16-розрядний сценарій, конфлікти та кінцева мета з точки зору фахівця з AI-платежів

Написано Іві та Хейзел

AI-платежі вже не є концептом. x402, MPP, Tempo, AP2 — за минулий рік Coinbase, Stripe, Google, Visa побудували каркаси протоколів на різних рівнях. Реальні дані на блокчейні, реальні підключення торговців, реальні помилки моделей — починають з’являтися поступово.

Минулого суботи організація 支无不言 провела закриту зустріч Agent Payment, на якій 16 гостей з інфраструктури платежів, гаманцевих сервісів, великих платіжних компаній, інвестиційних інституцій відповіли майже за три години на чотири питання: де саме відбуваються AI-платежі, як зробити їх безпечними, як ця справа заробляє, і куди рухається боротьба між великими компаніями та стартапами.

Нижче — основні висновки, що виникли під час обговорення:

Найдосвідченішим сценарієм Agent-платежів є API виклики, де один раз 0,01 долара США підтримується частотою;

Принципова суперечність між невизначеністю AI-виводу та вимогами фінансової сфери до визначеності — це базовий технічний конфлікт Agent-платежів;

Безпекова структура Agent-платежів поступово переходить від аутентифікації особи до перевірки намірів;

Механізм chargeback у сценаріях Agent втрачає свою ефективність, і трьохрівнева арбітражна система стане новим стандартом безпеки платежів;

Дизайнерська філософія великих компаній — не довіряти Agent, а довіряти транзакціям;

Головна проблема Agent-платежів полягає не у самих платежах, а у тому, що верхні ланки транзакцій ще не перебудовані для Agent;

Роль стартапів — бути компонентами великих компаній, а не сервісами для кінцевих користувачів.

Хейзел Ху

Ведуча подкасту «支无不言», ключовий учасник фонду громадських благ GCC, X: withhazelhu; іклі: «Звірок, що не замислюється» (несерйозний)

Іві Зенг

Ведуча подкасту «支无不言», досліджує реальні кейси Agentic Payment, фокус на зростанні Fintech, раніше працювала у венчурних фондах, відповідала за зростання 2C-продуктів у нових банках. X: IvyLeanIn

Томас Чжень

Керівник капітального ринку «支无不言», понад 6 років досвіду у консультуванні з фінансування первинного ринку, обслуговує провідні проєкти галузі, сприяє співпраці та взаємовигідним зв’язкам.

Інсайт 01

Реальні сценарії — Agent-платежі вже відбуваються, але їх форма і очікування різняться

API виклики — найдосвідченіший сценарій Agent-платежів у блокчейні

Аналізуючи дані з ClawRouter (, застосунок для USDC-платежів API) для викликів LLM API(, видно, що сценарій високочастотних малих платежів має такі характеристики: станом на початок квітня 2026 року, близько 1400 окремих адрес здійснили 530 тисяч транзакцій на суму приблизно 28 000 доларів. Враховуючи, що платформа також пропонує безкоштовні моделі, реальне використання може бути нижчим — близько мільйона безкоштовних API викликів щомісяця.

Зображення: офіційний сайт ClawRouter

Дані стартапу у сфері інфраструктури платежів також показують, що з вересня минулого року, коли вони почали розгортати нативний рівень Agentic Payment, обсяг API викликів становить приблизно половину.

Лімітне авторизація — базовий режим авторизації Agent-платежів

A2A)Agent 2 Agent) — несподіваний успіх кампанії з розширення бонусів сприяв інноваціям і поширенню механізму авторизації. Основний принцип — це ліміт, а не схвалення: користувач попередньо авторизує ліміт для AI, і в межах цього AI може самостійно викликати функції без підтвердження кожного разу. «У цьому діапазоні AI може рухати ваші гроші без вашого підтвердження.»

Офлайн-платежі ще не запущені, проблема не у платежах, а у досвіді

Дослідження онлайн і офлайн розрахунків охоплює 50 мільйонів реальних торговців, сценарії включають бронювання авіаквитків, поповнення мобільного, купівлю подарункових карток тощо. Але сценарії споживання для кінцевих користувачів ще стикаються з викликами формування звичок і покращення досвіду.

Експерти і лідери думок вже мають зрілі бізнес-моделі Agent

Успішні кейси підтверджують цей шлях: відомі лікарі, KOL тощо перетворюють свої знання і контент у Agent, щоб користувачі могли користуватися ним, коли не можуть зустрітися з реальним фахівцем. Наприклад, один блогер створив додаток із своїм контентом за місячну підписку 199 юанів, і його продажі були високими — тоді як консультація з ним по відеозв’язку тривалістю 15 хвилин коштує кілька тисяч або навіть десятки тисяч юанів, а версія з Agent — лише кілька десятків або сотень.

Зображення: блогер перетворює свій контент у додаток

Торгівельний Agent швидше досягає PMF, ніж платіжний Agent

Дані з крипто-сфери показують, що сценарій торгівлі — це наразі найбільший попит користувачів, і його бізнес-модель має природну комісійну складову. За аналогією з раннім розвитком блокчейну, ті, хто раніше займався побудовою сцен для торговців і стабільних монет, наприклад Tron, навіть після зростання газових зборів користувачі не так легко міг мігрувати.

Сценарії споживання для кінцевих користувачів ще не підтверджені реальним попитом

Під час свят у Китаї понад мільярд користувачів використовували сервіс Qianwen для покупки чаю — чи це через кращий досвід, чи через 25 юанів субсидії? Обмежена інформація у діалогах, і можливо, у майбутньому сценарії B2C вимагатимуть безшовних інтеграцій з розумними окулярами, що вимагає значних покращень у досвіді.

Учасники назвали напрямки, які краще вирішують проблеми користувачів:

Сценарії закупівель: мають жорсткий бюджет і потребують порівняння кількох постачальників (наприклад, AI-агент для електронної комерції Alibaba — Accio)

Складні завдання: підготовка весіль, бронювання подорожей тощо, що вимагають багатоетапної координації

Сценарії швидкого отримання квитків: концерти, театри, інші високоризикові сценарії

Зображення: AI-агент для електронної комерції Alibaba — Accio

Agent-платежі — новий канал трафіку

З точки зору залучення трафіку, Agent-платежі схожі на ранній SEO і короткі відео — вони відкривають нові можливості для залучення трафіку. Ті, хто досліджували SEO спочатку, хоча й починали з малих, але постійно знаходили способи залучати ранній трафік через SEO. Подія «Дім пельменів у Джіньюані» може стати такою ж знаковою, як і перше замовлення піци за Bitcoin, і про неї ще довго пам’ятатимуть.

Історія навички «Дім пельменів у Джіньюані»: «7 квітня 2026 року, на фоні популярності OpenClaw, власник пельменної створив AI-можливість під назвою ‘Дім пельменів у Джіньюані·SKILL’. Це AI-навичка для AI-агента, а не для безпосереднього спілкування з людьми. Встановивши її, AI-асистент може самостійно шукати меню, години роботи, правила черги і навіть онлайн-номер. У зимовий період 2025 року через надмірну кількість людей у черзі сервери служби доставки неправильно визначили цю точку як збої і заблокували її, тому власник хоче оптимізувати черги за допомогою AI.»

Зображення: навичка для черги у «Дім пельменів у Джіньюані» на Meituan

Реальні Agent-платежі ще не почалися

З макроскопічної точки зору, говорити про справжні Agentic Payment ще зарано. Це схоже на виховання дитини: зараз вона — у віці 1–5 років, її доходи — від батьків, ліміт — від батьків, і все, що вона купує, — теж за їхнім рішенням, вона ще не має власних намірів (intention).

Зараз Agent-платежі зосереджені на продуктивності

Загальна згода — справжні Agent-платежі поки що зосереджені на сценаріях підвищення продуктивності:

1. API виклики: для підвищення продуктивності потрібно викликати великі моделі або купувати API

2. Корпоративні сценарії: закупівлі, фінансові команди у процесі підвищення ефективності

3. Vibe Coding: швидка розробка демонстрацій або продуктів

Інсайт 02

Особистість і авторизація — невизначеність AI проти визначеності фінансів

Безпека AI-платежів потребує чотирьох рівнів: особистості, ризик-менеджменту, відповідності та арбітражу

Безпека платежів поділяється на три рівні: особистість, ризик-менеджмент і відповідність, і для AI-платежів цей каркас має бути застосований, з додаванням арбітражу як четвертого рівня.

1. Рівень особистості: аутентифікація переходить у перевірку намірів

Видача ID, створення системи кредитних рейтингів (на основі професійності Agent, рівня прийняття, ефективності, ціни токенів тощо), завершення аутентифікації. За допомогою блокчейну створюється відслідковувана, перевірена децентралізована система DID. На цій основі традиційна аутентифікація переходить у перевірку намірів у сценаріях Agent: чи логічно платіж, чи відповідає поведінка потребам, чи відповідає кінцевому наміру і чи відповідає регуляторним вимогам.

2. Рівень ризик-менеджменту: суперечність між невизначеністю AI і визначеністю фінансів

Тут виникає суттєвий конфлікт: невизначеність AI-виводу і високі вимоги фінансової сфери до визначеності — це протилежні речі. У реальних сценаріях:

• вже виявлені помилки у визначенні суми (0,01 USDC може бути прочитано як 10 000 USDC)

• легко піддаються маніпуляціям (у описі доставки написано «їж і будеш здоровий», і більшість моделей зроблять замовлення).

Зображення: AI неправильно прочитав 0,1 USDC як 10 000 USDC

Крім того, зловживання у ланцюгах постачання (залежність від npm-пакетів, у яких може бути отрута) — новий виклик для ризик-менеджменту. Після популяризації OpenAI, наприклад, у npm-пакетах можуть бути отрути, і користувачі можуть не використовувати їх безпосередньо, але залежати від них. Ризик-менеджмент має охоплювати рівень авторизації (протидія відмиванню грошей), сторону моделей (зміщення, галюцинації), і ланцюги виконання (атаки з отрутою).

Великі технологічні компанії вважають, що всі Agent — потенційно зловмисні. Вони прагнуть не до «перевірених Agent», а до «перевірених транзакційних ланцюгів». Вводячи протоколи авторизації (Mandate), вони розбивають завдання, встановлюють обмеження і перехресно перевіряють, щоб запобігти шахрайству, застосовуючи багаторівневі підтвердження даних, принципи нульової довіри і самоперевірки.

3. Рівень відповідності: напівдецентралізована мережа швидких платежів — хороше рішення для мікроплатежів

Традиційна фінансова сфера і блокчейн мають обмеження при обробці великої кількості одночасних транзакцій. Для Agent важливо визначити, що це мікроплатежі. Безпечність мікроплатежів можна забезпечити через баланс між централізацією і децентралізацією — і тут може допомогти Lightning Network, що має дуже високий теоретичний TPS і може отримати новий поштовх у епоху Agentic Payment.

4. Рівень арбітражу: багаторівнева система арбітражу замінить chargeback

Класична система chargeback у Visa не підходить для Agentic Payment, тому потрібно створити нову багаторівневу систему арбітражу:

1. Перший рівень: автоматичний арбітраж AI для очевидних суперечок (повторне списання, помилки у сумі, невиконання послуги)

2. Другий рівень: група арбітражу AI для вирішення питань, що потребують оцінки (якість послуги, межі авторизації)

3. Третій рівень: участь людини у вирішенні складних суперечок

Інсайт 03

Бізнес-моделі — захоплення ніш, переоцінка AI, ризик-менеджмент і авторизація

Стартапи наразі «заробляють на любові» — захоплюють нішу

Поки бізнес-модель ще не працює повністю, чесна відповідь — «заробляємо на любові, займаємо позицію, чекаємо вітру» — так описує один із засновників платформи API.

Торгові сценарії мають природну комісійну модель

За аналогією з раннім розвитком блокчейну, ті, хто раніше займався побудовою сцен для торговців і стабільних монет, наприклад Tron, навіть після зростання газових зборів не міг легко мігрувати. Бізнес-модель у криптоіндустрії з торгівлі має природну комісійну складову (take rate).

Об’єднання рахунків — ключ до економії для малих платежів

Якщо платити карткою, транзакція менше 10 доларів може бути збитковою для торговця. У сценаріях Agentic Payment багато малих платежів, і їх можна об’єднати у рахунки, щоб підвищити ліміт на одну операцію.

Ціноутворення за результатом — підходить лише для роботи з кількісною оцінкою

Користувач викликає один API, але результат може сильно відрізнятися. Як визначити ціну за AI-послугу? Учасники вважають, що оплата за результатом можлива лише для простих сценаріїв, наприклад, обробки запитів у службі підтримки. У складних сценаріях (наприклад, якість лідів у продажах) це дуже суб’єктивно. Тому ціна за результатом — це лише один із варіантів, а більшість сценаріїв залишаться у старій моделі оплати за кількість викликів або підписки, доки не з’явиться можливість перевірки результатів Agent.

Ціноутворення AI-продуктів: уроки від 400+ компаній і 50 unicorns | Madhavan Ramanujam

Ключ до комерціалізації Vibe Coding — підписка і перехід до обсягу використання

Мета — швидко зробити комерційним новий AI-продукт або простого розробника, що використовує Vibe coding. Багато незалежних розробників створюють простий демонстраційний продукт, але перетворити його у бізнес-модель — складніше. Головне — перетворити вартість кожного виклику великої моделі у місячний тариф або підписку з кредитами.

Інсайт 04

Конкурентна ситуація — атака великих компаній і стратегія стартапів

Stablecoins — новий рівень конкуренції для традиційних карткових організацій

Stripe перед покупкою стабільної монети Bridge оцінили у понад 920 мільярдів доларів, але потім її вартість знизилася до менше ніж 700 мільярдів. Після покупки вартість швидко повернулася до 900 мільярдів, а останнє фінансування оцінили у 1591 мільярд доларів. Їхній стабільний монетний сервіс має комісію 1,5%, що значно нижче середніх 2,8–3% у традиційних карткових мережах, і можливо знизиться до 1%. У той час як традиційні платіжні компанії, як Visa, дуже залежать від комісій, PayPal через побоювання впливу на основний бізнес вагається з масштабуванням стабільних монет.

Майбутнє — компоненти великих компаній

Довгострокова модель — це не для кінцевих користувачів, а для великих компаній, що об’єднують інструменти у компоненти. Вони можуть ставати клієнтами, а стартапи — постачальниками, які збирають і перепродають розроблені рішення. Це неминуче підвищує централізацію галузі.

AI-оподаткування — неминучий тренд для високочастотних малих платежів у 3–5 років

Деякі учасники вважають, що AI-оподаткування стане джерелом доходу для UBI (гарантованого базового доходу) і допомоги по безробіттю. Високочастотні малі платежі AI стануть базовою інфраструктурою. Можливі способи оподаткування:

1. Введення поняття «проникнення AI», прогресивне оподаткування залежно від рівня проникнення AI

2. Оподаткування за кількістю викликів токенів, що стане аналогом ПДВ

Головна проблема — не у платежах, а у верхніх ланках — у транзакціях, які ще не перебудовані для Agent

Через протоколи і гаманці користувачів, платіжні питання здаються вирішеними. Але найбільша проблема — відсутність транзакцій. Адже всі платежі вимагають попередньої транзакції, наприклад, у сфері електронної комерції або бронювання авіаквитків, і без них платежі не можуть пройти. Agent-транзакція ще не існує, тому платежі не працюють.

Вихід за межі — важливість просування на місцях і межі стартапів

Чому OpenClaw так швидко став популярним? У Китаї його просували через активне «земельне» просування — за допомогою великих компаній, що продавали хмарні сервіси і займалися «земельним» маркетингом. Як і у ранніх мобільних платежах, важливою причиною популярності є субсидії — «установіть додаток, я навчу вас користуватися, і дам вам 50 юанів».

Але для стартапів багато потреб реалізуються довго. Один із засновників інфраструктури AI-платежів каже, що, зрозумівши це, вони спершу не шукають користувачів. Вони вважають, що навчання користувачів — не їхня відповідальність, а завдання всієї галузі. Якщо галузь не працює — немає сенсу. Якщо працює — її потрібно масштабувати великим компаніям, які зможуть покрити витрати і отримати вигоду. Вони ж зосереджуються на абстрагуванні — усіх облікових записах, гаманцях, мостах і платіжних мережах, щоб користувачі не мали їх знати. Зрозумівши це, вони знають, де їхній виграш і які витрати не варто нести.

Можливо, саме це — відповідь для всіх Agent-платежів на цьому етапі: не «чи стануть Agent-платежі», а «на якій рівні ти готовий стояти, поки вони не стануть». Протокольний рівень, гаманцевий, ідентифікаційний, авторизаційний, транзакційний, розрахунковий — кожен рівень — це ставка, і кожен очікує.