Ekonomiks ng M2M: Mga AI Agent at ang Hinaharap ng Pagbabayad ng Makina

Ang Artificial Intelligence (AI) ay sumasaklaw na sa mas marami pang mga negosyo sa iba’t ibang sektor. Ipinapakita ng datos na 88% ng mga organisasyon ay gumagamit ng AI, tumaas mula 50% noong 2022, at inaasahang mag-aambag ng $15.7 trilyon sa pandaigdigang ekonomiya pagsapit ng 2030.

Habang bumibilis ang pag-aampon, ang papel ng mga sistemang pinapagana ng advanced na machine learning ay lumipat mula sa mga limitadong, tumutulong na tungkulin patungo sa malalim na pagsasama sa kalakalan, pananalapi, lohistika, at iba pang industriya.

Tinutulungan ng mga AI system na ito na mapabuti ang kahusayan, bawasan ang gastos, at paganahin ang awtomasyon sa pamamagitan ng paggawa ng mga matalinong desisyon at pag-optimize ng mga workflow sa real-time. Gayunpaman, umaasa sila sa mga tao. Ang pag-asa na ito ay nagbabago tungo sa mas malaking awtonomiya.

Habang patuloy na nagiging mature ang teknolohiya at ang pag-aampon nito, isang malalim na pagbabago ang sumisibol. Ang AI ay hindi na lamang isang kasangkapan; nagiging aktor na ito sa ekonomiya, na nagbubuo ng Machine-to-Machine (M2M) Economics. Sa gitna ng pagbabagong ito ay mga autonomous na software entity na tinatawag na AI “agents,” na gumagana sa loob ng isang pundasyong arkitektura na binubuo ng ilang mahahalagang elemento.

Sa pinakapuso nito ay isang modelo, na tumutulong sa agent na maunawaan ang layunin at pagkatapos ay nagbibigay ng sunod-sunod na hakbang na maaari nitong gawin sa iba’t ibang app at sistema upang makamit ang ninanais na resulta.

Pagkatapos, ang pagsasagawa ng mga hakbang ay nangangailangan ng secure na integrasyon sa mga inventory tool, logistics platform, at payment gateway upang magawa ng agent ang mga aksyon tulad ng paglalagay ng order, pagsasaayos ng paghahatid, o pag-iisyu ng refund. Sumusuporta rito ang isang customer data platform (CDP), na nag-iimbak ng mga kagustuhan ng gumagamit, kasaysayan ng serbisyo, at pahintulot, kasama ang mga knowledge graph na nagmamapa ng ugnayan sa pagitan ng mga produkto at polisiya, na tinitiyak na ang mga agent ay gumagana batay sa konteksto sa halip na hula.

Sa paglipas ng panahon, ang reinforcement learning mula sa mga interaksyon tulad ng mga pag-click, conversion, at reklamo ay tumutulong sa mga agent na matutunan kung aling mga aksyon ang nagdudulot ng mas magagandang resulta, na ginagawang mas mapagkakatiwalaan ang karanasan.

Sama-sama, ang mga layer na ito ay bumubuo ng isang koordinadong sistema na nagpapahintulot ng matagumpay na agentic commerce.

Ang mga AI agent ay hindi lamang tumutulong; gumagawa rin sila ng mga desisyon, nagsasagawa ng mga gawain, at nakikipag-ugnayan sa iba pang mga sistema, na may kaunti hanggang walang supervision mula sa tao. Higit pa rito, ang mga proactive at outcome-driven na agent ay maaari nang bumili at magbenta ng mga produkto at serbisyo sa isa’t isa. Ang isang AI model ay awtomatikong nagbabayad sa cloud provider para sa compute resources. Ang isa pa ay nakikipag-negoasyon para sa access sa API. Sila ay naglalaan ng mga mapagkukunan at nag-o-optimize ng gastos nang autonomously.

Ayon kay Nvidia CEO Jensen Huang, ang mga AI agent na ito ay maaaring lumikha ng isang “multi-trillion-dollar opportunity” para sa maraming industriya, na tinatawag silang “the new digital workforce.”

“Narito na ang panahon ng AI Agentics,” anunsyo ni Huang sa 2025 CES.

Makikita ito sa mga higanteng retailer tulad ng Walmart na gumagamit ng AI agent upang i-automate ang mga personal na karanasan sa pamimili at mapadali ang pagpaplano ng mga kalakal. Pati ang higanteng bangko na JPMorgan Chase ay nag-eexplore ang mga ito upang matuklasan ang pandaraya, magbigay ng payo sa pananalapi, at i-automate ang mga legal at compliance na proseso.

Samantala, ang Google, Microsoft, IBM, at Salesforce ay nag-embed ng mga kakayahang agentic AI direkta sa kanilang mga software platform.

Ang kasalukuyang nasasaksihan natin ay ang maagang pagbuo ng isang ekonomiya kung saan ang mga makina ay hindi lamang kalahok kundi mga autonomous na mamimili at nagbebenta, na gumagana para sa isang gumagamit o sistema.

AI Bilang mga Aktor sa Ekonomiya: Pagbili at Pagbebenta gamit ang Digital na Pera

Habang nagsisimulang mag-transact ang mga AI agent, ang tanong ay, paano sila nagbabayad? Ang tradisyonal na mga sistemang pinansyal ay hindi gumagana para sa mga makinang ito dahil nakasentro ang mga ito sa mga tao. Ang mga sistemang ito ay nangangailangan ng manu-manong pag-apruba, pisikal na presensya, pamantayan sa beripikasyon ng pagkakakilanlan ng tao, at takdang oras ng bangko na simpleng hindi angkop para sa autonomous, real-time na interaksyon ng mga makina.

Ang kailangan ng mga AI agent ay isang programmable, globally interoperable, at palaging available na payment system. Dito pumapasok ang digital currencies.

Ang stablecoins, isang uri ng cryptocurrency na dinisenyo upang mapanatili ang matatag na halaga sa pamamagitan ng pag-pegged ng kanilang presyo sa isang asset tulad ng US dollar, ay natatanging angkop para sa ganitong machine-to-machine commerce.

Una, programmable ang mga ito, na nagdadala ng intelihensiya sa mga transaksyon at eksaktong kung ano ang kailangan ng mga AI agent. Ibig sabihin nito ay maaaring ilagay ang lohika, mga patakaran, at kondisyon direkta sa paggalaw ng pondo.

Sa pamamagitan ng pagpapahintulot na awtomatikong maisakatuparan ang mga bayad sa pamamagitan ng smart contracts, pinapahintulutan ng stablecoins ang mga AI agent na mag-transact nang may kondisyon, halimbawa, awtomatikong ilalabas ang pondo kapag naihatid na ang serbisyo o mag-aadjust ng paggastos batay sa real-time na kondisyon, isang bagay na mahirap suportahan ng tradisyonal na banking system.

Ang mga stablecoins tulad ng USDT at USDC ay nagbibigay din ng instant settlement. Hindi tulad ng legacy systems na maaaring tumagal ng oras o araw, ang mga transaksyon sa blockchain ay nagse-settle sa loob ng ilang segundo, kung hindi man minuto. Para sa mga AI agent na gumagana sa real time, mahalaga ang bilis na ito.

Higit pa rito, borderless ang mga ito, at dahil ang mga AI agent ay gumagana nang walang pambansang hangganan, pinapadali ng stablecoins ang maayos, seamless na cross-border fund movement sa pamamagitan ng pag-aalis ng currency conversion at regulatory delays.

May katotohanan din na ang permissionless blockchain networks ay palaging on. Walang weekend o pampublikong holiday na naglilimita sa daloy ng pondo sa crypto realm. Sa pag-operate 24/7, perpektong naaayon ang stablecoins sa autonomous systems na hindi sumusunod sa business hours.

Ang mga benepisyong ito ay nagpapahintulot ng microtransactions, na nagbibigay-daan sa mga AI agent na magbayad ng kasing liit ng fraction ng sentimo, kaya nagbubukas ng mga bagong business model na dati ay imposibleng gawin dahil sa friction sa pagbabayad. Kapag humahawak sa sub-dollar level, hindi praktikal ang tradisyonal na payment economics, dahil ang mga bangko at payment processors tulad ng Visa at Mastercard ay nagcha-charge ng fixed fee kada transaksyon, na ginagawang hindi economically viable ang paglipat ng maliliit na halaga.

Kaya, Circle, ang issuer ng pangalawang pinakamalaking stablecoin na USDC, ay kasalukuyang nagtatayo ng sarili nitong payment systems na dinisenyo partikular para sa machine commerce. Noong nakaraang buwan, inilunsad ng kumpanya ang nanopayments, na nagpapahintulot sa mga agent na magpadala ng kasing liit ng $0.000001 sa USDC nang walang bayad sa kanilang bagong Arc blockchain.

Malawakang tinatanggap ang mga stablecoins. Noong 2025, ang kabuuang volume ng stablecoin transactions tumaas sa $33 trilyon, at ang pag-aampon ay lumagpas sa mga crypto trader. Natuklasan ng isang ulat na 33% ng mga global finance leaders ay gumagamit na stablecoins sa kanilang mga operasyon sa negosyo, at 86% ang interesado na gawin ito sa susunod na ilang taon.

Kaya, gamit ang “digital dollars”, maaaring mag-transact ang mga AI agent nang halos instant, 24/7, sa buong mundo.

“Very soon, there are going to be more AI agents than humans making transactions,” announced Coinbase CEO Brian Armstrong in a X post, citing their inability to open a bank account. “But they can own a crypto wallet,” he added.

At iyon ang dahilan kung bakit ang crypto exchange ay lumilipat “to an AI-first mentality throughout the company,” ayon kay Armstrong kamakailan. Kasama rito ang Coinbase-incubated Base, kung saan ang mga agent ay gumagana on-chain tulad ng mini-businesses, na nagtatrabaho upang gawing agent-native ang L2.

Mayroon ding crypto venture capital firm na Paradigm, na nakipagtulungan sa mainstream financial company na Stripe upang ilunsad ang isang payments-focused blockchain na tinatawag na Tempo, na hahawak ng global payouts, microtransactions, at AI-agentic payments gamit ang disenyo nitong stablecoin-first.

Lahat ng pag-unlad na ito ay bumubuo ng isang makabuluhang bagong economic layer, na ayon sa McKinsey maaaring mag-median ng $3-$5 trilyon sa consumer commerce pagsapit ng 2030.

Mga AI Agent Bilang Bagong Uri ng Customer

Ang pag-unlad ng AI technology at ang paglawak ng M2M economics ay nagdudulot ng pag-usbong ng mga AI agent bilang bagong uri ng customer.

Hindi tulad ng mga human consumer, ang mga agent na ito ay gumagana nang tuloy-tuloy, walang pagod o pagkabagot. Maaari rin silang magpatuloy magpakailanman, nang walang impluwensya ng damdamin at emosyon. Ang emosyon ay hindi batayan ng paggawa ng desisyon dito; sa halip, nakabatay ito sa data at optimization.

Dagdag pa rito, ang bagong klase ng customer na ito ay inuuna ang gastos at kahusayan higit sa lahat at maaaring mag-scale agad. Maaaring mag-handle ang AI agent mula sa ilang gawain hanggang sa napakalaking volume nang napakabilis at kaunting karagdagang pagsisikap. Ang lahat ng mga salik na ito ay fundamental na magbabago ng demand patterns sa ekonomiya.

Hanggang ngayon, ang mga tao ang pangunahing focus ng mga negosyo, ngunit hindi na ito. Nagsisimula na silang magdisenyo ng mga produkto at serbisyo partikular para sa konsumo ng mga makina, hal. APIs, data feeds, at compute services.

Ibig sabihin nito, sa halip na mag-market sa mga tao, i-o-optimize ng mga kumpanya ang kanilang mga alok para sa algorithmic selection, tinitiyak na ang kanilang mga serbisyo ay ang pinakamabilis, pinakamura, o pinaka-reliable na opsyon para sa mga AI agent na gumagawa ng desisyon.

“Binabago nito ang marami sa kung paano natin iniisip ang landscape ng pamumuhunan at ang pagbuo ng mga produkto. Kailangan mo talagang mag-isip na agent-first ngayon at ipalagay na karamihan sa iyong mga customer ay magiging mga agent kaysa sa mga tao.”

– Matt Huang, managing partner sa Paradigm

Sa kontekstong ito, ang papel ng programmable digital payments ay nagiging mas sentral. At dahil kailangan ng mga AI agent ng mabilis, mura, at programmable na pera para mag-transact, natagpuan ng stablecoin industry ang kanilang use case.

Ayon kay Dan Morehead, founder ng Pantera Capital na namamahala ng $5 bilyon sa digital assets, walang ibang pagpipilian ang AI kundi gumamit ng crypto para sa financial transactions dahil hindi kayang hawakan ng mga AI agent ang pisikal na cash. At anuman ang kumpanyang magwawagi sa AI race, lahat sila ay kakailanganin ng blockchain infrastructure para ilipat ang pera, ayon sa kanya.

Bagaman may pangako ang stablecoins sa pagpapagana ng agentic commerce, patuloy pa rin silang humaharap sa mga hamon.

“Karamihan sa mga tao ay walang stablecoin wallet,” sabi ni Rubail Birwadker, global head of growth ng Visa, sa Bloomberg. Ang agwat na ito sa pagitan ng narrative momentum at infrastructure reality ay mahalaga para sa mga agent na gumagana sa scale. “Napakahalaga na paghiwalayin natin ang napaka-well-deserved na atensyon na natatanggap ng stablecoins sa agentic world, at ang realidad,” dagdag pa ni Birwadker.

Ang mga infrastructure gaps ay bahagi lamang ng hamon. Ang regulatory uncertainty ay kasing laki rin. Ang legal status ng isang AI agent ay nananatiling hindi pa natutukoy, at ang mga tanong tungkol sa liability, tulad kung sino ang mananagot kapag lumabag ang isang agent sa batas o nagkamali, ay nananatiling walang sagot.

Gayundin, kapag ang entity na nag-iinitiate at humahawak ng transaksyon ay isang programa sa halip na tao, nagiging mahirap ang pagsunod sa Anti-Money Laundering (AML) regulations.

Ngunit pagdating sa stablecoins, nagsisimula na silang magkaroon ng kalinawan, sa pamamagitan ng Markets in Crypto-Assets (MiCA) framework sa EU na nagtatakda ng mahigpit na reserve requirements para sa mga stablecoin issuers. Sa US, ang GENIUS Act ay nagtatag ng pederal na regulatory framework para sa mga US dollar-pegged stablecoins.

Ang mga pag-unlad na ito ay nagpapahintulot ng regulatory compliance para sa mga crypto firm at malawak na pag-aampon sa payments, tumutulong sa stablecoins na lumipat mula sa isang niche asset patungo sa mainstream financial infrastructure.

Ang Teknolohiyang Nagpapagana sa Autonomous na mga Kontrata at Pagbabayad

Habang nagiging bagong malaking klase ng customer ang mga AI agent, hindi lang tungkol sa kung paano sila nagbabayad ang tanong kundi pati na rin ang infrastructure. Para ganap na makilahok ang mga AI agent sa ekonomiya, dapat silang makapag-transact nang legal at secure, na nangangailangan ng mga bagong teknikal at legal na pamantayan.

Isa sa mga pangunahing inobasyon na nagpapagana nito ay ang hanay ng mga protocol na nagpapahintulot sa mga AI agent na magdiskubre ng mga serbisyo, makipag-negoasyon ng mga termino, at magsagawa ng mga bayad.

Ang infrastructure layer ay kasalukuyang binubuo ng ilang pangunahing emerging protocols, kabilang ang Anthropic’s Model Context Protocol (MCP) at OpenAI’s Agentic Commerce Protocol (ACP).

Noong Abril ng nakaraang taon, nag-introduce ang Agent-to-Agent (A2A) protocol, isang communication protocol para sa mga AI agent. Pagkatapos, mas maaga ngayong taon, inanunsyo ng tech giant ang paglunsad ng Universal Commerce Protocol (UCP) upang lumikha ng isang unified system sa buong shopping experience, upang hindi na kailangang magtayo ng sarili nilang tools ang mga retailer.

Abala rin ang mga card network na i-posisyon ang sarili nila upang pag-aari ang shift na ito sa pamamagitan ng Visa Intelligent Commerce at Mastercard’s Agent Pay. Samantala, ang mga crypto payments na ginagawa ng mga AI agent ay dumadaloy sa x402, isang open standard na binuo ng Coinbase upang magbigay sa mga online service provider ng paraan upang singilin sila nang direkta.

Ang bagay ay, ngayon, kahit ang simpleng gawain tulad ng pag-upa ng compute power ay nangangailangan ng pag-sign up sa mga serbisyo, pagbibigay ng detalye ng card, at pag-generate ng API key upang ma-access ng software ang ibang serbisyo. Ang buong setup na ito ay nagiging mas magulo habang mas sopistikado at ambisyoso ang proyekto.

Ngunit sa x402, binigyang-diin ni Erik Reppel, creator ng standard at head of engineering sa Coinbase Developer Platform, na, “ang wallet mo ay nagiging universal API key na nagpapahintulot sa iyo na ma-access ang anumang x402-enabled service.”

Ang X402 ay nag-aalok ng pay-per-use model, kung saan kapag humiling ng serbisyo ang isang agent, magrereply ang server ng presyo, at awtomatikong babayaran ito ng agent sa crypto mula sa wallet na inatas ng developer nito.

“Ang mga tool tulad ng x402 ay nagpapahintulot sa mga agent na magbayad para sa data, APIs, at services… Maaga pa ito, pero totoo na ang momentum—ang x402 ay nagbubukas ng isang bagong klase ng apps at agents na maaaring magbayad habang nagpapatuloy,” sabi ni Reppel.

Ilunsad mga isang taon na ang nakalipas, ang mga AI assistant ay nakagawa na ng mahigit 100 milyong transaksyon sa pamamagitan ng standard. Sa nakaraang 30 araw, halos 1 milyong transaksyon ang naganap sa X402, na nag-generate ng $2.5 milyon na volume, ayon sa data provider Artemis.

Tinatayang 4,000 na merchant, kabilang ang Amazon Web Services (AWS), Messari, Pinata, Heurist, at Alchemy, ay handang magbenta sa pamamagitan ng standard. Ngunit hindi sapat ang mga bayad lamang. Para mag-operate bilang ganap na autonomous economic actors, kailangan din ng mga AI agent na mag-sign ng kontrata at magtatag ng legal identity. Para makapag-sign ng kontrata, dapat magkaroon ang AI ng natatanging, tamper-proof na identity upang ma-establish ang provenance kung sino ang nag-sign. Dito papasok ang Decentralized Identifiers (DIDs) at Verifiable Credentials (VCs).

Sa DIDs, binibigyan ng natatanging identity number ang mga AI agent na naka-anchored sa blockchain, na nagpapahintulot sa kanila na mag-sign ng transaksyon, mag-authenticate sa mga serbisyo, at mag-establish ng tiwala nang walang human intervention gamit ang private key na kontrolado nila. Samantala, ang VCs ay digital attestations na ibinibigay sa AI agent, na nagpapahintulot sa kanila na patunayan ang kanilang authorized capabilities nang hindi inilalantad ang private data.

Pagkatapos ay may mga smart contracts, self-executing code na awtomatikong nagpapatupad ng mga kasunduan kapag natugunan ang mga predetermined terms at conditions. Pinapayagan nito ang AI na pumasok sa mga kontrata kung saan ang bayad ay ilalabas lamang kapag na-deliver na ang serbisyo.

Ang stack ng identity, payments, at execution layers na ito ay nagpapahintulot sa mga AI agent na mag-operate end-to-end nang walang human oversight.

Ang Stock na Dapat Bantayan

Sa larangan ng mga AI agent, Teradyne (TER ) ay namumukod-tangi sa pagbuo ng kritikal na physical layer habang ang karamihan sa mundo ay nakatuon sa software at digital payments.

Ang kumpanya ay gumagawa ng mga robot na maaaring kontrolin ng AI agent sa real-world environments. Para sa isang AI agent na ilipat ang isang kahon sa warehouse, kailangan nito ng robot arm, at ang Teradyne ay ang world leader sa mga collaborative robot platforms sa pamamagitan ng Universal Robots at Mobile Industrial Robots (MiR).

Ang mga robot ng Teradyne ay maaaring kontrolin programmatically, na ginagawang ideal endpoints para sa mga AI agent na gumagana sa physical world. Higit pa rito, mas madaling i-deploy ang Cobots kaysa sa tradisyonal na industrial robots, na nagpapabilis ng adoption sa iba’t ibang industriya.

Ang malakas nitong AI capabilities ay nagpadala sa mga shares nito sa bagong highs. Sa oras ng pagsulat, ang mga shares ng Teradyne ay nagte-trade sa $369 na naglalagay ng market cap nito sa $57.6 bilyon. Ang TER ay tumaas ng higit sa 90% YTD at 399.65% sa nakaraang taon.

May EPS (TTM) ang kumpanya na 3.48 at P/E (TTM) na 105.65. Nagbabayad ito ng dividend yield na 0.14%.

Para sa ika-apat na quarter, iniulat ng Teradyne ang 44% pagtaas ng revenue mula isang taon ang nakalipas sa $1.08 bilyon. Ang AI ang nagdala ng higit sa 60% ng revenue na iyon, at inaasahan ng kumpanya na tataas ito sa higit sa 70% sa kasalukuyang quarter. Iniuugnay ni CEO Greg Smith ang momentum sa data centers bilang “the prime mover of the market,” at nagbigay ng guidance para sa year-over-year growth sa 2026 na pinapagana ng AI demand sa compute.

Sa segment-wise, ang Semiconductor Test, na kinabibilangan ng mga operasyon kaugnay ng disenyo at paggawa ng semiconductor test products at services, ay kumakatawan sa pinakamalaking revenue na $883 milyon. Ang Product Test segment, na sumasaklaw sa mga produkto at serbisyo para sa defense at aerospace testing, silicon photonics testing, wireless test systems, at circuit-board testing, ay nag-record ng $110 milyon na revenue, habang ang Robotics segment, na kinabibilangan ng autonomous mobile robots at collaborative robotic arms, ay nag-ulat ng $89 milyon.

“Ang Q4 results namin ay lampas sa high end ng guidance range, pinasigla ng AI-related demand sa compute, networking, at memory sa loob ng aming Semi Test business,” sabi ni Smith, na binigyang-diin ang “sequential growth” sa lahat ng segment at nakamit ang 13% growth sa antas ng kumpanya noong 2025.

Para sa period na ito, iniulat din ng Teradyne ang adjusted earnings na $1.80 per share. Ang net income para sa Q4 ay $257.2 milyon, o $1.63 per diluted share, tumaas mula $146.3 milyon, o 90 cents per share isang taon ang nakalipas.

Naglabas din ang robotics company ng matibay na guidance, inaasahan ang “year-over-year growth across all of our businesses, with strong momentum in compute driven by AI.” Iniaasahan nitong ang revenue ng unang quarter ay nasa pagitan ng $1.15 bilyon at $1.25 bilyon at ang adjusted earnings per share ay nasa $1.89 hanggang $2.25.

Pinakabagong Balita at Pag-unlad ng Stock ng Teradyne, Inc. (TER)

Konklusyon

Habang tumataas ang pag-aampon ng AI sa iba’t ibang industriya, binabago nito ang paraan ng paggawa ng trabaho sa pamamagitan ng pagpapahusay ng kahusayan at pagbawas ng gastos. Mas malalim pa, ang mga intelligent system ay nag-evolve mula sa mga tools tungo sa autonomous agents, na ngayon ay muling hinuhubog kung sino ang kalahok sa ekonomiya.

Ang kakayahan ng mga AI agent na mag-transact ay nagtutulak sa pag-usbong ng machine-to-machine payments, na pinapagana ng digital currencies tulad ng stablecoin. Nagdudulot ito ng shift kung saan ang mga bayad ay nagiging instant, programmable, at nakabaon direkta sa software logic, na nagpapahintulot ng bagong klase ng economic activity na gumagana nang tuloy-tuloy at globally.

Sa hinaharap, ang convergence ng AI, digital payments, at robotics ay magtatakda ng susunod na yugto ng transformasyong ito. Ang mga AI agent ay hindi lamang gagawa ng desisyon at maglilipat ng pera kundi pati na rin lalong magkokontrol sa mga physical system, magsasagawa ng mga gawain sa real world, at muling huhubog sa buong industriya.