PayPalのためにNVIDIAが構築したペイメントファウンデーションモデル

By: rootdata|2026/04/17 17:10:05

「エージェンティックコマース」第5号では、シモン・テイラー（テンポの市場開発責任者）とバム・アジジ（メッシュのCEO兼創設者）が、パハル・パタンギア（NVIDIAのグローバル産業ビジネス開発およびペイメント責任者）を招き、金融サービスにおけるオープンソースモデル、ビジネスにおける知的財産としてのエージェンティファイドワークフローなどのトピックについて議論しました。

タイムライン：

00:00 イントロダクション
05:03 トランスフォーマーアーキテクチャに基づくペイメントファウンデーションモデル
10:44 金融サービスにおけるオープンソースモデルの採用
17:53 AI推論におけるコストとレイテンシのトレードオフ
20:24 AIシステムにおけるトークン経済と効率性
23:21 ビジネスにおける知的財産としてのエージェンティファイドワークフロー
25:45 エージェンティックコマースにおけるプロトコル統合のトレンド
30:17 エージェントセキュリティのためのオープンソースランタイムOpenSHIELD
33:33 エージェント間のマイクロペイメントにおけるステーブルコインの利点
35:36 ペイメントと比較して、検索はエージェントにおいてより早く実装されています

要点：

エージェンティックコマースの本質は「コンテキストのアウトソーシング」です：消費者の意思決定のコンテキストは以前は人間が保持していましたが、現在は埋め込み+ファウンデーションモデルを通じてエージェントに移転され、ペイメント機能が実行層だけでなく意思決定チェーンの一部となっています。
ペイメントファウンデーションモデルはコア変数です：従来の表形式の金融データをトランスフォーマーに入力することで、ユーザー行動の埋め込みが生成され、これはエージェントが「人間のように消費する」ための重要なインフラストラクチャです。
検索は成熟しましたが、ペイメントはまだ初期段階にあります：エージェンティックコマースの実際の実装は現在、検索と推奨に焦点を当てており、ペイメントはサンドボックスおよび実験段階に留まっています。
金融業界におけるオープンソースの爆発的な理由は技術ではなく、規制と管理です：説明可能性、制御可能性、微調整能力がパフォーマンスよりも重要です。
オープンソースとクローズドソースモデルのパフォーマンスギャップは「無視できる範囲」に縮小され、コスト、コンプライアンス、展開の柔軟性が企業の意思決定における主な要因となっています。
トークン経済は新世代の「支払い経済」になりつつあります：AIシステムの核心的制約はもはや取引手数料だけではなく、トークン消費、推論コスト、レイテンシ、エネルギー消費の包括的最適化です。
マルチエージェントシステムは未来の戦場です：発行者、取得者、商人、内部企業システムはエージェントに進化し、機械間の相互作用を通じてビジネスプロセスを完了します。
エージェントのワークフローは企業にとって新しいコア資産になりつつあります：以前はAPIとSaaSでしたが、今やエージェントの意思決定経路、実行ロジック、フィードバックループが新しい「ビジネスIP」を構成しています。
ステーブルコインはエージェント間のシナリオにおいて構造的な利点を持っています：マイクロペイメント、リアルタイム決済、グローバルな可用性は従来のカードネットワークではサポートできないものです。
エージェントによってもたらされる取引量の成長は指数関数的です：人間は1日に約2回の取引を行いますが、エージェントは2000回行う可能性があり、従来の決済システムのTPSモデルはこのパラダイムシフトに対応できません。
決済レールは置き換えられることはなく、層で共存します：カードネットワークは人間の相互作用に適しており、ステーブルコインは機械の相互作用により適しており、両者は異なるシナリオで並行して運用されます。
プロトコル層は現在「LLMの初期段階」にあります：複数のプロトコルの共存は革新を促進し、長期的にはいくつかの標準に必然的に収束します。
セキュリティはエージェント時代のインフラストラクチャの問題になりました：OpenSHIELDのようなランタイムが必要で、エージェントをサンドボックス内で隔離し、システムリスクの拡散を防ぎます。
決済におけるAIのコアユースケースは変わっていません：不正防止、本人確認、パーソナライズは最もコアな価値であり、実装はルールからモデル、エージェントへと進化しています。
エージェンティックコマースの真のブレークスルーは決済ではなく「意思決定の自動化」にあります：検索 + 推奨 + 実行が完全に自動化されると、決済は能力の呼び出しの最終ステップに過ぎません。

サイモン・テイラー:
トークン化された世界へようこそ、これはステーブルコインと実世界資産のトークン化の採用に焦点を当てたショーです。私はサイモン・テイラー、今日のホストであり、Fintech Brain Foodの著者であり、Tempoの市場開発責任者でもあります。

今日はエージェンティックコマースシリーズを続け、私と一緒にメッシュのCEO、バム・アジジが参加しています。元気でしたか、バム？

バム・アジジ:
私は元気です、サイモン、再び私たちを招待してくれてありがとう。

サイモン・テイラー:
このシリーズは本当に盛り上がっています。エージェンティックコマースは今、世界で最もホットなトピックの一つになったと感じており、真に皆の注目を集めています。

今日は、非常に注目されている企業からのゲストをお迎えします。おそらく世界で最も大きな企業の一つですが、彼らは多くの人が知らないエージェンティックコマースを支援するためにいくつかのことを行ってきました。

本日は、NVIDIAのグローバル産業ビジネス開発および支払いの責任者であるパハル・パタンギアをお迎えします。パハル、いかがお過ごしですか？

パハル・パタンギア:
私は元気です、サイモン、招待していただきありがとうございます。この番組に参加できて嬉しく、私たちの会話を楽しみにしています。

サイモン・テイラー:
確かに、すべてがうまくいっています。これが私が愛するすべてです：支払い、NVIDIAのビデオゲーム分野での蓄積、ビジネス、ステーブルコイン...すべての良いことです。

しかし、始める前に、視聴者とリスナーに思い出してほしいことがあります：ゲストの意見は彼らの個人的な意見を表しており、必ずしも彼らの会社の意見を反映しているわけではありません。また、私たちが議論することは税金、法律、または財務のアドバイスを構成するものではないため、自分自身で調査してください。

さて、マクロの視点から、エージェンティックコマースはNVIDIAのような企業にとって何を意味しますか？GPU企業、加速コンピューティング企業、AI企業、ハードウェア企業—なぜあなたは支払いとビジネスに関与しているのですか？

パハル・パタンギア:
もちろん、サイモン、それは素晴らしい質問です。GPU企業、ハードウェア企業、加速コンピューティング企業の視点から質問してくれて嬉しいです。実際、これは何十年もの間、NVIDIAに対する認識でした。

しかし、この認識は過去20年間で進化してきたと言いたいです。

過去数十年の間に、NVIDIAはフルスタックの加速コンピューティングプラットフォームに変革し、エコシステム全体でAIアプリケーションの能力を提供しています。

エージェンティックコマースやAIに飛び込む前に、プラットフォームレベルでのNVIDIAの位置付けと私たちが提供する能力を理解することが重要です。これらの能力は、実際にあなたが毎日目にするAIの爆発を引き起こしています。

私たちは通常、エコシステム内でAIアプリケーションを構築するためのNVIDIAの能力を「五層ケーキ」コンセプトで説明します。

この「五層ケーキ」は、今日、スケーラブルな方法でAIアプリケーションやAIファクトリーを構築することを可能にする異なる「成分」で構成されています。

最下層は土地、電力、エネルギーです—これはAI関連の何かを行うための基盤です。

その上にあるのはチップ層で、ハードウェア、GPU、CPU、および関連するネットワーキングシステムが含まれています。

次はシステム層、またはデータセンター層であり、これらのチップがどのように組み合わされるかを整理します。私たちはそれらを最終的に「巨大なコンピュータ」に統合される異なるユニットとして見ています。

過去には、私たちはコンピュータを個人用デバイスとして理解していましたが、今ではデータセンター自体がコンピュータであり、それがシステム層です。

その上には基盤モデル層があります。これらの基盤モデルは、知識、業界の理解、さまざまな能力を含んでいます。OpenAI、Meta、Mistralなど、これらの基盤モデルを構築しているエコシステム内の多くのパートナーがいます。

しかし、これらの基盤モデルは、特定の業界、特定のシナリオ、特定の問題にさらに洗練される必要があります。これが第五層、すなわちアプリケーション層です。

NVIDIAのプラットフォームはこれらの五つの層にまたがり、この全体の能力セットを組み合わせています。開発者はこの五層プラットフォームを活用して、自分たちのユースケースに応じたアプリケーションを構築できます。

決済分野において、重要なアプリケーションはエージェンティックコマースです。

私たちの目標は、ハードウェア、ソフトウェア、モデルの能力をこれらのエコシステムプレーヤーに組み込み、彼らがこれらのアプリケーションをスケールで構築できるようにすることです。これが私たちのポジショニングであり、全体のエコシステムの発展を推進している方法です。

サイモン・テイラー:
私にとって興味深い点は、エージェンティックコマースについて多くの人と話すと、皆がバックグラウンドでこれらのものを動かしている多くのソフトウェアとハードウェアがあると仮定することですが、あなたはこの業界に長くいて、これらの基盤がどのように機能するかを本当に理解しています。あなたの見解はどうですか？

バム・アジジ:
はい、興味深いです。実際、私はこの層構造についてLinkedInに何かを投稿し、かなりの注目を集めました。

それはPahalがちょうど説明したことに非常に似ています。私は基盤層、配布層、オーケストレーション層、接続層について話しました。私のポイントは、接続層が最も重要であるということです。もちろん、Meshがその層で機能しているため、少し「自己中心的」ですが。

しかし、NVIDIAの視点から見ると、どの層が最も重要だと思いますか？現在、最も多くの時間とリソースをどこに投資していますか？

パハル・パタンギア:
はい、それは素晴らしい質問です。私たちの視点から見ると、現在の決済業界では非常に重要な二つの現象が起こっています。

私たちは、決済業界にAIを大規模に導入しており、通常、一つの現象が別の現象を引き起こします。

最初の現象は「決済基盤モデル」の出現です。

エージェンティックコマースの全プロセスを見ると、このプロセスは実際に「圧縮」されています。例えば、チェックアウトプロセスが圧縮されています。

過去の世界では、あなた自身がコンテキストを持っていました。あなたは何を買いたいかを知っており、チェックアウトを完了する方法を知っていて、そのコンテキストはあなたの心の中に存在していました。

しかし今、問題はエージェントがこのコンテキストをどこで得るかです。

エージェントは、ユーザーの行動、ユーザープロファイル、ユーザーの好み、そして取引に設定したさまざまな制約（SKUから最終的な取引ルールまで）を学習して、このコンテキストを取得しなければなりません。

では、エージェントはこれらの能力をどのように獲得するのでしょうか？

これは新しいトレンドにつながりますが、私はそれを少し「地下的」と言えると思いますが、急速に注目を集めています—「決済基盤モデル」です。

なぜなら、金融サービス業界、特に決済と銀行業界では、歴史的にすべてのデータが構造化された表形式で存在していたからです。

過去には、このデータを機械学習アルゴリズムに供給して、ユーザーが何を買うか、またはどのような取引を行うかを予測する傾向モデルを構築していました。

しかし、新しい世代のアルゴリズム、特にトランスフォーマーアーキテクチャの出現により—これは生成AIの基盤です—この構造化データをトランスフォーマーモデルに公開する新しいトレンドがあります。

これが「決済基盤モデル」の概念です。

これらのモデルは「埋め込み」と呼ばれるものを生成します。

簡単に言えば、埋め込みはユーザー行動の意味的表現です。例えば：

パハルが何をする可能性が高いか
彼の最近の動的な好みは何ですか？
彼の長期的な行動パターンは何ですか？

トランスフォーマーモデルは、この情報を統合してこの埋め込みを形成できます。

次に、これらの埋め込みがエージェントに入力され、この情報に基づいてアクションを実行します。例えば、取引を完了することなどです。

ここで、AIと決済という二つの世界が融合し始めます。

これらの埋め込みはエージェントの「コンテキストレイヤー」となり、エージェントがより良く実行し、より良く反復し、すべてのアクションが設定されたルール内に留まりながら、継続的に学習し最適化することを可能にします。

これは、現在エージェント商取引の発展を推進している重要なトレンドです。

さらに、エージェント商取引で見られる別のトレンドを強調したいと思います：

プロセス全体を「検索」と「決済」に分けると、

真に最も早く発展しており、最も成熟している部分は「検索」コンポーネントです。

検索問題は長年研究されており、今ではそれを解決するためのより良いアルゴリズムがありますので、この技術の波は「検索」に非常に効果的です。

これが、ユーザー体験がよりパーソナライズされ、より魅力的になっている理由でもあります。

私たちはPayPalとも多くのコラボレーションを行っています。PayPalは、約1900万の商人からなる彼らの商人エコシステムにエージェント商取引の機能をもたらしたいと考えています。

これらの商人のほとんどは中小企業であり、AIについては比較的「暗闇」にあり、何が起こっているのかを完全には理解していません。

PayPalのアプローチは、彼らのプラットフォームを通じてこれらの商人にこれらの機能を提供することです。

彼らの方法は：
オープンソースモデルを微調整して、これらのモデルをPayPalの環境と特定のユースケースに適応させることです。

このようにして、商人は自ら基盤技術を理解することなく、自然にこれらの機能を利用できるようになります。

サイモン・テイラー:
私はあなたから多くのことを聞きましたので、正しく理解したかどうかを確認するために要約してみたいと思います。また、聴衆が理解しやすくするためにも。

多くの人々は一つのポイントを見落としています。Anthropic、ChatGPT、Geminiのようなモデルに加えて、実際には多くのオープンソースモデルがあり、NVIDIAはこの分野で重要なプレーヤーです。

あなたのNeMoやNeotronのようなモデルは、パフォーマンスの最前線に常に位置しています。

その後、PayPalのような企業がこれらの機能を商人に提供します。

商人に価値を創造することが、決済業界ではすべてです。商人は世界の運営の中心です。商人にサービスを提供できなければ、あなたは本質的に何もありません。

彼らは商品を販売している人々であり、彼らはあなたの顧客であり、彼らはあなたに支払います。したがって、彼らのために価値を創造しなければなりません。

Stripeは以前、詐欺防止において優れたパフォーマンスを発揮する決済基盤モデルをリリースしました。

しかし、私は興味があります。詐欺防止の他に、決済基盤モデルは何ができるのでしょうか？

もし私が今、さまざまなユーザーの好みを理解できる非常に豊かで多次元の埋め込みを持っているなら、これらの機能は商人がより多く販売し、顧客により良くサービスを提供するのにどのように役立つのでしょうか？

そして、商人は大規模なAIラボとこのデータを共有することに消極的である可能性が高いです。

したがって、彼らはオープンソースモデルを使用する傾向があります。

さらに、オープンソースモデルと最先端モデルの間のギャップは現在約6ヶ月であり、それはパフォーマンスのギャップです。

ほとんどの日常的な使用において、その違いはほとんど知覚できません。

多くの中小規模の商人にとって、これらのモデルは現在使用しているChatGPTの無料版よりもはるかに優れています。

したがって、PayPalは彼らに非常に良い体験を提供できますが、基盤となる機能は実際にはNVIDIAからのものです。

多くの人々がこれを認識していないと思います。

さらに、私は65%の金融機関がすでにAIを使用しているという調査を見ましたが、84%はオープンソースモデルが彼らのAI戦略にとって重要であると述べています。

したがって、私はあなたに尋ねたいのです。なぜオープンソースモデルが金融業界でこれほど重要になったのでしょうか？

パハル・パタンギア:
はい、それは素晴らしい質問です。

金融業界は常に新しい技術を「採用するのが遅い」とされています。

この「遅い採用」の理由には以下が含まれます：
規制
説明可能性の要件
そして「ブラックボックスモデル」に対する不信感

金融機関は、モデル内部で何が起こっているのかを理解したいと考えており、それによって自信を持って本番環境で使用できるようにしたいと考えています。

そのため、制御可能で微調整できるモデルを好む傾向があります。

同時に、あなたが言及したように、オープンソースモデルの性能は現在、大規模なクローズドソースモデルの性能に非常に近づいています。

この「性能の近接」は、議論の焦点を「モデルの性能」から以下のような他の次元に移します：

コスト
制御
コンプライアンス
システムのレジリエンス

企業は、単一のベンダーに依存するのではなく、これらのアプリケーションを構築する際により多くの選択肢を求めています。

もちろん、私たちも基盤モデルの提供者を重要なクライアントおよびパートナーと見なしています。

しかし同時に、企業がより柔軟性を必要とする場合、オープンソースモデルがより適してきます。

例えば、NVIDIAのNeotronモデルとNeMoツールチェーンは、企業がモデルをより簡単に微調整できるように支援します。

この能力は、エージェンティックコマースにおいてますます重要になるでしょう。

サイモン・テイラー:
このトレードオフは確かに興味深いです。

さて、私はあなたに尋ねたいのですが、ステーブルコインと決済分野で会社を構築する観点から、オープンソースとクローズドソースをどのように見ていますか？顧客はこの問題を気にしていますか？

バム・アジジ:
顧客の視点から見ると、実際にはオープンソースかクローズドソースかは気にしていないと思います。

これは科学技術の発展にとって重要な技術コミュニティの懸念です。

しかし、顧客が気にしているのは一つのことです：
彼らのビジネスを運営するのに役立つ最良の解決策があるかどうか。

しかし、オープンソースは業界にとって非常に重要であり、私たちはそれを可能な限り推進する必要があります。

私が感銘を受けたもう一つの点は、パハルがNVIDIAの立場について言及したことです。

過去には、NVIDIAはハードウェア層のようなもので、その間にChatGPTやクラウドベンダーなどの層があり、次にアプリケーション層がありました。

しかし、今はPayPalのような企業と直接協力しているということは、「中間層をスキップしている」ということですか？

それはより速く、安く、効率的であることを意味しますか？

それはOpenAIのような企業に脅威をもたらすのでしょうか？

パハル・パタンギア:
全くありません。

私たちの哲学は「開発者がいる場所でサポートする」です。

開発者が基盤モデル提供者などの大手パートナーを利用したい場合、私たちはそれを完全にサポートし、最良の結果を達成する手助けをします。

彼らがオープンソースモデルを使用したい場合、私たちもツールとプラットフォームのサポートを提供します。

それは本当に企業の内部ビジネスニーズと決定に依存します。

私たちは彼らが自由に選択できる完全なプラットフォームを提供します。

サイモン・テイラー:
このトレードオフは非常に興味深いと思います。

パハル、PayPalのような決済会社にこれらの決定をどのように導いていますか？例えば、彼らが商人にこれらの機能を提供したいとき、どのように異なるユースケースを評価する手助けをしますか？これらの決済会社からどのようなフィードバックを受けていますか？

パハル・パタンギア:
それは素晴らしい質問です。

この分野では、今日のモデルから将来のエージェント、マルチエージェントシステムに至るまで、ますます複雑なモデルを実行し始めると、多くの要因を考慮する必要があります。

まず、もちろん、精度です。しかし、精度をある程度最適化した後、結果を本当に決定するのは他のいくつかの要因です。

最初の要因はコストです。

例えば、1900万の商人にサービスを提供している場合、毎日膨大な数の推論呼び出しが発生します。これらの推論呼び出しのコストを、あなたのユースケースにおいて最も低く最適化する方法を考える必要があります。

第二の要因はレイテンシーです。

誰も待ちたくはありません。ネットワークがダウンしたときのブラウザの小さなスネークゲームのように（Chromeオフラインゲーム）。

ミリ秒単位の応答が必要です。

モデルは考え、推論し、異なるデータソースから情報を集め、文脈を組み合わせ、確立されたルールの下で意思決定を行う必要があります—すべてミリ秒以内に。

これを達成するには、多くのトークンを消費し、多くの決定を下し、複雑なプロセスを実行する必要があり、すべてが動的で知的でなければなりません。

エージェントが正しくファインチューニングされ、適切な制約の下で動作すれば、これを達成できます。

一度実行し、その後フィードバックループがあります。

このフィードバックループは「データフライホイール」を生み出します：
新しいデータを継続的に取得し、「実際の結果」と「理想的な結果」を比較し、モデルを継続的に最適化します。

サイモン・テイラー:
そして、この論理を単一のエージェントからマルチエージェントシステムに拡張すると、さらに複雑になります。

例えば：

ネットワーク側のエージェント
発行者側のエージェント
買収側のエージェント

これらのエージェントは互いにコミュニケーションを取ります。

または企業内で：

SAPシステムの調達エージェント
在庫システムと連携する必要があります。
財務システムとも連携する必要があります。

全体のシステムはどのように推論を行いますか？どのようにして効率を高めることができますか？

これにより問題が生じます：トークンが急増します。

だからこそ、「トークン経済」が非常に重要になります。

トークンの使用を減らすだけでなく、コスト、計算能力、遅延の間で最適な効率を達成する方法が重要です。

これは次のように理解することもできます：
「1キロワット時あたり、どれだけの高品質なトークン出力を生成できるか。」

実際には、これには経済モデルがあります。

うまく管理しないと、多くのお金を無駄にするのは簡単です。

OpenClawをプレイしたことがある人は、いくつかのAPIを呼び出すだけで1ヶ月で1000ドルを使うのが簡単で、さまざまな迷路に迷い込むことを知っています。

企業にとって、この問題はさらに深刻です。

過去には、Snowflake上のモデルやCNNなどの機械学習モデルをいくつか実行していたかもしれませんが、今ではこれらのAIモデルのコスト構造は完全に異なります。

顧客ロイヤルティや不正防止に焦点を当てた企業にとって、このコストの違いは非常に大きいです。

カード組織、商人、発行者などの異なる役割の間では、各役割がエージェントに対して異なる要件と異なるトークンのニーズを持っています。

したがって、全体のシステムの複雑さは非常に高いです。

コストを管理する必要があるだけでなく、システムが人間のように時間とともに継続的に改善される必要があります。
「あなたはただ間違いを犯しました。次回はそれをしないでください。」

しかし、もし本当にOpenClawを使用したことがあるなら、正しいことを一貫して行うシステムを維持することが実際には非常に難しいことを知っているでしょう。

したがって、企業シナリオにおけるこの問題を解決することはNVIDIAにとって非常に価値があります。

サイモン・テイラー:
話題をeコマースに戻しましょう。

エージェントコマースは現在、ビジネスにどのような影響を与えていますか？

ユーザーは本当にこれらの変化をチェックアウト時に感じることができますか？この価値はどこに現れていますか？

パハル・パタンギア:
私たちの目標は、PayPalのような支払いプラットフォームなど、最終ユーザーに真に価値を創造するプレイヤーを支援することです。

同時に、彼らは大手小売業者と協力して、消費者向けエージェントを展開します。

業界の観点から、私たちが見ているいくつかのトレンドには以下が含まれます：

例えば、マスターカードはすでにいくつかの国で完全にエージェント主導の取引を実施しています。

これらは成功の初期の兆候です。

これにより、これらの技術が最終的に主流になるという自信が得られます。

もちろん、解決すべき多くの問題がまだあります。例えば：
これらのエージェントは本当にチェックアウトの転換率を改善できますか？
彼らは十分に安定していますか？

現在、エージェントが自律的にタスクを完了できるようにするためには、より多くの微調整と制約メカニズムが必要です。

サイモン・テイラー:
特にSardineについて言及したいと思います。彼らは詐欺防止の分野で多くのことを成し遂げています。

彼らは70億のデバイスからなるデータネットワークを持ち、自らのモデルを構築し、エージェントのパフォーマンスを記録しました。

この歴史的データとエージェントのワークフローは、それ自体が知的財産の一形態です。

eコマースにおいて、あなたのエージェントのワークフローはあなたのコアIPです。

これは非常に重要なポイントだと思います。

サイモン・テイラー:
メッシュとすべてのスポンサーに感謝し、このショーを可能にしてくれてありがとう。

バム、あなたが私のようであれば分かると思いますが、今ではあまりにも多くの異なるプロトコル名を聞くので、すべてを追跡することができません。

今、クライアントとこれらのプロトコルについてどのように話し合っていますか？NVIDIAにどんな質問をしますか？

バム・アジジ:
今最も重要な質問は、未来は統合に向かうのか、それとも分断を続けるのかということだと思います。

これは「10億ドルの質問」です。もし誰かがこの質問に答えられれば、その分野で巨大な会社を築くことができるでしょう。

私の意見では、インターネットの発展と同様に、統合に傾くと思います。

過去には多くの異なるプロトコルがありましたが、最終的にはHTTPに統一されました。

デバイス間の通信に関しても多くのプロトコルがありましたが、結局は基本的にWi-FiとBluetoothに統一されました。

充電インターフェースにおいても、さまざまな異なるインターフェースから1つまたは2つの標準化されたものに移行しました。

したがって、ここでも似たようなことが起こると思います。

特に最近のx402の進展により、彼らはStripeやCoinbaseのような企業の支援を受けて、中立的な組織が主催するLinux Foundationに参加しようとしています。

私は身分確認とセキュリティの分野で働いており、認証プロトコルにおいても同様の統合プロセスを見てきました。

したがって、私の判断は統合があるということです。

しかし、私はPahalの視点にも非常に興味があります。

別の質問は：
将来的に異なるプロトコルが存在するのでしょうか？

例えば：

人間とエージェントの相互作用
エージェント同士の相互作用

これら二つのシナリオのUI/UXとプロトコルは、完全に異なる可能性があります。

現在の市場の動向についてどう思いますか？

サイモン・テイラー:
私は古典的なXKCDの漫画を思い出します：

「現在、14の認証基準があります；私たちは統一された基準が必要です。」
そして、それはこうなりました：「現在、15の基準があります。」

あなたはこの分野に長くいるので、この問題をどう見ていますか？

パハル・パタンギア:
はい、もしクリスタルボールがあれば、答えを知りたいです（笑）。

しかし、私たちの視点からは、バムの指摘に同意します：

最終的に、これらのプロトコルは数少ない主流の解決策に収束するでしょう。

しかし、その過程で、現在の多様性は実際には良いことです。

なぜなら、これらのプロトコルはより多くの開発者を活性化し、より多くの人々が構築を始めるからです。

現在の段階は実際には「民主化の段階」であり、過去三年間のLLMの発展に似ています。

異なるモデルが次々と出現し、業界全体での採用を促進しています。

これらのプロトコルでも同じことが起こるでしょう。

これらのプロトコルは、ますます多くの参加者—開発者、企業、ユーザー—を引き付け、皆がこれらの基盤の上に構築するでしょう。

これは相互運用性の発展を促進し、最終的には統合につながります。

さらに、より多くのエージェントが構築されるにつれて、セキュリティの問題がますます重要になります。

誰もが自分のエージェントシステムを構築していますが、これらのシステムが安全な環境で動作することを確保することが不可欠です。

だからこそ、GTCでOpenSHIELDというものを発表しました。

OpenSHIELDは、エージェントとインフラストラクチャの間に位置するセキュリティが強化されたオープンソースのランタイムです。

これは、エージェントが制御された設定で動作するためのサンドボックス環境を提供できます。

このようにして、問題が発生しても、その影響を抑えることができます。

サイモン・テイラー:
はい、これは非常に重要です。

多くの人々は気づいていません：

エージェントを構築しているとき、かつ生産環境もある場合、エージェントを本番環境に投入すべきでしょうか？

隔離がなければ、何かがうまくいかなくなったとき、その影響は重大になります。

したがって、OpenSHIELDのようなサンドボックスメカニズムは非常に重要です。

サイモン・テイラー:
私も一つの例を考えました：初期のモバイルインターネットの時代には、スマートフォンが登場する前に人々が支払いに使用しようとしたWAPがありました。

エージェンティックコマースは、ある程度、まだ非常に初期の段階にあるかもしれません。

だから私は興味があります：

今、どのように焦点を配分していますか？

主にステーブルコインに焦点を当てていますか？
それとも人間とエージェントの相互作用に？
それともエージェント同士の相互作用に？

すべてを行っていますか、それとも特定の焦点がありますか？

パハル・パタンギア:
それは素晴らしい質問です。

私の視点から見ると、私たちは現在最も重要なトレンドに主に焦点を当てています。

支払い基盤モデル
エージェンティックコマース

しかし、その中で新しいサブトレンドが引き続き出現するでしょう。

例えば、ステーブルコインです。

私たちはステーブルコインを既存の法定通貨システムの補完と見なし、新しいユーザーと新しいエコシステムをもたらすと考えています。

次世代のユーザーは、クレジットカードよりもステーブルコインを使用することに慣れているかもしれません。

しかし同時に、両者の統合も進むでしょう。

しかし、根本的に、支払いにおけるAIのコアユースケースは変わっていません。

不正防止
本人確認
パーソナライズ

これらは依然として最も重要です。

サイモン・テイラー:
はい、本質的には依然として支払いの付加価値です。

ステーブルコインを使用しているかカードネットワークを使用しているかにかかわらず、これらの問題は存在します。

サイモン・テイラー:
バム、あなたの見解が気になります。あなたはステーブルコインの分野でネットワークを構築していますが、エージェンティックコマースとステーブルコインの関係をどのように見ていますか？

バム・アジジ:
エージェンティックコマースは異なる支払いレールを利用できると信じています。

例えば、今、ユーザーはChatGPT、Anthropic、またはPerplexityで靴やTシャツのような製品を検索し、エージェントがユーザーの支払いを完了するのを助けることができます。

この支払いはクレジットカードまたはステーブルコインで行うことができます。

このシナリオでは、両者は平行です。

しかし、国境を越えた支払いと国際取引において、ステーブルコインはより多くの利点を持つでしょう。

エージェント間のシナリオでは、ステーブルコインが明確な利点を持っていると私は考えています。

その理由は：

これらの取引は通常、マイクロペイメントです。
例えば、$0.00005のような金額です。

そのような金額は、Visaや従来の銀行システムでは処理できません。

同時に、これらの取引は次のようである必要があります：
リアルタイム
グローバル
オンライン

ステーブルコインはこれらの条件を完璧に満たしています。

もう一つのポイントは取引頻度です。

一人の人は平均して1日に2回の取引を行うかもしれませんが、エージェントは1日に2000回の取引を行うかもしれません。

このようなTPS（スループット）は、ブロックチェーンによってのみサポートされます。

従来の支払いシステムはエージェント向けに設計されておらず、失敗するでしょう。

したがって、私はエージェント商取引におけるステーブルコインの応用に非常に楽観的です。

サイモン・テイラー:
これは確かに指数関数的な爆発ですよね？

インターネット上では毎秒約400万通のメールが送信されていることを覚えていますが、それはメールだけであり、動画は含まれていません。

そのような世界では、従来の支払いシステムが1秒間に数万件の取引を処理する能力は明らかに不十分です。

しかし、現実に戻りましょう、パハル、あなたの視点から見て、実際のユーザーの需要はどこにありますか？実際の取引量はどこにありますか？

私はよく、エージェント商取引には支払いプロトコルよりも多くのプロトコルがあると冗談を言います。

あなたは基盤となるインフラストラクチャに最も近いかもしれません—「インフラストラクチャのインフラストラクチャのインフラストラクチャ」でさえ。

では、実際の需要はどこに見えますか？実際のユースケースはどこにありますか？

パハル・パタンギア:
この質問は二つの視点から答えられると思います。

一つ目は、全体のエコシステムの視点からです。

前述のように、全体のプロセスを二つの部分に分けることができます：

検索
支払い

現在、検索部分は比較的成熟しており、ほぼ解決されたと言えるまでになっています。

しかし、支払い部分はまだ多くの実験段階にあります。

多くのサンドボックステストが進行中です。

これが、OpenSHIELDのようなツールに非常に楽観的である理由でもあります。これらのツールは、エコシステムが安全な環境でこれらのエージェントを構築し、取引機能を持たせるのを助けることができます。

二つ目の視点は長期的なものです。

私はマルチエージェントシステムの発展に非常に楽観的です。

未来の世界では、異なるエージェントが互いに相互作用し、協力します。

私たちの役割は、これらのシステムを改善する手助けをすることです：

フィードバックループを通じて
安全な運用環境を通じて
さまざまな制約メカニズム（ガードレール）を通じて

もちろん、これらのエージェントが期待通りに実行できるように、逸脱せずに多くの微調整が必要です。

これらはすべて、私たちが将来注力する方向性です。

サイモン・テイラー:
今日の議論で非常に重要なテーマは「トークンエコノミクス」です。

実際、以前にトークンについて話したとき、バムと私は両方とも笑ってしまいました。なぜなら、ステーブルコインの分野では、私たちのトークンエコノミクスの理解は異なる論理だからです。

しかし、今では次のことがわかります：

すべてが「トークン」に変わりました。

身分確認におけるトークンがあります。
サイバーセキュリティにおけるトークンがあります。
ビザとマスターカードにはネットワークトークンがあります。
オープンバンキングにおけるトークンがあります。
ステーブルコインはトークンです。
AIにおけるトークンもあります。

英語の「トークン」という用語は、元々「代替物」を意味していたため、実際には非常に混乱を招く可能性がありますが、今ではほぼ何でもトークンと呼ばれることができます。

しかし、いずれにせよ、その背後にある経済モデルを理解する必要があります。

最終的に、AIや決済ネットワークにおいて、ユーザー体験を決定するのは依然として：

スピードです。
コスト

これらの二つの要因は、私たちを現実に引き戻し続けるでしょう。

サイモン・テイラー:
パハルさん、今日は貴重なご意見をありがとうございました。長い間NVIDIAを追いかけてきた者として、また決済業界の一員として、この会話は非常に興味深いものでした。人々があなたやNVIDIAの決済に関する仕事についてもっと知りたい場合、どこに行けばよいですか？

パハル・パタンギア:
人々は私にLinkedInやメールで連絡できます。

NVIDIAの金融サービスにおける仕事について学びたい場合は、NVIDIAの公式ウェブサイトを訪れてください。そこには、決済、銀行、資本市場における私たちの仕事を詳述した専用の業界ページがあります。

私たちはAIの能力を全体のエコシステムに持ち込み、あなたのパートナーになれることを嬉しく思っています。

サイモン・テイラー:
素晴らしい、ありがとうございます。バム、もし人々がメッシュネットワークに接続したり、あなたに連絡したりしたい場合、どのようにすればよいですか？

バム・アジジ:
meshpay.comを訪れるか、TwitterやLinkedInでMesh Payを検索してください。私を見つけたい場合は、TelegramやTwitterでBam Aziziを検索できます。

サイモン・テイラー:
さまざまなプラットフォームでも私を見つけることができますし、finttechbrainfood.comを訪れることもできます。最近、「目に見えない商取引」についての記事を書き、エージェンティックコマースに関するいくつかの潜在的な問題について議論しました。この番組を楽しんでいただけたなら、購読、いいね、友達と共有して、より多くの人々にこのコンテンツを見てもらえるようにしてください。次回お会いしましょう。