Economia M2M: Agentes de IA e o Futuro dos Pagamentos de Máquinas

A Inteligência Artificial (IA) tem permeado cada vez mais empresas em diferentes setores. Dados mostram que 88% das organizações estão usando IA, um aumento em relação a 50% em 2022, com a tecnologia projetada para contribuir com $15.7 trilhões para a economia global até 2030.

À medida que a adoção acelera, o papel dos sistemas alimentados por aprendizado de máquina avançado mudou de funções estreitas e assistivas para uma integração profunda no comércio, finanças, logística e outros setores.

Esses sistemas de IA ajudam a melhorar a eficiência, reduzir custos e possibilitar automação ao tomar decisões informadas e otimizar fluxos de trabalho em tempo real. No entanto, eles dependem de humanos. Essa dependência está evoluindo para maior autonomia.

À medida que a tecnologia e sua adoção continuam a amadurecer, surge uma mudança profunda. A IA não é mais apenas uma ferramenta; está se tornando um ator econômico, dando origem à Economia Máquina‑para‑Máquina (M2M). No centro dessa mudança estão entidades de software autônomas chamadas “agentes” de IA, que operam dentro de uma arquitetura subjacente composta por alguns elementos‑chave.

Em seu núcleo há um modelo, que ajuda o agente a entender a intenção e, em seguida, fornece a sequência de etapas que ele pode executar em aplicativos e sistemas para alcançar o resultado desejado.

Em seguida, a execução das etapas requer integrações seguras com ferramentas de inventário, plataformas logísticas e gateways de pagamento, para que o agente possa realizar ações como fazer um pedido, agendar entregas ou emitir reembolsos. Apoiado por isso, há uma plataforma de dados de cliente (CDP), que armazena preferências do usuário, histórico de serviços e consentimentos, juntamente com grafos de conhecimento que mapeiam relações entre produtos e políticas, garantindo que os agentes operem com contexto em vez de suposições.

Com o tempo, o aprendizado por reforço a partir de interações como cliques, conversões e reclamações ajuda os agentes a aprender quais ações levam a melhores resultados, tornando a experiência mais confiável.

Juntas, essas camadas formam um sistema coordenado que possibilita o comércio agente bem‑sucedido.

Os agentes de IA não apenas auxiliam; eles também tomam decisões, executam tarefas e interagem com outros sistemas, com supervisão humana mínima ou inexistente. Mais impressionante, esses agentes proativos e orientados a resultados agora podem comprar e vender produtos e serviços entre si. Um modelo de IA paga automaticamente a um provedor de nuvem pelos recursos de computação. Outro negocia acesso a APIs. Eles alocam recursos e otimizam custos de forma autônoma.

Segundo o CEO da Nvidia (NVDA ), Jensen Huang, esses agentes de IA poderiam criar uma “oportunidade de múltiplos trilhões de dólares” para muitas indústrias, chamando‑os de “a nova força de trabalho digital”.

“A era da IA Agente chegou,” anunciou Huang na CES 2025.

Isso pode ser observado em gigantes do varejo como Walmart (WMT ), que utilizam agentes de IA para automatizar experiências de compras pessoais e facilitar o planejamento de mercadorias. Até o gigante bancário JPMorgan Chase está explorando esses agentes para detectar fraudes, fornecer aconselhamento financeiro e automatizar processos jurídicos e de conformidade.

Enquanto isso, Google, Microsoft (MSFT ), IBM e Salesforce (CRM ) incorporaram capacidades de IA agente diretamente em suas plataformas de software.

O que estamos testemunhando atualmente é a formação inicial de uma economia onde as máquinas não são apenas participantes, mas compradores e vendedores autônomos, atuando em nome de um usuário ou de um sistema.

IA como Atores Econômicos: Compra e Venda com Dinheiro Digital

À medida que os agentes de IA começam a transacionar, a questão é: como eles pagam? Os sistemas financeiros tradicionais não funcionam para essas máquinas, pois são construídos em torno de humanos. Esses sistemas exigem aprovações manuais, presença física, padrões de verificação de identidade humana e horários bancários definidos que simplesmente não funcionam para interações de máquinas autônomas em tempo real.

O que os agentes de IA precisam é de um sistema de pagamento programável, globalmente interoperável e sempre disponível. É aqui que as moedas digitais entram em cena.

Stablecoins, um tipo de criptomoeda projetada para manter um valor estável ao ancorar seu preço a um ativo como o dólar americano, são particularmente adequados para esse comércio máquina‑para‑máquina.

Para começar, elas são programáveis, o que introduz inteligência nas transações e exatamente o que os agentes de IA precisam. Isso significa que lógica, regras e condições podem ser inseridas diretamente no movimento de fundos.

Ao permitir que pagamentos sejam executados automaticamente por meio de contratos inteligentes, as stablecoins permitem que os agentes de IA transacionem de forma condicional, por exemplo, liberando fundos automaticamente assim que um serviço é entregue ou ajustando gastos com base em condições em tempo real, algo que os sistemas bancários tradicionais têm dificuldade em suportar.

Stablecoins como USDT e USDC também oferecem liquidação instantânea. Ao contrário dos sistemas legados que podem levar horas ou dias, as transações baseadas em blockchain são concluídas em segundos, se não minutos. Para agentes de IA que operam em tempo real, essa velocidade é essencial.

Mais importante, elas são sem fronteiras, e com agentes de IA operando sem limites nacionais, as stablecoins permitem movimentação de fundos transfronteiriça suave e contínua, eliminando conversões de moeda e atrasos regulatórios.

Além disso, as redes de blockchain sem permissão estão sempre ativas. Não há fins de semana ou feriados que restrinjam o fluxo de fundos no universo cripto. Operando 24/7, as stablecoins se alinham perfeitamente com sistemas autônomos que também não seguem horário comercial.

Esses benefícios permitem microtransações, permitindo que agentes de IA paguem tão pouco quanto frações de centavo, desbloqueando novos modelos de negócios que antes eram impossíveis devido ao atrito nos pagamentos. Ao lidar em níveis abaixo de um dólar, a economia dos pagamentos tradicionais faz pouco sentido, pois bancos e processadores como Visa (V ) e Mastercard (MA ) cobram uma taxa fixa por transação, tornando a transferência de pequenos valores economicamente inviável.

Portanto, Circle, a emissora da segunda maior stablecoin, USDC, está atualmente construindo seus próprios sistemas de pagamento projetados especificamente para o comércio de máquinas. No mês passado, a empresa lançou nanopagamentos, permitindo que agentes enviem até US$ 0,000001 em USDC sem taxa em sua nova blockchain Arc.

Stablecoins estão sendo amplamente adotadas. Em 2025, o volume total de transações de stablecoins disparou para US$ 33 trilhões, e a adoção se estendeu além dos negociantes de cripto. Um relatório constatou que 33% dos líderes financeiros globais já utilizam stablecoins em suas operações comerciais, com impressionantes 86% interessados em fazê‑lo nos próximos anos.

Portanto, usando “dólares digitais”, os agentes de IA podem transacionar quase instantaneamente, 24 horas por dia, globalmente.

“Em breve, haverá mais agentes de IA do que humanos realizando transações,” anunciou o CEO da Coinbase, Brian Armstrong, em um post no X, citando a incapacidade deles de abrir uma conta bancária. “Mas eles podem possuir uma carteira cripto,” acrescentou.

E é por isso que a exchange de cripto tem avançado para uma “mentalidade AI‑first em toda a empresa,” como compartilhou Armstrong recentemente. Isso inclui o Base, incubado pela Coinbase, onde agentes operam on‑chain como mini‑negócios, trabalhando para tornar a camada L2 nativa de agentes.

Em seguida, há a firma de capital de risco cripto Paradigm, que se associou à empresa financeira tradicional Stripe para lançar uma blockchain focada em pagamentos chamada Tempo, que lidará com pagamentos globais, microtransações e pagamentos agente‑IA com seu design priorizando stablecoins.

Todos esses desenvolvimentos estão formando uma camada econômica nova e significativa, que a McKinsey projeta que pode mediar US$ 3‑5 trilhões em comércio de consumo até 2030.

Agentes de IA como uma Nova Classe de Cliente

O avanço da tecnologia de IA e a expansão da economia M2M estão levando ao surgimento de agentes de IA como um novo tipo de cliente.

Ao contrário dos consumidores humanos, esses agentes operam continuamente, sem cansar ou entediar. Além disso, podem continuar indefinidamente, sem a influência de sentimentos e emoções. As emoções não são a base da tomada de decisão aqui; ao contrário, baseia‑se em dados e otimização.

Além disso, essa nova classe de cliente prioriza custo e eficiência acima de tudo e pode escalar instantaneamente. Os agentes de IA podem passar de lidar com algumas tarefas para volumes massivos muito rapidamente e com pouco esforço adicional. E todos esses fatores mudarão fundamentalmente os padrões de demanda na economia.

Até agora, os humanos eram o foco principal das empresas, mas isso mudou. Elas agora começam a projetar produtos e serviços especificamente para o consumo de máquinas, ou seja, APIs, feeds de dados e serviços de computação.

E isso significa que, em vez de fazer marketing para humanos, as empresas otimizarão suas ofertas para seleção algorítmica, garantindo que seus serviços sejam a opção mais rápida, barata ou confiável para os agentes de IA que tomam as decisões.

“Isso muda muito a forma como pensamos sobre o cenário de investimentos e sobre a construção de produtos. Você realmente precisa pensar primeiro nos agentes agora e assumir que a maioria dos seus clientes será agentes, e não pessoas.”

– Matt Huang, sócio‑gerente da Paradigm

Nesse contexto, o papel dos pagamentos digitais programáveis torna‑se ainda mais central. E com os agentes de IA precisando de dinheiro rápido, barato e programável para transacionar, a indústria de stablecoins encontrou seu caso de uso.

Segundo Dan Morehead, fundador da Pantera Capital, que administra US$ 5 bilhões em ativos digitais, a IA não tem escolha a não ser usar cripto para transações financeiras porque os agentes de IA não podem lidar com dinheiro físico. E, independentemente de qual empresa vença a corrida da IA, todas precisarão de infraestrutura de blockchain para mover dinheiro, acredita ele.

Embora as stablecoins mostrem potencial para viabilizar o comércio agente, ainda enfrentam desafios.

“A maioria das pessoas não tem uma carteira de stablecoin,” Rubail Birwadker, chefe global de crescimento da Visa, disse ao Bloomberg. Essa lacuna entre o impulso narrativo e a realidade da infraestrutura importa profundamente para agentes que operam em escala. “É extremamente importante que separemos a atenção merecida que as stablecoins recebem no mundo agente da realidade,” acrescentou Birwadker.

Os gaps de infraestrutura são apenas parte do desafio. A incerteza regulatória também é grande. O status legal de um agente de IA permanece indefinido, e questões sobre responsabilidade, como quem é responsável quando um agente infringe a lei ou comete um erro, permanecem sem resposta.

Além disso, quando a entidade que inicia e gerencia a transação é um programa e não um humano, a conformidade com as regulamentações de combate à lavagem de dinheiro (AML) torna‑se difícil.

Mas no que diz respeito às stablecoins, elas começaram a ganhar clareza, com o marco regulatório Markets in Crypto-Assets (MiCA) na UE exigindo requisitos rigorosos de reserva para emissores de stablecoins. Nos EUA, o GENIUS Act estabeleceu um marco regulatório federal para stablecoins atreladas ao dólar americano.

Esses desenvolvimentos estão permitindo conformidade regulatória para empresas de cripto e adoção massiva nos pagamentos, ajudando as stablecoins a passar de um ativo de nicho para infraestrutura financeira mainstream.

A Tecnologia que Capacita Contratos e Pagamentos Autônomos

À medida que os agentes de IA se tornam a nova grande classe de clientes, a questão não é apenas como eles pagam, mas também sobre a infraestrutura. Para que os agentes de IA participem plenamente da economia, eles precisam transacionar de forma legal e segura, o que requer novos padrões técnicos e legais.

Uma das principais inovações que possibilita isso é um conjunto de protocolos que permitem que agentes de IA descubram serviços, negociem termos e executem pagamentos.

A camada de infraestrutura atualmente é formada por alguns protocolos emergentes chave, incluindo o Model Context Protocol (MCP) da Anthropic e o Agentic Commerce Protocol (ACP) da OpenAI.

Em abril do ano passado, o Google também introduziu o protocolo Agent-to-Agent (A2A), um protocolo de comunicação para agentes de IA. Depois, no início deste ano, o gigante tecnológico anunciou o lançamento do Universal Commerce Protocol (UCP) para criar um sistema unificado em toda a experiência de compra, de modo que os varejistas não precisem construir suas próprias ferramentas.

As redes de cartões também estão ocupadas posicionando‑se para liderar essa mudança agente por meio do Visa Intelligent Commerce e do Agent Pay da Mastercard. Enquanto isso, pagamentos cripto feitos por agentes de IA estão fluindo através do x402, um padrão aberto desenvolvido pela Coinbase para oferecer aos provedores de serviços online uma forma de cobrá‑los diretamente.

O fato é que, hoje, até tarefas simples como alugar poder de computação exigem inscrição em serviços, fornecimento dos detalhes do cartão e geração de uma chave API para que o software acesse outro serviço. Essa configuração inteira se torna ainda mais complicada quanto mais sofisticado e ambicioso for o projeto.

Mas com o x402, Erik Reppel, criador do padrão e chefe de engenharia da Coinbase Developer Platform, destaca que “sua carteira se torna a chave API universal que permite acessar qualquer serviço habilitado para x402”.

O X402 oferece um modelo de pagamento por uso, onde, quando um agente solicita um serviço, o servidor responde com um preço, e o agente paga automaticamente em cripto a partir de uma carteira atribuída por seu desenvolvedor.

“Ferramentas como o x402 permitem que agentes paguem por dados, APIs e serviços… Ainda é cedo, mas o impulso é real — o x402 está desbloqueando uma nova classe de aplicativos e agentes que podem pagar conforme avançam,” disse Reppel.

Lançado há cerca de um ano, assistentes de IA já realizaram mais de 100 milhões de transações através do padrão. Nos últimos 30 dias, quase 1 milhão de transações ocorreram no X402, gerando US$ 2,5 milhões em volume, segundo o provedor de dados Artemis.

Cerca de 4.000 comerciantes, incluindo Amazon Web Services (AWS), Messari, Pinata, Heurist e Alchemy, estão dispostos a vender através do padrão. Mas pagamentos sozinhos não são suficientes. Para que agentes de IA operem como atores econômicos totalmente autônomos, eles também precisam assinar contratos e estabelecer identidade legal. Para que uma IA assine um contrato, ela deve ter uma identidade única e à prova de adulteração para estabelecer a proveniência de quem assinou. É aqui que entram Identificadores Descentralizados (DIDs) e Credenciais Verificáveis (VCs).

Nos DIDs, agentes de IA recebem um número de identidade único ancorado a uma blockchain, permitindo que assinem transações, se autentiquem em serviços e estabeleçam confiança sem intervenção humana, usando uma chave privada que controlam. Enquanto isso, as VCs são atestações digitais emitidas ao agente de IA, permitindo que provem suas capacidades autorizadas sem revelar dados privados.

Em seguida, há os contratos inteligentes, código autoexecutável que automaticamente cumpre acordos quando termos e condições pré‑definidos são atendidos. Eles permitem que IA entre em contratos onde o pagamento é liberado somente após a entrega de um serviço.

Essa pilha de identidade, pagamentos e camadas de execução está permitindo que agentes de IA operem de ponta a ponta sem supervisão humana.

A Ação a Observar

No âmbito dos agentes de IA, Teradyne (TER ) destaca‑se por construir a camada física crítica enquanto grande parte do mundo foca em software e pagamentos digitais.

A empresa está construindo robôs que agentes de IA podem controlar em ambientes reais. Para que um agente de IA mova uma caixa em um armazém, ele precisa de um braço robótico, e a Teradyne é a líder mundial nessas plataformas de robôs colaborativos através da Universal Robots e da Mobile Industrial Robots (MiR).

Os robôs da Teradyne podem ser controlados programaticamente, tornando‑os pontos finais ideais para agentes de IA que operam no mundo físico. Mais importante, os cobots são mais fáceis de implantar do que robôs industriais tradicionais, permitindo adoção mais rápida em diversos setores.

Suas fortes capacidades de IA fizeram suas ações dispararem para novos máximos. No momento da escrita, as ações da Teradyne estão sendo negociadas a US$ 369, o que coloca sua capitalização de mercado em US$ 57,6 bilhões. TER está em alta de mais de 90% no ano e 399,65% no último ano.

A empresa tem um EPS (TTM) de 3,48 e um P/E (TTM) de 105,65. Ela paga um dividend yield de 0,14%.

No quarto trimestre, a Teradyne reportou um aumento de 44% na receita em relação ao ano anterior, chegando a US$ 1,08 bilhão. A IA impulsionou mais de 60% dessa receita, e a empresa espera que essa participação ultrapasse 70% no trimestre atual. O CEO Greg Smith atribuiu o impulso aos data centers como “o principal motor do mercado”, com a empresa projetando crescimento ano a ano em 2026 impulsionado pela demanda de IA em computação.

Por segmento, o Semiconductor Test, que inclui operações relacionadas ao design e fabricação de produtos e serviços de teste de semicondutores, representa a maior receita, com US$ 883 milhões. O segmento Product Test, que abrange produtos e serviços para testes de defesa e aeroespacial, testes de fotônica de silício, sistemas de teste sem fio e teste de placas de circuito, registrou US$ 110 milhões em receita, enquanto o segmento Robotics, que inclui robôs móveis autônomos e braços robóticos colaborativos, reportou US$ 89 milhões.

“Nossos resultados do Q4 ficaram acima do limite superior da nossa faixa de orientação, impulsionados pela demanda relacionada à IA em computação, redes e memória dentro do nosso negócio Semi Test,” disse Smith, observando “crescimento sequencial” em todos os segmentos e alcançando um crescimento de 13% no nível da empresa em 2025.

Para este período, a Teradyne também reportou lucro ajustado de US$ 1,80 por ação. O lucro líquido do Q4 foi de US$ 257,2 milhões, ou US$ 1,63 por ação diluída, acima dos US$ 146,3 milhões, ou 90 centavos por ação, do ano anterior.

A empresa de robótica também emitiu orientação forte, esperando “crescimento ano a ano em todos os nossos negócios, com forte impulso em computação impulsionado por IA.” Ela prevê receita do primeiro trimestre entre US$ 1,15 bilhão e US$ 1,25 bilhão e lucro ajustado por ação na faixa de US$ 1,89 a US$ 2,25.

Últimas Notícias e Desenvolvimentos das Ações da Teradyne, Inc. (TER)

Conclusão

À medida que a adoção de IA em diversos setores aumenta, ela está redefinindo a forma como o trabalho é realizado, aprimorando a eficiência e reduzindo custos. Mais profundamente, os sistemas inteligentes estão evoluindo de ferramentas para agentes autônomos, remodelando quem participa da economia.

A capacidade desses agentes de IA de transacionar está impulsionando o surgimento de pagamentos máquina‑para‑máquina, alimentados por moedas digitais como stablecoins. Isso está resultando em uma mudança, onde os pagamentos se tornam instantâneos, programáveis e incorporados diretamente à lógica de software, permitindo uma nova classe de atividade econômica que opera continuamente e globalmente.

Olhando para o futuro, a convergência de IA, pagamentos digitais e robótica definirá a próxima fase dessa transformação. Os agentes de IA não apenas tomarão decisões e moverão dinheiro, mas também controlarão cada vez mais sistemas físicos, executarão tarefas no mundo real e remodelarão indústrias inteiras.