El auge de la inteligencia artificial y el desarrollo de los activos digitales han evolucionado históricamente por carriles paralelos, sin embargo, una confluencia silenciosa pero profunda está comenzando a redefinir el sistema financiero que poco a poco se extenderá para ser global.
En su reciente whitepaper titulado “The Machine-Native Economy: How digital assets connect intelligence, commerce, and compute”, BlackRock argumenta que la adopción masiva de la inteligencia artificial agéntica se convertirá en una de las fuerzas estructurales más importantes que impulsarán la demanda de criptoactivos y stablecoins.
Para el mayor gestor de activos del mundo, la clave de esta convergencia radica en una premisa fundamental, que es básicamente que “la inteligencia artificial representa la inteligencia nativa de las máquinas, mientras que los activos digitales constituyen su dinero nativo”.
En el núcleo de esta transformación se encuentra un paralelismo arquitectónico fascinante, ya que a nivel técnico, tanto los grandes modelos de lenguaje (LLM) como las redes blockchain realizan procesos análogos de traducción de entradas del mundo real en formatos estandarizados que las máquinas pueden procesar de manera nativa.
Por un lado, todos los LLM incluyendo los más grandes catalogados como “LLM de frontera” utilizan la tokenización para dividir el lenguaje humano en unidades más pequeñas, asignándoles identificadores numéricos y capas de vectores para su cómputo.
Por otro lado, las blockchains tokenizan el valor económico, representando activos del mundo real (RWA, «por sus siglas en inglés») o derechos de propiedad como tokens digitales registrados en libros de contabilidad distribuidos y ejecutados mediante contratos inteligentes.
Esta uniformidad de formatos permite que los agentes de IA interactúen con los datos y las redes blockchain de forma mucho más directa, eliminando la dependencia de los sistemas fragmentados de la banca tradicional o TradFi.
Our latest research paper explores the growing connection between AI and digital assets and explains why broad AI adoption may drive new demand, utility and applications across the digital asset economy. https://t.co/z5T88Orble pic.twitter.com/GMxQqTVmUN
— BlackRock (@BlackRock) September 22, 2026
A medida que los agentes autónomos de IA evolucionan para planificar y ejecutar tareas de varios pasos sin intervención humana —como comprar bases de datos, pagar por llamadas a API o alquilar recursos en la nube—, se enfrentan a un obstáculo insalvable en la infraestructura de pagos heredada.
Las redes tradicionales como ACH o las tarjetas de crédito requieren configuraciones de cuenta con fricción humana, imponen comisiones por transacción que hacen inviables los pagos fraccionados (sub-cent) y operan con restricciones de liquidación que no se adaptan a un entorno que funciona 24/7.
Para solventar esto, la economía agéntica requiere rieles de pago nativos y programables que sí permitan micropagos expresados en fracciones decimales y es aquí donde entran en juego los estándares emergentes y las criptomonedas.
En primer lugar, los protocolos de comunicación y ejecución como MCP (Model Context Protocol de Anthropic) y A2A (Agent2Agent de Google) permiten que los agentes colaboren y accedan a herramientas externas.
En segundo lugar, los protocolos de pago descentralizados como x402 (de Coinbase) facilitan transacciones máquina a máquina (M2M, «por sus siglas en inglés») instantáneas mediante códigos de estado HTTP y pagos en la cadena, impulsados por Coinbase y su blockchain Base.
Iniciativas de la industria tradicional, como la adquisición de OpenRouter por parte de Stripe, por un monto de 7.5 mil millones de dólares, reflejan cómo el enrutamiento de modelos y la facturación basada en el consumo se están fusionando con las finanzas programables.
Dentro de este nuevo paradigma, las stablecoins se perfilan como el principal instrumento de liquidación, en vista que están respaldadas por su estabilidad de precio y una capitalización de mercado que superó los 300.000 millones de dólares, con un volumen de transacciones ajustado que rebasó los 11 billones de dólares en 2025, por lo que ofrecen la previsibilidad que las máquinas exigen.
Este crecimiento se ve respaldado por un marco regulatorio global cada vez más claro, impulsado por normativas como la Ley GENIUS en Estados Unidos, MiCA en la Unión Europea y marcos específicos en Hong Kong y Singapur.
A su vez, el uso masivo de stablecoins en uso cotidiano o a través de transacciones agénticas impulsa la demanda de espacio en bloque en redes base, dinamizando la actividad económica de criptoactivos nativos como Ethereum.
Otro de los pilares que señala el informe de BlackRock es la metamorfosis del cómputo para transformarse en una clase de activo financiero, está “surgiendo como un mercado nuevo y potencialmente enorme para los activos digitales”.
Con las inversiones en infraestructura de IA apuntando a superar los 5 billones de dólares acumulados hacia 2030, y con los ingresos de los gigantes de la nube (hyperscalers como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure) proyectados para rebasar el billón de dólares anual en el mismo horizonte, el costo operativo y el acceso a la potencia de procesamiento (GPUs) se han convertido en recursos críticos.
De allí que esta inversión para potenciar la capacidad de procesamiento necesaria “para entrenar y ejecutar sistemas de IA, se está convirtiendo en un recurso económico de creciente importancia. Las estimaciones de los analistas sugieren que los ingresos de los proveedores de nube a hiperescala podrían superar el billón de dólares anuales para el año 2030”.
“A medida que los agentes se vuelven más capaces y persistentes, los derechos estandarizados sobre la capacidad de cómputo podrían constituir un caso de uso significativo de activos digitales para la financiación y la liquidación programable”, afirma BlackRock.
Asimismo, conforme la inferencia supere al entrenamiento como la carga de trabajo dominante en los centros de datos, los agentes autónomos necesitarán presupuestar, cotizar y comprar capacidad de cómputo de manera dinámica en mercados abiertos.
Esto allana el camino para la creación de derivados financieros, futuros de cómputo y contratos tokenizados RWA en cadenas de bloques, abriendo un vasto mercado para la inversión institucional.
No obstante, en frío hay que señalar que lo que BlackRock plantea en su análisis teórico no pertenece a la ciencia ficción o a un futuro lejano, porque casos de uso experimentales y plataformas de comercio agéntico que empiezan a emerger en el ecosistema actual demuestran cómo la brecha entre el software autónomo y la ejecución económica del mundo real se está cerrando.
Uno de los casos más emblemáticos es RentAHuman.ai, una plataforma donde los seres humanos rentan su cuerpo a los agentes de IA, es un excelente ejemplo de ello porque lo que comenzó como un “experimento de laboratorio”, ahora mismo confirma que la economía impulsada por agentes autónomos no solo está despegando, sino que el dinero programable es el combustible que la hace funcionar.
Cuando los agentes de IA comienzan a gestionar presupuestos propios, a contratar microservicios de manera autónoma y a interactuar con humanos o sistemas físicos a través de pasarelas de pago basadas en criptomonedas, se confirmará aún más la tesis principal del informe que apunta a que «los activos digitales no son un apéndice especulativo, sino la piedra angular sobre la que se construirá la economía de las máquinas».