¿Agente de IA debe pagar de forma autónoma? El nuevo experimento de Metis se ha vuelto viral 🚀

El protocolo x402 ha estado muy de moda estos días, pero tiene un problema: solo define "cuándo pagar", no resuelve "cómo repartir de manera justa" ni "cómo verificar la entrega". Ahí es donde realmente está el cuello de botella.

Justo en este punto, LazAI del ecosistema Metis, junto con ZKM y GOAT Network, han lanzado GMPayer—que traducido literalmente sería "la máquina de cobro de Agentes de IA". La lógica principal es:

✓ Definir a través del estándar DAT "quién ha contribuido con qué"
✓ Usar el protocolo x402 para activar pagos automáticos y reparto de beneficios
✓ Introducir validadores descentralizados llamados Facilitators para garantizar la transparencia
✓ iDAO arbitra y gestiona las disputas

El resultado ha sido impresionante: el token conceptual $BANG, limitado a 500 millones de unidades, se agotó en 7,5 horas. En la cadena de GOAT incluso se vendió todo en solo 2 horas. Casi 2.000 direcciones participaron y se generaron más de 100.000 transacciones.

Esta vez Metis no solo ha adoptado el protocolo x402, lo más importante es que ha reestructurado toda la arquitectura del ecosistema:
- Andromeda se encarga de la seguridad de las liquidaciones
- Hyperion proporciona la capacidad de cómputo
- LazAI opera en la capa de aplicaciones
- ZKM aporta pruebas de conocimiento cero
- GOAT conecta con Bitcoin

Cinco capas trabajando juntas, convirtiendo el pago de Agentes de IA de un "concepto" en un "sistema utilizable".

Aún más relevante es que Metis ha cambiado el modelo económico del token: METIS se convierte en el gas nativo de LazAI. Esto significa que cada pago de Agentes de IA, llamada de datos o inferencia de modelos consume directamente METIS. La actividad del ecosistema se traduce directamente en demanda del token.

Algunos dicen que esto es solo un POC (prueba de concepto), pero viendo el entusiasmo de la comunidad, el mercado ya está votando. Lo clave será si pueden aguantar los verdaderos retos: seguridad entre cadenas, optimización del rendimiento, etc.