Diálogo a16z Crypto: Como será a era em que a IA faz suas compras?

Título original: Diálogo a16z Crypto: Como será a era em que a IA faz suas compras?

Autor original: a16z crypto

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Reprodução: Mars Finance

Introdução do editor

Este episódio do podcast reúne o CTO da a16z Crypto, Eddy Lazzarin, o sócio investidor Noah Levine, e Sam Ragsdale, que saiu da a16z para criar a Agent Cash. Os três discutem de forma densa sobre o estado atual da tecnologia de agentes de IA, infraestrutura de pagamento e a sobrevivência do sistema de cartões de crédito.

A principal conclusão é que a liquidação instantânea de stablecoins e suas características de custo marginal zero são naturalmente compatíveis com microtransações de 1-2 centavos na economia de agentes, enquanto o sistema de taxas de transação de cartões de crédito (2-3% de margem + 30 centavos fixos) é vulnerável nesse cenário.

Agent Commerce está desmantelando o modelo de negócios de publicidade que domina a internet há 20 anos. Eddy Lazzarin até afirma: «O contrato econômico da publicidade morreu, e desaparecerá completamente em 10 anos».

Citações essenciais

A essência do agente de IA

· «LLM é um chatbot, Agent é um chatbot que consegue operar seu computador. O que humanos podem fazer com computadores, agentes também podem.»

· «Desde aproximadamente novembro do ano passado, os modelos de IA ficaram mais inteligentes. Eles podem realizar tarefas complexas ao longo de períodos de tempo suficientemente longos e usar ferramentas. Começamos a chamá-los de ‘agentes’ porque eles não apenas escrevem código, mas ajudam a completar tarefas inteiras.»

· «Internamente, chamamos isso de ‘programação em linguagem natural em tempo real’. O usuário descreve a necessidade em linguagem natural, e o agente escreve nos bastidores um programa JavaScript de até mil linhas para executar, consumindo cerca de 20 centavos por token gerado e 10 centavos por chamada de API, e depois descarta o programa. Quatro anos atrás, isso exigiria uma semana de trabalho de um engenheiro de software caro.»

Reestruturação de negócios sem front-end para comerciantes

· «Como é um comerciante headless? Ele é voltado para serviços de IA, não para pessoas. Sem front-end de site, apenas pontos finais de API e documentação suficiente para que o modelo possa ler, entender e chamar.»

· «Os líderes do setor de dados cobram pelo menos 100 vezes menos do que os principais concorrentes, usando a mesma fonte de dados downstream. O produto principal deles é, na verdade, a equipe de vendas corporativa, não os dados em si. No mundo dos agentes que tomam decisões, os agentes não se deixam enganar por equipes de vendas atraentes. Eles testam todas as fontes de dados, encontram a mais útil e de melhor preço, e a lembram.»

· «Você fica empolgado e deixa o agente rodar a noite toda. Quando acorda às 9h, ele já está travado desde 2h30 da manhã, porque o próximo passo exige que você ligue para a equipe de vendas da empresa.»

O fim do modelo de publicidade

· «O contrato econômico da internet desde 2000 é baseado em distração para ganhar dinheiro. Agentes não se distraem. Se acessam seu site para procurar uma receita, não veem anúncios de sapatos ao lado. Esse modelo morrerá em 10 anos.»

· «Em 2016, o total de publicidade na internet era de 60 bilhões de dólares, e todos achavam que já tinha atingido o pico. Hoje, o Google ganha 300 bilhões de dólares por ano com publicidade. Mas após o lançamento do GPT-4, o tráfego de sites de notícias tecnológicas caiu cerca de 80%, e o Stack Overflow também. Esses são os early adopters, que já usam agentes para obter informações e executar códigos. Os demais seguirão, pois a experiência é realmente melhor.»

Stablecoins vs Cartões de Crédito

· «A média de transação no Agent Cash é de 1-2 centavos de dólar. A taxa fixa de cartão de crédito é de 30 centavos. A taxa de transação nesse cenário é totalmente absurda. Em 2026, a fidelidade deve pertencer ao comerciante, não ao cartão usado para pagar.»

· «Cartões de crédito realmente surgiram antes da internet e sobreviveram à transição do não-internet para o digital. Apesar de bastante desgastados, eles continuam vivos. Portanto, a conclusão ainda não está definida.»

· «Se houver alguém de uma empresa de cartão de crédito ouvindo, vocês têm licença de transferência de moeda, podem criar stablecoins instantaneamente para os clientes, permitindo que eles paguem com stablecoins. Recomendo fortemente que considerem essa possibilidade.»

O futuro da experiência do consumidor

· «Se um agente estiver fazendo suas compras, você pode equipá-lo com uma skill de otimização de cartão de crédito, e agora você consegue ver exatamente o ROI de cada cartão. Quando você não tem fidelidade a cartão algum, todos os efeitos de manipulação psicológica desaparecem.»

· «Um dia, você perceberá que na verdade nunca gostou de fazer compras.»

Arquitetura do stack de negócios de agentes abertos

Apresentador: Olá a todos, hoje estou aqui com Eddy Lazzarin, CTO da a16z Crypto, Noah Levine, sócio investidor, e Sam Ragsdale, ex-colega da a16z Crypto que agora fundou a Merit Systems. Ele está trabalhando em um projeto chamado Agent Cash, e vamos aprofundar a conversa.

Antes de tudo, quero contextualizar. O que está acontecendo no campo dos agentes de IA é demais para acompanhar, a menos que você fique 24 horas ligado. Então, qual é o cenário atual? Sam, que está na linha de frente, pode começar?

Sam Ragsdale: Gosto de usar uma classificação, uma estrutura que aprendi com Erik Reppel, co-criador do protocolo Coinbase x402.

Essa classificação divide o comércio de agentes em duas categorias. A primeira é o comércio conversacional, ou seja, fazer checkout dentro do ChatGPT. Você diz: «Sou um homem morando no West Village, em Nova York, quero ir ao Equinox Fitness, comprar um par de sapatos para integrar meu círculo social.» Ele recomenda empaticamente um Nike, e você compra.

A segunda é delegar dinheiro ao agente, para que ele gaste por você na realização de tarefas.

O comércio conversacional certamente acontecerá. Modelos como ChatGPT, Gemini, Claude, e todos os outros de ponta que surgirão terão funções de checkout. Isso é bom para o consumidor, ajuda a encontrar melhores opções; para os comerciantes, aumenta a conversão; para as plataformas, gera uma receita de 5% a 10%. É como uma nova geração do Google Shopping.

Outro cenário é que as capacidades dos agentes ainda são limitadas. Muitos querem que o agente faça tarefas difíceis, como «me ajudar a fazer outreach de vendas», mas o agente responde «não sei fazer isso, não tenho acesso às informações». Se o agente tiver um saldo, puder gastar alguns centavos para comprar serviços que normalmente não consegue acessar, ele se tornará mais forte.

Portanto, coexistem dois mundos: um onde recomenda produtos via interface de LLM e faz a última etapa da compra, com a plataforma ganhando comissão; e outro onde você implanta seu próprio agente, que compra produtos e serviços por você.

Noah Levine: Vejo duas versões. Uma é a evolução natural do comércio eletrônico: a mudança de plataformas, o comércio migrando para o mobile, novas formas de publicidade e o Google Shopping. As pessoas sempre querem comprar, o comportamento do consumidor muda, e agora a informação vem dos LLMs, então o comércio naturalmente migra para agentes.

Outra versão menos «拟物»: a própria forma da internet está mudando. As formas de obter informações e executar ações estão sendo transformadas pelos LLMs. A internet que construímos nos últimos 20 anos pode não ser a mesma do futuro.

Pesquisar no Google, clicar em uma página de vendas agressiva, talvez não faça mais sentido. Em vez disso, uma internet mais nativa de agentes, onde os agentes pagam pelo que precisam e fazem por eles, tornando tudo mais eficiente.

Apresentador: Isso conecta com seu tema de investimento, Noah. Mas antes, quero fazer uma introdução básica para os ouvintes. Todos já estão acostumados a interagir com LLMs, mas agora ouvimos falar de coisas como Codex da OpenAI, que já têm um grau considerável de autonomia e podem realmente fazer tarefas. Se você não estiver atento, pode não perceber o quão avançada a tecnologia já está. Eddy, pode explicar?

Eddy Lazzarin: Deixe-me passar rapidamente pelos últimos cinco meses. Por volta de novembro e dezembro do ano passado, os modelos de IA ficaram mais inteligentes. Especificamente, eles podem realizar tarefas complexas ao longo de períodos de tempo, usando ferramentas. Começamos a chamá-los de «agentes», uma metáfora humanizada, porque eles não apenas escrevem código, mas ajudam a completar tarefas inteiras.

Mas agentes não fazem tudo. Software não é só um pequeno programa no seu computador. A internet nos ensinou que é preciso conectar várias coisas para fazer algo interessante, envolvendo redes e múltiplos participantes.

O que os agentes resolvem é o problema de intenção de construção, e também parcialmente o de modelagem de preferências. Você diz uma coisa, eles entendem o que você quer fazer, mapeando para ferramentas, redes e serviços. Com diálogo e memória, eles podem entender suas preferências e transmitir essa intenção às ferramentas, softwares e fornecedores.

Essas duas questões estão resolvidas, o que é muito empolgante. Todos querem resolver o restante, mas o que sobra é complexo. Pelo menos, se você quer que o agente faça transações por você, precisa resolver questões de autorização e delegação: como provar que o agente te representa? Como lidar com identidade e autenticação?

Depois, vem pagamento e liquidação. Uma vez que a intenção e a modelagem de preferências estão automatizadas — tarefas que antes só humanos podiam fazer —, todo o fluxo de negócios pode ser automatizado. Isso causa uma reação de engenheiros: “Nossa, essas duas coisas que antes só humanos faziam, agora podem ser feitas automaticamente, é inacreditável.”

Quando se fala em «negócios de agentes» (Agentic Commerce), o que se discute é a transição de «eu falo com o agente» para «ele consegue obter o que preciso», e as consequências em cadeia, pois muitas coisas serão completamente reescritas.

Apresentador: Muito esclarecedor. Ou seja, evoluímos de LLMs que interagem por linguagem natural para versões aprimoradas que conectam várias redes e sistemas reais.

Eddy Lazzarin: Não é só conexão. Parece que a mudança está no que eles usam, mas não. Seu notebook já conecta tudo, nada mudou na conexão. O que mudou é que agora eles podem usar ferramentas, pensar por longos períodos, e insistir até completar a tarefa.

Sam Ragsdale: Vou simplificar ainda mais. LLM é um chatbot, bom em diálogo, que antes era visto como útil para atendimento ao cliente. Quando eles aprenderam a usar ferramentas, basicamente aprenderam a operar computadores. LLM é um chatbot, agente é um chatbot que consegue operar seu computador por você.

O ponto-chave é que, com GPT-4, eles atingiram o nível médio de operação humana, com custo cerca de 1000 vezes menor, e podem expandir suas capacidades drasticamente com mais dinheiro. Então, grosso modo, o que humanos podem fazer com computadores, agentes também podem.

Eddy Lazzarin: Exatamente. A premissa é simples, mas as mudanças que ela provoca são muitas, de curto, médio e longo prazo. No curto prazo, todos estão conectando canais para fazer os agentes realmente funcionarem. No longo prazo, se seus agentes puderem acessar apps, quanto UI ou interfaces você ainda precisará? Ainda precisará do app da Amazon? Talvez o app da Amazon nem seja mais necessário, pois o agente pode fazer toda a pesquisa, ler comentários, mostrar só o que interessa.

Sam Ragsdale: Chamamos internamente de «programação em linguagem natural just-in-time» (Just-in-time Natural Language Programming), embora o nome não seja muito atraente. Mas isso transforma não-programadores em programadores. Você diz: «Quero comprar algo na Amazon para minha noiva, com base nas preferências dela, no que comprei antes, e quero que o agente navegue por cerca de 1000 opções, escolha a mais adequada, finalize a compra, envie para meu endereço, e envie.»

Na prática, o agente escreve um programa interno para fazer essa tarefa complexa. Pode ser um código JavaScript e Bash de mil linhas. Executa, mas o usuário não vê, e depois descarta.

Quatro anos atrás, isso era impensável. Escrever um programa assim exigiria uma semana de trabalho de um engenheiro caro, ajustando APIs. Agora, o custo de execução é cerca de 20 centavos por token, mais 10 centavos por chamada de API, e o programa é descartado após uso. Pessoas sem conhecimento técnico podem fazer isso. Meus pais, por exemplo, já estão escrevendo programas em linguagem natural, sem perceber. Eles podem se considerar engenheiros de software agora.

Apresentador: Uau, isso é insano. Você está noivo? Aquele exemplo é uma experiência real sua?

Sam Ragsdale: Sim, estou noivo, obrigado. Mas o anel não foi comprado pelo IA. Na verdade, o anel veio antes do IA, talvez até antes do primeiro computador.

«Comerciantes sem front-end» — teoria

Apresentador: Certo, agora vamos falar dessas reações em cadeia. Sam, você mencionou como o comércio mudará na era dos grandes volumes de transações de agentes, o que se conecta ao conceito de «comerciantes sem front-end» (Headless Merchant). Pode explicar o que é um comerciante headless?

Sam Ragsdale: Claro. Acho importante recuar um pouco. Além do cenário tradicional de comprar sapatos pelo ChatGPT, há um enorme mercado de ferramentas B2B para desenvolvedores. Plataformas como Claude Code, OpenAI Codex, estão democratizando tudo: qualquer pessoa com computador e tokens pode construir coisas.

Antes, desenvolvedores experientes escolhiam ferramentas com base em opiniões, seguiam processos de vendas, assinavam contratos. Agora, o novo desenvolvedor entra com uma intenção: «quero fazer algo», sem preconceitos sobre recursos específicos. E o que eles constroem é altamente temporário, baseado em uso sob demanda, sem precisar de meses de integração. Serviços que podem ser usados imediatamente, por cobrança por uso.

Então, como é um comerciante headless? Voltado para serviços de IA, não para pessoas. Sem loja física ou digital para navegar, apenas um endpoint de API e documentação suficiente para que o modelo possa entender e chamar.

Eddy Lazzarin: Concordo totalmente. Parece que minha vida toda fui um IA. Como engenheiro, se entro num site sem preço, sem acesso à API, fecho. Não quero falar com vendas, não quero enviar email. Marcar reunião com vendas é um compromisso grande, desacelera tudo. Quero testar agora, imediatamente, enquanto estou no meio de um projeto. Pagar com cartão, pegar a API Key, reembolsar depois, planejar depois. Essa é a velocidade que quero.

Na era de software instantâneo, temporário, você quer que o agente espere? Seu agente rodou a noite toda, e às 9h da manhã está travado, porque o próximo passo exige contato com vendas.

Sam Ragsdale: Ainda mais se o processo de integração envolver vendas corporativas, o que torna o API mais caro, talvez 10x, pois há que gerenciar relacionamento com cliente.

Eddy Lazzarin: Isso é inaceitável. Você quer um agente autônomo, não por descaso, mas por velocidade, testes rápidos, respostas ágeis. Não pode esperar.

Se o modelo de IA tiver três opções: uma que exige contato com vendas, outra que exige cartão de crédito dedicado, e uma terceira que só precisa de enviar alguns stablecoins e receber US$10 em tokens de conceito, ele sempre escolherá a terceira. Essa força por si só pode desencadear uma reestruturação de mercado.

Apresentador: Para empresas tradicionais, esses atritos dificultam os negócios, mas também os mantêm presos a esses mecanismos de fidelidade. Se esses atritos desaparecerem, como prever receita de forma confiável?

Eddy Lazzarin: Dou minha resposta de boca de urna: vamos tornar tudo mais difícil. Adicionar atritos, dificultar o uso. Mas por quê?

Porque às vezes atritos são úteis, por exemplo, para bloquear spam, criar filtros. Mas eles também têm custos enormes. Com a economia acelerando, produtividade aumentando, e o tempo de cada um se tornando mais valioso, o custo de atritos sobe. Essa é a tendência atual.

Mesmo em ambientes de mínimo atrito, há fatores que criam fidelidade: reputação, memória, estado, dados, e até confiança no agente. Se o agente sabe que você precisa de respostas rápidas, não vai perder 20 minutos explorando novas opções. Vai lembrar da última solução que funcionou bem e usar de novo, como uma pessoa inteligente.

Sam Ragsdale: Vou dar um exemplo prático. Diariamente, conversamos com muitos comerciantes, conhecemos quase tudo que é vendável via API, e muitos deles usam o método de «distribuição nativa de agentes» (Agent-native Distribution), voltada para agentes de IA.

Produtos de dados geralmente são commodities, com 5 a 50 vendedores. Os principais cobram pelo menos 100x menos, usando a mesma fonte de dados downstream. Eles dependem de equipes de vendas corporativas, que visitam seu escritório, fazem demonstrações: «Olhe como nossos dados são bonitos, por US$35.000 ao ano». Você assina, e na renovação eles voltam a fazer a mesma apresentação. Milhares de empresas pagam assim.

Empresas menores, que oferecem produtos melhores ou mais fáceis de usar, muitas vezes quebram por não conseguir canais de distribuição. O setor não inova, porque a venda corporativa é o produto principal, os dados são secundários.

No mundo dos agentes, eles não querem conversar com equipes de vendas, nem serem enganados por vendedores atraentes.

Eles testam todas as fontes, encontram a mais eficiente e com melhor preço (especialmente em volume), e armazenam na memória: «Na próxima, uso a Minerva, não as outras». Isso cria um mundo mais eficiente. Empresas que pagavam US$35.000 podem gastar esse dinheiro em algo mais produtivo.

Noah Levine: Outro ângulo é que, se você acredita que IA vai gerar muitas microempresas ou equipes pequenas capazes de criar produtos que antes precisariam de 50-100 pessoas, então a equipe de vendas corporativa que voa até a garagem de um indivíduo perde sentido.

Por um lado, os comerciantes temem que a receita seja afetada, faz sentido. Mas, por outro, isso cria um novo funil de aquisição de clientes. Reduzir barreiras de entrada para ferramentas é uma oportunidade enorme.

Sam Ragsdale: Na ponta da demanda, a maioria dos usuários nunca usou API, não sabe o que é, nunca pegou uma API Key, nunca assinou contrato empresarial. Mas, ao usar pela primeira vez, podem combinar seis APIs diferentes, escrever um programa em linguagem natural, completar a tarefa, e descartar o programa após uso. Isso cria um mercado totalmente novo de consumidores de API.

Reestruturação do modelo de negócios da internet

Apresentador: Parece a teoria do «inovador de difícil acesso» de Clayton Christensen: o mercado premium vende software caro para clientes com grande poder de compra, enquanto o mercado de baixo custo é para novos usuários que experimentam agentes. Mas o que faz essa tecnologia passar de um brinquedo barato para uma inovação de impacto real?

Sam Ragsdale: Porque ela vai oferecer uma experiência melhor.

Noah Levine: Quero acrescentar: embora pareça experimental hoje, a história mostra padrões semelhantes. Stripe começou atendendo pequenos comerciantes, com uma longa cauda, e muitos se tornaram gigantes, o que explica seu crescimento contínuo.

Shopify também, inicialmente vendendo dropshipping e camisetas, agora serve uma grande variedade de marcas que cresceram do zero na plataforma. Da mesma forma, novos desenvolvedores enxutos usando IA para construir grandes empresas, comprando ferramentas no modelo de agentes, podem crescer e gerar volumes de consumo enormes.

Sam Ragsdale: Essa perspectiva de comércio eletrônico é ótima, mas quero ampliar: a economia da internet morreu.

Desde 2000, com o Google impulsionando a «internet livre e aberta», o contrato era: você publica conteúdo de qualidade, as pessoas buscam, o Google exibe.

Depois, veio o AdWords, banners, e o contrato virou: você publica conteúdo, os usuários visitam seu site, e você exibe anúncios. O Google fica com uma parte, baseado na qualidade do tráfego. Você publica o que as pessoas querem ver, o Google gerencia os anunciantes e te paga comissão.

Assim, o Google impulsionou a «internet livre e aberta», pois quanto mais você busca, mais o Google ganha. A lógica é: quanto mais atenção você der, mais o Google lucra.

No fundo, o modelo de negócio da internet é «distração». Quando você consome conteúdo — seja procurando uma receita, um jogo ou uma notícia — sua atenção é dispersa. Depois, você pode comprar aquele sapato ou descobrir um SaaS B2B.

Esse crescimento superou todas as expectativas. Em 2016, o relatório «Internet Trends» dizia que a publicidade era US$60 bilhões, e achavam que tinha atingido o pico. Hoje, o Google ganha US$300 bilhões por ano com publicidade. Mas, após o surgimento do agente, busca, obtenção de informações e execução de tarefas estão migrando para os agentes. Ainda é cedo: o ChatGPT tem 100 milhões de usuários mensais, mas seu uso ainda é como uma busca no Google, não uma interação de agente completo, como «ajude meu pai a encontrar um presente de Dia dos Pais e compre».

Isso está mudando. Dados do setor mostram que, desde o GPT-4, o tráfego de sites de notícias tecnológicas caiu cerca de 80%, e o Stack Overflow também. São os early adopters, que já usam agentes para obter informações e executar códigos. Os demais seguirão, pois a experiência é melhor.

Os modelos antigos estão sendo abandonados. Agentes não se distraem. Se acessam seu site para procurar uma receita, não veem anúncios de sapatos ao lado. Os criadores de conteúdo não se beneficiam disso. Em breve, será preciso um novo contrato, uma nova justificativa para que os serviços atendam às solicitações dos agentes, e não mais por publicidade.

Será que pagar diretamente pelo conteúdo? Não sei. Pagar por API? Talvez a internet mude de forma radical. Mas o que é certo é que o modelo antigo vai morrer, em até 10 anos.

Apresentador: Se o modelo de negócio da internet é, no fundo, distração, é interessante notar que o Google foi contra a porta de entrada da internet, que era cheia de links e conteúdo. O Google veio com uma página em branco, uma caixa de busca, entregando informações rapidamente. A evolução que você descreve é justamente ela se tornando uma máquina de distração.

Agora, por que os agentes não se distraem? Mas por que a evolução dos agentes será diferente da dos humanos? Poderá haver mecanismos que os façam se perder, ficar mais tempo, serem atraídos por armadilhas?

Eddy Lazzarin: Essa é uma questão grande e interessante. O núcleo é: quem o agente representa? Recentemente, ouvi alguém dizendo «voltei a usar o Google, porque as respostas do AI no topo já são boas o suficiente». Nesse cenário, o «agente» é uma extensão do Google, operando na busca, na nuvem do Google, controlado pelo Google. Esse agente será distraído pelo Google? Acho que sim.

O ponto-chave é quem ele otimiza: quem é o seu objetivo? Quem ele serve? «Distração» acontece quando o que ele mostra é mais do interesse dele do que do usuário. Se for do interesse dele, então é distração.

Não sou tão pessimista. Boa publicidade é conteúdo de qualidade, há anos. Boa publicidade é difícil de distinguir do conteúdo que você quer ver.

Deixe-me esclarecer: se o agente trabalha para o Google ou qualquer outro, toda a cadeia de negócios será definida por eles, usando seus métodos e infraestrutura de transação mais favoráveis a eles.

Se o agente trabalha para você, em um cenário extremo, rodando no seu próprio computador, open source, ajustando prompts, você pode usar ferramentas anti-distração. Assim, quem faz publicidade enfrentará um adversário que consegue detectar suas estratégias. Pode parecer exagero, mas na essência, haverá uma disputa.

Sam Ragsdale: Exato. Existem várias formas de inserir publicidade de volta. Pode ser na camada de peso do modelo, treinando com dados que dizem «Nike é o melhor tênis do mundo». Nike pode pagar US$1 bilhão por ano, e, seja no ChatGPT ou em APIs de seguros, ao falar de tênis, sempre dizer que Nike é o melhor.

Ou na camada de chamadas de ferramenta, no contexto do sistema, ou como uma camada adicional, sem que o chat perceba. Empresas de modelos de base estão lidando com isso. Recentemente, Anthropic e OpenAI tiveram uma disputa: a Anthropic fez um anúncio na Super Bowl zombando do ChatGPT por fazer publicidade, e a OpenAI retirou o anúncio.

A resposta da OpenAI foi bem razoável: «O ChatGPT tem mais usuários gratuitos na Texas do que toda a base paga da Anthropic». É uma questão de escala: eles precisam oferecer tecnologia avançada para muitos usuários que não querem pagar, e a publicidade é uma solução razoável.

A publicidade na busca é um modelo de negócio genial porque o consumidor não paga. Os atritos de alta taxa, como usar cartão de crédito, existem entre anunciante, Google e criador de conteúdo, e não envolvem os bilhões de usuários que acessam o Google. Esses usuários acessam o Google e obtêm valor imediatamente.

Se conseguirmos alinhar incentivos, separar publicidade e torná-la relevante, podemos melhorar a experiência. Hoje, as empresas de modelos base estão se afastando de publicidade. ChatGPT não exibe anúncios, Gemini também não. O Google provavelmente fará isso, pois já fez antes, sendo o maior anunciante. Gemini cedo ou tarde terá publicidade, pois tem uma base de usuários enorme, e o Google Shopping será uma plataforma de anúncios.

Mas eles sabem que ainda não têm monopólio, e há muita competição, com mercados de private equity subsidiando gastos. Não querem que se diga «esse modelo não tem empatia, não se importa com seus objetivos, porque roda publicidade». Então, por enquanto, ninguém exibe anúncios, todos tentam manter neutralidade.

Noah Levine: Acho que há outro caminho: à medida que comerciantes melhorarem seus preços e dados de produto, podem transformar o dinheiro que gastam com publicidade em descontos exclusivos para agentes de compra. Se o agente for um comprador, o orçamento de publicidade vira um orçamento de desconto.

Outro ponto é: como será o sistema de descoberta no comércio de agentes? Quem fará a descoberta? Como distinguir os diferentes comerciantes? Minha previsão é que, se a publicidade diminuir porque os agentes se tornam compradores, e os agentes têm atenção ilimitada, os comerciantes tentarão usar descontos ou ajustar suas descrições para facilitar o entendimento, criando uma «publicidade oculta».

Eddy Lazzarin: São muitas dimensões. A publicidade é só uma forma de obter conversões. Se o sistema puder usar métodos sem anúncios — recomendações, descontos, cupons, canais especiais, tokens grátis para startups —, ele fará isso. Existem centenas de formas de atrair clientes, e a publicidade é a mais visível porque é a mais direta.

Se personalizarmos ao máximo, e seu agente conversar com o meu, ele dirá: «Eddy odeia publicidade». Então, a publicidade será cada vez mais substituída por estratégias de recomendação e descontos.

O papel das stablecoins versus cartões de crédito no pagamento por agentes

Apresentador: Antes de terminar, tenho duas perguntas. Primeiro: o sistema de pagamento tradicional consegue se adaptar ao comércio de agentes? Ou será preciso um sistema nativo, como stablecoins, que parecem estar encontrando seu encaixe de mercado?

Sam Ragsdale: Minha avaliação geral é que, para e-commerce ou cenários de checkout «nova versão拟物», cartões de crédito funcionam bem. Eles têm proteção ao consumidor: se o produto não chegar ou for danificado, o Visa resolve, e você recupera o dinheiro. É uma boa solução para bens e serviços novos.

Mas stablecoins funcionam muito bem em outro cenário. No Agent Cash, a média de transação é de 1-2 centavos de dólar. Já foram feitas cerca de 600 mil transações assim. A taxa fixa do cartão é de 30 centavos, uma transferência bancária fica perto de US$1, e a margem de transação é de 2-3%, com a maior parte sendo taxa de processamento, que dá cashback ou milhas. Para o comércio eletrônico, talvez gostem de pontos ou milhas, pagando a taxa de 3%. Mas se as compras forem de 1-2 centavos, com chamadas de API dispersas, stablecoins com custo marginal zero e taxa fixa abaixo de 1 centavo fazem sentido.

Outro ponto importante: liquidação instantânea. Se você compra na internet, a liquidação é no final do mês, seja por fatura ou cartão. Nesse cenário, o comerciante está concedendo crédito ao cliente ou ao agente. No mundo dos agentes, muitas vezes você não sabe quem é o agente.

Por exemplo, quem usa a API do Anthropic ou do ChatGPT sabe que há um sistema de níveis: primeiro gasta US$50, depois US$100, até US$2.500. Isso existe porque eles estão fornecendo crédito, sem conhecer sua identidade, sem fazer KYB ou análise de crédito, e sem saber se você pagará no final do mês.

AWS, Nvidia, tudo funciona assim. A liquidação no final do mês é ruim para esses cenários, pois o risco fica todo com o comerciante. Se o cliente não for uma pessoa jurídica com contrato, mas um agente, você não sabe quem é, e um agente pode gerar bilhões de contas em uma noite, sem que o comerciante possa conceder crédito.

Alguém está pensando em soluções de crédito para agentes, mas acho que essa abordagem está errada. Liquidação instantânea resolve o problema: é como dinheiro vivo. Você tem, entrega, e o outro tem. Você fornece bens ou serviços, e não consegue mais reaver o pagamento. A taxa fixa de cartões, com liquidação instantânea, é uma solução melhor para transações de valor muito baixo e de natureza semelhante.

Noah Levine: Um ponto a contestar é que a taxa mínima de transação e a participação do cartão de crédito em microtransações dependem das próprias redes de cartão (Card Networks). Se quiserem lançar um novo tipo de transação, como «microtransações», podem definir sem taxa mínima, reduzir taxas, e fazer do jeito que quiserem.

A vantagem é que há muito mais consumidores com cartão do que usuários de stablecoin. Assim, podem manter o uso de cartões por desenvolvedores, e a liquidação por stablecoin no backend. Mas isso leva tempo. Antes, usar uma carteira nativa com stablecoins nesses protocolos faz sentido.

Sam Ragsdale: Acho muito difícil que as empresas de cartão de crédito quebrem seu modelo de 80 anos. Mas seria ótimo se conseguissem.

Eddy Lazzarin: Concordo. Não há uma barreira técnica forte, mas há questões comerciais e de percepção do consumidor. Recentemente, vi conceitos de «cartão de crédito virtual» — uma extensão do cartão virtual, que permite gerar números temporários, cancelar facilmente em caso de fraude ou assinatura indesejada.

Às vezes, plataformas novas ou métodos inovadores vencem não por serem tecnicamente melhores, mas por serem adaptados a novos cenários. Cartões de crédito são mais antigos que a internet. Sobrevivem à transição do offline para o online, apesar de desgastados. Então, a conclusão ainda não está definida.

Noah Levine: Se o Apple Pay se tornar uma tecnologia viável, também poderá habilitar o comércio de agentes. Sobre se isso vai substituir Visa ou Mastercard, minha intuição é que muitas transações B2B entre desenvolvedores e APIs empresariais já usam transferências bancárias. Se as redes de cartão conseguirem capturar esse mercado, por micro…