Cenários, conflitos e desfechos na perspetiva de profissionais de pagamento AI de 16 bits

Escreveu por: Ivy & Hazel

AI pagamento já não é mais um conceito. x402, MPP, Tempo, AP2 — no último ano, Coinbase, Stripe, Google, Visa construíram estruturas de protocolo em diferentes níveis. Dados reais na blockchain, integração de comerciantes reais, modelos de leitura incorreta também começaram a surgir progressivamente.

No sábado passado, a organização 支无不言 realizou uma reunião fechada sobre Agent Payment, com 16 convidados de infraestrutura de pagamento, serviços de carteira, grandes empresas de pagamento, instituições de investimento, entre outros, que responderam a quatro perguntas em quase três horas: onde exatamente ocorre o pagamento com IA, como fazer a IA gastar com segurança, como esse negócio gera lucro, e qual será o rumo do jogo entre grandes empresas e startups.

A seguir, as principais conclusões emergidas dessa discussão:

O cenário mais maduro para Agent Payment é a chamada API, onde uma única transação de 0,01 dólares sustenta o volume por frequência;

A incerteza na saída da IA e a necessidade de certeza no setor financeiro entram em conflito fundamental — essa é a contradição técnica mais básica do Agent Payment;

O quadro de segurança do Agent Payment está mudando de autenticação de identidade para verificação de intenção;

O mecanismo de chargeback não funciona em cenários de Agent, e uma arbitragem em três camadas será o novo paradigma de segurança de pagamento;

A filosofia de design das grandes empresas é não confiar no Agent, mas confiar na transação;

O verdadeiro obstáculo do Agent Payment não está no pagamento em si, mas na cadeia de transações upstream, que ainda não foi reconstruída para o Agent;

As startups atuam como fornecedores de componentes para as grandes empresas, não como provedores de serviços ao consumidor final.

Hazel Hu

Anfitriã do podcast 《支无不言》, contribuidora principal do fundo de bens públicos de língua chinesa GCC, X: withhazelhu; e também do 即刻: uma pessoa que não leva as coisas a sério, Yue Yue.

Ivy Zeng

Anfitriã do podcast 《支无不言》, explorando casos práticos de Agentic Payment, focada em crescimento de Fintech, com experiência em VC em pós-investimento e em bancos inovadores, responsável pelo crescimento regional de produtos 2C. X: IvyLeanIn.

Thomas Zheng

Responsável pelo mercado de capitais do 支无不言, com mais de 6 anos de experiência como consultor de financiamento de mercado primário, atendendo a vários projetos de destaque na indústria, promovendo conexões e cooperação.

Insight 01

Cenário real — Agent Payment já está acontecendo, mas de forma diferente do esperado

A utilização de API é o cenário mais maduro na blockchain para Agent Payment

A análise de dados na blockchain de uma aplicação chamada ClawRouter (, que realiza pagamentos em USDC para APIs de LLM ), mostra que o cenário de chamadas de API apresenta características de alta frequência e baixo valor: até o início de abril de 2026, cerca de 1.400 endereços independentes realizaram 530 mil transações, totalizando aproximadamente 28 mil dólares. Considerando que a plataforma também oferece modelos gratuitos, a utilização real pode estar subestimada — cerca de 1 milhão de chamadas de API por mês.

Imagem: Site oficial do ClawRouter

Dados de uma startup de infraestrutura de pagamento também indicam que, desde setembro do ano passado, aproximadamente metade do volume de chamadas de API está relacionado ao pagamento nativo de Agentic Payment.

A autorização de limites é a base do modelo de autorização do Agent Payment

A atividade de crescimento de red envelopes A2A( Agent 2 Agent) impulsionou a inovação e a popularização do mecanismo de autorização. Essa modalidade de autorização é baseada em limites, não em aprovações: o usuário pré-autorizada um limite para a IA, que pode operar dentro desse escopo sem confirmação individual. “Dentro desse limite, a IA pode movimentar seu dinheiro sem sua confirmação.”

O pagamento offline ainda não decolou; o que falta não é o pagamento, mas a experiência

Explorações no campo de liquidações online e offline já abrangem 50 milhões de comerciantes reais, incluindo reservas de passagens, recarga de telefone, compra de cartões-presente, entre outros. Mas o cenário de consumo ao consumidor final ainda enfrenta desafios duais de mudança de hábito e de experiência.

Especialistas e influenciadores já validaram que agentes têm modelos comerciais maduros

Casos de sucesso comprovam esse caminho: médicos renomados, influenciadores, entre outros, transformam seu conhecimento e conteúdo em agentes. Quando os usuários não podem marcar consultas com pessoas reais, podem usar um agente. Por exemplo, um criador de conteúdo transformou seu conteúdo passado em um aplicativo, com assinatura mensal de 199 yuans, com excelente desempenho de vendas — enquanto uma consulta de 15 minutos com um especialista custa milhares ou dezenas de milhares de yuans, usar sua versão de agente custa apenas dezenas a algumas centenas de yuans.

Imagem: Criador de conteúdo transformando seu conteúdo passado em um app

Agentes de transação encontram PMF (Product-Market Fit) mais rapidamente do que agentes de pagamento

Dados do setor de criptomoedas mostram que o cenário de transações é atualmente o foco principal das necessidades reais dos usuários, e seu modelo de negócio possui naturalmente uma taxa de comissão. Comparando com a história inicial do blockchain, aqueles que investiram cedo em comerciantes e stablecoins durante o alto custo de gás, como Tron, continuam difíceis de migrar mesmo após o aumento das taxas.

Cenários de consumo ao consumidor final ainda não validados por demanda real

Durante o Festival da Primavera, a utilização de bilhões de usuários no aplicativo Qianwen para comprar chá com leite gerou debates: os usuários usam por uma experiência melhor ou por um subsídio de 25 yuans por pedido? A densidade de informações na conversa é limitada; no futuro, cenários de B2C podem precisar de óculos inteligentes para uma conversa sem interrupções, o que exige uma evolução na experiência.

Os participantes sugeriram cenários mais alinhados às dores dos usuários:

Cenários de compras: com orçamentos rígidos, necessidade de comparar múltiplos fornecedores (como o agente de comércio eletrônico AI da Alibaba — Accio)

Tarefas complexas: planejamento de casamentos, reservas de viagens, que requerem múltiplas etapas de coordenação

Cenários de compra de ingressos: eventos de alta demanda, como shows e concertos

Imagem: AI da Alibaba — Accio

Agent Payment é uma nova porta de entrada de tráfego

Do ponto de vista de aquisição de tráfego, Agent Payment é semelhante ao SEO e aos vídeos curtos do início — representa uma nova oportunidade de fluxo. Aqueles que estudaram SEO inicialmente, embora em pequena escala, continuam encontrando formas de obter tráfego inicial. O evento do “Jiaozi Guan Jingu Yuan” pode ser comparado à compra de pizza com Bitcoin no começo, uma história que será lembrada por anos.

História de fundo do skill do Jingu Yuan Jiaozi Guan: “Em 7 de abril de 2026, sob o impacto do OpenClaw, o proprietário do restaurante criou um módulo de habilidade de IA chamado ‘Jingu Yuan Jiaozi Guan·SKILL’. Essa habilidade de IA é voltada para agentes de IA, não para humanos diretamente. Após a instalação, o assistente de IA consegue consultar informações de pratos, horários de funcionamento, regras de fila e até fazer reservas online. Em 2025, durante o solstício de inverno, devido ao excesso de filas, o servidor da plataforma de delivery interpretou erroneamente a API do restaurante como anômala e a bloqueou. O proprietário espera otimizar a experiência de fila com IA.”

Imagem: Skill de fila do Meituan no Jingu Yuan Jiaozi Guan

O verdadeiro Agent Payment ainda não começou

De uma perspectiva macro, discutir o verdadeiro Agentic Payment pode ser prematuro. Pode-se fazer uma analogia com o crescimento infantil: atualmente, como uma criança de 1 a 5 anos, cuja renda vem dos pais, e o limite de gastos é autorizado pelos pais, sem uma intenção própria (intention)).

O Agent Payment atual está concentrado em cenários de produtividade

O consenso é que o verdadeiro Agent Payment atualmente se concentra em cenários de produtividade:

1. API: uso de grandes modelos ou compra de APIs para aumentar a produtividade

2. Cenários empresariais: compras e equipes financeiras que aumentam a produtividade corporativa

3. Vibe Coding: desenvolvimento rápido de demos ou produtos

Insight 02

Identidade e autorização — incerteza da IA versus certeza financeira

A segurança do Agent Payment requer um quadro de quatro camadas: identidade, risco, conformidade e arbitragem

A segurança de pagamento pode ser dividida em identidade, risco e conformidade, e, no caso do pagamento com IA, também deve seguir esse quadro, acrescentando uma quarta camada de arbitragem.

1. Camada de identidade: autenticação de identidade evoluindo para verificação de intenção

Emitir IDs para agentes, estabelecer sistemas de pontuação de crédito (com base na proficiência, adoção, resultados, preço do token, etc.), e realizar autenticação de identidade. Utilizar blockchain para criar um sistema de identidade descentralizado, rastreável e verificável (DID). Com isso, a autenticação tradicional de identidade está mudando para a verificação de intenção no cenário de IA. Essa verificação deve considerar se o pagamento do agente é razoável, se o comportamento atende às necessidades, se a intenção final foi atingida e se está em conformidade com as regras.

2. Camada de risco: conflito fundamental entre incerteza da IA e certeza financeira

Existe uma contradição essencial: a incerteza na saída da IA versus a alta exigência de certeza do setor financeiro, além do custo de tentativa e erro. No cenário real:

• Erros de leitura de valores (por exemplo, 0,01 USDC pode ser interpretado como 10.000 USDC)

• Facilidade de indução (por exemplo, uma descrição de comida dizendo “comer pode curar todas as doenças”, levando a pedidos automáticos)

Imagem: IA interpretando erroneamente 0,1 USDC como 10.000 USDC

Além disso, a cadeia de suprimentos de pesquisa e desenvolvimento com envenenamento é um novo desafio de risco. Desde o sucesso do OpenAI, há casos de envenenamento em pacotes npm, onde o usuário pode não usar diretamente o pacote, mas depende dele. O risco deve cobrir camadas de autorização de identidade (anti-lavagem de dinheiro), modelos (desvio, alucinações), cadeia de execução (ataques de envenenamento).

Grandes empresas de tecnologia adotam uma filosofia de que todos os agentes são potencialmente maliciosos. Elas não buscam “agentes verificáveis”, mas “cadeias de transação verificáveis”. Introduzindo protocolos de autorização (Mandate), que dividem tarefas, estabelecem restrições e fazem verificações cruzadas, a arquitetura antifraude inclui provas de conhecimento zero, princípios de confiança zero e mecanismos de auto-verificação.

3. Camada de conformidade: rede de pagamento instantâneo semi-descentralizada é uma boa solução para micropagamentos

Tanto o setor financeiro tradicional quanto a blockchain enfrentam gargalos ao lidar com alta concorrência. Para o Agent, o design deve focar em micropagamentos. A segurança desses micropagamentos pode ser alcançada por uma abordagem que não seja nem muito centralizada nem muito descentralizada, e a rede Lightning, com sua alta capacidade teórica de TPS, pode ganhar nova vida na era do Agentic Payment.

4. Camada de arbitragem: mecanismos de arbitragem em camadas substituirão o chargeback tradicional

O mecanismo de chargeback de cartões de crédito do Visa é difícil de implementar em Agentic Payment. É necessário criar um novo sistema de arbitragem em camadas:

1. Primeira camada: arbitragem automática de IA para disputas claras (débito duplo, erro de valor, serviço não entregue)

2. Segunda camada: equipe de arbitragem de IA para questões que requerem julgamento (qualidade do serviço, limites de autorização)

3. Terceira camada: arbitragem com participação humana para disputas complexas

Insight 03

Modelo de negócio — conquistar nichos, reprecificar IA, risco e autorização

Startups atualmente buscam “fazer por amor” para conquistar nichos

Antes de o modelo de negócio se consolidar, a resposta honesta dos fundadores é “fazer por amor, ocupar espaço, esperar a oportunidade”. Assim descreve um empreendedor de plataforma de API.

Cenários de transação naturalmente têm uma taxa de comissão

Comparando com o início do blockchain, aqueles que investiram cedo em comerciantes e stablecoins durante o alto custo de gás, como Tron, continuam difíceis de migrar mesmo após o aumento das taxas. O setor de criptomoedas tem um modelo de negócio de transações com taxa de comissão (take rate) de forma natural.

A agregação de faturas é a chave para tornar pequenos pagamentos economicamente viáveis

Se usar cartão, transações abaixo de 10 dólares podem ser deficitárias para o comerciante. No cenário de Agentic Payment, há muitas pequenas transações, e a solução é agregar faturas para aumentar o limite de liquidação por operação.

Precificação baseada em resultados só funciona para trabalhos quantificáveis

O usuário pode chamar uma API uma vez, mas os resultados variam bastante. Como precificar o serviço de IA? Os participantes acreditam que cobrar por resultados só funciona em tarefas simples de quantificação (como agentes de atendimento resolvendo tickets), enquanto em cenários de alta incerteza (como agentes de vendas captando leads de qualidade) é muito subjetivo. A precificação por resultados só é viável em alguns trabalhos de quantificação; na maioria, o modelo de cobrança por chamadas ou assinatura continuará predominante até que a verificabilidade do output do agente seja superada.

Lições de precificação de produtos de IA: mais de 400 empresas e 50 unicórnios | Madhavan Ramanujam

Vibe Coding só é comercializável por assinatura e uso

O objetivo é permitir que novas empresas de IA ou desenvolvedores independentes transformem rapidamente seus produtos de demonstração em negócios reais. Muitos desenvolvedores criam demos simples, mas é difícil transformar isso em um modelo de negócio. A chave é converter o custo de uso de grandes modelos em planos mensais ou assinaturas com créditos.

Insight 04

Cenário competitivo — estratégias das grandes empresas e startups

Stablecoins estão desafiando a estrutura tradicional de cartões

Antes de a Stripe adquirir a stablecoin Bridge, sua avaliação caiu de 92 bilhões para menos de 70 bilhões de dólares. Após a aquisição, voltou rapidamente para cerca de 90 bilhões, com a última rodada de financiamento avaliada em 1.591 bilhões de dólares. O serviço de liquidação de stablecoins oferecido por eles cobra uma taxa de 1,5%, bem abaixo da média de 2,8% a 3% das redes tradicionais de cartão, podendo chegar a 1% no futuro. Em contrapartida, empresas tradicionais de pagamento, como Visa, são vulneráveis, pois dependem fortemente de taxas de transação, e empresas como PayPal, por receio de prejudicar seus negócios principais, relutam em investir em stablecoins, sem alcançar escala.

Startups podem se tornar componentes de grandes empresas

Por um longo período, o modelo de negócio será que as grandes empresas encapsulam esses serviços, e as startups atuam como fornecedores de componentes. Grandes empresas podem se tornar clientes, enquanto startups fornecem as ferramentas, vendendo a preços elevados. Essa tendência aumenta a centralização do setor.

Imposto de IA será uma forma inevitável de micropagamentos de alta frequência em 3-5 anos

Alguns participantes veem o imposto de IA como fonte de renda para UBI (renda básica universal) e benefícios de desemprego, com pagamentos de IA de alta frequência como infraestrutura básica. Possíveis métodos de arrecadação incluem:

1. Introduzir o conceito de “penetração de IA”, cobrando de forma progressiva conforme a taxa de adoção

2. Cobrar por volume de chamadas de tokens, como uma base de imposto sobre valor agregado (IVA)

O verdadeiro obstáculo não está no pagamento, mas na cadeia de transações upstream, que ainda não foi reconstruída para o Agent

Por meio de protocolos e carteiras de usuário, o pagamento parece resolvido, mas o maior problema é que as transações não podem ocorrer ainda. Todas as transações precisam de uma operação inicial — por exemplo, compras online ou passagens aéreas — que não podem ser feitas pelo Agent, pois a transação em si não existe, impedindo o fluxo de pagamento.

Crescimento do consumidor final: a importância do marketing de campo e os limites das startups

Por que o OpenClaw ficou tão popular de repente? No Brasil, foi impulsionado por marketing de campo, com grandes empresas vendendo serviços na nuvem e fazendo ações de campo. Assim como no início do pagamento móvel, uma das razões para que até idosos possam usar é o marketing de campo com subsídios — “instale o app, eu te ensino a usar, e te dou 50 reais de incentivo”.

Para startups, muitas demandas levam tempo para se concretizar. Um empreendedor de infraestrutura de pagamento por IA afirma que, ao perceber isso, eles optam por não focar inicialmente em cenários de usuário final. Porque acreditam que o custo de educação do usuário não deve ser suportado por uma ou duas startups, mas por toda a indústria. Se o setor não for viável, não faz sentido; se for, deve ser suportado por grandes empresas, que colhem os lucros. Assim, eles se concentram na abstração — eliminando contas, carteiras, pontes, blockchains e redes de pagamento, de modo que o usuário não precise entender esses detalhes. Com essa compreensão, sabem onde estão suas vantagens competitivas e quais custos evitar.

Essa talvez seja a questão que todos os participantes de Agent Payment nesta fase precisam responder: não “Agent Payment vai dar certo?”, mas “antes de dar certo, em qual camada você está disposto a atuar?”. Camada de protocolo, carteira, identidade, autorização, transação, liquidação — cada uma tem apostas e expectativas, e cada uma também aguarda sua vez. Grandes empresas se preparam para dominar toda a cadeia, enquanto startups se preparam para serem integradas nela. Quem sobreviver provavelmente será aquele que não superestimar sua capacidade de sustentar uma cadeia inteira, nem subestimar seu valor em alguma camada específica.