Volume Transaksi Juni Meningkat Dua Kali Lipat: Ekosistem x402 Terus Berkembang, Narasi Monetisasi Konten Hadapi Ujian Kritis

Foresight NewsDipublikasikan tanggal 2026-07-10Terakhir diperbarui pada 2026-07-10

Abstrak

x402 mengalami pertumbuhan bisnis pesat pada Juni, dengan volume transaksi meningkat dua kali lipat dari Mei. Layanan BlockRun mendominasi aktivitas transaksi. Protokol ini semakin diperkuat dengan integrasi Amazon dan gateway monetisasi konten Cloudflare yang diumumkan. Pembaruan teknis seperti Builder Codes dan penyelesaian batch meningkatkan utilitas. Ekosistem berkembang dengan masuknya penyedia layanan baru seperti Apify (otomatisasi web), Exa (pencarian AI di Solana), dan Seal (agen otomatisasi berbasis x402). Merit Systems juga meluncurkan aliran data baru. Dukungan infrastruktur dari raksasa internet seperti AWS dan terutama Cloudflare menjadi kunci. Gateway monetisasi konten Cloudflare, yang menggunakan x402 untuk penagihan, menawarkan potensi skala besar dengan memungkinkan situs web mengenakan biaya pada bot dan agen AI yang mengambil konten. Namun, CEO Cloudflare menyoroti tantangan skalabilitas blockchain yang perlu diatasi untuk menangani volume transaksi yang diperlukan. Sementara rute inferensi AI (BlockRun) dan data berbayar telah terbukti, monetisasi konten web dilihat sebagai jalur yang dapat mendorong adopsi x402 secara massal. Uji coba praktis dengan gateway Cloudflare akan menguji kelayakan narasi ini.


Ditulis oleh: David Christopher

Dikompilasi oleh: Saoirse, Foresight News


x402 mengalami perkembangan bisnis yang pesat pada bulan Juni.


Volume transaksi protokol meningkat tajam, bertahan stabil pada level sekitar dua kali lipat volume transaksi bulan Mei. Sebuah skenario penerapan yang jelas muncul: sebagian besar aktivitas transaksi terkonsentrasi pada satu penyedia layanan tunggal — proyek perutean inferensi BlockRun. Adopsi berkelanjutan di sisi perusahaan: Amazon menyelesaikan integrasi protokol ini, dan Cloudflare juga secara resmi meluncurkan gateway monetisasi konten. Serangkaian peningkatan teknis telah meningkatkan stabilitas dan kemampuan lacak transaksi x402 yang memasuki musim panas ini, dan karakteristik inilah yang sangat dibutuhkan untuk menghadapi ujian nyata yang akan dibawa Cloudflare.


Selanjutnya kami merangkum perkembangan terbaru, arah yang telah terbukti layak, serta hipotesis yang masih perlu dibuktikan.


Daftar pilihan layanan teratas di platform x402scan (statistik 30 hari terakhir), menampilkan metrik kinerja seperti aktivitas, jumlah transaksi, volume transaksi, jumlah pembeli, dan rantai blok tempat berada untuk penyedia layanan AI data/gateway yang dikenakan biaya per panggilan seperti BlockRun, twit.sh, StableEnrich


Lebih Banyak Penyedia Layanan Terhubung ke Ekosistem


Jika Anda sedang menggunakan x402, bagian ini layak mendapat perhatian khusus.


Pada bulan Juni, Apify mengumumkan integrasi dengan x402. Pengembang dapat menggunakan stablecoin USDC di rantai Base untuk memanggil pustaka alat otomatisasi web dan web scraping mereka (Base saat ini masih menjadi jaringan utama tempat protokol ini berjalan). Pengguna sekarang dapat menggunakan stablecoin untuk mengambil data dari platform Twitter (X), Reddit, TikTok, dan Facebook, meskipun kualitas fungsi berbagai skrip otomatisasi (yang oleh Apify disebut sebagai Actor) di dalam platform ini bervariasi.


Setelahnya, mesin pencari AI Exa memperluas dukungan pembayaran x402 ke rantai Solana, memungkinkan pengguna membayar untuk layanan pencarian web dan konten di rantai publik ini. Sangat cocok untuk penelitian informasi mendalam, terutama untuk due diligence proyek baru.


Platform asisten AI pribadi Seal meluncurkan modul fitur Hacks: kemampuan agen cerdas kustom yang dapat mengemas dan mengintegrasikan beberapa permintaan API menjadi satu tugas otomatis. Produk ini dibangun di atas pasar perdagangan x402, yang merupakan skenario penerapan yang sangat saya harapkan dalam artikel saya sebelumnya "Daftar Visi Perkembangan x402 Saya". Senang melihat produk diluncurkan secara resmi, dan saya berencana untuk mencobanya sendiri.


Selain itu, tim Merit Systems terus meluncurkan aliran data dan informasi baru, yang dapat dipanggil oleh aplikasi percakapan mereka yang dilengkapi protokol x402, Poncho.


Kevin Leffew, penulis bersama whitepaper x402, membagikan dan mengomentari fitur Hacks yang diluncurkan Seal berdasarkan x402: pengguna hanya perlu mendeskripsikan dengan teks untuk membuat keterampilan otomatisasi agen AI dan menjualnya ke luar, menghasilkan pendapatan per panggilan. Kevin percaya arah ini memiliki prospek yang luas.


Peningkatan Signifikan pada Utilitas Infrastruktur Pembayaran Dasar


Pada tingkat protokol, ada dua pembaruan penting yang sangat krusial:


  • Kode Pengenal Pengembang (Builder Codes): Transaksi pembayaran x402 sekarang dapat menandai aplikasi, klien, atau perantara layanan yang memulai pembayaran tersebut. Berdasarkan fungsi ini, sistem bagi hasil dan komisi distribusi dapat dibangun, membuka jalan bagi ekosistem berbagai pasar perdagangan.
  • Penyelesaian Batch (Batch Settlement): Tidak perlu menyelesaikan setiap permintaan kecil secara terpisah di rantai. Pembeli hanya perlu mengisi akun mereka terlebih dahulu, mengotorisasi beberapa perilaku pembelian berurutan, dan dana akan dikumpulkan secara terpadu oleh penyedia layanan nanti. Untuk skenario pembayaran mikro frekuensi tinggi seperti inferensi AI dan pencarian informasi, jika diselesaikan per transaksi, biaya dan penundaan tidak layak. Penyelesaian batch membuat model pembayaran mikro frekuensi tinggi menjadi kenyataan.


Selain itu, x402 menambahkan dukungan kompatibilitas untuk lebih banyak bahasa pemrograman dan beberapa rantai blok, pada dasarnya menurunkan ambang batas integrasi bagi berbagai penyedia layanan.


DukeOphir, anggota inti dan pemelihara sebenarnya ekosistem x402, mengumumkan kemajuan pengembangan proyek, jumlah commit kode melampaui 1000, pengembang lebih dari 300 orang, dan berbagai pendukung teknis berkembang pesat dalam setengah tahun sejak peluncuran v2.


Raksasa Internet Arus Utama Memberikan Keuntungan Saluran


Perkembangan dengan dampak terbesar, justru bukan berasal dari industri kripto asli.


AWS meluncurkan skema penagihan lalu lintas AI di simpul tepi. Saat pengguna meminta sumber daya yang dilindungi, simpul tepi AWS dapat mengembalikan harga dan ketentuan pembayaran, memverifikasi kredensial pembayaran, dan kemudian membuka izin akses ke sumber daya. Situs konten atau antarmuka API apa pun yang dihosting di AWS sekarang dapat memperlakukan agen AI sebagai pelanggan berbayar.


Dan sorotan utama datang dari Cloudflare. Pada 1 Juli, gateway monetisasi kontennya secara resmi membuka daftar tunggu. Dengan gateway ini, pelanggan dapat mengenakan biaya untuk semua sumber daya yang dihosting di Cloudflare: konten web, kumpulan data, berbagai API, dan layanan alat semuanya dapat dimasukkan ke dalam cakupan penagihan. Transaksi diselesaikan menggunakan stablecoin melalui x402, dan verifikasi pembayaran dilakukan di simpul tepi.


Monetisasi konten, tepatnya adalah skenario aplikasi inti yang awalnya membuat orang-orang luar optimis tentang x402. Model bisnis internet saat ini sudah tidak seimbang: berbagai bot perayap mendominasi sebagian besar lalu lintas kunjungan. Bot hanya mengambil konten, tidak menghasilkan klik iklan, dan pengelola situs web terus menanggung biaya bandwidth tanpa kompensasi pendapatan. Cloudflare menangani sekitar 20% lalu lintas situs web global, oleh karena itu gateway ini akan menjadi ujian nyata skala besar pertama bagi model di mana bot membayar untuk merayap konten internet.


Pertanyaan terbesar saat ini adalah ekspansi kinerja. CEO Cloudflare secara terbuka mendukung x402 sebagai solusi dalam podcast, tetapi juga menyoroti hambatan inti: kapasitas throughput rantai blok yang ada sementara tidak dapat menangani skala transaksi yang dibutuhkan. Bahkan jika hanya memonetisasi sebagian kecil dari lalu lintas Cloudflare, diperlukan kemampuan pemrosesan jutaan transaksi per detik, jauh melampaui kinerja semua rantai publik yang pernah dia uji. Jurang kinerja ini harus diisi terlebih dahulu.


Sumber: Wawancara Bankless dengan Matthew Prince, Pendiri Bersama & CEO Cloudflare


Lintasan Aplikasi Mana yang Akan Menang?


Saat ini x402 telah muncul beberapa lintasan penerapan.


Perutean inferensi AI tampaknya memimpin dalam skala. BlockRun telah memvalidasi kebutuhan pasar: pengguna ingin mengakses berbagai layanan inferensi secara terpadu, tanpa perlu membuka dan mengelola beberapa akun berlangganan secara terpisah. Lintasan data berkualitas berbayar mengikuti di belakangnya, pengembang bersedia membayar untuk data input berkualitas tinggi, dan data berkualitas tinggi dapat secara signifikan meningkatkan keluaran model besar.


Kedua lintasan ini memiliki kebutuhan yang nyata dan berkelanjutan, tetapi hanya dengan keduanya, masih sulit membuat x402 menjadi komponen dasar yang tak tergantikan untuk internet generasi berikutnya. Sebaliknya, lintasan monetisasi konten memiliki potensi ini. Jika berbagai agen AI perlu membayar untuk konten web yang mereka ambil, skenario ini akan mendorong x402 dari alat yang berguna menuju adopsi massal. Praktik penerapan gateway Cloudflare akan menguji apakah jalur ini dapat berjalan.

Pertanyaan Terkait

QMenurut artikel, mengapa volume transaksi x402 meningkat pesat di bulan Juni?

AVolume transaksi x402 meningkat pesat di bulan Juni, stabil di level sekitar dua kali lipat volume Mei. Penyebab utama lonjakan ini adalah aktivitas transaksi yang terkonsentrasi pada satu penyedia layanan yaitu proyek rute inferensi BlockRun. Selain itu, adopsi berkelanjutan dari perusahaan seperti integrasi Amazon dan pengumuman gateway monetisasi konten dari Cloudflare juga berkontribusi pada pertumbuhan ini.

QApa saja dua pembaruan infrastruktur penting yang disebutkan di tingkat protokol x402?

ADua pembaruan penting di tingkat protokol x402 adalah: 1) Builder Codes (kode identifikasi pengembang), yang memungkinkan transaksi pembayaran ditandai dengan aplikasi, klien, atau perantara yang memulainya untuk membangun sistem afiliasi dan pembagian pendapatan. 2) Penyelesaian batch (batch settlement), yang memungkinkan pembeli mengisi saldo terlebih dahulu dan melakukan banyak pembelian tanpa perlu menyelesaikan setiap transaksi kecil secara terpisah di blockchain, cocok untuk skenario pembayaran mikro frekuensi tinggi seperti inferensi AI.

QBagaimana Cloudflare terlibat dalam ekosistem x402 dan apa tantangan utama yang dihadapi?

ACloudflare terlibat dengan mengumumkan dan membuka daftar tunggu untuk gateway monetisasi konten mereka, yang akan diluncurkan pada 1 Juli. Gateway ini memungkinkan klien mengenakan biaya untuk semua sumber daya yang dihosting di Cloudflare (seperti konten web, dataset, API) menggunakan pembayaran mata uang stabil melalui x402. Tantangan utamanya adalah skala kinerja, karena CEO Cloudflare Matthew Prince menyatakan bahwa throughput blockchain yang ada belum dapat menangani skala transaksi yang diperlukan (jutaan transaksi per detik) untuk memonetisasi sebagian kecil lalu lintas Cloudflare.

QLayanan atau proyek apa saja yang disebutkan telah mengintegrasikan x402 pada bulan Juni?

ABeberapa layanan yang mengintegrasikan x402 pada bulan Juni termasuk: 1) Apify (alat otomatisasi web dan crawler data), 2) Exa (mesin pencari AI) yang memperluas dukungan pembayaran ke blockchain Solana, 3) Seal (platform asisten AI pribadi) dengan modul Hacks, dan 4) Merit Systems yang terus merilis aliran data baru untuk aplikasi percakapan Poncho mereka.

QMenurut artikel, jalur aplikasi mana yang memiliki potensi terbesar untuk membuat x402 menjadi komponen dasar internet yang penting?

AMenurut artikel, jalur monetisasi konten (content monetization) memiliki potensi terbesar untuk mengubah x402 dari alat yang berguna menjadi komponen dasar internet yang diadopsi secara luas. Jika berbagai agen AI perlu membayar untuk konten web yang mereka ambil, skenario ini dapat mendorong adopsi x402 secara masif. Uji coba praktis gateway Cloudflare akan menguji apakah jalur ini dapat berhasil.

Bacaan Terkait

Warsh Diam-Diam Membentuk Ulang Fed Melalui Lima Kelompok Kerja

Penulis: Qinbafrank Hari ini, The Fed mengumumkan susunan pemimpin lima kelompok kerja reformasi. Kesan pertama adalah Kevin Warsh sedang membangun lapisan desain kebijakan paralel yang dipimpin Ketua The Fed: kewenangan pengambilan keputusan formal tetap berada di FOMC dan Dewan Gubernur, namun kewenangan penetapan agenda, produksi pengetahuan, akses data, dan narasi publik tampak semakin terkonsentrasi pada Ketua dan para ahli eksternal pilihannya. Ada nuansa serupa dengan "kelompok kerja pusat" yang sering digunakan dalam reformasi lembaga Partai Komunis Tiongkok. Kelima kelompok kerja ini secara resmi dinamai "Kelompok Kerja Advancing Monetary Policy for the Chair." Kelima belas ko-pemimpinnya semuanya dari luar The Fed, didukung staf The Fed, melakukan penelitian secara independen, dan pada akhirnya menyampaikan kesimpulan kepada FOMC. Lima kelompok ini mencakup seluruh "sistem operasi" kebijakan moneter: input data → model produktivitas, ketenagakerjaan, dan inflasi → alat neraca keuangan → komunikasi eksternal. Karakteristik kelompok kerja ini menunjukkan keahlian Warsh: 1) Diluncurkan langsung oleh pimpinan tertinggi; 2) Melintasi batas departemen lama; 3) Membangun saluran pelaporan informasi paralel; 4) Menghindari kelambanan birokrasi rutin dan kepentingan departemen; 5) Mengatur ulang agenda kebijakan dengan cepat melalui "desain puncak"; 6) Memusatkan kewenangan koordinasi dan pengetahuan melalui organisasi khusus. Di masa depan, sebelum hasil studi kelompok kerja reformasi keluar, kemungkinan besar Warsh akan menahan diri untuk tidak bertindak. Perlu diperhatikan apakah kelompok kerja ini akan bertahan dalam jangka panjang, apakah kesimpulannya akan disamakan dengan kebijakan tetap Ketua, dan apakah FOMC akhirnya hanya bertugas mengesahkannya.

marsbit35m yang lalu

Warsh Diam-Diam Membentuk Ulang Fed Melalui Lima Kelompok Kerja

marsbit35m yang lalu

WEEX TradFi Trading Competition Sedang Berlangsung Panas, Hadiah 50,000 USDT Untuk yang Duluan, Buka Posisi Langsung Dapat 5 U

Pasar kripto saat ini sedang mengalami penyesuaian siklus, dengan Bitcoin turun lebih dari 50% dari puncaknya. Namun, pertukaran kripto seperti WEEX berhasil menghindari penurunan volume perdagangan tradisional dengan menghadirkan aset TradFi (Keuangan Tradisional) yang ditokenisasi. Melalui WEEX, pengguna dapat berpartisipasi dalam perdagangan saham global (seperti NVIDIA, Apple, Tesla), ETF (seperti SPY, QQQ), komoditas (emas, minyak), dan bahkan saham pra-IPO seperti OpenAI menggunakan USDT. Untuk memperkenalkan ekosistem TradFi-nya, WEEX meluncurkan "Kompetisi Perdagangan TradFi" dari 9 hingga 23 Juli, dengan total hadiah 50,000 USDT. Hadiahnya meliputi: 1. **Hadiah Pendatang Baru**: 200 USDT untuk pengguna baru setelah melakukan setoran dan perdagangan tertentu. 2. **Kompetisi untuk Semua**: Hadiah bertingkat (3, 10, 50 USDT) berdasarkan volume perdagangan kontrak TradFi. 3. **Hadiah Partisipasi**: 5 USDT untuk setiap pengguna yang membuka posisi kontrak TradFi apa pun. Keunggulan WEEX TradFi: * **Hedging Antar Aset**: Alihkan aset kripto ke aset TradFi selama pasar bearish. * **Akses Mudah**: Gunakan USDT, setoran instan, perdagangan fraksional (mulai dari $5). * **Perdagangan 24/7**: Perdagangan kontrak tersedia sepanjang waktu, bahkan di luar jam pasar saham biasa. Ikuti kompetisi dan tangkap peluang keuangan global dengan mudah di WEEX.

marsbit40m yang lalu

WEEX TradFi Trading Competition Sedang Berlangsung Panas, Hadiah 50,000 USDT Untuk yang Duluan, Buka Posisi Langsung Dapat 5 U

marsbit40m yang lalu

Ganti Rantai Lalu Mulai Bisnis Lagi, Benarkah Bisa "Mengubah Nasib"?

Penulis: momo, ChianCatcher Baru-baru ini, beberapa proyek secara berturut-turut mengumumkan migrasi ke ekosistem blockchain publik baru. Berbeda dengan sekadar mengejar tren atau alasan keamanan, migrasi kali ini juga dibarengi dengan transformasi bisnis, seperti memulai bisnis baru di tempat lain. Namun, tanggapan komunitas kripto terhadap migrasi ini tampak tidak terlalu optimis. Setelah Secret Network mengumumkan rencana migrasi ke Arbitrum, tokennya merosot lebih dari 30% dalam 24 jam. Base dan Arbitrum menjadi tujuan bagi banyak proyek lama yang mencari peluang pertumbuhan baru. Contohnya, Sophon (dari ZKsync) dan Moonbeam (dari Polkadot) bermigrasi ke Base, sementara Secret Network (dari Cosmos) berencana pindah ke Arbitrum. Proyek-proyek ini umumnya berasal dari ekosistem seperti Polkadot dan Cosmos yang dianggap kurang aktif, dan setelah migrasi mereka banyak berfokus pada narasi baru seperti AI atau aplikasi konsumen. Meski migrasi bukan hal baru, dan bisa menjadi pilihan pragmatis untuk akses ke ekosistem yang lebih berkembang, namun efektivitasnya untuk mengubah nasib proyek diragukan. Ada contoh kasus seperti y00ts dan Synthetix yang hasil migrasinya tidak memuaskan bahkan akhirnya kembali. Dalam kondisi pasar saat ini yang lebih matang dan rasional, tantangan untuk "mengubah nasib" melalui migrasi tampak lebih besar. Baik proyek yang bermigrasi maupun blockchain tujuan sama-sama menghadapi tantangan untuk menemukan dan mempertahankan skenario aplikasi nyata dan pengguna.

链捕手50m yang lalu

Ganti Rantai Lalu Mulai Bisnis Lagi, Benarkah Bisa "Mengubah Nasib"?

链捕手50m yang lalu

Bisakah Model Bahasa Besar Menulis Algoritma Optimasi Tingkat Industri? MIT Mengajukan FrontierOR Sebagai Ujian bagi AI

Selama dua tahun terakhir, kemampuan LLM dalam menerjemahkan deskripsi bahasa alami menjadi model matematika dan kode solver telah berkembang pesat. Namun, untuk masalah optimasi skala industri yang nyata, ini masih belum cukup. Tantangan sebenarnya bukan sekadar menerjemahkan batasan, tetapi merancang algoritma yang efisien, akurat, dan dapat diskalakan untuk menangani instance berskala besar. Baru-baru ini, peneliti dari MIT dan institusi lain memperkenalkan FrontierOR, sebuah benchmark baru untuk mengevaluasi kemampuan LLM dalam merancang algoritma optimasi skala besar. Berbeda dengan benchmark tradisional yang hanya menguji pemodelan atau pemanggilan solver, FrontierOR berfokus pada apakah LLM dapat, seperti ahli OR sungguhan, merancang algoritma yang dapat diskalakan, berkualitas tinggi, dan efisien untuk masalah kompleks berdasarkan strukturnya. FrontierOR dibangun melalui empat langkah: pemilihan masalah dari literatur OR asli (180 makalah dari 1992–2025), transformasi menjadi komponen tugas terstandar, validasi kualitas ganda (otomatis dan ahli), dan pemilihan subset "Hard" yang lebih menantang. Protokol evaluasi yang ketat melibatkan penyaringan awal pada instance kecil untuk keterjalan, kelayakan, dan kualitas. Program yang lolos kemudian dievaluasi pada instance besar menggunakan empat metrik: Execution Rate, Feasibility, Solution Quality, dan Quality-Time Efficiency (QTE). Hasil eksperimen dalam pengaturan "one-shot" menunjukkan bahwa model terdepan (seperti GPT-5.3-Codex, Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6) memiliki tingkat keterjalan program yang sangat tinggi (≥0.93). Namun, metrik kelayakan, kualitas solusi, dan terutama QTE masih jauh lebih rendah, mengungkap kesenjangan kemampuan desain algoritma yang sebenarnya. Subset "Hard" berhasil membedakan performa model-model ini dengan lebih jelas. Analisis menunjukkan bahwa model yang lebih lemah sangat bergantung pada pemanggilan solver monolitik, sementara model terkuat (seperti Claude Opus) menunjukkan distribusi metode yang lebih seimbang, termasuk dekomposisi, heuristik, dan metode hibrid, yang berkorelasi dengan kinerja QTE yang lebih baik. Eksperimen lebih lanjut dengan kerangka "self-evolution" (OpenEvolve, EoH, CORAL) menunjukkan peningkatan signifikan. Dengan iterasi berdasarkan umpan balik eksekusi, QTE dapat ditingkatkan dari 0.15 (one-shot) hingga 0.50 pada tugas tersulit, menunjukkan potensi besar pendekatan evolusioner. Kesimpulannya, FrontierOR memetakan kemampuan rekayasa algoritma LLM untuk OR. Model terdepan sudah dapat menulis beberapa algoritma optimasi yang kompetitif, namun batas atasnya kini ditentukan oleh kemampuan menemukan struktur, merancang pencarian, dan berevolusi mandiri – menandai transisi dari pertanyaan "Bisakah LLM memodelkan?" menuju "Bisakah LLM menjadi perancang algoritma sejati?".

marsbit1j yang lalu

Bisakah Model Bahasa Besar Menulis Algoritma Optimasi Tingkat Industri? MIT Mengajukan FrontierOR Sebagai Ujian bagi AI

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片