Hayes propone Flop como medio de pago para agentes de IA

By: www.tokenpost.kr|2026/08/26 23:57:15

Arthur Hayes, CEO de Flop Labs, ha afirmado que los agentes de IA podrían crear una red de pagos que les permita comprar y vender recursos computacionales directamente. La idea es que los tokens que se intercambian por recursos computacionales, en lugar de dólares o Bitcoin (BTC), se conviertan en el medio de pago de la economía de los agentes de IA.

Bloomingbit informó el 26 de que Hayes dijo en una entrevista: "A medida que los agentes de IA se convierten en actores económicos, será necesario un nuevo medio de pago". Hayes regresó al primer plano de la gestión a través de Flop Labs después de cofundar BitMEX en 2014.

Hayes considera que los agentes de IA no son entidades que gastan en alimentos o vivienda como los humanos, sino que son entidades que requieren capacidad de cálculo. "Los agentes de IA usarán una moneda que se pueda intercambiar directamente por recursos computacionales, en lugar de dólares o Bitcoin", afirmó. Su argumento es que el estándar de los medios de pago debe alinearse con los recursos que los agentes realmente consumen, en lugar de la economía humana.

Explicó que tanto las stablecoins como Bitcoin tienen limitaciones como moneda para los agentes de IA, ya que no están directamente vinculadas a recursos computacionales y están diseñadas en torno a humanos y gobiernos. Hayes dijo: "Los agentes de IA son entidades sin cuerpo físico ni abogados, y es probable que elijan monedas descentralizadas en lugar de monedas fiduciarias diseñadas para la economía humana".

La Flop Network se ha presentado como un proyecto para implementar esta idea. Individuos o empresas pueden proporcionar recursos computacionales, como unidades de procesamiento gráfico (GPU), a la red y recibir FLOP a cambio de procesar las solicitudes de cálculo de los agentes de IA. Los agentes de IA utilizan FLOP para pagar y realizar tareas de inferencia y recursos computacionales.

Los participantes de la red se dividen en mineros que suministran capacidad de cálculo y validadores que verifican los resultados del trabajo. El diseño busca conectar directamente a los agentes de IA con los proveedores de recursos computacionales en un mercado descentralizado. La inferencia es el proceso mediante el cual un modelo de IA procesa entradas para producir respuestas.

Hayes comentó: "Si los agentes de IA pueden intercambiar tokens directamente por recursos computacionales, comenzarán a exigir tokens a otros agentes o humanos a cambio". Agregó: "Si millones o billones de agentes poseen y comercian con esto, podría formarse una enorme red de pagos". Esto se interpreta como un intento de expandir el uso de FLOP como capa de pago para transacciones entre agentes de IA y compras de cálculo.

Esta idea se alinea con la tendencia de que los agentes de IA evolucionen de simples herramientas de respuesta a entidades que llaman a servicios externos y pagan por ellos. Hasta ahora, era común que las personas gestionaran cuentas y medios de pago y llamaran a herramientas de IA. La afirmación de Hayes sugiere que se necesita una estructura de pago separada en la etapa en que los agentes compran y venden recursos directamente.

Este medio ya había informado anteriormente que la Flop Network había presentado una estructura de pago centrada en la compra de servicios de inferencia de GPU y validación en cadena. La estructura revelada en ese momento también era un método para que los agentes de IA utilizaran FLOP para servicios de inferencia y memoria. Esta entrevista amplía esa idea hacia la lógica de los medios de pago y el problema de la deuda en los centros de datos de IA.

Las explicaciones que Hayes ha proporcionado desde que asumió Flop Labs también difieren de las discusiones existentes sobre pagos en activos virtuales. Las stablecoins generalmente enfatizan la estabilidad de los pagos en relación con el valor de monedas fiduciarias como el dólar. En cambio, la idea de FLOP coloca la unidad de pago más cerca de los recursos computacionales y pone de relieve la estructura en la que los agentes compran el cálculo que necesitan con tokens.

Hayes también vinculó la deuda invertida en la industria de IA con la discusión sobre la liquidez en el mercado de activos virtuales. Afirmó que los bonos corporativos emitidos para la construcción de centros de datos de IA podrían elevar las tasas de interés del mercado si compiten con los bonos del gobierno y los fondos de inversión. Luego dijo: "Cuando la tasa de los bonos del gobierno a 10 años de EE. UU. se acerque al 5%, las autoridades comenzarán a proporcionar liquidez".

Esta declaración se acerca más a un escenario en el que la financiación de la infraestructura de IA podría afectar la liquidez macroeconómica que a las proyecciones de precios de tokens de FLOP o activos virtuales. Hayes considera que a medida que aumente la emisión de deuda para inversiones en centros de datos de IA, también aumentará la necesidad de proporcionar liquidez para absorberla. Sin embargo, esto es solo el juicio de Hayes, y la respuesta política real o el impacto en el mercado son áreas que requieren verificación adicional.

Hayes había afirmado anteriormente que la burbuja de IA no está en la economía de agentes, sino en la deuda de construcción de centros de datos y en algunas acciones de empresas. En ese momento, explicó que la confianza en la economía de agentes debe mantenerse, pero la financiación de la infraestructura que la respalda debe considerarse por separado. Esta entrevista también puede verse como una declaración que conecta esa misma preocupación con la estructura de pago de la Flop Network.

La Flop Network aún se encuentra en la etapa de presentación de ideas. El contenido presentado en la entrevista de Bloomingbit refleja el juicio de Hayes sobre la economía de agentes de IA y la moneda computacional, así como la dirección de diseño de la Flop Network. El impacto real de la escala de uso de la red, los métodos de verificación y la estructura de distribución de tokens en el mercado solo podrá evaluarse después de la divulgación de detalles específicos.

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