500 мільярдів доларів: Гаманець AI Agent, гра в "яка зараз важко заробити"

Джерело: Tiger Research

Скомпільовано та організовано: BitpushNews

Головні новини постійно повідомляють про AI Agent (штучний інтелект) та його здатність здійснювати автономні торги та обробляти платежі. Однак індустрія криптогаманців вже давно прокладає шлях для цього. Наразі понад десяти компаній спеціально розробляють кастомізовані гаманці для AI Agent. Чого ж вони намагаються досягти? Яка потенційна кінцева вигода?

Основні моменти

• Коли AI Agent замінює людей у перегляді Інтернету та покупці товарів або інформації, він зрештою генерує тисячі мікроплатежів, кожен з яких коштує лише кілька центів. Існуюча мережа карткових платежів (Card Rails) не може підтримувати таку малу масштабність платежів, тому гаманці, які можуть автоматично розподіляти та надсилати кошти відповідно до попередньо встановлених умов, стають критично важливими.
• Незважаючи на відсутність короткострокової прибутковості, такі компанії, як Coinbase та Binance, активно будують інфраструктуру гаманців для AI. Це дозволяє їм закріпити майбутню клієнтську базу до того, як AI Agent почне здійснювати масштабні торги. Основна мета на даному етапі полягає в тому, щоб створити базу користувачів до сплеску реального попиту.
• На основі даних Coinbase, зростання використання AI Agent може принести до 7 разів більше доходу, ніж зараз.
• Записи платежів, накопичені в гаманці, можуть продемонструвати, чи здатний AI Agent генерувати прибуток, що відкриває двері для кредитування на основі майбутніх доходів — це схоже на надання кредитів малим підприємствам на основі їх історії продажів по картках.
• Це все ще на стадії "можливості", а не "підтвердженої". AI Agent все ще може помилятися в операціях і виконувати неправильні платежі, а правила варіюються в залежності від країни та компанії, юридичний статус AI Agent також залишається невизначеним. Тому нинішня конкуренція не за захоплення сьогоднішнього доходу, а за зайняття вигідної позиції в очікуваному великому ринку.

1. Розквіт AI Agent

На початку цього року на ринку прогнозів Polymarket відбувся експеримент, який викликав широке обговорення, в рамках якого AI Agent отримав 50 доларів стартового капіталу та здійснював автономні торги. Умови експерименту були такими: якщо він не зможе заробити на покриття своїх витрат на API та сервери, він перестане існувати. Цей агент успішно завершив торги, і з того часу інші агенти почали діяти подібним чином.

Хоча AI Agent ще не повністю інтегрований у повсякденне життя, безсумнівно, що в найближчому майбутньому вони будуть широко використовуватися.

2. Кожна транзакція агента починається з гаманця

AI Agent ще не увійшов у сферу повсякденних платежів. Наразі їх найактивніше застосування — це криптовалютні торгові роботи, які працюють у межах криптоекосистеми. Ці роботи незалежні від традиційних платіжних мереж і спеціалізуються на криптовалютних торгах.

Однак у майбутньому платежі розширяться на сфери, які сьогодні важко уявити. Як було зазначено в попередніх звітах, AI змінює саму природу платежів. Як тільки агент (а не людина) почне взаємодіяти та навігувати в мережі, сума одиничного платежу різко зменшиться. Вартість одного виклику API або одного запиту даних може становити всього 0,001 долара, а в крайніх випадках — лише 0,00001 долара.

Щоб автоматично розподіляти та надсилати такі мікроплатежі без людського втручання, необхідна програмована платіжна система (Programmable Payment System). Це саме те, для чого була створена платіжна мережа x402, а гаманець є основою її роботи.

Проте існуючі платіжні мережі спроектовані з урахуванням "людини" як суб'єкта угоди.

Кредитні картки видаються особистим власникам карток і працюють на основі структури "відмови/спору про повернення коштів (Chargeback)" — тобто, коли виникає проблема з угодою, людина ініціює спір і скасовує угоду, причому кожна угода має фіксовану комісію до кількох десятків центів. Коли людина випадково здійснює покупку на 20 доларів, це зовсім не проблема; але як тільки агент почне надсилати платежі тисячами на секунду — навіть якщо кожен виклик API коштує лише 0,001 долара або кожен запис даних лише 0,00001 долара — така модель платежів економічно більше не працює.

Основне питання полягає в тому, чи є самі кошти "програмованими"?

Банківські картки можуть автоматично вводити платіжну інформацію, але їх не можна програмувати для розподілу грошових потоків, реального потокового платежу (Streaming) або миттєвого розрахунку відповідно до певних умов. А в мережі, де працює гаманець, ця здатність є стандартною. Зберігання платіжних деталей на картці може лише виконувати угоди на людському рівні. Як тільки економічна форма зміниться на безпосередні угоди між машинами, гаманець стане єдиною можливістю.

3. Агент — це бізнес вартістю 50 мільярдів доларів

Як видно з малюнка, спектр постачальників гаманців дуже широкий, охоплюючи різні суб'єкти, від бірж до емітентів стейблкоїнів. Чому ж так багато різноманітних учасників прагнуть увійти в сферу інфраструктури гаманців для агентів, яка наразі не має чіткої короткострокової прибутковості?

Відповідь полягає в тому, що ці компанії працюють на майбутній дохід і майбутнє бізнес-розташування, а не на сьогодні.

Вбудовування функцій агента в гаманець зараз не є кроком, що приносить негайний дохід. Це створює базову спроможність для поглинання обсягу угод, коли агент почне здійснювати масштабну діяльність.

Ключовим є те, що AI Agent врешті-решт працюватиме без людського втручання в безбраузерному середовищі (Browserless Environment) цілодобово. Уявіть, що користувач просить агента підготувати дослідницький звіт. Коли агент збирає інформацію, щоразу, коли він витягує дані з різних платних платформ, він виконує мікроплатіж. Простий запит користувача може миттєво викликати 20-30 або навіть більше платежів.

Операція, яка здається простою для людини, після обробки AI Agent перетворюється на величезний обсяг платіжних угод.

Як зміна цього платіжного середовища вплине на прибуток компанії, можна оцінити на основі публічних даних Coinbase. Це обчислення базується на 9,2 мільйонах щомісячних торгових користувачів (MTU) Coinbase, а не на їх приблизно 120 мільйонах загальної кількості зареєстрованих користувачів.

Поєднуючи три змінні: рівень прийняття, кількість агентів на душу населення та частоту викликів на день, можна отримати такі прогнози:

• Консервативний сценарій (10% рівень прийняття, 1 агент на душу населення, 50 викликів на день): щорічно додаткові приблизно 8,4 мільйона доларів доходу, зростання на 1,2%.
• Нейтральний сценарій (50% рівень прийняття, 2 агенти на душу населення, 200 викликів на день): додатковий дохід різко зростає до приблизно 3,36 мільярда доларів, зростання на 46,8%.
• Агресивний сценарій (100% рівень прийняття, 3 агенти на душу населення, 1000 викликів на день): річний дохід досягає приблизно 50,37 мільярда доларів, що приблизно в 7 разів більше, ніж поточний загальний дохід Coinbase.

У цьому порівнянні особливо помітно, що різниця між цими трьома сценаріями зростає геометрично, а не арифметично. Рівень прийняття зріс лише в 10 разів (з 10% до 100%), але внаслідок цього доходи зросли приблизно в 600 разів (з 8,4 мільйона доларів до 50,37 мільярда доларів).

Оскільки "рівень прийняття", "кількість агентів на душу населення" та "частота викликів на день" є взаємопов'язаними змінними, будь-яке незначне збільшення будь-якої з цих змінних призведе до експоненціального зростання загальної суми. Тому, як тільки агенти досягнуть масового поширення і кількість користувачів різко зросте, потоки доходів можуть досягти приблизно 7 разів більше, ніж поточний загальний дохід.

Ось чому Coinbase, навіть не маючи явного доходу сьогодні, все ще активно просуває інфраструктуру гаманців для агентів. Це робиться для того, щоб закріпити свою частку на ринку, коли епоха, керована AI Agent, настане.

4. Крок до нових банківських послуг для агентів (Neobanking)

Дані транзакцій, накопичені через інфраструктуру гаманців, не є просто записами. Вони закладають основу для нових бізнес-моделей — оскільки історія платежів, збережена в гаманці, може слугувати стандартом для кредитної оцінки, щоб підтвердити фінансовий стан та результати діяльності AI Agent.

Якщо така система кредитної оцінки на основі даних буде створена, постачальники гаманців зможуть природно розширитися до наступного покоління фінансових послуг, таких як фінансування на основі доходів, спеціально для агентів (Revenue-Based Financing, RBF).

Stripe Capital є типовим прикладом успішного створення нових фінансових бізнесів на основі існуючих платіжних даних. Коли Stripe запустила свою кредитну службу Stripe Capital у вересні 2019 року, вона не покладалася на зовнішні кредитні агентства або складні документи для кредитування. Вона просто використовувала дані про реальний продаж, які проходили через її власну платіжну мережу, щоб оцінити кредитоспроможність та ліміт.

Приклад Stripe показує, що компанія може повністю побудувати високоякісний фінансовий бізнес на основі даних, які вже є в її існуючих бізнес-процесах, без необхідності створювати окрему мережу продажів або проводити додаткові маркетингові кампанії.

Постачальники гаманців для агентів, ймовірно, підуть тим же шляхом розширення. Накопичуючи дані про доходи агентів через гаманець, вони зможуть створити підстави для фінансування операцій через RBF і перетворитися на фінансову платформу, орієнтовану на агентів, з метою отримання прибутку.

Однак створення цієї нової бізнес-лінії залежить від однієї умови: AI Agent повинен перейти від простого інструменту виконання платежів до активу, здатного самостійно генерувати дохід, і заробляти достатньо реальних доходів для погашення боргів.

5. Це зростання наразі ще не підтверджене

Попередній прогноз про 7-кратне зростання доходу для Coinbase та розширення бізнесу до RBF базується на оптимістичному сценарії, що "платежі агентів стануть поширеними". Щоб створити цю систему в реальній економіці, все ще існують величезні перешкоди.

По-перше, існують серйозні питання щодо фактичної конверсії покупок AI Agent та надійності платежів. Агенти все ще можуть помилятися під час автономного замовлення, помилково виконуючи платежі через "галюцинації (Hallucination)"; іноді угоди можуть бути безпосередньо заблоковані через системи боротьби з шахрайством емітентів карток (FDS). Тому фактична ставка виконання платежів наразі залишається низькою.

Крім того, такі платіжні протоколи, як x402, AP2 та MPP, все ще розрізнені, не вдалося об'єднати їх в єдиний стандарт; одночасно відсутність чіткої політики KYC (ідентифікація клієнтів) та фінансового регулювання для AI Agent, які не є юридичними особами, є ще однією великою перешкодою для подальшого розширення ринку.

Отже, нинішня мета постачальників гаманців не полягає в короткострокових доходах від комісій. Apple знадобилося 15 років, щоб створити ринок комісій на 10 мільярдів доларів на своєму App Store, а WeChat Pay витратило 7 років на створення великої екосистеми міні-програм. Гаманець агента слідує подібній довгостроковій часовій лінії, зосереджуючи увагу на створенні екосистеми, а не на боротьбі за короткострокові прибутки.

Нинішня конкуренція не за сьогоднішні маргінальні доходи. Вона полягає в тому, хто зможе в найближчі 5-10 років повністю сформувати економіку агентів і першими отримати контроль над даними про грошові потоки.