Tiger Research: Bagaimana Raksasa Crypto Bertaruh pada Infrastruktur Pembayaran AI Agent

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-02-22Terakhir diperbarui pada 2026-02-22

Abstrak

Laporan Tiger Research membahas bagaimana raksasa teknologi dan proyek kripto membangun infrastruktur pembayaran untuk AI Agent. Intinya, pembayaran beralih dari manusia ke AI, sehingga infrastruktur pembayaran menjadi kunci untuk otomatisasi mandiri. Google mengembangkan AP2, sistem berbasis otorisasi tiga lapis (niat, keranjang, pembayaran) yang terintegrasi dengan Google Pay, namun terbatas pada ekosistem tertutup mitra mereka. Di sisi lain, kripto menggunakan standar ERC-8004 (untuk identitas berbasis NFT) dan x402 (untuk pembayaran dengan kontrak pintar) untuk menciptakan model pembayaran terdesentralisasi tanpa perantara. Perbedaan utama adalah Google mengutamakan kemudahan dan perlindungan konsumen dalam sistem tertutup, sementara kripto menekankan kedaulatan pengguna dan eksekusi yang lebih luas dalam sistem terbuka. Masa depan mungkin akan melihat interoperabilitas antara kedua pendekatan ini.

Laporan ini ditulis oleh Tiger Research. Untuk mencapai otomatisasi otonom yang sebenarnya, kemampuan pembayaran asli harus dimiliki. Pasar telah mulai mempersiapkan perubahan ini secara aktif.

Poin Utama

  • Subjek pembayaran beralih dari manusia ke AI Agent, menjadikan infrastruktur pembayaran sebagai persyaratan inti untuk mencapai otonomi sejati.
  • Perusahaan teknologi besar (termasuk Google AP2 dan OpenAI Delegated Payment) sedang merancang sistem pembayaran otomatis berbasis persetujuan di atas infrastruktur platform yang ada.
  • Cryptocurrency melalui standar ERC-8004 dan x402, memanfaatkan identifikasi berbasis NFT dan kontrak pintar, mewujudkan model pembayaran yang terdesentralisasi.
  • Perusahaan teknologi besar memprioritaskan kemudahan dan perlindungan konsumen, sementara cryptocurrency menekankan kedaulatan pengguna dan kemampuan eksekusi tingkat Agent yang lebih luas.
  • Pertanyaan kunci di masa depan adalah: apakah pembayaran dikendalikan oleh platform, atau dieksekusi oleh protokol terbuka.

1. Pembayaran Bukan Lagi Eksklusif untuk Manusia

Sumber: macstories(Feder1C0 Viticci)

Baru-baru ini, "OpenClaw" menarik perhatian luas. Berbeda dengan sistem AI seperti ChatGPT atau Gemini yang terutama bertanggung jawab untuk mengambil dan mengatur informasi, OpenClaw memungkinkan AI Agent mengeksekusi tugas langsung di PC atau server lokal pengguna.

Melalui platform pesan instan seperti WhatsApp, Telegram, dan Slack, pengguna dapat memberikan instruksi, dan Agent kemudian mengeksekusi tugas secara otonom, termasuk manajemen email, koordinasi kalender, dan penjelajahan web.

Karena berjalan sebagai perangkat lunak sumber terbuka dan tidak terikat pada platform tertentu, fungsi OpenClaw lebih mirip asisten AI pribadi. Arsitektur ini sangat dihargai karena fleksibilitas dan kontrol tingkat penggunanya.

Namun, sebuah keterbatasan kunci masih ada. Agar AI Agent dapat mencapai otonomi penuh, mereka harus mampu mengeksekusi pembayaran. Saat ini, Agent dapat mencari produk, membandingkan opsi, dan menambahkan barang ke keranjang belanja, tetapi otorisasi pembayaran akhir masih memerlukan persetujuan manusia.

Secara historis, sistem pembayaran dirancang untuk subjek manusia. Dalam lingkungan yang digerakkan oleh AI Agent, asumsi ini tidak lagi berlaku. Jika otomatisasi ingin menjadi sepenuhnya otonom, Agent harus mampu mengevaluasi, mengotorisasi, dan menyelesaikan transaksi secara independen dalam batasan yang ditentukan.

Mengantisipasi transisi ini, perusahaan teknologi besar dan proyek-proyek asli crypto dalam setahun terakhir telah meluncurkan kerangka kerja teknis yang bertujuan untuk mewujudkan pembayaran tingkat Agent.

2. Perusahaan Teknologi Besar: Membangun Pembayaran Agent di Atas Infrastruktur yang Ada

Pada Januari 2025, Google meluncurkan AP2 (Agent Payment Protocol 2.0), memperluas infrastruktur pembayaran AI Agent-nya. Meskipun OpenAI dan Amazon juga telah menguraikan inisiatif terkait, Google adalah satu-satunya perusahaan besar yang saat ini memiliki kerangka implementasi terstruktur.

AP2 membagi proses transaksi menjadi tiga lapisan mandat (Mandate Layers). Struktur ini memungkinkan pemantauan dan audit independen untuk setiap tahap.

  • Mandat Niat (Intent Mandate): Mencatat tindakan yang ingin dilakukan pengguna.
  • Mandat Keranjang (Cart Mandate): Mendefinisikan bagaimana pembelian harus dieksekusi di bawah aturan yang telah ditetapkan.
  • Mandat Pembayaran (Payment Mandate): Mengeksekusi transfer dana yang sebenarnya.

Contoh: Misalkan Ekko meminta AI Agent di Google Shopping untuk "mencari dan membeli jaket musim dingin di bawah $200".

  • Mandat Niat: Instruksi Ekko kepada AI Agent untuk membeli "satu jaket musim dingin dengan anggaran maksimum $200". Informasi ini dicatat di chain sebagai kontrak digital, yaitu Mandat Niat.
  • Mandat Keranjang: AI Agent mengikuti niat, mencari kecocokan di merchant mitra, dan menambahkan barang yang memenuhi syarat ke keranjang. Memverifikasi harga ($199, sesuai anggaran ✓), mengonfirmasi alamat pengiriman.
  • Mandat Pembayaran: Ekko melihat barang yang dipilih dan mengklik setuju. $199 diproses melalui Google Pay. Atau, AI Agent dapat menyelesaikan pembayaran secara otomatis dalam parameter yang telah ditetapkan.

Dalam seluruh proses, pengguna tidak perlu memasukkan informasi tambahan. Google AP2 mengandalkan kredensial pengguna yang ada (kartu dan alamat yang terdaftar sebelumnya), yang mengurangi hambatan masuk dan menyederhanakan proses adopsi.

Sumber: Google

Namun, Google saat ini hanya mendukung perusahaan dalam jaringan mitranya untuk pembayaran Agent. Oleh karena itu, cakupan penggunaannya dibatasi dalam ekosistem yang dikendalikan, membatasi interoperabilitas dan akses terbuka yang lebih luas.

3. Cryptocurrency: Penyimpanan Mandiri dan Pertukaran Terbuka

Dunia crypto juga mengembangkan infrastruktur pembayaran untuk AI Agent, tetapi pendekatannya sangat berbeda dari perusahaan teknologi besar. Platform besar membangun kepercayaan dalam ekosistem yang dikendalikan, sementara dunia crypto mulai dari pertanyaan lain: Bisakah AI Agent mendapatkan kepercayaan tanpa mengandalkan platform terpusat?

Dua standar inti bertujuan untuk menyelesaikan tujuan ini: ERC-8004 Ethereum dan x402 Coinbase.

Pertama adalah lapisan identitas. AI Agent yang berjalan di blockchain harus dapat diidentifikasi. ERC-8004 berfungsi sebagai ini. Ini diterbitkan dalam bentuk NFT, tetapi bukan sebagai koleksi seni, melainkan kredensial NFT yang berisi data identitas terstruktur. Setiap Token berisi tiga bagian:

  1. Identitas (Identity)
  2. Reputasi (Reputation)
  3. Validasi (Validation)

Unsur-unsur ini bersama-sama membentuk sertifikat identitas yang dapat diverifikasi di chain.

Dalam hal mekanisme pembayaran, x402 berfungsi sebagai jalur pembayaran. Dikembangkan oleh Coinbase, x402 adalah standar pembayaran asli crypto untuk AI Agent. Ini memungkinkan Agent untuk menggunakan stablecoin untuk transaksi otonom. Fitur intinya adalah eksekusi kontrak pintar otomatis, logika kondisi tertanam langsung dalam kode, dan begitu kondisi terpenuhi, penyelesaian terjadi tanpa campur tangan manusia.

Ketika ERC-8004 (identitas) digabungkan dengan x402 (pembayaran), AI Agent dapat memverifikasi pihak lawan dan mengeksekusi transaksi tanpa mengandalkan platform terpusat.

Contoh: Ekko menginstruksikan Agent A-nya untuk membeli laptop bekas dengan anggaran maksimum $800. Agent B penjual berkomunikasi langsung dengannya.
  • Verifikasi Timbal Balik: Memeriksa identitas dan skor reputasi melalui ERC-8004 NFT (contoh: reputasi 72, konfirmasi saldo).
  • Escrow Kontrak Pintar: $800 ditransfer dari dompet ke escrow kontrak pintar, dana dikunci hingga penerimaan dikonfirmasi.
  • Penyelesaian dan Pembaruan Reputasi: Setelah transaksi selesai, x402 menyelesaikan secara otomatis, dan catatan reputasi kedua belah pihak secara otomatis diperbarui dan ditulis ke dalam ERC-8004 NFT masing-masing.

Dalam seluruh proses, tidak ada perantara yang terlibat. Dua AI Agent melakukan transaksi langsung melalui verifikasi dan penyelesaian berbasis blockchain, mewujudkan model asli crypto dari bisnis Agent ke Agent (A2A).

4. Perusahaan Teknologi Besar vs Cryptocurrency: Perbedaan dalam Arena Operasi AI Agent

Google AP2 mewakili model terkontrol yang dirancang untuk mitra terverifikasi. Google membatasi peserta pasar untuk melindungi konsumen. Karena eksekusi AI Agent memiliki hasil probabilistik dan tidak sepenuhnya deterministik, jika terjadi kesalahan transaksi, tanggung jawab pada akhirnya dapat jatuh pada penyedia infrastruktur pembayaran. Untuk mengurangi probabilitas kegagalan, Google memiliki motivasi untuk menyempitkan ekosistemnya.

Ekosistem yang terbatas meningkatkan stabilitas, tetapi juga membatasi kemampuan Agent untuk beroperasi secara otonom dan mengoptimalkan pilihan di pasar yang lebih luas.

Sebaliknya, ERC-8004 dan x402 mencerminkan arsitektur yang lebih terbuka. Model crypto dirancang untuk Tanpa Izin (Permissionless) dan interoperabilitas.

Meskipun saat ini eksekusi ujung ke ujung belum sempurna, visi jangka panjangnya adalah Agent mengelola konsumsi sehari-hari secara independen. Platform besar mungkin mencoba mengintegrasikan saluran ritel utama, sementara standar crypto terbuka memiliki keunggulan struktural dalam menangani pembayaran terprogram frekuensi tinggi dan nilai kecil (pembayaran mikro). Misalnya, Agent membeli 1000 gambar stok dengan harga satuan $0,01, jalur asli crypto memiliki efisiensi operasional yang lebih tinggi.

Tentu saja, kurangnya lembaga terpusat juga membawa pertukaran: standar evaluasi identitas harus dibangun secara terdesentralisasi, dan tidak ada entitas tunggal yang bertanggung jawab akhir atas kegagalan.

Kesimpulan

Perusahaan teknologi besar dan dunia crypto sama-sama mengejar satu tujuan: mewujudkan perdagangan AI Agent yang otonom. Perbedaannya terletak pada arsitektur: perusahaan teknologi besar menyukai sistem tertutup dan terkendali, sementara dunia crypto memajukan model berbasis protokol yang terbuka.

Tren masa depan lebih mungkin berupa interoperabilitas dari kedua metode, bukan permainan zero-sum.

Pertanyaan Terkait

QApa yang menjadi pembayaran inti yang diperlukan untuk mencapai otomatisasi yang benar-benar otonom menurut laporan Tiger Research?

APembayaran inti yang diperlukan adalah kemampuan pembayaran asli (native payment ability) untuk memungkinkan AI Agent melakukan transaksi secara mandiri tanpa persetujuan manusia.

QBagaimana Google AP2 (Agent Payment Protocol 2.0) membagi proses transaksi untuk pembayaran AI Agent?

AGoogle AP2 membagi proses transaksi menjadi tiga lapis otorisasi: Mandat Niat (Intent Mandate) untuk mencatat keinginan pengguna, Mandat Keranjang Belanja (Cart Mandate) untuk mendefinisikan aturan pembelian, dan Mandat Pembayaran (Payment Mandate) untuk melakukan transfer dana.

QApa peran standar ERC-8004 dan x402 dalam infrastruktur pembayaran AI Agent di bidang cryptocurrency?

AERC-8004 berfungsi sebagai lapisan identitas yang memberikan sertifikat identitas terverifikasi di blockchain berbentuk NFT, sementara x402 adalah standar pembayaran yang memungkinkan AI Agent melakukan transaksi otonom menggunakan stablecoin dan kontrak pintar.

QApa perbedaan utama antara pendekatan perusahaan teknologi besar dan cryptocurrency dalam pembayaran AI Agent?

APerusahaan teknologi seperti Google memprioritaskan kenyamanan dan perlindungan konsumen dengan sistem tertutup dan terkendali, sementara cryptocurrency menekankan kedaulatan pengguna dan kemampuan eksekusi yang lebih luas dengan model terbuka dan tanpa izin (permissionless).

QApa keunggulan model pembayaran crypto native untuk transaksi programatik berfrekuensi tinggi seperti micropayments?

AModel crypto native memiliki efisiensi operasional yang lebih tinggi untuk transaksi kecil dan berfrekuensi tinggi karena tidak memerlukan perantara dan menggunakan eksekusi kontrak pintar otomatis.

Bacaan Terkait

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih Raup Lebih dari $100.000 dengan Prediksi Berbasis Informasi Orang Dalam

Artikel berjudul "Operator Teleprompter Gedung Putih Dapatkan Lebih dari $100.000 dengan Informasi Orang Dalam" mengungkap kasus insider trading di pasar prediksi oleh Gabriel Perez, asisten teknis dan operator teleprompter untuk mantan Presiden AS Donald Trump. Perez, yang memiliki akses ke naskah pidato Trump sebelum disampaikan, menggunakan informasi orang dalam ini untuk bertaruh pada kata-kata spesifik yang akan disebutkan Trump dalam berbagai pidato di platform prediksi Kalshi. Dalam sekitar tiga bulan, ia mendapat untung lebih dari $100.000. Namun, platform Kalshi mendeteksi aktivitas mencurigakan, membekukan dana sekitar $90.000, dan melaporkannya ke CFTC. Akibatnya, Perez diberhentikan sementara tanpa gaji oleh Trump. Meski mengembalikan keuntungan dan berjanji tidak mengulangi pelanggaran, ia tidak menghadapi tuntutan pidana karena dianggap tidak membocorkan informasi rahasia negara. Kasus ini menyoroti kerentanan pasar prediksi "sebutan" terhadap manipulasi, di mana orang dalam atau pembicara sendiri dapat dengan mudah mempengaruhi hasil. Insiden serupa sebelumnya melibatkan tentara dan insinyur Google. Sebagai tanggapan, platform seperti Kalshi mulai memperketat aturan, termasuk mengharuskan pengguna mengungkapkan tempat kerja. Artikel menyimpulkan bahwa meskipun pembersihan perdagangan orang dalam membuat pasar prediksi lebih patuh, hal itu juga menjauhkannya dari tujuan awalnya sebagai pengejawantahan kebijaksanaan kolektif, menjadikannya lebih mirip kasino biasa.

marsbit7m yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih Raup Lebih dari $100.000 dengan Prediksi Berbasis Informasi Orang Dalam

marsbit7m yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih, Meraup Lebih dari 100 Ribu Dolar AS dengan Prediksi Menggunakan Informasi Orang Dalam

Sebuah staf Gedung Putih yang bertugas mengoperasikan teleprompter (penyusun teks pidato) untuk mantan Presiden AS Donald Trump, Gabriel Perez, telah diduga melakukan perdagangan orang dalam (insider trading) di pasar prediksi. Perez, yang memiliki akses ke naskah pidato Trump sebelum disampaikan, dilaporkan memanfaatkan informasi non-publik tersebut untuk bertaruh pada kata-kata spesifik yang akan disebutkan Trump dalam berbagai pidatonya di platform prediksi Kalshi. Dalam kurun waktu sekitar tiga bulan, ia dikabarkan memperoleh keuntungan lebih dari $100,000. Kalshi kemudian mendeteksi aktivitas transaksi yang tidak biasa dan membekukan lebih dari $90,000 di akun Perez sebelum melaporkan kasus ini kepada Commodity Futures Trading Commission (CFTC). Atas insiden tersebut, Perez diberhentikan sementara dari tugasnya tanpa gaji oleh Trump. Berbeda dengan dua kasus insider trading sebelumnya di pasar prediksi yang melibatkan seorang tentara dan insinyur Google, Perez tidak menghadapi tuntutan pidana. CFTC dikabarkan sedang dalam proses penyelesaian damai yang mewajibkannya mengembalikan keuntungannya dan berhenti melakukan transaksi serupa. Kasus ini menyoroti kerentanan pasar prediksi "sebutan" (mention markets) terhadap manipulasi, di mana individu dengan informasi orang dalam atau bahkan pembicara itu sendiri dapat dengan mudah memengaruhi hasilnya. Beberapa contoh, seperti CEO Coinbase yang dengan sengaja menyebut semua opsi taruhan dalam sebuah konferensi, mengilustrasikan masalah ini. Menanggapi hal tersebut, Kalshi telah memperketat kebijakan dengan mewajibkan pengguna mengungkapkan tempat kerja mereka untuk mencegah penyalahgunaan informasi orang dalam. Insiden Perez menandai langkah lain dalam pembersihan perdagangan orang dalam di industri pasar prediksi, sekaligus mempertanyakan keandalan pasar tersebut sebagai cerminan kebijaksanaan kolektif.

Odaily星球日报11m yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih, Meraup Lebih dari 100 Ribu Dolar AS dengan Prediksi Menggunakan Informasi Orang Dalam

Odaily星球日报11m yang lalu

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI Di Texas, AS, proyek kampus besar pertama OpenAI "Stargate" dibangun di atas lahan bekas penambangan Bitcoin oleh Crusoe, perusahaan yang awalnya memanfaatkan gas alam terbuang untuk menambang kripto. Ini mencerminkan tren transformasi besar: infrastruktur dan sumber daya dari era Crypto kini dialirkan ke industri AI. Pilar utama transformasi ini adalah: 1. **Tambang ke Pusat Data AI:** Perusahaan penambangan seperti Bitdeer, CoreWeave (dulunya Atlantic Crypto), TeraWulf, dan Hut 8 menjual atau mengalihkan kapasitas pusat data mereka yang sudah memiliki akses listrik, lahan, dan izin ke perusahaan AI seperti Anthropic dan AWS. Kontrak jangka panjang bernilai miliaran dolar ini lebih menguntungkan dibandingkan pendapatan menambang Bitcoin yang menurun. 2. **Talenta Crypto ke Startup AI:** Mantan eksekutif dan insinyur Crypto membawa keahlian mereka ke bidang AI. Contohnya, Alex Atallah (co-founder OpenSea) mendirikan OpenRouter, sebuah platform agregator untuk ratusan model AI. Burkay Gur (eks Coinbase) mendirikan Fal.ai, infrastruktur untuk inferensi media generatif. 3. **Modal Crypto Mendanai AI:** Kekayaan yang terakumulasi dari pasar Crypto digunakan untuk membiayai ekosistem AI. Jed McCaleb (pendiri Ripple/Stellar) mendanai Voltage Park, penyewa GPU skala besar. Venture capital Crypto seperti Paradigm berinvestasi dalam startup AI seperti Nous Research (pengembang model Hermes). Bahkan investasi awal SBF (FTX) di Anthropic dan Anysphere (penghasil Cursor) menunjukkan aliran modal ini. Intinya, industri Crypto tidak menghilang, tetapi aset-aset berharganya—infrastruktur listrik/pusat data, talenta teknis, dan modal—ditempatkan kembali untuk membangun fondasi industri AI berikutnya.

链捕手21m yang lalu

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI

链捕手21m yang lalu

Trading

Spot
活动图片