Tiger Research：Як криптовалютні гіганти роблять ставки на інфраструктуру платежів AI Agent

Цей звіт підготовлений Tiger Research. Щоб досягти справжньої автономної автоматизації, необхідно мати вбудовану платіжну здатність. Ринок вже активно готується до цієї трансформації.

Ключові моменти

Головний суб’єкт платежу поступово переходить від людини до AI-агента, що робить платіжну інфраструктуру ключовою для реалізації справжньої автономії.

Великі технологічні компанії (зокрема Google AP2 та OpenAI Delegated Payment) розробляють автоматизовані платіжні системи на базі існуючих платформ та інфраструктури, засновані на схваленнях.

Криптовалюти через стандарти ERC-8004 і x402 використовують ідентифікацію на основі NFT та смарт-контракти для реалізації децентралізованих моделей платежів.

Великі технологічні компанії зосереджені на зручності та захисті споживачів, тоді як криптовалюти наголошують на суверенітеті користувача та розширених можливостях агентського виконання.

Ключове питання майбутнього: чи контролюватиме платіж платформу, чи відкритий протокол.

1. Платіж більше не є прерогативою людини

Джерело: macstories (Federico Viticci)

Останнім часом широко обговорюється проект «OpenClaw». На відміну від AI-систем, таких як ChatGPT або Gemini, що відповідають за пошук і організацію інформації, OpenClaw дозволяє AI-агентам безпосередньо виконувати завдання на локальних ПК або серверах користувача.

За допомогою месенджерів, таких як WhatsApp, Telegram і Slack, користувачі можуть давати команду, а агент самостійно виконує завдання, наприклад, керування поштою, координацію календаря та перегляд веб-сторінок.

Оскільки ця система є відкритим програмним забезпеченням і не прив’язана до конкретної платформи, функціонал OpenClaw більше нагадує особистого AI-асистента. Така архітектура цінується за гнучкість і контроль користувача.

Проте існує важливе обмеження. Щоб AI-агент міг бути цілком автономним, він має мати можливість здійснювати платежі. Зараз агенти можуть шукати товари, порівнювати варіанти і додавати їх до кошика, але остаточне підтвердження платежу все ще потребує людського дозволу.

Історично платіжні системи були орієнтовані на людину. У середовищі, керованому AI-агентами, ця припущення вже не працює. Щоб автоматизація стала цілком автономною, агенти повинні мати здатність самостійно оцінювати, авторизовувати і завершувати транзакції в межах визначених обмежень.

Очікується, що ця трансформація призведе до появи технологічних рамок для агентського платежу, які вже розробляють великі технологічні компанії та криптопроєкти за останній рік.

2. Великі технологічні компанії: агентські платежі на базі існуючої інфраструктури

У січні 2025 року Google запустила AP2 (Agent Payment Protocol 2.0), розширюючи свою платіжну інфраструктуру для AI-агентів. Хоча OpenAI і Amazon також анонсували схожі ініціативи, наразі Google є єдиною великою компанією з структурованою реалізацією.

AP2 розділяє процес транзакції на три рівні авторизації (Mandate Layers), що дозволяє окремо контролювати і аудитувати кожен етап.

Мотиваційний мандат (Intent Mandate): фіксує намір користувача виконати певну дію.

Кошик (Cart Mandate): визначає, як саме має відбуватися покупка за заданими правилами.

Платіжний мандат (Payment Mandate): здійснює фактичний переказ коштів.

Приклад: Ekko просить AI-агента Google Shopping знайти і купити зимову куртку до 200 доларів.

Мотиваційний мандат: Ekko дає команду AI-агенту купити «зимову куртку з бюджетом до 200 доларів». Це записується у вигляді цифрового контракту в блокчейні, тобто — як намір.

Кошик: агент шукає відповідні товари у партнерських магазинах, додає підходящі до кошика, перевіряє ціну (199 доларів, відповідно до бюджету ✓), підтверджує адресу доставки.

Платіж: Ekko переглядає вибраний товар і натискає «Підтвердити». 199 доларів списуються через Google Pay. Або агент може автоматично завершити платіж у межах заданих параметрів.

У процесі користувач не вводить додаткову інформацію. Google AP2 використовує вже існуючі облікові дані (заздалегідь зареєстровані картки і адреси), що знижує бар’єри входу і спрощує впровадження.

Джерело: Google

Однак наразі Google підтримує лише платіжні операції в межах своєї партнерської мережі, що обмежує застосування у закритій екосистемі і зменшує можливості для широкої взаємодії та відкритого доступу.

3. Криптовалюти: самостійне зберігання і відкритий обмін

Криптосфера також розробляє платіжну інфраструктуру для AI-агентів, але підходи тут суттєво відрізняються. Великі платформи створюють довіру у контрольованих екосистемах, тоді як у криптовалютному просторі починається з іншого питання: чи може AI-агент отримати довіру без залежності від централізованих платформ?

Два ключові стандарти спрямовані на цю мету: ERC-8004 від Ethereum і x402 від Coinbase.

Перший — рівень ідентифікації. AI-агенту, що працює у блокчейні, потрібно бути ідентифікованим. ERC-8004 виконує цю функцію. Це NFT, що не є художнім колекційним об’єктом, а містить структуровані дані про особу. Кожен токен має три компоненти:

Ідентичність (Identity)

Репутацію (Reputation)

Верифікацію (Validation)

Ці елементи формують підтверджений цифровий паспорт у блокчейні.

Щодо платіжних механізмів, то x402 виступає як шлях для платежів. Розроблений Coinbase стандарт x402 дозволяє AI-агентам здійснювати автономні транзакції з використанням стабілітів. Основна особливість — автоматичне виконання смарт-контрактів, де логіка умов закодована безпосередньо у смарт-контракті, і при виконанні умов транзакція відбувається без участі людини.

Комбінуючи ERC-8004 (ідентифікація) і x402 (платежі), AI-агенти можуть верифікувати контрагентів і виконувати транзакції без залежності від централізованих платформ.

Приклад: Ekko дає команду своєму агенту A купити б/у ноутбук за максимум 800 доларів. Агент B продавця підтверджує цю угоду.

Взаємна верифікація: через NFT ERC-8004 перевіряється ідентифікація та репутація (наприклад, репутація 72, баланс підтверджено).

Зберігання у смарт-контракті: 800 доларів переводяться з гаманця у escrow (депозит), кошти блокуються до підтвердження отримання.

Розрахунок і оновлення репутації: після завершення угоди x402 автоматично виконує розрахунок, і обидві репутації оновлюються та записуються у відповідні NFT ERC-8004.

У всьому цьому процесі не залучено посередників. Два AI-агенти безпосередньо взаємодіють через блокчейн для верифікації і розрахунків, що демонструє криптографічно нативний режим Agent-to-Agent (A2A).

4. Великі технології проти криптовалют: різниці у сфері роботи AI-агентів

Google AP2 — це модель із обмеженим доступом, створена для перевірених партнерів. Google обмежує участь на ринку для захисту споживачів. Оскільки результати роботи AI-агентів мають ймовірнісний характер і не є цілком детермінованими, у разі помилки відповідальність може лягти на платіжну інфраструктуру. Щоб зменшити ризик невдачі, Google зацікавлена у звуженні своєї екосистеми.

Обмежена екосистема підвищує стабільність, але зменшує можливості агентів працювати у ширшому ринку і оптимізувати вибір.

На відміну від цього, стандарти ERC-8004 і x402 відображають більш відкриту архітектуру. Модель у криптосфері орієнтована на безліцензійність (Permissionless) і взаємодію.

Хоча наразі повністю автоматизоване виконання ще не досягнуто, довгострокове бачення — це автономне управління щоденними витратами агентами. Великі платформи можуть інтегрувати основні роздрібні канали, але відкриті крипто-стандарти мають структурні переваги у мікроплатежах і високочастотних операціях. Наприклад, агент купує 1000 зображень по 0.01 долара кожне, що з високою ймовірністю буде більш ефективним у децентралізованій моделі.

Звісно, відсутність централізованих інституцій означає необхідність створення стандартів і критеріїв ідентифікації у децентралізований спосіб, а відповідальність за збої не лежить на одному суб’єкті.

Підсумки

Обидві сфери — великі технології і криптовалюти — прагнуть до однієї мети: створення автономних AI-агентів для бізнесу. Відмінність у підходах: великі компанії схиляються до закритих, контрольованих систем, тоді як крипто-спільнота просуває відкриті, протокол-орієнтовані моделі.

Майбутнє, ймовірно, полягатиме у взаємодії цих підходів, а не у їхній конкуренції.