Autor: Instituto RWA
Em março de 2026, Peter Schroeder, responsável pelo mercado global da Circle, publicou na plataforma X um conjunto de dados: nos últimos nove meses, agentes de IA realizaram 140 milhões de pagamentos, totalizando 43 milhões de dólares em transações. Destes, 98,6% foram liquidados em USDC, com uma média de apenas 0,31 dólares por transação. Mais importante ainda, o número de agentes de IA com capacidade de compra já ultrapassa 400 mil.
Estes dados ilustram melhor do que qualquer relatório financeiro: os agentes de IA estão passando do conceito para atividades econômicas reais.
400 mil agentes de IA, 140 milhões de transações, 43 milhões de dólares — essa é a troca de valor autônoma entre máquinas. Sem intervenção humana, sem aprovação bancária, sem verificação de cartão de crédito. Código com código, protocolo com protocolo, concluíram processos que antes exigiam assinatura, reconciliação e liquidação humanas.
O preço das ações da Circle subiu de 60 para 105 dólares nos últimos dias de negociação, um aumento de 75%. O mercado interpretou essa alta como uma reação positiva aos resultados financeiros — a Circle atingiu uma receita de 770 milhões de dólares no quarto trimestre de 2025, com um crescimento de 77% em relação ao ano anterior, e um lucro líquido de 133 milhões de dólares. Mas o que realmente merece atenção não são esses números em si, mas as mudanças estruturais por trás deles: quando os agentes de IA se tornam novos sujeitos econômicos, toda a lógica da infraestrutura financeira precisa ser reescrita.
E, nesse processo de reescrita, uma questão mais profunda surge: quando os agentes de IA começarem a possuir fundos disponíveis, quando puderem ganhar USDC ao completar tarefas, como irão lidar com esses fundos? Pagamentos são o primeiro passo, gestão de ativos é o segundo. O setor de RWA (ativos do mundo real) precisa responder exatamente a essa segunda etapa.
1. De capacidade de pagamento a posse de ativos
Para entender que tipo de serviços financeiros os agentes de IA precisam, primeiro é necessário compreender seus padrões de atividade econômica.
De acordo com o relatório “Previsões para Tecnologia, Mídia e Telecomunicações 2026” da Deloitte, se empresas e provedores de serviços conseguirem uma coordenação eficiente de agentes inteligentes, o mercado global de IA baseada em agentes pode atingir 45 bilhões de dólares até 2030. Essa colaboração multiagente é caracterizada por: uma tarefa complexa sendo dividida em várias etapas, realizadas por diferentes agentes especializados, com cada chamada envolvendo um micro pagamento.
Tomando chamadas de API como exemplo. Uma aplicação de IA pode precisar consultar múltiplos modelos de linguagem, acessar diversos bancos de dados e usar vários recursos computacionais. Cada chamada soma 0,01, 0,05 ou 0,1 dólares. Esses valores são mínimos, mas a frequência é alta. Os dados da Circle mostram que, nos últimos nove meses, 140 milhões de transações com uma média de apenas 0,31 dólares — exatamente o perfil do mercado de micro pagamentos.
Porém, o problema surge quando os agentes de IA geram renda contínua — seja fornecendo serviços aos usuários, seja participando de redes de computação distribuída — e seus saldos acumulam fundos. Esses fundos não podem permanecer sempre em movimento. Qualquer entidade econômica racional consideraria: como lidar com fundos ociosos?
Esse é o ponto de partida para a transição dos agentes de IA de “pagadores” para “detentores de ativos”.
No sistema financeiro tradicional, indivíduos e empresas depositam fundos ociosos em bancos, compram fundos de renda ou títulos do governo de curto prazo para obter retorno. Os agentes de IA também precisam dessa capacidade — não para especular, mas para otimizar seu próprio modelo econômico. Manter uma quantia de USDC na conta para pagamentos é necessário, mas se o valor excedente ficar parado, há custo de oportunidade. Se puderem automaticamente investir o excesso em um fundo lastreado por títulos do Tesouro dos EUA de curto prazo, e resgatar quando necessário, a “eficiência operacional” melhora.
Mais ainda, se os agentes de IA precisarem reservar valor para operações de longo prazo ou para hedge contra a volatilidade das taxas de gás, podem desejar alocar recursos em ativos de diferentes níveis de risco. Assim, eles deixam de ser apenas “pagadores” e passam a ser “investidores” — mesmo que esse investidor seja um código.
A Circle resolve o problema de transformar agentes de IA em “pagadores”. Para que eles se tornem “investidores”, é preciso uma infraestrutura diferente.
2. RWA e agentes de IA: uma “dupla jornada” em andamento
Nos últimos anos, a Circle construiu três camadas de capacidades.
A primeira é a emissão de stablecoins e a rede de liquidez. Segundo dados oficiais da Circle, até o final de 2025, o USDC tinha uma circulação de 75,3 bilhões de dólares, com um crescimento de 72%, representando quase 50% do volume de stablecoins negociadas. Isso fornece um meio de valor utilizável para pagamentos de IA.
A segunda camada é a rede de liquidação eficiente na blockchain. Em agosto de 2025, a Circle lançou a cadeia Arc, voltada para serviços financeiros institucionais. Em março de 2026, lançou o sistema Nanopayments, que agrega milhares de micro pagamentos off-chain e os registra periodicamente na blockchain, reduzindo custos de transação para desenvolvedores a zero. O teste suporta 12 blockchains compatíveis com EVM, incluindo Arbitrum, Avalanche, Base, Ethereum. No nível de protocolo de pagamento, o protocolo x402 permite que sites ou APIs enviem solicitações de pagamento HTTP 402 na resposta a requisições, integrando pagamentos diretamente às requisições na internet.
A terceira camada conecta ao sistema financeiro tradicional. A Circle Payments Network (CPN) conecta bancos, provedores de pagamento, instituições de liquidação transfronteiriça e clientes corporativos. Até fevereiro de 2026, 55 instituições financeiras estavam na rede, com um volume anual de transações de aproximadamente 5,7 bilhões de dólares. Em fevereiro, foram adicionados sistemas de pagamento direto com moedas locais e stablecoins na Ásia, Oriente Médio e outras regiões.
Essas três camadas formam a “infraestrutura de pagamento” para a economia de agentes de IA. Mas uma economia completa também precisa de “infraestrutura de gestão de ativos” — e é aí que os RWA entram.
A tokenização de ativos do mundo real (RWA) tem sido explorada principalmente como uma “mapeamento na blockchain” de ativos tradicionais. Segundo dados do Defillama, até junho de 2025, o TVL (valor total bloqueado) de RWA atingiu 12,5 bilhões de dólares, com crescimento de 124% em um ano. Grandes bancos globais, como Citibank e Standard Chartered, estão explorando aplicações de RWA em liquidação, gestão de ativos e transações internacionais.
Para entrar na economia dos agentes de IA, os RWA precisam passar por uma transformação “nativa de IA”. Não basta apenas colocar ativos na blockchain, é preciso torná-los “compreensíveis e negociáveis por IA”.
Primeiro, padronização de dados. Projetos como Ondo Finance estão promovendo a transformação de fluxos de caixa, cláusulas legais e avaliações de risco em formatos estruturados e legíveis por máquina. Em julho de 2025, Ondo foi o primeiro projeto a lançar títulos lastreados por títulos do Tesouro dos EUA tokenizados, sendo mencionado no relatório do grupo de trabalho de ativos digitais do governo dos EUA.
Depois, lógica programável. Regras de dividendos, juros, recompra e liquidação podem ser codificadas em contratos inteligentes, executados automaticamente. Assim, a interação entre agentes de IA e ativos se torna “sem confiança” — sem precisar confiar no cumprimento do contraparte, basta confiar na execução do código.
Terceiro, fragmentação de liquidez. Após a tokenização, os ativos podem ser divididos em unidades mínimas — por exemplo, títulos de 0,01 dólares, direitos de receita imobiliária de 0,1 m² — o que é fundamental para pequenas alocações de IA. Os micropagamentos já demonstraram viabilidade técnica, e a lógica pode ser estendida a microinvestimentos.
O banco JP Morgan, por exemplo, oferece um caso de referência. Em maio de 2025, a Kinexys, do JP Morgan, realizou na testnet da Ondo Chain a primeira negociação pública de títulos lastreados por títulos do Tesouro dos EUA tokenizados, usando o fundo de títulos do Tesouro tokenizado da Ondo (OUSG), com liquidação via infraestrutura cross-chain Chainlink. A operação seguiu o modelo “delivery versus payment” (DvP), trocando ativos e pagamento simultaneamente. A Kinexys processa atualmente mais de 2 bilhões de dólares em transações diárias, tendo facilitado mais de 1,5 trilhão de dólares em valor nominal desde sua criação.
Esse exemplo mostra a integração de RWA com redes de liquidação de pagamento de nível institucional. No futuro, os agentes de IA podem substituir bancos como a JP Morgan na realização de transações, com volumes que variam de milhões para alguns dólares, mas a lógica subjacente permanece — transferência e armazenamento de valor precisam estar perfeitamente conectados.
3. Além da rede de pagamento, há espaço para imaginação
Se conectarmos esses pontos, uma cadeia completa começa a emergir:
Um agente de geração de conteúdo de IA fornece serviços a vários clientes, acumulando saldo considerável de USDC. Sua lógica de gestão de fundos define regras: quando o saldo exceder 1000 USDC, uma parte é automaticamente investida em um conjunto de fundos lastreados por títulos do Tesouro de curto prazo tokenizados e um fundo de energia verde tokenizado, via um agregador de RWA. Quando a demanda dos clientes diminui ou o saldo precisa ser reforçado, o sistema automaticamente resgata parte dos ativos, convertendo-os em USDC para operações diárias.
Nesse processo, o agente de IA realiza ações como monitorar saldo, avaliar risco-retorno de diferentes ativos, executar compras e vendas, registrar transações para auditoria. Tudo é feito por código, sem intervenção humana.
Outro exemplo: um planejador de viagens de IA reserva passagens e hotéis, e o usuário transfere USDC para seu saldo. Durante a espera pelo voo, o agente detecta uma oferta de seguro RWA baseada em dados de atraso de voo. Ele usa parte do USDC ocioso para comprar uma fração dessa apólice. Horas depois, o voo é atrasado, e o seguro é acionado automaticamente, aumentando o saldo do agente.
Todos esses cenários já contam com componentes tecnológicos existentes: USDC como meio de valor, Nanopayments para micro pagamentos, protocolo x402 para pagamentos embutidos, títulos lastreados por títulos do Tesouro na Ondo Chain, mecanismo DvP validado pelo JP Morgan. O que falta é a integração — conectar camada de pagamento, camada de ativos e camada de transações, para que agentes de IA possam usar esses serviços financeiros como se fossem chamadas de API.
O presidente executivo da Associação de Padronização Web3.0 de Hong Kong, Li Ming, afirmou que “queremos encontrar pontos de entrada padronizados para o Web3.0, que possam conectar o ecossistema de RWA”. Para a economia de agentes de IA, esse ponto de entrada pode ser exatamente a conexão entre pagamento e ativos.
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4. O velho problema do novo mundo: riscos e responsabilidades
Claro que, do pagamento de IA de hoje à gestão de ativos de IA de amanhã, há muitos obstáculos a superar.
Primeiro, a questão da veracidade dos dados. Os ativos do mundo real (RWA) estão fora da blockchain, e seu estado, valor e risco precisam ser transmitidos de forma confiável. Se um agente de IA depender de dados falsos ou adulterados, suas decisões de investimento podem ser comprometidas. O relatório do grupo de trabalho de ativos digitais do governo dos EUA destaca que ativos que desejam escalar precisam atender a três critérios: estabilidade de valor, clareza jurídica e verificabilidade dos dados off-chain.
Segundo, o risco de modelo do próprio agente de IA. Mesmo com dados corretos, a lógica de decisão pode falhar. Quem responde por decisões erradas? Pessoas, protocolos ou o próprio agente de IA? Essa questão de responsabilidade ainda não tem resposta na legislação ou na regulação.
Terceiro, risco de liquidez. A profundidade de mercado de RWA na blockchain é menor que a de criptomoedas principais, e alguns ativos podem ser pouco líquidos. Quando muitos agentes de IA tentarem resgatar simultaneamente, a liquidez pode não suportar a demanda.
Quarto, diferenças regulatórias. Cada país regula RWA de forma distinta, e a posição legal de um mesmo ativo pode variar bastante. Os agentes de IA precisarão reconhecer e lidar com essa complexidade, o que exige capacidades avançadas.
Por fim, segurança técnica. Vulnerabilidades em contratos inteligentes, ataques a pontes cross-chain, vazamento de chaves privadas — esses riscos não desaparecem só porque o agente é uma IA. Na verdade, a automação pode acelerar a exploração de vulnerabilidades.
Conclusão
Voltando aos números iniciais: 400 mil agentes de IA, 140 milhões de transações, 43 milhões de dólares.
O significado dessas cifras não está no volume — em comparação com os trilhões de dólares de pagamentos anuais feitos por humanos, 43 milhões é pouco. Mas elas revelam uma direção: máquinas estão se tornando sujeitos econômicos independentes, com renda própria, contas próprias e capacidade de pagamento.
E, ao gerar renda, rapidamente passarão a precisar de gestão de ativos. Isso não é uma fantasia distante, mas uma evolução natural da economia de agentes de IA.
A Circle está construindo uma “rede neural de pagamentos” para esse futuro — permitindo que agentes de IA transfiram valor de forma eficiente e de baixo custo. E o setor de RWA precisa se tornar o “sistema de armazenamento de energia” dessa economia — permitindo que agentes de IA gerenciem seus ativos como gerenciam seu código.
Se essa visão se confirmar, a questão que os profissionais de RWA devem refletir hoje é: quando 400 mil agentes de IA começarem a buscar ativos configuráveis, e após 140 milhões de pagamentos gerarem demandas de gestão de ativos, seus produtos de RWA estão prontos para serem avaliados, escolhidos, detidos e negociados por esses agentes?
Leitura adicional: O momento de virada da Circle: ações duplicam, negociações on-chain superam USDT, posicionamento preciso em pagamentos por agentes
(Este artigo foi elaborado com base em relatórios oficiais da Circle, comunicados, o relatório da Deloitte “Previsões para Tecnologia, Mídia e Telecom 2026”, dados do Defillama, informações públicas da Ondo Finance, divulgação oficial do JP Morgan Kinexys, e do relatório do grupo de trabalho de ativos digitais do governo de Hong Kong, entre outras fontes públicas. Não constitui recomendação de investimento. O mercado apresenta riscos; invista com cautela.)
