Se observó que los agentes autónomos de inteligencia artificial que utilizan la infraestructura de XRPL prefieren cada vez más las stablecoins reguladas en lugar de los criptoactivos locales en los phaces de consenso que duran todo el día. Los datos de XRPL AI Hub indicaron que esta tendencia se ha hecho evidente a gran escala.
Ripple USD Destaca en el Flujo de Phaces
Según los datos basados en movimientos de phace en la cadena, la stablecoin de Ripple logró una ventaja permanente en las transacciones de consenso realizadas mediante intercambios directos. Durante el mismo período, el volumen de operaciones de la criptomoneda local de la red, XRP, se mantuvo estable en la última semana.
Los datos mostraron que, al evaluar conjuntamente los niveles históricos más altos y la tendencia de los últimos 30 días, Ripple USD se ha vuelto más dominante en los phaces. Aunque XRP sigue siendo uno de los activos clave dentro de XRPL, no ha logrado una tendencia similar a corto plazo en este ámbito.
Los datos de XRPL AI Hub muestran que los agentes autónomos en los procesos de consenso de 24 horas prefieren stablecoins reguladas en lugar de criptoactivos locales.
BlackRock Destacó la Economía de la Máquina
Esta situación coincide con las evaluaciones destacadas en la nota de investigación de BlackRock titulada “The Machine Native Economy”. BlackRock subrayó que el sistema bancario tradicional, basado en las horas de trabajo humanas, podría ser técnicamente insuficiente para procesar micro phaces realizados en milisegundos por software autónomo. BlackRock, como una de las mayores compañías de gestión de activos del mundo, es seguida de cerca por sus investigaciones en los mercados financieros.
Según la evaluación de la empresa, el tamaño del mercado global de stablecoins superó los 300 mil millones de dólares. El volumen anual de transacciones alcanzó los 11,6 billones de dólares. Esta escala convierte a las stablecoins en una unidad básica de cuenta para actividades económicas apoyadas por inteligencia artificial.
BlackRock destaca que la infraestructura bancaria basada en calendarios humanos tiene dificultades para manejar microphaces en milisegundos por software autónomo.
Se Prefieren Costos Previsibles en Lugar de Volatilidad
Uno de los factores más importantes en la preferencia de los sistemas autónomos fue la capacidad de calcular los costos por adelantado. Los robots necesitan comprar potencia de procesamiento y pagar por acceso a API en cualquier momento del día. Por este motivo, la capacidad de GPU tokenizada se destaca como un recurso crítico en el nuevo orden tecnológico.
El CEO de Coinbase, Brian Armstrong, declaró que el número de agentes de inteligencia artificial que realizan transacciones aumentará rápidamente, enfatizando que estos sistemas necesitan costos previsibles de manera crítica. Los modelos de presupuesto ajustados basados en software dejan menos espacio para activos con precios fluctuantes. Un cambio de varios puntos en el precio de XRP en cuestión de horas puede interrumpir el plan financiero de una tarea autónoma.
Ripple USD, que está vinculado uno a uno con el dólar estadounidense, permite a los algoritmos calcular los gastos con mayor precisión. Mientras XRP mantiene su papel en el consenso entre bancos, se observa que el dólar digital de Ripple está alcanzando una posición más fuerte en el flujo interno de la economía de máquinas en XRPL.
