BlackRock ve demanda cripto subestimada en agentes de IA

Patricia López · Análisis y Opinión · 2026-09-23

El gestor publicó el lunes un informe que argumenta que la inteligencia artificial impulsará demanda cripto más de lo que se anticipa. Hay datos que lo respaldan, pero también brechas por cerrar.

BlackRock publicó el martes 22 de septiembre su informe The Machine-Native Economy, en el que argumenta que la adopción generalizada de inteligencia artificial representa una fuente de demanda «subestimada» para activos digitales. El gestor de activos más grande del mundo, que administra aproximadamente $150 mil millones en activos digitales a mediados de 2026, identifica dos oportunidades separadas: pagos máquina-a-máquina con <abbr title="Criptomonedas estables ancladas a monedas fiat como el dólar">stablecoins</abbr> (ya en funcionamiento) y tokenización de capacidad computacional (aún por construir).

Pagos agentic: lo que ya funciona

El informe se centra en cómo la IA agentic —software que actúa autónomamente sin intervención humana— requiere pagos continuos de bajo valor sin aprobación manual. Las redes bancarias y de tarjetas actuales exigen configuración de cuenta, verificación de identidad y autorizaciones que limitan la comercialización completamente automatizada, mientras que las comisiones de comerciante hacen antieconómicos muchos micropagos máquina-a-máquina.

Esas cifras confirman que la infraestructura ya existe y opera. USDC domina el 99.3% de los pagos agentic en el segundo trimestre de 2026, según datos que ya publicamos. La batalla por el activo de pago en transacciones máquina-a-máquina está resuelta antes de que la mayoría note que estaba abierta: USDC manejó el 98.6% de los pagos en transacciones máquina-a-máquina en mayo de 2026.

BlackRock ve demanda cripto subestimada en agentes de IA

El volumen de transacciones ajustado en stablecoins durante el año fiscal 2025 superó los $11 billones, según datos proporcionados por BlackRock en el informe. La infraestructura de pago cripto no es especulativa; ya mueve cantidades institucionales.

La proyección: de $8 mil millones a $1.5 billones

Juniper Research proyecta $8 mil millones en gasto agentic en 2026, escalando a $1.5 billones globales para 2030. Esa tasa de crecimiento implica que el mercado multiplica por 187 en cuatro años. BlackRock reporta proyecciones del sector cloud colocando los ingresos de las principales empresas en aproximadamente $1.1 billones para 2030, con una tasa anual de crecimiento compuesto del 29%.

La brecha entre los $50 millones acumulados hasta abril de 2026 y los $1.5 billones proyectados para 2030 es el argumento central de BlackRock. Si la adopción empresarial de IA agentic se materializa, la demanda de rieles de pago programables y activos digitales se dispara. Pero ese «si» es mayúsculo.

Tokenización de compute: la apuesta especulativa

BlackRock presenta la tokenización de capacidad computacional como la segunda oportunidad para activos digitales. La idea: convertir en tokens negociables el acceso a poder de cómputo (GPU, procesadores especializados, infraestructura cloud). Esto permitiría que agentes de IA compren y vendan capacidad bajo demanda sin intermediarios humanos.

Aquí el informe cambia de terreno. Los pagos agentic ya tienen 165 millones de transacciones documentadas; la tokenización de compute es una infraestructura aún por construir. BlackRock advierte que estos mercados son «en gran medida especulativos en esta etapa» y enfatiza que infraestructura robusta alrededor de permisos, identidad y cumplimiento debe construirse antes.

BlackRock ve demanda cripto subestimada en agentes de IA

Stripe y Tempo desarrollaron el Machine Payments Protocol (MPP); Stripe y OpenAI desarrollaron el Agentic Commerce Protocol (ACP). Estos protocolos compiten por establecer el estándar de comercio automatizado, pero ninguno ha tokenizado capacidad computacional a escala. La infraestructura de pagos existe; la de tokenización de activos físicos (capacidad de cómputo) no.

Validación institucional de lo que ya funciona

Brian Armstrong, CEO de Coinbase, argumentó públicamente en julio que la IA es una megatrend que aumenta la demanda de dinero programable en lugar de canales bancarios tradicionales, implicando que la actividad agentic podría hacer cripto más relevante. BlackRock formaliza a nivel institucional lo que Coinbase ya ejecuta: x402 procesa transacciones, USDC domina el volumen, los agentes operan sin intervención humana.

La novedad no es tecnológica; es que BlackRock, con $150 mil millones en activos digitales bajo gestión, publica un marco de análisis que trata la IA como factor estructural para demanda cripto. Ya habíamos cubierto cómo BlackRock sitúa las mejores apuestas de IA fuera del sector tecnológico tradicional, priorizando energía, infraestructura de data centers y fabricantes de componentes. Ahora añade activos digitales como infraestructura de pago para esa misma cadena de valor.

La pregunta que queda

El informe identifica la oportunidad pero también el obstáculo: infraestructura robusta alrededor de permisos, identidad y cumplimiento regulatorio. Los pagos M2M funcionan hoy porque x402 y USDC resolvieron el problema de micropagos automatizados. La tokenización de compute requiere resolver permisos de acceso, verificación de identidad de agentes, cumplimiento normativo y mercados secundarios líquidos para tokens de capacidad.

BlackRock no da una fecha para esa infraestructura. Tampoco identifica qué actores la están construyendo más allá de los protocolos de pago ya mencionados. La proyección de Juniper Research coloca $1.5 billones en gasto agentic para 2030, pero esa cifra asume que las barreras regulatorias y de infraestructura se resuelven en los próximos tres años.

Para un trader, la implicación es clara: los pagos agentic ya son un mercado funcional dominado por USDC; la tokenización de compute es una apuesta a que la infraestructura se construye antes de 2030. La primera oportunidad está documentada con 165 millones de transacciones. La segunda aún no tiene un solo token de capacidad negociado a escala.