Tiger Research: Гаманці для AI-агентів стають новою ареною криптовалют, Coinbase та інші гіганти заздалегідь готуються до малих платежів

Автор: Tiger Research

Новини завжди повідомляють про автономну торгівлю AI-агентів та їх самостійне оброблення платежів. Насправді, індустрія криптогаманців вже давно прокладає шлях. Наразі понад десяти компаній спеціально розробляють гаманці для агентів. Що ж вони насправді хочуть? Які потенційні вигоди?

Ключові моменти

• Коли AI-агенти замінюють людей у перегляді інтернету, купівлі товарів або інформації, вони ініціюють сотні тисяч малих платежів, які становлять лише кілька центів або навіть менше. Існуюча система банківських карток не витримує такої кількості, тому потрібні гаманці, які можуть автоматично розподіляти та надсилати кошти відповідно до заданих умов.
• Незважаючи на те, що в короткостроковій перспективі майже немає доходів, компанії, такі як Coinbase та Binance, продовжують інвестувати в інфраструктуру гаманців для AI. Причина проста: вони хочуть захопити майбутню базу користувачів до того, як агенти почнуть масово торгувати. Цей етап — це можливість зайняти позицію перед вибухом реального попиту.
• За даними Coinbase, після зростання використання AI-агентів їхній дохід може зрости до приблизно 7 разів від нинішнього рівня.
• Записи платежів, накопичені в гаманці, можуть наочно показати, чи створює певний AI-агент дохід, що відкриває двері для надання кредитів на основі майбутніх доходів — так само, як кредитування малих підприємств на основі їхніх карткових транзакцій.
• Однак все це поки що залишається на стадії можливостей, а не перевірених фактів. AI-агенти можуть помилятися, виконувати неправильні платежі; правила різних країн і компаній відрізняються; правовий статус агентів також залишається неясним. Тому нинішній акцент у конкуренції не на зароблянні грошей сьогодні, а на тому, щоб зайняти позицію на ринку, який, як очікується, незабаром сформується.

AI-агенти активно розвиваються

На початку цього року на прогнозному ринку Polymarket відбувся експеримент, який привернув велику увагу: AI-агенту було надано 50 доларів стартового капіталу для автономної торгівлі, за умови, що якщо він не заробить достатньо для покриття витрат на API та сервери, він «зникне». В результаті цей агент успішно торгував. Після цього з'явилася нова група подібних агентів, які почали торгувати таким же чином.

AI-агенти ще не увійшли в повсякденне життя, але вже очевидно, що в недалекому майбутньому вони будуть використовуватися в масовому порядку.

Кожна транзакція агента починається з гаманця

Наразі AI-агенти ще не увійшли в повсякденні платіжні сценарії. Найактивніше вони використовуються в криптоекосистемі як торгові роботи — незалежно від традиційних платіжних шляхів, зосереджуючись на торгівлі криптовалютою.

У майбутньому платежі розширяться на сфери, які сьогодні важко уявити. Як ми зазначали в попередніх звітах, AI змінює саму природу платежів. Як тільки агенти почнуть діяти в мережі без участі людей, суми одиничних платежів різко знизяться. Один виклик API або один запит даних можуть коштувати всього 0,001 долара, в крайніх випадках навіть лише 0,00001 долара.

Щоб перевершити нинішні способи використання гаманців і реалізувати такі малі, автоматично розподілені платежі без людського втручання, необхідно покладатися на програмовані платіжні системи. Це і є контекст появи платіжної системи x402, а гаманці є основою її функціонування.

Однак існуючі платіжні системи спроектовані навколо «людини» як суб'єкта угоди.

Банківські картки видаються конкретним власникам, використовують механізм повернення платежів (chargeback) — у разі проблеми людина оскаржує та скасовує угоду, і за кожну угоду стягується фіксована комісія в кілька десятків центів. Коли людина іноді витрачає 20 доларів на покупку, це не є проблемою. Але як тільки агенти почнуть щосекунди здійснювати тисячі платежів, кожен виклик API в 0,001 долара, кожен запис даних в 0,00001 долара, ця платіжна модель економічно стане абсолютно непрацюючою.

Основне питання полягає в тому: чи можна програмувати гроші?

Банківські картки можуть автоматизувати введення платіжної інформації, але не можуть бути запрограмовані для розподілу, потокових платежів або миттєвого розрахунку грошових потоків. А гаманці, в яких реалізується ця система, за замовчуванням мають ці можливості. Зберігання платіжної інформації на картці може забезпечити виконання лише однієї «людської» угоди. Як тільки економіка переходить до безпосередньої торгівлі між машинами, гаманці стають єдиною можливою відправною точкою.

Агенти можуть стати бізнесом на 50 мільярдів доларів

З відповідних таблиць видно, що постачальники гаманців охоплюють широкий спектр, від бірж до емітентів стейблкоїнів. Чому так багато різних гравців входять в інфраструктуру гаманців для агентів, яка в короткостроковій перспективі майже не приносить прибутку?

Відповідь: вони планують майбутні доходи та бізнес, а не сьогоднішні. Додавання функцій агентів до гаманців зараз не для миттєвого заробітку, а для попереднього створення можливостей, щоб під час масової активності агентів можна було поглинути величезний обсяг транзакцій.

Ключовим є те, що AI-агенти в кінцевому підсумку працюватимуть без браузерного середовища цілодобово, повністю без втручання людини. Уявіть, що користувач просить агента підготувати дослідницький звіт. Коли агент збирає інформацію, кожен раз, коли він отримує платні дані з різних платформ, він виконує малий платіж. Один запит користувача може миттєво активувати 20-30 або навіть більше платежів.

Для людей це лише простий запит, але для AI-агента це перетворюється на велику кількість платіжних транзакцій.

Як зміна цього платіжного середовища вплине на доходи компаній? Це можна оцінити на основі даних, розкритих Coinbase. Оцінка базується на 9,2 мільйонах активних користувачів (MTU) Coinbase, а не на загальному числі зареєстрованих користувачів близько 120 мільйонів.

Поєднуючи три змінні: рівень прийняття, кількість агентів на користувача, частоту викликів на день, отримуємо такі сценарії:

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

Найяскравішим у цьому порівнянні є те, що різниця між трьома сценаріями зростає геометрично, а не просто додається. Рівень прийняття зростає лише з 10% до 100% (в 10 разів), але різниця в доходах збільшується приблизно в 600 разів — з 8,4 мільйона доларів до 50,37 мільярда доларів.

Оскільки рівень прийняття, кількість агентів на користувача та щоденна частота викликів є взаємопов'язаними, будь-яке незначне підвищення призведе до експоненційного зростання загальної суми. Тому, як тільки агенти досягнуть масового прийняття, а кількість користувачів різко зросте, доходи можуть досягти приблизно 7 разів більше, ніж поточний загальний дохід.

Це також причина, чому Coinbase, незважаючи на те, що сьогодні майже не має відповідних доходів, все ще активно просуває інфраструктуру гаманців для агентів — вона хоче заздалегідь закріпити частку доходів, яку очікується отримати в епоху агентів.

Крок до нового банку для агентів

Дані про транзакції, накопичені через інфраструктуру гаманців, далеко не просто записи. Вони забезпечують основу для нових бізнес-моделей: історія платежів, збережена в гаманці, може стати кредитним стандартом для оцінки фінансового стану та результативності AI-агентів.

Якщо така система кредитної оцінки на основі даних буде створена, постачальники гаманців зможуть природно перейти до наступного покоління фінансових послуг, наприклад, спеціально для доходів агентів.

Stripe Capital є типовим прикладом. Він успішно побудував новий фінансовий бізнес на основі існуючих платіжних даних. У вересні 2019 року, коли Stripe запустив кредитні послуги Stripe Capital, він не покладався на зовнішні кредитні агентства і не вимагав складних кредитних документів, а безпосередньо використовував дані про реальні продажі кожного торговця в своїй платіжній мережі для оцінки кредитоспроможності та суми кредиту.

Приклад Stripe показує, що компанія може побудувати високоякісний фінансовий бізнес на основі існуючих операційних даних без додаткових витрат на продажі чи маркетинг.

Постачальники гаманців для агентів, ймовірно, підуть тим же шляхом розширення. Накопичуючи дані про доходи агентів через гаманці, вони отримають можливість надавати фінансування для операцій через RBF та отримувати прибуток як фінансова платформа, зосереджена на агентах.

Однак, щоб справді створити цю нову бізнес-лінію, є одна умова: AI-агенти повинні еволюціонувати з простих виконавців платежів у активи, які можуть самостійно генерувати дохід, щоб заробити достатньо реальних доходів для погашення кредитів.

Цей ріст ще не підтверджений

Вищезгадане про максимальне зростання доходів Coinbase в 7 разів та розширення до RBF є оптимістичним сценарієм, припускаючи широке поширення платежів агентами. Щоб реалізувати це в реальній економіці, все ще існує багато перешкод.

По-перше, фактична конверсія покупок AI-агентів і надійність платежів все ще викликають серйозні питання. Агенти можуть помилятися під час автономного замовлення, що призводить до помилкових платежів; іноді їх можуть безпосередньо блокувати системи боротьби з шахрайством емітентів карток (FDS). Тому фактична частка завершених платежів залишається низькою.

Крім того, платіжні протоколи x402, AP2, MPP все ще перебувають у фрагментованому стані, ще не зібрані в єдиний стандарт; AI-агенти не є юридичними особами, їм бракує чіткої KYC (ідентифікації) та фінансового регулювання, що ще більше заважає розширенню ринку.

Отже, нинішня мета постачальників гаманців не полягає в короткострокових доходах від комісій. Apple App Store витратив 15 років на створення ринку комісій у 10 мільярдів доларів на рік, WeChat Pay витратив 7 років на створення величезної екосистеми малих програм. Гаманці для агентів також перебувають на довгому шляху — вони будують екосистему, а не змагаються за миттєві прибутки.

Сьогоднішня конкуренція не за ті незначні доходи, а за те, яка компанія зможе першою контролювати дані про грошові потоки в економіці агентів, яка повністю сформується протягом наступних п’яти-десяти років.