Tiger Research：Как криптовалютные гиганты делают ставки на инфраструктуру платежей AI Agent

Этот отчет подготовлен компанией Tiger Research. Для достижения истинной автономной автоматизации необходимо наличие встроенной платежной способности. Рынок уже активно готовится к этому переходу.

Ключевые моменты

• Платежный субъект переходит от человека к AI-агенту, что делает платежную инфраструктуру ключевым элементом для реализации по-настоящему автономных систем.
• Крупные технологические компании (включая Google AP2 и OpenAI Delegated Payment) разрабатывают автоматизированные системы платежей на основе одобрения поверх существующих платформ и инфраструктур.
• Криптовалюты с помощью стандартов ERC-8004 и x402, используя NFT-идентификацию и смарт-контракты, реализуют децентрализованные модели платежей.
• Крупные технологические компании делают упор на удобство и защиту потребителей, тогда как криптовалюты подчеркивают суверенитет пользователя и расширенные возможности Agent-уровня исполнения.
• В будущем важнейшим вопросом станет: контролируются ли платежи платформой или осуществляются через открытые протоколы.

1. Платежи больше не только прерогатива человека

Источник: macstories (Federico Viticci)

Недавно широко обсуждается концепция “OpenClaw”. В отличие от таких систем ИИ, как ChatGPT или Gemini, отвечающих за поиск и организацию информации, OpenClaw позволяет AI-агентам прямо выполнять задачи на локальных ПК или серверах пользователя.

Через мессенджеры, такие как WhatsApp, Telegram и Slack, пользователь может отдавать команды, а агент — самостоятельно выполнять задачи, включая управление почтой, координацию календаря и просмотр веб-страниц.

Поскольку OpenClaw работает как открытое программное обеспечение и не привязано к конкретной платформе, его функции больше напоминают личного AI-ассистента. Такая архитектура ценится за гибкость и контроль пользователя.

Однако остается ключевое ограничение. Для полной автономии AI-агентам необходимо уметь осуществлять платежи. Сейчас агенты могут искать товары, сравнивать варианты и добавлять их в корзину, но финальное подтверждение платежа все равно требует одобрения человека.

Исторически системы платежей проектировались вокруг человека. В среде, управляемой AI-агентами, эта предпосылка уже не работает. Если автоматизация должна стать полностью автономной, агентам нужно уметь самостоятельно оценивать, одобрять и завершать транзакции в рамках заданных ограничений.

Предвидя этот переход, крупные технологические компании и нативные криптопроекты за последний год запустили технологии, направленные на реализацию Agent-уровня платежей.

2. Крупные технологические компании: создание Agent-платежей на базе существующей инфраструктуры

В январе 2025 года Google представила AP2 (Agent Payment Protocol 2.0), расширив свою инфраструктуру AI-агентских платежей. Хотя OpenAI и Amazon также анонсировали подобные инициативы, Google — пока единственная крупная компания с структурированным внедрением.

AP2 делит процесс транзакции на три уровня одобрения (Mandate Layers), что позволяет отдельно контролировать и аудитировать каждый этап.

• Инициативное одобрение (Intent Mandate): фиксирует намерения пользователя выполнить определенные действия.
• Корзинное одобрение (Cart Mandate): задает правила, по которым осуществляется покупка.
• Платежное одобрение (Payment Mandate): отвечает за фактическое перечисление средств.

Пример: предположим, Ekko просит AI-агента Google Shopping найти и купить зимнюю куртку за не более чем 200 долларов.

• Инициативное одобрение: Ekko дает команду AI-агенту купить зимнюю куртку с максимальным бюджетом 200 долларов. Эта команда фиксируется как цифровой контракт в блокчейне, то есть — как намерение.
• Корзинное одобрение: AI-агент ищет подходящие товары у партнерских продавцов, добавляет подходящие в корзину. Проверяет цену (например, 199 долларов, что соответствует бюджету ✓), подтверждает адрес доставки.
• Платежное одобрение: Ekko просматривает выбранный товар и нажимает «Одобрить». 199 долларов списываются через Google Pay. Или же AI-агент может автоматически завершить платеж в рамках заданных условий.

На всем протяжении пользователь не вводит дополнительных данных. Google AP2 использует существующие учетные данные (предварительно зарегистрированные карты и адреса), что снижает барьеры входа и упрощает внедрение.

Источник: Google

Однако в настоящее время Google поддерживает только платежи внутри сети партнеров, что ограничивает использование в рамках контролируемой экосистемы, снижая межоперабельность и открытый доступ.

3. Криптовалюты: самоуправляемые и открытые обмены

Криптосфера также разрабатывает инфраструктуру для платежей AI-агентам, но подходы отличаются от крупных платформ. В то время как крупные компании создают доверие внутри контролируемых экосистем, криптовалюты начинают с другого вопроса: может ли AI-агент получать доверие без зависимости от централизованных платформ?

Два ключевых стандарта решают эту задачу: ERC-8004 на Ethereum и x402 от Coinbase.

Первый — уровень идентификации. Для работы на блокчейне AI-агент должен быть узнаваемым. Стандарт ERC-8004 выступает в этой роли. Он реализуется в виде NFT, но не как художественный объект, а как структурированный удостоверяющий документ. Каждый токен содержит три компонента:

1. Идентичность (Identity)
2. Репутацию (Reputation)
3. Верификацию (Validation)

Эти элементы формируют подтвержденный цифровой паспорт на блокчейне.

Что касается механизма платежей, то x402 выступает в роли маршрута. Разработанный Coinbase стандарт x402 — это крипто-native стандарт для платежей AI-агентов. Он позволяет агентам использовать стабильные монеты для автономных транзакций. Основная особенность — автоматическое выполнение смарт-контрактов, где логика условий встроена в код, и при выполнении условий расчеты происходят без участия человека.

Когда ERC-8004 (идентификация) и x402 (платежи) объединяются, AI-агент может подтверждать контрагента и выполнять транзакции без централизованных платформ.

Пример: Ekko поручает своему агенту A купить подержанный ноутбук за не более чем 800 долларов. Продавец — агент B — взаимодействует напрямую.

• Взаимная проверка: через ERC-8004 NFT проверяются идентичность и репутация (например, репутация 72, баланс подтвержден).
• Эскроу: 800 долларов переводятся на смарт-контракт в качестве эскроу, средства блокируются до подтверждения получения.
• Расчет и обновление репутации: после завершения сделки x402 автоматически осуществляет расчет, а репутационные показатели обеих сторон обновляются и записываются в их ERC-8004 NFT.

На всем протяжении отсутствует посредник. Два AI-агента взаимодействуют напрямую через блокчейн-верификацию и расчет, что отражает крипто-native модель Agent-to-Agent (A2A).

4. Крупные технологические компании vs криптовалюты: различия в области работы AI-агентов

Google AP2 представляет собой контролируемую модель, предназначенную для проверенных партнеров. Google ограничивает участников рынка для защиты потребителей. Поскольку выполнение AI-агентов носит вероятностный характер, а не полностью предсказуемый, в случае ошибок ответственность может лечь на поставщика платежной инфраструктуры. Чтобы снизить риск ошибок, Google стремится сузить свою экосистему.

Ограниченная экосистема повышает стабильность, но одновременно ограничивает возможности автономной работы и оптимизации выбора агентами на более широком рынке.

В отличие от этого, ERC-8004 и x402 отражают более открытую архитектуру. Модель криптовалют ориентирована на безразрешительный (Permissionless) и межоперабельный подход.

Хотя в настоящее время полностью автоматизированное выполнение еще не достигнуто, долгосрочная перспектива — это управление ежедневными расходами агентами. Крупные платформы могут попытаться интегрировать основные розничные каналы, тогда как открытые крипто-стандарты имеют структурные преимущества при обработке мелких, высокочастотных программных платежей (микроплатежей). Например, агент покупает 1000 изображений по 0,01 доллара каждое, и в этом случае операционная эффективность на базе крипто-стандартов выше.

Конечно, отсутствие централизованных структур влечет за собой компромиссы: необходимо создавать стандарты идентификации и оценки в децентрализованной манере, а ответственность за сбои ложится на множество участников, а не на одного.

Итог

Крупные технологические компании и криптосообщество движутся к одной цели: реализовать автономный бизнес AI-агентов. Различия — в архитектуре: крупные платформы предпочитают закрытые, контролируемые системы, а крипто-экосистемы — открытые, протокольно-основанные модели.

В будущем, скорее всего, произойдет синергия и взаимодействие этих подходов, а не их противопоставление.