido por Stripe y OpenAI.

El reporte de BlackRock indica que, estas especificaciones técnicas buscan permitir que los agentes ejecuten transferencias machine-to-machine sin requerir autorizaciones humanas individuales en cada transacción.

En este esquema, las stablecoins vinculadas al dólar se presentan como un mecanismo de liquidación funcional para la economía autónoma. La gestora registró más de 11 billones de dólares en volumen ajustado de stablecoins a lo largo de 2025. 

Datos de la firma sugieren que la adopción de estas monedas dependerá de la consolidación de marcos regulatorios como la Ley GENIUS en Estados Unidos, el reglamento MiCA en la Unión Europea y las normativas específicas implementadas en Hong Kong y Singapur.

Con respecto a la tokenización de fondos y valores tradicionales, estos facilitarían la programación de reglas contractuales directas para agentes algorítmicos. La documentación oficial del estudio subraya que los activos tokenizados no eximen el cumplimiento de normas de elegibilidad, conocimiento del cliente (KYC) y prevención de lavado de dinero (AML), las cuales operarán en capas de verificación independientes al registro contable en blockchain.

Además, el reporte aborda la capacidad de cómputo requerida para tareas de inferencia y entrenamiento. De acuerdo con las estimaciones recogidas en la publicación, los ingresos agregados de los mayores proveedores de computación en la nube podrían ascender a 1,1 billones de dólares para el año 2030, partiendo de los registros observados en 2025.

Bajo este modelo de mercado, los derechos sobre unidades de procesamiento gráfico (GPU) podrían representarse mediante contratos digitales transferibles, utilizados como garantía colateral o negociados en tiempo real mediante protocolos como Model Context Protocol (MCP) y Agent2Agent (A2A).

El despliegue de esta infraestructura coincide con la expansión de productos de inversión institucional de la compañía, tras el lanzamiento del ETF IBQT en Canadá durante agosto de 2026. 

La parte final del reporte de la gestora de activos  BlackRock señala que, la materialización práctica de estos casos de uso requerirá la estandarización técnica de métricas de hardware y la resolución de esquemas de identidad digital para agentes autónomos antes de alcanzar una fase de implementación comercial a gran escala.

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