M2M-economie: AI-agenten en de toekomst van machinale betalingen

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft steeds meer bedrijven in verschillende sectoren doordrongen. Gegevens tonen aan dat 88% van de organisaties AI gebruikt, een stijging ten opzichte van 50% in 2022, en wordt verwacht dat de technologie $15.7 trillion to the global economy tegen 2030.

Naarmate de adoptie versnelt, is de rol van systemen die worden aangedreven door geavanceerde machine learning verschoven van smalle, ondersteunende rollen naar een diepe integratie in handel, financiën, logistiek en andere sectoren.

Deze AI-systemen helpen de efficiëntie te verbeteren, kosten te verlagen en automatisering mogelijk te maken door geïnformeerde beslissingen te nemen en werkstromen in realtime te optimaliseren. Ze zijn echter afhankelijk van mensen. Deze afhankelijkheid evolueert nu naar meer autonomie.

Naarmate zowel de technologie als de adoptie blijven rijpen, ontstaat er een ingrijpende verschuiving. AI is niet langer alleen een hulpmiddel; het wordt een economische actor, wat leidt tot Machine-to-Machine (M2M) Economics. In het centrum van deze verschuiving staan autonome software‑entiteiten die AI “agenten” worden genoemd, die opereren binnen een onderliggende architectuur die uit enkele sleutelonderdelen bestaat.

In de kern staat een model dat de agent helpt de intentie te begrijpen en vervolgens de reeks stappen biedt die hij kan nemen over apps en systemen om het gewenste resultaat te bereiken.

Vervolgens vereist het uitvoeren van de stappen veilige integraties met voorraadtools, logistieke platforms en betalingsgateways zodat de agent acties kan uitvoeren zoals een bestelling plaatsen, leveringen plannen of restituties uitgeven. Daaronder staat een klantdataplatform (CDP) dat gebruikersvoorkeuren, servicegeschiedenis en toestemming opslaat, samen met kennisschema’s die relaties tussen producten en beleidsregels in kaart brengen, waardoor agenten opereren met context in plaats van giswerk.

Na verloop van tijd helpt versterkend leren van interacties zoals klikken, conversies en klachten agenten te leren welke acties tot betere resultaten leiden, waardoor de ervaring betrouwbaarder wordt.

Samen vormen deze lagen een gecoördineerd systeem dat succesvolle agentic commerce mogelijk maakt.

AI-agenten assisteren niet alleen; ze nemen ook beslissingen, voeren taken uit en interageren met andere systemen, met minimale tot absoluut geen menselijke supervisie. Nog opvallender is dat deze proactieve, resultaatgerichte agenten nu producten en diensten van elkaar kunnen kopen en verkopen. Een AI-model betaalt automatisch een cloudprovider voor compute‑bronnen. Een ander onderhandelt over API‑toegang. Ze wijzen middelen toe en optimaliseren kosten autonoom.

Volgens Nvidia (NVDA ) ‑CEO Jensen Huang zouden deze AI-agenten een “multi‑triljoen‑dollar opportunity” voor veel sectoren kunnen creëren, waarbij hij ze “de nieuwe digitale arbeidskracht” noemt.

“The age of AI Agentics is here,” announced Huang at the 2025 CES.

Dit is te zien bij retailgiganten zoals Walmart (WMT ) die AI-agenten gebruiken om persoonlijke winkelervaringen te automatiseren en merchandise‑planning te vergemakkelijken. Zelfs bankgigant JPMorgan Chase onderzoekt ze om fraude te detecteren, financieel advies te geven en juridische en compliance‑processen te automatiseren.

Tegelijkertijd hebben Google, Microsoft (MSFT ), IBM en Salesforce (CRM ) agentic AI‑functionaliteiten direct in hun softwareplatformen geïntegreerd.

Wat we momenteel waarnemen is de vroege vorming van een economie waarin machines niet alleen deelnemers zijn, maar autonome kopers en verkopers, die handelen namens een gebruiker of een systeem.

AI als economische actoren: kopen en verkopen met digitaal geld

Naarmate AI-agenten beginnen te handelen, is de vraag: hoe betalen ze? Traditionele financiële systemen werken niet voor deze machines omdat ze rond mensen zijn gebouwd. Deze systemen vereisen handmatige goedkeuringen, fysieke aanwezigheid, menselijke identiteitsverificatiestandaarden en vaste bankuren die simpelweg niet werken voor autonome, realtime machine‑interacties.

Wat AI-agenten nodig hebben is een programmeerbaar, wereldwijd interoperabel en altijd beschikbaar betalingssysteem. Hier komen digitale valuta’s in beeld.

Stablecoins, een type cryptocurrency ontworpen om een stabiele waarde te behouden door hun prijs te koppelen aan een activum zoals de Amerikaanse dollar, zijn bijzonder geschikt voor deze machine‑to‑machine handel.

Voor starters zijn ze programmeerbaar, wat intelligentie in transacties introduceert en precies is wat AI-agenten nodig hebben. Dit betekent dat logica, regels en voorwaarden direct in de geldstroom kunnen worden ingebouwd.

Door betalingen automatisch via slimme contracten te laten uitvoeren, stellen stablecoins AI-agenten in staat om voorwaardelijk te handelen, bijvoorbeeld automatisch fondsen vrij te geven zodra een dienst is geleverd of uitgaven aan te passen op basis van realtime omstandigheden, iets waar traditionele banksystemen moeite mee hebben.

Stablecoins zoals USDT en USDC bieden ook onmiddellijke afwikkeling. In tegenstelling tot legacy‑systemen die uren of dagen kunnen duren, worden blockchain‑gebaseerde transacties in seconden, zo niet minuten, afgehandeld. Voor AI-agenten die in realtime opereren, is deze snelheid essentieel.

Belangrijker nog, ze zijn grensoverschrijdend, en met AI-agenten die zonder nationale grenzen opereren, maken stablecoins soepele, naadloze grensoverschrijdende geldstromen mogelijk door valutaconversie en regelgevende vertragingen te elimineren.

Daarnaast zijn de permissieloze blockchain‑netwerken altijd actief. Er zijn geen weekenden of feestdagen die de geldstroom in de cryptowereld beperken. Door 24/7 te opereren, sluiten stablecoins perfect aan bij autonome systemen die ook geen kantooruren volgen.

Deze voordelen maken micro‑transacties mogelijk, waardoor AI-agenten kunnen betalen met fracties van een cent, en zo nieuwe bedrijfsmodellen ontgrendelen die voorheen niet mogelijk waren vanwege betalingsfrictie. Bij transacties onder een dollar is de traditionele betalings­economie niet logisch, omdat banken en betalingsverwerkers zoals Visa (V ) en Mastercard (MA ) een vaste vergoeding per transactie rekenen, waardoor het overmaken van kleine bedragen economisch niet haalbaar is.

Daarom bouwt Circle, de uitgever van de op één na grootste stablecoin USDC momenteel zijn eigen betaalsystemen die specifiek zijn ontworpen voor machinale handel. Vorige maand lanceerde het bedrijf nanopayments, waarmee agenten zo weinig als $0.000001 in USDC kunnen verzenden zonder kosten op hun nieuwe Arc‑blockchain.

Stablecoins worden breed geadopteerd. In 2025 stegen de totale stablecoin‑transacties naar $33 trillion, en de adoptie reikte verder dan crypto‑handelaren. Een rapport vond dat 33% van de wereldwijde financiële leiders al stablecoins gebruiken stablecoins in hun bedrijfsvoering, met maar liefst 86% die geïnteresseerd is dit de komende paar jaar te doen.

Dus, door “digitale dollars” te gebruiken, kunnen AI-agenten bijna onmiddellijk, 24/7 en wereldwijd transacties uitvoeren.

“Heel binnenkort zullen er meer AI-agenten dan mensen transacties uitvoeren,” kondigde Coinbase‑CEO Brian Armstrong aan in een X‑bericht, verwijzend naar hun onvermogen om een bankrekening te openen. “Maar ze kunnen wel een crypto‑portemonnee bezitten,” voegde hij toe.

En daarom beweegt de crypto‑beurs “naar een AI‑first mentaliteit door het hele bedrijf heen,” zoals Armstrong recent deelde. Dit omvat Base, geïncubeerd door Coinbase, waar agenten on‑chain opereren als mini‑bedrijven, en werken aan een L2‑agent‑native omgeving.

Dan is er crypto‑venture‑capital‑firma Paradigm, dat samenwerkte met het reguliere financiële bedrijf Stripe om een op betalingen gerichte blockchain genaamd Tempo te lanceren, die wereldwijde uitbetalingen, micro‑transacties en AI‑agentic betalingen zal afhandelen met een stablecoin‑first ontwerp.

Al deze ontwikkelingen vormen een belangrijke nieuwe economische laag, waarvan McKinsey projecteert dat ze $3‑$5 trillion in consumentenhandel kan bemiddelen tegen 2030.

AI‑agenten als een nieuwe klantklasse

De vooruitgang van AI‑technologie en de uitbreiding van M2M‑economieën leiden tot de opkomst van AI‑agenten als een nieuw type klant.

In tegenstelling tot menselijke consumenten opereren deze agenten continu, zonder moe te worden of zich te vervelen. Bovendien kunnen ze eindeloos doorgaan, zonder invloed van gevoelens en emoties. Emoties vormen hier niet de basis van besluitvorming; in plaats daarvan is het gebaseerd op data en optimalisatie.

Bovendien geeft deze nieuwe klantklasse prioriteit aan kosten en efficiëntie boven alles en kan ze direct opschalen. AI‑agenten kunnen van het afhandelen van enkele taken naar enorme volumes gaan, zeer snel en met weinig extra inspanning. En al deze factoren zullen de vraagpatronen in de economie fundamenteel veranderen.

Tot nu toe waren mensen de belangrijkste focus van bedrijven, maar dat is niet langer het geval. Ze beginnen nu producten en diensten specifiek te ontwerpen voor consumptie door machines, d.w.z. API’s, data‑feeds en compute‑diensten.

En dat betekent dat bedrijven, in plaats van te marketen naar mensen, hun aanbod zullen optimaliseren voor algoritmische selectie, zodat hun diensten de snelste, goedkoopste of meest betrouwbare optie zijn voor de AI‑agenten die de beslissingen nemen.

“Dit verandert veel in hoe we denken over het investeringslandschap en over het bouwen van producten. Je moet nu echt agent‑first denken en ervan uitgaan dat het merendeel van je klanten agenten zullen zijn in plaats van mensen.”

– Matt Huang, managing partner bij Paradigm

In deze context wordt de rol van programmeerbare digitale betalingen nog centraler. En omdat AI‑agenten snel, goedkoop, programmeerbaar geld nodig hebben om transacties uit te voeren, heeft de stablecoin‑industrie haar toepassingsgebied gevonden.

Volgens Dan Morehead, de oprichter van Pantera Capital, die $5 miljard aan digitale activa beheert, heeft AI geen andere keuze dan crypto te gebruiken voor financiële transacties omdat AI‑agenten geen contant geld kunnen hanteren. En ongeacht welk bedrijf uiteindelijk de AI‑race wint, zullen ze allemaal blockchain‑infrastructuur nodig hebben om geld te verplaatsen, gelooft hij.

Hoewel stablecoins veelbelovend zijn voor het mogelijk maken van agentic commerce, staan ze nog steeds voor uitdagingen.

“De meeste mensen hebben geen stablecoin‑portemonnee,” zei Rubail Birwadker, Visa’s wereldwijde hoofd groei, tegen Bloomberg. Deze kloof tussen narratief momentum en infrastructuurrealiteit is van groot belang voor agenten die op schaal opereren. “Het is enorm belangrijk dat we de zeer verdiende aandacht die stablecoins krijgen in de agentic‑wereld scheiden van de realiteit,” voegde Birwadker toe.

Infrastructuurkloof is slechts een deel van de uitdaging. Regelgevende onzekerheid is even groot. De juridische status van een AI‑agent blijft onbepaald, en vragen over aansprakelijkheid, zoals wie verantwoordelijk is wanneer een agent de wet overtreedt of een fout maakt, blijven onbeantwoord.

Bovendien, wanneer de entiteit die de transactie initieert en afhandelt een programma is in plaats van een mens, wordt naleving van anti‑witwas (AML) regelgeving moeilijk.

Maar wat stablecoins betreft, beginnen ze duidelijkheid te krijgen, met het Markets in Crypto‑Assets (MiCA) kader in de EU dat strikte reserve‑eisen voor stablecoin‑uitgevers eist. In de VS heeft the GENIUS Act een federaal regelgevend kader opgezet voor stablecoins gekoppeld aan de Amerikaanse dollar.

Deze ontwikkelingen maken regelgevende naleving voor crypto‑bedrijven mogelijk en zorgen voor massale adoptie in betalingen, waardoor stablecoins verschuiven van een niche‑activum naar een mainstream financiële infrastructuur.

De technologie die autonome contracten en betalingen mogelijk maakt

Naarmate AI‑agenten de nieuwe grote klantklasse worden, gaat de vraag niet alleen over hoe ze betalen, maar ook over infrastructuur. Om volledig deel te nemen aan de economie moeten AI‑agenten legaal en veilig kunnen transacteren, wat nieuwe technische en juridische standaarden vereist.

Een van de belangrijkste innovaties die dit mogelijk maakt, is een reeks protocollen die AI‑agenten in staat stellen diensten te ontdekken, voorwaarden te onderhandelen en betalingen uit te voeren.

De infrastructuurlag wordt momenteel gevormd door enkele opkomende protocollen, waaronder Anthropic’s Model Context Protocol (MCP) en OpenAI’s Agentic Commerce Protocol (ACP).

In april vorig jaar heeft Google ook geïntroduceerd het Agent‑to‑Agent (A2A) protocol, een communicatieprotocol voor AI‑agenten. Vervolgens, eerder dit jaar, aankondigde de tech‑gigant de lancering van het Universal Commerce Protocol (UCP) om een uniform systeem te creëren over de winkelervaring, zodat retailers hun eigen tools niet hoeven te bouwen.

Kaartnetwerken zijn ook druk bezig zich te positioneren om deze agentic‑verschuiving te bezitten via Visa Intelligent Commerce en Mastercard’s Agent Pay. Ondertussen stromen crypto‑betalingen door AI‑agenten via x402, een open standaard ontwikkeld door Coinbase om online dienstverleners een manier te bieden hen direct te factureren.

Het punt is dat zelfs eenvoudige taken zoals het huren van rekenkracht tegenwoordig vereisen dat je je aanmeldt voor diensten, je kaartgegevens verstrekt en een API‑sleutel genereert zodat de software toegang krijgt tot een andere dienst. Deze hele opzet wordt nog rommeliger naarmate een project meer geavanceerd en ambitieus is.

Maar met x402 merkt Erik Reppel, maker van de standaard en hoofd engineering bij Coinbase Developer Platform, op dat “je wallet de universele API‑sleutel wordt die je toegang geeft tot elke x402‑enabled service.”

X402 biedt een pay‑per‑use‑model, waarbij wanneer een agent een dienst aanvraagt, de server reageert met een prijs, en de agent deze automatisch betaalt in crypto vanuit een wallet die door zijn ontwikkelaar is toegewezen.

“Tools zoals x402 stellen agenten in staat te betalen voor data, API’s en diensten… Het is nog vroeg, maar het momentum is echt—x402 maakt een geheel nieuwe klasse van apps en agenten mogelijk die on‑the‑go kunnen betalen,” zei Reppel.

Gelanceerd ongeveer een jaar geleden, hebben AI‑assistenten sindsdien meer dan 100 miljoen transacties via de standaard uitgevoerd. In de afgelopen 30 dagen hebben bijna 1 miljoen transacties plaatsgevonden op X402, wat $2.5 million aan volume genereerde, volgens dataprovideur Artemis.

Ongeveer 4.000 merchants, waaronder Amazon Web Services (AWS), Messari, Pinata, Heurist, en Alchemy, zijn bereid te verkopen via de standaard. Maar betalingen alleen zijn niet genoeg. Om als volledig autonome economische actoren te opereren, moeten AI‑agenten ook contracten ondertekenen en een legale identiteit vestigen. Voor een AI om een contract te ondertekenen, moet het een unieke, manipulatie‑veilige identiteit hebben om de herkomst van de ondertekening vast te stellen. Hier komen Decentralized Identifiers (DIDs) en Verifiable Credentials (VCs) om de hoek.

In DIDs krijgt een AI‑agent een uniek identificatienummer dat op een blockchain is verankerd, waardoor ze transacties kunnen ondertekenen, zich kunnen authenticeren bij diensten en vertrouwen kunnen opbouwen zonder menselijke tussenkomst door een private sleutel die ze beheren. Ondertussen zijn VCs digitale attestaties die aan de AI‑agent worden uitgegeven, waardoor ze hun geautoriseerde capaciteiten kunnen bewijzen zonder privé‑data te onthullen.

Daarna zijn er slimme contracten, zelf‑uitvoerende code die automatisch overeenkomsten uitvoert wanneer vooraf bepaalde voorwaarden zijn vervuld. Ze stellen AI in staat contracten aan te gaan waarbij betaling alleen wordt vrijgegeven bij levering van een dienst.

Deze stapel van identiteit, betalingen en uitvoeringslagen maakt het mogelijk dat AI‑agenten end‑to‑end opereren zonder menselijke supervisie.

Het aandeel om in de gaten te houden

In het domein van AI‑agenten valt Teradyne (TER ) op doordat het de kritieke fysieke laag bouwt terwijl de rest van de wereld zich richt op software en digitale betalingen.

Het bedrijf bouwt robots die AI‑agenten kunnen besturen in real‑world omgevingen. Voor een AI‑agent om een doos in een magazijn te verplaatsen, heeft hij een robotarm nodig, en Teradyne is de wereldleider in deze collaboratieve robotplatformen via Universal Robots en Mobile Industrial Robots (MiR).

Teradyne’s robots kunnen programmatisch worden aangestuurd, waardoor ze ideale eindpunten zijn voor AI‑agenten die in de fysieke wereld opereren. Belangrijker nog, cobots zijn makkelijker te implementeren dan traditionele industriële robots, waardoor snellere adoptie in verschillende sectoren mogelijk is.

Zijn sterke AI‑capaciteiten hebben de aandelen naar nieuwe hoogtepunten gedreven. Op het moment van schrijven worden Teradyne‑aandelen verhandeld tegen $369, wat een marktkapitalisatie van $57.6 billion oplevert. TER is meer dan 90% gestegen YTD en 399.65% over het afgelopen jaar.

Het bedrijf heeft een EPS (TTM) van 3.48 en een P/E (TTM) van 105.65. Het betaalt een dividendrendement van 0.14%.

Voor het vierde kwartaal rapporteerde Teradyne een omzetstijging van 44% ten opzichte van een jaar geleden tot $1.08 billion. AI zorgde voor meer dan 60% van die omzet, en het bedrijf verwacht dat dit aandeel in het huidige kwartaal boven de 70% zal uitkomen. CEO Greg Smith schreef de dynamiek toe aan dat datacenters de “prime mover of the market” zijn, en het bedrijf voorziet jaar‑over‑jaar groei in 2026 gedreven door AI‑vraag in compute.

Per segment is Semiconductor Test, dat activiteiten omvat die verband houden met het ontwerp en de productie van semiconductor‑testproducten en -diensten, verantwoordelijk voor de meeste omzet met $883 million. Het Product Test‑segment, dat producten en diensten voor defensie‑ en ruimtevaart‑testing, siliconen‑fotonicatest, draadloze testsystemen en printplaat‑testing omvat, noteerde $110 million omzet, terwijl het Robotics‑segment, dat autonome mobiele robots en collaboratieve robotarmen omvat, $89 million rapporteerde.

“Onze Q4‑resultaten lagen boven het hoge einde van ons richtingsbereik, aangedreven door AI‑gerelateerde vraag in compute, netwerken en geheugen binnen onze Semi Test‑business,” zei Smith, waarbij hij “sequentiële groei” over alle segmenten opmerkte en een groei van 13% op bedrijfsniveau in 2025 behaalde.

Voor deze periode rapporteerde Teradyne ook aangepaste winst van $1.80 per aandeel. Het netto‑resultaat voor Q4 bedroeg $257.2 million, of $1.63 per verwaterd aandeel, een stijging ten opzichte van $146.3 million, of 90 cent per aandeel een jaar geleden.

Het robotica‑bedrijf gaf ook sterke vooruitzichten, met de verwachting van “jaar‑over‑jaar groei in al onze bedrijven, met sterke dynamiek in compute gedreven door AI.” Het voorspelt een omzet voor het eerste kwartaal tussen $1.15 billion en $1.25 billion en aangepaste winst per aandeel in de range $1.89 tot $2.25.

Laatste nieuws en ontwikkelingen rond Teradyne, Inc. (TER) aandeel

Conclusie

Naarmate AI‑adoptie in alle sectoren toeneemt, herdefinieert het de manier waarop werk wordt gedaan door efficiëntie te verbeteren en kosten te verlagen. Dieper nog, intelligente systemen evolueren van hulpmiddelen naar autonome agenten, die nu ook bepalen wie er deelneemt aan de economie.

Het vermogen van deze AI‑agenten om transacties uit te voeren drijft de opkomst van machine‑to‑machine betalingen, aangedreven door digitale valuta’s zoals stablecoins. Dit leidt tot een verschuiving waarbij betalingen onmiddellijk, programmeerbaar en direct in software‑logica worden ingebed, waardoor een nieuwe klasse van economische activiteit ontstaat die continu en wereldwijd opereert.

functioneert continu en wereldwijd. Naar de toekomst kijkend, zal de convergentie van AI, digitale betalingen en robotica de volgende fase van deze transformatie bepalen. AI‑agenten zullen niet alleen beslissingen nemen en geld verplaatsen, maar ook steeds meer fysieke systemen controleren, taken in de echte wereld uitvoeren en hele sectoren hervormen.