Penulis: jessy
Disusun oleh: Jiahuan, ChainCatcher
Selama setahun terakhir, saya telah berdedikasi membangun infrastruktur untuk ekonomi Agent, berkomunikasi dengan tim dari Stripe, Visa, Coinbase, Google, dan puluhan startup yang mendorong bisnis Agent. Saya menyusun seluruh industri, merilis produk, dan mencoba mencari titik kecocokan pasar.
Saat ini belum ada kebutuhan yang sesungguhnya, dan startup yang terjun ke bidang ini menghadapi banyak masalah struktural.
Bulan lalu, Stripe meluncurkan 288 produk baru di konferensi Sessions, di mana dokumentasi Agent mereka mendekati 40% dari total pembacaan dokumentasi. Pasar komersial Agent mereka memiliki lebih dari 1000 merchant yang telah diaktifkan. Namun, pada konferensi Sessions, jumlah Agent terdaftar yang melakukan transaksi hanya satu digit.
Visa menyebutkan bahwa token pembayaran Agent mereka (kredensial pembayaran token yang terikat ke Agent, untuk membayar atas nama pengguna) saat ini memerlukan persetujuan KYC selama 3 hingga 9 bulan, dan sebenarnya memerlukan ambang batas pendapatan minimum $2.5 miliar untuk memenuhi syarat. Saat ini, hanya perusahaan level Amazon dan Walmart yang dapat menyelesaikan lingkup verifikasi identitas seperti itu.
Coinbase melaporkan bahwa hingga April, ada 69 ribu Agent aktif dan 165 juta transaksi di protokol x402. Tetapi analisis blockchain independen menunjukkan bahwa volume transaksi harian yang sebenarnya adalah sekitar $17,000, dengan sekitar setengahnya adalah transaksi uji coba (menurut CoinDesk, Maret 2026).
Agent terhadap Merchant
Kami membangun shop.fast.xyz, untuk memvalidasi secara langsung aplikasi nyata dari bisnis jenis drop-ship. Di dalamnya terdapat produk, merchant, dan transaksi yang nyata.
Untuk sebagian besar kategori produk, pengalaman pengguna belanja AI saat ini sepenuhnya kalah dengan e-commerce tradisional. Saat Anda membeli pakaian, elektronik, atau furnitur, Anda ingin melihat gambar, menjelajahi berbagai opsi, dan membandingkannya secara berdampingan.
Format percakapan chatbot justru merupakan kemunduran. Anda pada dasarnya menggantikan antarmuka visual yang kaya dengan dialog teks biasa, padahal manusia pada dasarnya adalah pembeli visual.
Agent unggul di area yang awalnya kami kira akan sulit. Ia dapat memahami kebutuhan pengguna, dan juga menangani instruksi seperti "yang mirip ini tapi lebih murah" dengan baik. Lapisan model berfungsi.
Tetapi ia tidak dapat menggantikan pengalaman melihat sepuluh produk secara berdampingan lalu memilih salah satunya. Antarmuka percakapan dapat diperkaya dengan galeri gambar dan tampilan interaktif, tetapi pada tingkat itu, Anda sebenarnya hanya membangun ulang frontend e-commerce di dalam jendela chat. Untuk belanja perbandingan yang didorong visual, kami belum menemukan alasan yang meyakinkan untuk membuktikan bahwa antarmuka chat lebih baik daripada antarmuka e-commerce asli.
Kami melihat permintaan nyata dari merchant, tetapi ini adalah permintaan defensif.
Merchant ingin toko mereka dapat dipertanyakan oleh Agent. Bukan karena pelanggan saat ini membeli melalui Agent, tetapi karena mereka khawatir akan tertinggal zaman jika ini menjadi saluran utama.
Ini adalah strategi "Optimasi Mesin Agent (AEO)", tetapi saat ini hanya pelengkap, bukan kebutuhan pokok. Merchant sedang mempersiapkan diri untuk gelombang yang belum datang.
Bisnis percakapan memang dapat meningkatkan pengalaman dalam skenario tertentu: pembelian frekuensi tinggi, biaya keputusan rendah, di mana pengguna sudah tahu persis apa yang mereka inginkan. Memesan makanan online adalah contoh yang paling jelas. Pasar besar, frekuensi sangat tinggi, keputusan cepat ("tolong pesankan untuk saya pad thai dari restoran terakhir"). Agent percakapan punya peluang menang di sini.
Tetapi platform pesan-antar besar tidak membuka API. Satu-satunya cara adalah "penggunaan komputer": membiarkan AI menavigasi dan mengoperasikan aplikasi secara visual seperti manusia. Cara ini lambat, rapuh, dan biaya inferensi untuk pesanan makan siang seharga $15 tidak tahan.
Peluang terobosan lainnya terletak pada: navigasi UI toko tertentu yang sangat kompleks dan menyakitkan. Diskon yang bertumpuk, kode promosi, program loyalitas yang membingungkan, dan proses checkout yang membingungkan.
Sebuah Agent yang dapat memahami "gunakan kupon saya, kurangi poin reward saya, cari pengiriman termurah, operasikan dalam bahasa ibu saya" dapat menyederhanakan pengalaman yang buruk saat ini. Ini penting bagi pengguna lanjut usia, non-penutur asli yang berbelanja di toko web di luar negeri, atau skenario yang sangat spesifik dengan kebutuhan yang sangat khusus.
Kedua peluang terobosan ini memerlukan saluran distribusi B2C yang besar. Anda bersaing dengan DoorDash (platform pengiriman makanan terbesar di AS, memiliki pangsa pasar 56%) dan Amazon untuk pintu masuk pengguna.
Distribusi skala konsumen adalah keunggulan raksasa. Sisi pasokan bisnis drop-ship sudah siap, sedangkan sisi permintaan dibatasi oleh pengalaman pengguna dan saluran distribusi. Membangun lebih banyak infrastruktur tidak akan menyelesaikan kedua masalah ini.
Agent terhadap API
Kami berdiskusi dengan puluhan developer tentang kebutuhan pembayaran nyata mereka. Situasinya hampir sangat konsisten: penggunaan Agent terhadap API saat ini adalah rutin, termasuk komputasi, inferensi, dan sumber data. Developer sudah memiliki layanan berlangganan, kunci API yang diarsipkan, dan hubungan penagihan dengan vendor inti.
Argumen tipikal untuk stablecoin adalah: di Stripe, biaya efektif minimum untuk pemrosesan kartu kredit adalah sekitar 2.9% ditambah 30 sen, yang membuat panggilan API di bawah satu dolar tidak layak. Tetapi untuk volume transaksi frekuensi rendah saat ini, pembayaran di muka dapat menyelesaikan masalah ini. Developer mengisi ulang akun mereka di muka, masalah teratasi.
Masalah yang lebih dalam terletak pada pasar vendor. Sebagian besar perusahaan SaaS mainstream tidak ingin memberikan akses API sementara yang hanya memerlukan sepersekian sen. Model bisnis mereka adalah kontrak perusahaan multi-tahun. Perusahaan yang pendapatannya bergantung pada kontrak komitmen besar akan menolak mekanisme penetapan harga yang melewati model mereka yang ada.
Bisnis mesin secara struktural adalah pasar panjang, termasuk layanan kecil, sumber data khusus, developer individu, dan server MCP. Protokol seperti MPP dan x402 sangat cocok untuk segmen pasar ini.
Tetapi menurut definisi, ini adalah pasar yang melayani pengguna tingkat lanjut dengan kebutuhan khusus, dan secara historis, developer adalah salah satu kelompok dengan kemauan membayar terendah.
Saat Stripe Projects diluncurkan, mereka bermitra dengan 32 mitra vendor seperti Vercel, Supabase, Cloudflare, Twilio, dll., mencakup sebagian besar alat yang digunakan developer untuk membangun dan menyebarkan perangkat lunak, semuanya dapat diakses melalui sistem penagihan yang ada. Kebutuhan puncak dari tumpukan teknologi developer telah terpenuhi.
Peluang saluran pembayaran baru ada di semua area di luar 30 layanan teratas ini: peluang memang ada, tetapi skalanya pada dasarnya jauh lebih kecil daripada yang ditunjukkan oleh angka-angka menarik.
Pola yang sama berlaku untuk pengambilan konten. Agent sudah terus-menerus mengambil dan merangkum artikel, dan penerbit sedang melawan.
Tetapi ketika monetisasi konten datang dalam skala besar, itu akan terjadi melalui vendor CDN yang sudah berada di antara penerbit dan internet (Cloudflare telah meluncurkan alat audit AI untuk ini), atau melalui perjanjian lisensi skala besar antara penerbit dan lab AI.
Peluang infrastruktur ini akhirnya akan mengalir ke raksasa yang sudah memiliki saluran distribusi.
Agent terhadap Agent
Model bisnis Agent terhadap Agent adalah visi jangka panjang, saat ini hampir seluruhnya masih teoritis, tidak ada yang mencapai volume transaksi yang berarti. Startup-startup sedang mengatasi masalah inti: penemuan Agent, pembangunan kepercayaan, negosiasi persyaratan, dan penyelesaian sengketa.
Ketika struktur transaksi ini benar-benar terwujud, itu akan sangat berbeda dari jalur pembayaran yang ada. Tidak ada identitas manusia di kedua belah pihak transaksi. Latensi berada di level sub-detik. Dana dari sepersekian sen hingga jutaan dolar beroperasi dalam aliran yang sama.
Selain itu, ada mekanisme penyelesaian multipihak, yang sama sekali tidak sesuai dengan model jual beli bilateral yang diasumsikan oleh jalur pembayaran yang ada. Jika ini terjadi, kami yakin akan datang dengan cepat dan dalam skala besar.
Ini adalah taruhan jangka panjang untuk infrastruktur penyelesaian khusus, dan itu nyata. Tetapi "taruhan jangka panjang yang nyata" berbeda dengan "pasar saat ini".
Selama beberapa bulan kami juga termasuk yang mempromosikan pasar ini, dan telah membangun infrastruktur lengkap di sekitarnya selama beberapa tahun terakhir. Dengan jaringan terdistribusi kami, secara teoritis dapat diskalakan hingga lebih dari 1 miliar TPS, latensi kurang dari 50 milidetik, rata-rata konsistensi 10 milidetik. Tetapi kami harus menyesuaikan diri dengan posisi pasar yang sebenarnya saat ini.
Agent terhadap Keuangan
Ini mungkin satu-satunya kategori di mana ada kebutuhan yang sudah ada. Basis klien sudah ada, dan memiliki kemauan membayar. Saat ini, manajer dana, tim keuangan, dan pengguna DeFi membayar untuk alat keuangan. Menyematkan AI ke dalam alur kerja yang ada adalah evolusi produk yang alami.
Keuangan Agent juga menciptakan pola perilaku yang benar-benar baru. Agent yang dapat memantau dan menyeimbangkan kembali ratusan posisi secara real-time dan mandiri beroperasi dengan cara yang tidak dapat direplikasi secara manual oleh manusia. Ini bukan hanya otomatisasi, tetapi peningkatan kemampuan yang substansial.
Tantangannya adalah lanskap persaingan. Industri keuangan sangat diatur, dan sangat bergantung pada hubungan bisnis yang sudah ada. Lembaga mapan memiliki lisensi, infrastruktur kepatuhan, dan hubungan klien. Startup dapat menemukan ceruk di area dengan regulasi yang lebih ringan (seperti DeFi), area di mana raksasa lambat bergerak, atau area di mana AI dapat menciptakan kemampuan yang tidak dimiliki raksasa.
Tetapi dibandingkan dengan tiga kategori lainnya, dinamika persaingan di sini lebih menguntungkan perusahaan mapan, karena menambahkan AI di atas produk dan basis klien yang ada jauh lebih mudah daripada sebaliknya.
Titik Permainan yang Sebenarnya
Jadi, mengapa orang masih membangun semua ini? Ada dua alasan.
Pertama adalah motivasi. Raksasa industri memiliki arus kas yang melimpah, dapat bertaruh untuk masa depan yang memerlukan bertahun-tahun untuk terwujud. Bagi mereka, biaya masuk lima tahun lebih awal hanyalah kesalahan pembulatan, sementara biaya terlambat satu tahun adalah bencana. Jadi mereka harus membangun.
Kedua adalah kebutaan kognitif. Ketika bisnis utama Anda adalah pembayaran, setiap masalah terlihat seperti masalah pembayaran. Ekonomi Agent memerlukan lapisan pembayaran, jadi bangunlah lapisan pembayaran itu.
Tetapi pembayaran hanyalah satu bagian dari masalah yang lebih besar. Tantangan sebenarnya bukanlah bagaimana mentransfer dana antar Agent, tetapi bagaimana mengoordinasikan pekerjaan antara Agent dan manusia, memverifikasi hasil pekerjaan, dan menyelesaikan hasilnya. Pembayaran hanyalah bagian dari penyelesaian. Penyelesaian hanyalah bagian dari koordinasi. Dan koordinasi, itulah kue yang sebenarnya.
Koordinasi skala besar secara alami akan melahirkan mekanisme penyelesaian sebagai kebutuhan mendesak. Pembayaran hanyalah satu instrumen dalam simfoni ini, bukan seluruh partitur. Perusahaan yang menyelesaikan masalah koordinasi akan menelan bisnis pembayaran, bukan sebaliknya.
Sebagian besar perusahaan mapan sedang melakukan pembangunan defensif untuk menghadapi skenario transaksi mesin skala besar di masa depan. Karena runway dana mereka tidak terbatas, garis waktu tidak penting bagi mereka.
Tetapi startup tidak memiliki kemewahan itu. Kami harus mencari di mana pasar yang sebenarnya berada, tidak bisa hanya menunggu gelombang datang.
Satu tahun pengalaman membawa kami ke arah yang tidak terduga. Di sana aktivitas pasar nyata ada, tumbuh cepat, dan belum dilayani dengan baik. Itu berada di luar empat kategori yang kami gambarkan ini.
