Мне потребовался год, чтобы увидеть горькую правду об оплате Agent

marsbitОпубликовано 2026-06-06Обновлено 2026-06-06

Введение

За год работы над инфраструктурой для агентской экономики автор выявил сложные реалии этого рынка. Несмотря на активность крупных компаний (Stripe, Visa), реальный спрос на платежи для агентов пока минимален, а стартапы сталкиваются со структурными барьерами, такими как долгий KYC и высокие пороги дохода. Исследование показало, что в сфере B2C (агенты для покупок) чат-интерфейсы часто уступают визуальным магазинам, хотя и полезны для рутинных задач (например, заказ еды). Основная мотивация продавцов — страх отстать от тренда, а не текущий спрос. Для B2B (агенты для API) потребность в новых платежных решениях ограничена, так как разработчики уже используют подписки. Крупные SaaS-компании не заинтересованы в микроплатежах, а нишевый рынок малых сервисов невелик. Платежи между агентами (A2A) — это долгосрочная перспектива, но пока почти не реализована. Наиболее перспективным сегментом оказались финансы (A2F), где уже есть платежеспособные клиенты и реальные use-cases, например, автономное управление активами. Автор приходит к выводу, что основная проблема — не платежи как таковые, а координация работы агентов и людей, включая проверку результатов и расчеты. Крупные компании строят инфраструктуру впрок, а стартапам нужно искать существующие рыночные ниши. Итог года работы — смещение фокуса в область, не входящую в четыре описанные категории.

Автор: jessy

Перевод: Jiahuan, ChainCatcher

За последний год я активно работал над созданием инфраструктуры для агентской экономики, общался с командами Stripe, Visa, Coinbase, Google и десятков стартапов, продвигающих коммерцию с участием Agent. Я изучил всю отрасль, выпустил продукты и пытался найти точку соответствия рынку.

На данный момент реального спроса не существует, и стартапы сталкиваются со множеством структурных проблем, вступая в эту сферу.

В прошлом месяце Stripe на конференции Sessions анонсировала 288 новых продуктов, и трафик к их документации по Agent составил почти 40% от общего числа просмотров документации. Их маркетплейс коммерции для Agent насчитывает более 1000 подключённых продавцов. Однако на Sessions реально проводили транзакции лишь единицы зарегистрированных Agent.

Visa упомянула, что их токены оплаты для Agent (токенизированные платёжные учётные данные, привязанные к Agent для оплаты от имени пользователя) в настоящее время требуют от 3 до 9 месяцев на утверждение KYC, и фактически необходимо иметь порог минимального дохода в 250 миллионов долларов, чтобы претендовать на это. Сегодня только компании уровня Amazon и Walmart могут пройти этот цикл верификации личности.

Coinbase сообщила, что по состоянию на апрель в протоколе x402 было 69 000 активных Agent и 165 миллионов транзакций. Однако независимый ончейн-анализ показывает, что реальный ежедневный объём транзакций составляет около 17 000 долларов, и примерно половина из них — тестовые транзакции (согласно отчету CoinDesk за март 2026 года).

Agent vs. продавцы

Мы создали shop.fast.xyz, чтобы напрямую проверить реальное применение покупок через агентов. Там были реальные товары, продавцы и транзакции.

Для большинства категорий товаров пользовательский опыт покупок с помощью ИИ в настоящее время полностью проигрывает традиционной электронной коммерции. Когда вы покупаете одежду, электронику или мебель, вы хотите видеть изображения, просматривать различные варианты и сравнивать их.

Чат-бот, построенный в форме диалога, на самом деле является шагом назад. Вы фактически заменяете богатый визуальный интерфейс чистым текстовым общением, а люди по своей природе — визуальные покупатели.

Agent прекрасно справляется с тем, что мы считали сложными задачами. Он может понимать потребности пользователя и правильно обрабатывать такие инструкции, как «что-то похожее, но подешевле». Слой моделей работает.

Но он не может заменить опыт просмотра десяти товаров рядом друг с другом и выбора одного из них. Чат-интерфейс можно улучшить с помощью каруселей изображений и интерактивных показов, но на этом этапе вы по сути просто заново создаёте фронтенд интернет-магазина в окне чата. Для визуально ориентированных покупок с активным сравнением мы ещё не нашли убедительной причины, чтобы доказать, что чат-интерфейс лучше нативного интерфейса электронной коммерции.

Мы наблюдаем реальный спрос со стороны продавцов, но это оборонительный спрос.

Продавцы хотят, чтобы их магазины могли быть запрошены Agent. Не потому, что клиенты сейчас покупают через Agent, а потому, что они боятся, что если это станет основным каналом, то их обойдут стороной.

Это стратегия «оптимизации под поиск Agent» (AEO), но пока это просто бонус, а не необходимость. Продавцы готовятся к волне, которая ещё не наступила.

Диалоговая коммерция действительно может улучшить опыт в определённых сценариях: частые покупки с низкой вовлечённостью в принятие решения, когда пользователь уже точно знает, что хочет. Заказ еды — самый очевидный пример. Рынок огромен, частота высока, решение быстрое («закажи мне пад тай из того же ресторана, что и в прошлый раз»). Диалоговый Agent имеет здесь шансы.

Но крупные платформы доставки еды не предоставляют открытый API. Единственный путь — «компьютерное использование»: позволить ИИ, как человеку, визуально ориентироваться и управлять приложением. Этот способ медленный, хрупкий, и для заказа ланча за 15 долларов стоимость вычислений непомерно высока.

Другой возможный прорыв: навигация по интерфейсу некоторых магазинов невероятно сложна и болезненна. Нагромождение скидок, промокодов, программ лояльности и запутанный процесс оформления заказа.

Agent, который понимает «используй мой купон, спиши мои баллы, найди самую дешёвую доставку, управляй на моём родном языке», может упростить сегодняшние ужасные сценарии. Это особенно важно для пожилых пользователей, для людей, делающих покупки в иностранных магазинах не на родном языке, или для очень специфических ситуаций с узкоспециализированными потребностями.

Для обоих этих прорывов требуется массовый потребительский (B2C) канал дистрибуции. Вы боретесь за точку входа для пользователя с DoorDash (крупнейшей платформой доставки в США с долей рынка 56%) и Amazon.

Массовая дистрибуция на потребительском уровне — это преимущество гигантов. Со стороны предложения коммерция через агентов готова, а сторона спроса ограничена пользовательским опытом и каналами дистрибуции. Создание большей инфраструктуры не решает ни одну из этих проблем.

Agent vs. API

Мы обсудили с десятками разработчиков их реальные платежные потребности. Картина почти удивительно последовательна: сегодня использование Agent'ом API является постоянным, включая вычисления, вывод данных и источники данных. Разработчики уже имеют подписки, архивированные API-ключи и биллинговые отношения с основными поставщиками.

Типичный аргумент за стейблкоины: в Stripe минимальная эффективная стоимость обработки кредитной карты составляет около 2,9% плюс 30 центов, что делает невыгодными вызовы API стоимостью менее доллара. Но при нынешнем низком объёме транзакций проблему решает предоплаченный баланс. Разработчики заранее пополняют свой аккаунт, и проблема решена.

Более глубокая проблема — это рынок поставщиков. Большинство крупных SaaS-компаний не хотят предоставлять временный доступ к API за доли цента. Их бизнес-модель основана на многолетних корпоративных контрактах. Компании, чей доход зависит от крупных обязательств по контрактам, будут сопротивляться моделям ценообразования, которые обходят их существующие модели.

Машинная коммерция по своей структуре является рынком с длинным хвостом: небольшие сервисы, нишевые источники данных, индивидуальные разработчики и серверы MCP. Такие протоколы, как MPP и x402, хорошо подходят для этой ниши.

Но по определению это рынок, обслуживающий продвинутых пользователей с особыми потребностями, а разработчики исторически являются одной из групп с наименьшей готовностью платить.

При запуске Stripe Projects представила 32 партнёра-поставщика, таких как Vercel, Supabase, Cloudflare, Twilio и другие, охватывающих большую часть инструментов, используемых разработчиками для создания и развёртывания программного обеспечения, все доступные через существующие биллинговые системы. Верхняя часть стека потребностей разработчиков уже удовлетворена.

Возможность для новых платёжных каналов существует за пределами этих первых 30 сервисов: возможность действительно есть, но её масштаб по своей сути намного меньше, чем предполагают впечатляющие цифры.

То же правило применимо и к сбору контента. Agent уже постоянно сканирует и резюмирует статьи, а издатели дают отпор.

Но когда монетизация контента наступит в широких масштабах, она произойдёт через CDN-провайдеров, которые уже находятся между издателями и интернетом (Cloudflare уже выпустила инструменты аудита ИИ для этого), или через крупные лицензионные соглашения между издателями и лабораториями ИИ.

Эта инфраструктурная возможность в конечном итоге достанется гигантам, которые уже обладают каналами дистрибуции.

Agent vs. Agent

Бизнес-модель «Agent vs. Agent» — это долгосрочное видение, которое на данный момент почти полностью теоретическое, и никто не достиг значительного объёма транзакций. Стартапы решают ключевые проблемы: обнаружение Agent'ов, установление доверия, согласование условий и разрешение споров.

Когда такая структура транзакций действительно материализуется, она будет кардинально отличаться от существующих платёжных систем. Ни одна из сторон транзакции не будет содержать человеческую личность. Задержка будет на уровне долей секунды. Средства от долей цента до миллионов долларов будут перемещаться в рамках одного процесса.

Также существуют механизмы многосторонних расчётов, которые полностью не соответствуют двусторонней модели покупки-продажи, заложенной в текущих платёжных системах. Когда это произойдёт, мы верим, что это случится быстро и в больших масштабах.

Это долгосрочная ставка на специализированную инфраструктуру расчётов, и она реальна. Но «реальная долгосрочная ставка» и «текущий рынок» — это разные вещи.

Мы сами в течение нескольких месяцев были среди тех, кто пропагандировал этот рынок, и в последние годы построили вокруг него полную инфраструктуру. С нашей распределённой сетью теоретически можно масштабироваться до более чем 1 млрд транзакций в секунду (TPS) с задержкой менее 50 миллисекунд и средним временем достижения консенсуса в 10 миллисекунд. Но мы должны адаптироваться к реальному положению рынка на данный момент.

Agent vs. Финансы

Это, пожалуй, единственная категория, в которой уже есть существующий спрос. Клиентская база уже существует и готова платить. Сегодня управляющие фондами, финансовые команды и пользователи DeFi платят за финансовые инструменты. Внедрение ИИ в существующие рабочие процессы — это естественная эволюция продукта.

Агентские финансы также создают совершенно новые модели поведения. Agent, способный автономно и в реальном времени отслеживать и ребалансировать сотни позиций, функционирует так, как человек не может воспроизвести вручную. Это не просто автоматизация, а качественное улучшение возможностей.

Проблема заключается в конкурентной среде. Финансовый сектор строго регулируется и сильно зависит от сложившихся деловых отношений. Устоявшиеся учреждения имеют лицензии, инфраструктуру соответствия требованиям и клиентские связи. Стартапы могут найти своё место в областях с более лёгким регулированием (например, DeFi), там, где гиганты медлят, или там, где ИИ может создавать возможности, которых у гигантов нет.

Но по сравнению с тремя другими категориями, здесь конкурентная динамика более благоприятна для устоявшихся компаний, потому что добавить ИИ поверх существующего продукта и клиентской базы гораздо проще, чем делать наоборот.

Настоящая болевая точка

Так почему же всё ещё строят всё это? Причин две.

Во-первых, мотивация. Отраслевые гиганты имеют значительные денежные потоки и могут делать ставку на будущее, которое проявится через годы. Для них стоимость входа на пять лет раньше — это погрешность в расчётах, а цена опоздания на год — катастрофична. Поэтому они должны строить.

Во-вторых, когнитивное искажение. Когда ваша основная деятельность — платежи, каждая проблема выглядит как платежная. Экономике Agent'ов нужен платежный слой — значит, строим платежный слой.

Но платежи — это только одна часть более масштабной проблемы. Настоящая проблема не в том, как перемещать деньги между Agent'ами, а в том, как координировать работу между Agent'ами и людьми, проверять результаты работы и производить расчёты за результаты. Платежи — это только часть расчётов. Расчёты — это только часть координации. А координация — вот это настоящий большой пирог.

Координация в больших масштабах естественным образом создаст механизмы расчетов как необходимость. Платежи — это всего лишь один инструмент в этой симфонии, а не вся партитура. Компании, решающие проблемы координации, поглотят платежные сервисы, а не наоборот.

Большинство устоявшихся компаний занимаются оборонительным строительством на случай сценария массовых транзакций между машинами в будущем. Поскольку их финансовая подушка безопасности практически неограниченна, временные рамки для них не так важны.

Но у стартапов нет такой роскоши. Мы должны искать, где на самом деле находится рынок, и не можем просто ждать, пока накатит волна.

Год строительства привел нас в неожиданном направлении. Там есть реальная рыночная активность, она быстро растет и недостаточно обслуживается. Она лежит за пределами описанных нами четырех категорий.

Связанные с этим вопросы

QКакой вывод автор делает о текущем состоянии рынка платежей для Agent на основе своего годичного опыта?

AАвтор заключает, что реального массового спроса на платежную инфраструктуру для Agent в настоящее время не существует. Компании, особенно крупные, строят её превентивно, ожидая будущего рынка, но текущая активность минимальна. Стартапы же сталкиваются со структурными проблемами, такими как высокие входные барьеры и отсутствие убедительных для пользователя сценариев.

QПочему, согласно автору, диалоговый интерфейс (чат) для покупок через Agent часто уступает традиционному интерфейсу электронной коммерции?

AАвтор утверждает, что люди являются визуальными покупателями. Для многих категорий товаров (одежда, электроника, мебель) возможность просматривать изображения, сравнивать варианты бок о бок превосходит текстовый диалог. Чат-интерфейс может быть улучшен интерактивными элементами, но тогда он просто становится репликой обычного интерфейса магазина, не предлагая принципиальных преимуществ для визуального сравнительного шопинга.

QКакие две основные причины автор называет, объясняя, почему компании всё ещё инвестируют в создание платежной инфраструктуры для Agent, несмотря на отсутствие текущего спроса?

A1) **Мотивация крупных игроков**: У них есть наличные средства, чтобы делать долгосрочные ставки. Для них стоимость раннего входа незначительна, а цена опоздания на рынок может быть катастрофической, поэтому они строят защиту от будущего. 2) **Когнитивная предвзятость**: Для компаний, чей основной бизнес — платежи, каждая проблема выглядит как платежная. Однако автор считает, что настоящая проблема — это не платежи, а более широкий вопрос координации между Agent и людьми.

QКакую из четырёх рассмотренных категорий использования Agent автор считает единственной с уже существующим реальным спросом и почему?

AАвтор выделяет категорию **«Agent для финансов»** (Agent-to-Finance). Потому что клиенты (управляющие фондами, финансовые команды, пользователи DeFi) уже существуют, имеют желание платить за финансовые инструменты, а внедрение AI в их рабочие процессы — это естественная эволюция продукта. Более того, AI здесь создаёт принципиально новые возможности, например, автономное управление сотнями позиций в реальном времени.

QЧто, по мнению автора, является «истинной целью» или ключевой проблемой, которую необходимо решить для экономики Agent, в отличие от просто создания платежного слоя?

AАвтор считает, что ключевой проблемой является **координация** (coordination), а не платежи. Истинная цель — организовать совместную работу Agent и людей, проверить результаты этой работы и рассчитаться за них. Платежи — это лишь часть расчета, а расчет — лишь часть координации. Крупномасштабная координация сама породит необходимые механизмы расчета. Компании, решающие проблему координации, поглотят платежный бизнес, а не наоборот.

Похожее

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

Белый дом раскрыл дело о внутренней торговле: помощник по суфлеру, работавший на Дональда Трампа, использовал инсайдерскую информацию для ставок на рынках предсказаний и заработал более 100 000 долларов. Габриэль Перес, помощник президента и технический советник, отвечавший за работу суфлера Трампа с 2016 года, имел доступ к черновикам речей до их публичного произнесения. Используя эти знания, он делал ставки на платформе Kalshi, предсказывая, какие конкретные слова или фразы упомянет Трамп в своих выступлениях. За три месяца, делая ставки на более чем десяток речей, включая обращение о положении страны, Перес получил прибыль в размере шестизначной суммы. Его деятельность была выявлена системами мониторинга Kalshi, которая заблокировала его средства и передала дело в Комиссию по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В отличие от предыдущих аналогичных случаев с военным и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. Согласно сообщениям, CFTC договорилась о урегулировании, по которому он вернет прибыль и прекратит такую деятельность. Трамп, назвав его действия «предосудительными», отстранил Переса от работы без сохранения зарплаты. Этот инцидент подчеркивает уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий «упоминаний», для манипуляций со стороны инсайдеров. Ранее были случаи, когда сами ораторы (например, генеральный директор Coinbase) намеренно упоминали ключевые слова, чтобы повлиять на результаты рынка. В ответ Kalshi ужесточила правила, требуя от пользователей раскрывать место работы. Эксперты отмечают, что очистка рынков от инсайдерской торговли повышает соответствие нормам, но может отдалить их от идеи «мудрости толпы», приблизив к чистому азарту.

marsbit52 мин. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

marsbit52 мин. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Недавно в Белом доме США произошел очередной скандал, связанный с инсайдерской торговлей. Габриэль Перес, сотрудник Белого дома, отвечавший за работу суфлера во время выступлений Дональда Трампа, использовал служебную информацию для получения прибыли на рынках предсказаний. Перес, который с 2016 года был одним из ближайших помощников Трампа и имел доступ к его подготовленным речам, в течение примерно трех месяцев делал ставки на то, какие конкретные слова или фразы президент упомянет в своих выступлениях. За это время ему удалось заработать более 100 тысяч долларов. Его деятельность была выявлена платформой предсказаний Kalshi, которая заблокировала его средства и передала информацию Комиссии по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В результате Перес был отстранен от работы без сохранения зарплаты. Однако, в отличие от предыдущих аналогичных случаев со спецназовцем и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. По данным источников, CFTC договорилась о мировом соглашении, согласно которому он должен вернуть прибыль и прекратить подобную деятельность. Этот инцидент высветил уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий, связанных с упоминанием определенных слов («mention markets»), перед манипуляциями со стороны инсайдеров или самих ораторов. Ранее подобные манипуляции демонстрировали ведущий церемонии «Грэмми» и CEO Coinbase. В ответ платформы ужесточают контроль: Kalshi теперь требует от пользователей раскрывать место работы. Скандал с Пересом рассматривается как часть общего процесса очистки рынков предсказаний от инсайдерской торговли.

Odaily星球日报56 мин. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Odaily星球日报56 мин. назад

Биткойн-майнинг-фермы превращаются в AI-фабрики

Биткойн-майнинг превращается в инфраструктуру для ИИ. Компании, ранее занимавшиеся майнингом, такие как Crusoe и CoreWeave, перепрофилируют свои центры обработки данных с криптовалют на искусственный интеллект. Их главный актив — не оборудование, а уже готовый доступ к большим объемам электроэнергии, земле и разрешениям на подключение к сетям, что критически важно для создания дата-центров под ИИ. На фоне снижения доходности от майнинга биткойнов и высокого спроса со стороны ИИ-компаний этот переход стал экономически оправданным. Крупные майнинговые компании, включая TeraWulf, Cipher Mining и IREN, уже заключили долгосрочные контракты на сотни миллиардов долларов с такими гигантами, как Anthropic, AWS и Microsoft. Люди и капитал из криптоиндустрии также активно перемещаются в сферу ИИ. Основатель OpenSea создал агрегатор ИИ-моделей OpenRouter, а бывший сотрудник Coinbase основал платформу для медиа-моделей Fal.ai. Крипто-капитал финансирует ИИ-инфраструктуру, как в случае с Voltage Park Джеда Маккалеба, и поддерживает эксперименты, такие как распределенная сеть для обучения моделей Psyche от Nous Research. Хотя успех не гарантирован, криптоиндустрия передает ИИ три ключевых ресурса: энергомощности, инженерные кадры и капитал, накопленный в предыдущем цикле.

链捕手1 ч. назад

Биткойн-майнинг-фермы превращаются в AI-фабрики

链捕手1 ч. назад

Криптоплатежи за пептиды с серого рынка выросли на 700% за год — Подробности

Согласно недавнему отчёту, в США наблюдается резкий рост использования криптовалют, в основном биткойна и стейблкоинов, для покупки пептидов на сером рынке. Эти соединения, продаваемые как средства для омоложения, наращивания мышц и похудения, часто находятся в правовой серой зоне. Из-за ужесточения банковских ограничений многие поставщики, особенно в Китае, начали принимать криптовалюты. По данным Chainalysis, в первом квартале 2026 года продавцы пептидов получили $32 млн в криптовалюте, что на 700% больше, чем годом ранее. Аналитики TRM Labs также отмечают подобный тренд. Эксперты подчёркивают, что современные покупатели — это часто обычные потребители, привлечённые доступностью и низкой ценой, а не участники теневых рынков. Этот всплеск использования криптовалют для кросс-бордерных платежей происходит на фоне общего снижения розничного участия на крипторынке в начале 2026 года.

ambcrypto1 ч. назад

Криптоплатежи за пептиды с серого рынка выросли на 700% за год — Подробности

ambcrypto1 ч. назад

human.tech запускает Clean SDK для приватных Web3-приложений

Компания human.tech представила Clean SDK — набор инструментов для разработки приложений в Web3, в которых по умолчанию соблюдаются конфиденциальность и прозрачная подотчетность. Этот комплект, выпущенный одновременно с версией 5 Aztec, предоставляет разработчикам готовые компоненты для внедрения в их приложения проверки личности с нулевым разглашением (zero-knowledge), скрининга санкционных списков и приватных транзакций, без необходимости самостоятельно работать с конфиденциальными пользовательскими данными или создавать инфраструктуру для соответствия нормативным требованиям. Clean SDK решает ключевую проблему Web3, сочетая приватность с подотчетностью. С помощью zero-knowledge доказательств и программируемой верификации приложения могут подтверждать легитимность пользователей и прохождение средств проверки на санкции, не раскрывая при этом личную информацию. Таким образом, разработчикам больше не нужно выбирать между конфиденциальностью пользователей и регуляторными требованиями. Первый продукт на основе SDK — приложение Shield (мост между Ethereum и Aztec), которое было запущено одновременно с ним. Shield позволяет пользователям и автономным агентам переводить активы в Aztec, сохраняя анонимность, но при этом криптографически доказывая, что за каждой операцией стоит уникальный реальный человек, а средства проверены. Аудит Nethermind в мае 2026 года подтвердил надежность смарт-контрактов Shield. Как отметил сооснователь human.tech Шади Эль Дамати, «приватность без подотчетности ведет к злоупотреблениям, а подотчетность без приватности превращается в слежку. Clean SDK устраняет этот ложный выбор». Комплект предлагает три основных метода верификации: скрининг санкций (Proof of Innocence), подтверждение личности человека (Proof of Personhood, в том числе через Human Passport) и верификация личности с нулевым разглашением для операций с высокой стоимостью (Proof of Clean Hands). Данные хранятся в зашифрованном виде вне блокчейна, а проверки происходят как при входе, так и при выходе средств. В целом, Clean SDK, предназначенный в первую очередь для разработчиков в экосистеме Aztec, призван стимулировать создание разнообразных приватных финансовых приложений и сервисов, которые обеспечивают видимую подотчетность с помощью криптографических доказательств, не требуя от разработчиков создания сложной инфраструктуры с нуля. Этот запуск отражает растущий спрос на институциональные решения, которые прозрачно балансируют между приватностью и соответствием требованиям.

TheNewsCrypto1 ч. назад

human.tech запускает Clean SDK для приватных Web3-приложений

TheNewsCrypto1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片