M2M-økonomi: AI-agenter og fremtiden for maskinbetalinger

Kunstig intelligens (AI) har gjennomsyret stadig flere bedrifter på tvers av ulike sektorer. Data viser at 88 % av organisasjonene bruker AI, opp fra 50 % i 2022, og teknologien er forventet å bidra med $15,7 trillion til den globale økonomien innen 2030.

Etter hvert som adopsjonen akselererer, har rollen til systemer drevet av avansert maskinlæring skiftet fra smale, assisterende roller til dyp integrering i handel, finans, logistikk og andre industrier.

Disse AI-systemene bidrar til å forbedre effektiviteten, redusere kostnader og muliggjøre automatisering ved å ta informerte beslutninger og optimalisere arbeidsflyter i sanntid. De er imidlertid avhengige av mennesker. Denne avhengigheten utvikler seg nå mot større autonomi.

Ettersom både teknologien og bruken fortsetter å modnes, oppstår et dyptgående skifte. AI er ikke lenger bare et verktøy; den blir en økonomisk aktør, noe som gir opphav til Maskin‑til‑Maskin (M2M) Økonomi. I sentrum av dette skiftet er autonome programvareenheter kalt AI‑«agenter», som opererer innen en underliggende arkitektur bestående av noen få nøkkelkomponenter.

I kjernen er en modell som hjelper agenten å forstå intensjonen og deretter gir sekvensen av trinn den kan ta på tvers av apper og systemer for å oppnå ønsket resultat.

Deretter krever gjennomføringen av trinnene sikre integrasjoner med lagerverktøy, logistikkplattformer og betalingsportaler slik at agenten kan utføre handlinger som å legge inn en bestilling, planlegge leveranser eller utstede refusjoner. Støttet av dette er en kundedataplattform (CDP) som lagrer brukerpreferanser, tjenestehistorikk og samtykke, sammen med kunnskapsgrafer som kartlegger relasjoner mellom produkter og policyer, og sikrer at agenter opererer med kontekst i stedet for gjetting.

Over tid hjelper forsterkningslæring fra interaksjoner som klikk, konverteringer og klager agentene med å lære hvilke handlinger som fører til bedre resultater, og gjør opplevelsen mer pålitelig.

Sammen danner disse lagene et koordinert system som muliggjør vellykket agentbasert handel.

AI‑agenter hjelper ikke bare, de tar også beslutninger, utfører oppgaver og samhandler med andre systemer, med minimal til ingen menneskelig tilsyn. Enda mer bemerkelsesverdig er at disse proaktive, resultatdrevede agentene nå kan kjøpe og selge produkter og tjenester fra hverandre. En AI‑modell betaler automatisk en skyleverandør for beregningsressurser. En annen forhandler API‑tilgang. De allokerer ressurser og optimaliserer kostnader autonomt.

Ifølge Nvidia (NVDA ) ‑administrerende direktør Jensen Huang kan disse AI‑agentene skape en «mulighet på flere billioner dollar» for mange industrier, og kaller dem «den nye digitale arbeidsstyrken».

«AI‑agentens tidsalder er her», kunngjorde Huang på CES 2025.

Dette kan sees hos detaljhandelsgiganter som Walmart (WMT ) som bruker AI‑agenter til å automatisere personlige handleopplevelser og legge til rette for vareplanlegging. Selv bankgiganten JPMorgan Chase utforsker dem for å oppdage svindel, gi økonomisk rådgivning og automatisere juridiske og etterlevelsesprosesser.

Samtidig har Google, Microsoft (MSFT ), IBM og Salesforce (CRM ) integrert agentbaserte AI‑funksjoner direkte i sine programvareplattformer.

Det vi nå er vitne til er den tidlige dannelsen av en økonomi hvor maskiner ikke bare er deltakere, men autonome kjøpere og selgere som arbeider på vegne av en bruker eller et system.

AI som økonomiske aktører: Kjøp og salg med digitale penger

Etter hvert som AI‑agenter begynner å handle, er spørsmålet hvordan de betaler? Tradisjonelle finanssystemer fungerer ikke for disse maskinene da de er bygget rundt mennesker. Disse systemene krever manuelle godkjenninger, fysisk tilstedeværelse, menneskelige identitetsverifiseringsstandarder, og fastsatte banktimer som rett og slett ikke fungerer for autonome, sanntidsmaskininteraksjoner.

Det AI‑agenter trenger er et programmerbart, globalt interoperabelt og alltid tilgjengelig betalingssystem. Dette er hvor digitale valutaer kommer inn i bildet.

Stablecoins, en type kryptovaluta designet for å opprettholde en stabil verdi ved å knytte prisen til en eiendel som US‑dollar, er spesielt egnet for denne maskin‑til‑maskin‑handelen.

For det første er de programmerbare, noe som introduserer intelligens i transaksjoner og akkurat det AI‑agenter trenger. Dette betyr at logikk, regler og betingelser kan legges direkte inn i bevegelsen av midler.

Ved å tillate at betalinger utføres automatisk gjennom smarte kontrakter, gjør stablecoins det mulig for AI‑agenter å handle betinget, for eksempel ved å frigjøre midler automatisk når en tjeneste er levert eller justere forbruk basert på sanntidsforhold, noe tradisjonelle banksystemer sliter med å støtte.

Stablecoins som USDT og USDC gir også umiddelbar oppgjør. I motsetning til eldre systemer som kan ta timer eller dager, fullføres blokkjedebaserte transaksjoner på sekunder, om ikke minutter. For AI‑agenter som opererer i sanntid er denne hastigheten essensiell.

Enda viktigere er at de er grenseløse, og med AI‑agenter som opererer uten nasjonale grenser, gjør stablecoins det mulig med jevn, sømløs grenseoverskridende pengeflyt ved å eliminere valutakonvertering og regulatoriske forsinkelser.

Deretter er det faktum at de tillatelsesfrie blokkjedene alltid er på. Det finnes ingen helger eller offentlige helligdager som begrenser pengeflyten i kryptoverdenen. Ved å operere 24/7 passer stablecoins perfekt med autonome systemer som heller ikke følger kontortid.

Disse fordelene muliggjør mikrotransaksjoner, slik at AI‑agenter kan betale så lite som brøkdeler av en cent, og dermed åpner opp nye forretningsmodeller som tidligere var umulige på grunn av betalingsfriksjon. Når man opererer på nivå under én dollar, gir tradisjonell betalingsøkonomi liten mening, da banker og betalingsprosessorer som Visa (V ) og Mastercard (MA ) tar en fast avgift per transaksjon, noe som gjør overføring av små beløp økonomisk uholdbart.

Dermed bygger Circle, utstederen av den nest største stablecoinen USDC for tiden sine egne betalingssystemer som er spesielt designet for maskinhandel. Bare forrige måned lanserte selskapet nanopayments, som gjør det mulig for agenter å sende så lite som $0,000001 i USDC uten gebyr på deres nye Arc‑blokkjed.

Stablecoins blir bredt tatt i bruk. I 2025 steg total stablecoin-transaksjonsvolum til $33 trillion, og adopsjonen strakte seg utover krypto‑handlere. En rapport fant at 33 % av globale finansledere allerede bruker stablecoins i sine forretningsoperasjoner, med hele 86 % interessert i å gjøre det i løpet av de neste årene.

Så, ved å bruke «digitale dollar», kan AI‑agenter handle nesten umiddelbart, døgnet rundt, globalt.

«Snart vil det være flere AI‑agenter enn mennesker som gjør transaksjoner», kunngjorde Coinbase‑administrerende direktør Brian Armstrong i et X‑innlegg, og påpekte deres manglende evne til å åpne en bankkonto. «Men de kan eie en kryptolommebok», la han til.

Og det er derfor kryptobørsen har gått over til en «AI‑først‑mentalitet i hele selskapet», som Armstrong nylig delte. Dette inkluderer Coinbase‑inkuberte Base, hvor agenter opererer på kjeden som mini‑bedrifter, og arbeider for å gjøre L2‑agent‑native.

Deretter er det kryptoventureselskapet Paradigm, som har inngått partnerskap med det tradisjonelle finansselskapet Stripe for å lansere en betalingsfokusert blokkjed kalt Tempo, som vil håndtere globale utbetalinger, mikrotransaksjoner og AI‑agentbaserte betalinger med sitt stablecoin‑første design.

Alle disse utviklingene danner et betydelig nytt økonomisk lag, et som McKinsey anslår kan mediere $3‑$5 trillion i forbrukerhandel innen 2030.

AI‑agenter som en ny type kunde

Fremskritt innen AI‑teknologi og utvidelsen av M2M‑økonomi fører til fremveksten av AI‑agenter som en ny type kunde.

I motsetning til menneskelige forbrukere opererer disse agentene kontinuerlig, uten å bli trøtte eller kjede seg. De kan også fortsette uendelig, uten påvirkning fra følelser og stemninger. Følelser er ikke grunnlaget for beslutningstaking her; i stedet er den basert på data og optimalisering.

Denne nye kundeklassen prioriterer også kostnad og effektivitet over alt annet og kan skaleres umiddelbart. AI‑agenter kan gå fra å håndtere noen få oppgaver til enorme volumer svært raskt og med lite ekstra innsats. Alle disse faktorene vil fundamentalt endre etterspørselsmønstre i økonomien.

Inntil nå har mennesker vært hovedfokuset for bedrifter, men ikke lenger. De begynner nå å designe produkter og tjenester spesifikt for maskinforbruk, dvs. API‑er, data‑feeds og beregningstjenester.

Det betyr at i stedet for å markedsføre til mennesker, vil selskaper optimalisere sine tilbud for algoritmisk utvalg, og sikre at deres tjenester er det raskeste, billigste eller mest pålitelige alternativet for AI‑agenter som tar beslutningene.

«Dette endrer mye i hvordan vi tenker på investeringslandskapet og på å bygge produkter. Man må virkelig tenke agent‑først nå og anta at de fleste av kundene dine vil være agenter snarere enn mennesker.»

– Matt Huang, administrerende partner i Paradigm

I denne konteksten blir rollen til programmerbare digitale betalinger enda mer sentral. Og med AI‑agenter som trenger rask, billig, programmerbar penger for å handle, har stablecoin‑industrien funnet sitt bruksområde.

Ifølge Dan Morehead, grunnleggeren av Pantera Capital, som forvalter $5 milliarder i digitale eiendeler, har AI ikke noe annet valg enn å bruke krypto for finansielle transaksjoner fordi AI‑agenter ikke kan håndtere fysisk kontanter. Og uansett hvilket selskap som til slutt vinner AI‑kappløpet, vil de alle trenge blokkjedinfrastruktur for å flytte penger, mener han.

Selv om stablecoins viser løfter for å muliggjøre agentbasert handel, står de fortsatt overfor utfordringer.

«De fleste har ikke en stablecoin‑lommebok», Rubail Birwadker, Visas globale vekstleder, fortalte Bloomberg. Dette gapet mellom narrativt momentum og infrastrukturrealitet er svært viktig for agenter som opererer i stor skala. «Det er utrolig viktig at vi skiller den svært fortjente oppmerksomheten stablecoins får i den agentbaserte verden, fra realiteten», la Birwadker til.

Infrastrukturgap er bare en del av utfordringen. Regulatorisk usikkerhet er like stor. Den juridiske statusen til en AI‑agent er fortsatt udefinert, og spørsmål om ansvar, som hvem som er ansvarlig når en agent bryter loven eller gjør en feil, forblir ubesvart.

Også når enheten som initierer og håndterer transaksjonen er et program snarere enn et menneske, blir overholdelse av anti-hvitvaskings‑ (AML) forskrifter vanskelig.

Men når det gjelder stablecoins, har de begynt å få klarhet, med Markets in Crypto‑Assets (MiCA)-rammeverket i EU som krever strenge reservekrav for stablecoin‑utstedere. I USA har GENIUS‑loven etablert et føderalt regulatorisk rammeverk for stablecoins knyttet til amerikanske dollar.

Disse utviklingene muliggjør regulatorisk etterlevelse for kryptoselskaper og massiv adopsjon i betalinger, og hjelper stablecoins med å gå fra en nisje‑eiendel til mainstream finansiell infrastruktur.

Teknologien som muliggjør autonome kontrakter og betalinger

Etter hvert som AI‑agenter blir den nye store kundeklassen, er spørsmålet ikke bare hvordan de betaler, men også om infrastruktur. For at AI‑agenter skal kunne delta fullt ut i økonomien, må de kunne handle lovlig og sikkert, noe som krever nye tekniske og juridiske standarder.

En av de viktigste innovasjonene som muliggjør dette er et sett med protokoller som lar AI‑agenter oppdage tjenester, forhandle vilkår og utføre betalinger.

Infrastrukturlaget er for tiden dannet av noen få nøkkelprotokoller som er i fremvekst, inkludert Anthropics Model Context Protocol (MCP) og OpenAIs Agentic Commerce Protocol (ACP).

I april i fjor introduserte Google også Agent‑to‑Agent (A2A)-protokollen, en kommunikasjonsprotokoll for AI‑agenter. Deretter kunngjorde teknologigiganten lanseringen av Universal Commerce Protocol (UCP) for å skape et samlet system på tvers av handleopplevelsen, slik at forhandlere ikke trenger å bygge egne verktøy.

Kortnettverk er også travelt med å posisjonere seg for å eie dette agentbaserte skiftet gjennom Visa Intelligent Commerce og Mastercard’s Agent Pay. Samtidig flyter kryptobetalinger gjort av AI‑agenter gjennom x402, en åpen standard utviklet av Coinbase for å gi nettbaserte tjenesteleverandører en måte å belaste dem direkte på.

Saken er at i dag krever selv enkle oppgaver som å leie beregningskraft at man registrerer seg for tjenester, oppgir kortdetaljer og genererer en API‑nøkkel slik at programvaren kan få tilgang til en annen tjeneste. Denne hele oppsettet blir enda mer rotete jo mer sofistikert og ambisiøst et prosjekt er.

Men med x402 påpeker Erik Reppel, skaperen av standarden og leder for engineering hos Coinbase Developer Platform, at «din lommebok blir den universelle API‑nøkkelen som lar deg få tilgang til enhver x402‑aktivert tjeneste».

X402 tilbyr en betalings‑per‑bruk-modell, hvor når en agent ber om en tjeneste, svarer serveren med en pris, og agenten betaler den automatisk i krypto fra en lommebok tildelt av utvikleren.

«Verktøy som x402 gjør det mulig for agenter å betale for data, API‑er og tjenester… Det er fortsatt tidlig, men momentumet er reelt—x402 åpner en helt ny klasse av apper og agenter som kan betale etter hvert», sa Reppel.

Lansert for omtrent ett år siden har AI‑assistenter siden gjort mer enn 100 millioner transaksjoner gjennom standarden. I løpet av de siste 30 dagene har nesten 1 million transaksjoner funnet sted på X402, og generert $2,5 millioner i volum, ifølge dataleverandør Artemis.

Omtrent 4 000 selgere, inkludert Amazon Web Services (AWS), Messari, Pinata, Heurist og Alchemy, er villige til å selge gjennom standarden. Men betalinger alene er ikke nok. For at AI‑agenter skal fungere som fullt autonome økonomiske aktører, må de også signere kontrakter og etablere juridisk identitet. For at en AI skal signere en kontrakt, må den ha en unik, manipulasjonssikker identitet for å fastslå opprinnelse til hvem som signerte den. Dette er hvor desentraliserte identifikatorer (DIDs) og verifiserbare legitimasjoner (VCs) kommer inn.

I DIDs får AI‑agenter tildelt et unikt identitetsnummer som er forankret i en blokkjed, noe som gjør dem i stand til å signere transaksjoner, autentisere seg til tjenester og etablere tillit uten menneskelig inngripen ved å bruke en privat nøkkel de kontrollerer. Samtidig er VCs digitale attestasjoner utstedt til AI‑agenten, som gjør dem i stand til å bevise sine autoriserte evner uten å avsløre private data.

Deretter finnes smarte kontrakter, selvutførende kode som automatisk gjennomfører avtaler når forhåndsdefinerte vilkår og betingelser er oppfylt. De gjør det mulig for AI å inngå kontrakter hvor betaling frigjøres kun ved levering av en tjeneste.

Denne stabelen av identitet, betalinger og utførelseslag er med på å gjøre AI‑agenter i stand til å operere ende‑til‑ende uten menneskelig tilsyn.

Aksjen å følge med på

Innenfor AI‑agenter skiller Teradyne (TER ) seg ut ved å bygge det kritiske fysiske laget mens store deler av verden fokuserer på programvare og digitale betalinger.

Selskapet bygger roboter som AI‑agenter kan kontrollere i virkelige miljøer. For at en AI‑agent skal kunne flytte en eske i et lager, trenger den en robotarm, og Teradyne er verdensledende innen disse samarbeidsrobotplattformene gjennom Universal Robots og Mobile Industrial Robots (MiR).

Teradynes roboter kan kontrolleres programmert, noe som gjør dem til ideelle endepunkter for AI‑agenter som opererer i den fysiske verden. Enda viktigere er at coboter er enklere å implementere enn tradisjonelle industrielle roboter, noe som muliggjør raskere adopsjon på tvers av industrier.

Dens sterke AI‑kapasiteter har fått aksjene til å skyte i nye høyder. På tidspunktet for skrivingen handles Teradyne‑aksjer til $369, noe som gir en markedsverdi på $57,6 milliarder. TER er opp over 90 % år‑til‑dato og 399,65 % det siste året.

Selskapet har en EPS (TTM) på 3,48 og en P/E (TTM) på 105,65. Det betaler en utbytteavkastning på 0,14 %.

For fjerde kvartal rapporterte Teradyne en 44 % økning i inntekter fra året før til $1,08 milliarder. AI stod for mer enn 60 % av den inntekten, og selskapet forventer at denne andelen vil stige over 70 % i nåværende kvartal. Administrerende direktør Greg Smith tilskrev momentet til datasentre som «den viktigste drivkraften i markedet», og selskapet ser frem mot år‑over‑år‑vekst i 2026 drevet av AI‑etterspørsel innen beregning.

Segmentvis står Semiconductor Test, som inkluderer operasjoner knyttet til design og produksjon av halvleder‑testprodukter og -tjenester, for den største inntekten med $883 millioner. Produkt‑Test‑segmentet, som dekker produkter og tjenester for forsvars‑ og romfartstesting, silisium‑fotoniikk‑testing, trådløse testsystemer og kretskort‑testing, registrerte $110 millioner i inntekter, mens Robotics‑segmentet, som inkluderer autonome mobile roboter og samarbeidsrobotarmer, rapporterte $89 millioner.

«Våre Q4‑resultater var over den øvre delen av vårt veiledningsintervall, drevet av AI‑relatert etterspørsel innen beregning, nettverk og minne i vår Semi Test‑virksomhet», sa Smith, og bemerket «sekvensiell vekst» på tvers av alle segmentene og oppnådde 13 % vekst på selskapsnivå i 2025.

For denne perioden rapporterte Teradyne også justert inntjening på $1,80 per aksje. Nettoinntekten for Q4 var $257,2 millioner, eller $1,63 per utvannet aksje, opp fra $146,3 millioner, eller 90 cent per aksje for ett år siden.

Robotikkselskapet ga også sterk veiledning, og forventer «år‑over‑år‑vekst på tvers av alle våre virksomheter, med sterk momentum i beregning drevet av AI». Det forutsier første‑kvartalsinntekter mellom $1,15 milliarder og $1,25 milliarder og justert inntjening per aksje i området $1,89 til $2,25.

Siste nyheter og utviklinger for Teradyne, Inc. (TER) aksjen

Konklusjon

Etter hvert som AI‑adopsjon på tvers av industrier øker, redefinerer den måten arbeid utføres på ved å forbedre effektiviteten og redusere kostnader. Mer dyptgående er at intelligente systemer utvikler seg fra verktøy til autonome agenter, og nå endrer de også hvem som deltar i økonomien.

Evnen til disse AI‑agentene til å handle driver fremveksten av maskin‑til‑maskin‑betalinger, drevet av digitale valutaer som stablecoin. Dette fører til et skifte hvor betalinger blir umiddelbare, programmerbare og integrert direkte i programlogikk, noe som muliggjør en ny klasse økonomisk aktivitet som opererer kontinuerlig og globalt.

Ser vi fremover, vil konvergensen mellom AI, digitale betalinger og robotikk definere neste fase av denne transformasjonen. AI‑agenter vil ikke bare ta beslutninger og flytte penger, men også i økende grad kontrollere fysiske systemer, utføre oppgaver i den virkelige verden og omforme hele industrier.