На прошлой неделе я сделал кое-что, что буквально выбило меня из колеи: взял банковскую карту, которой пользовался пять-шесть лет, и оплатил через неё API вызов нового AI-модуля — всего лишь 0,01 доллара. И что в итоге? Когда пришла выписка, я офигел: кроме этого одного цента, банк дополнительно снял ещё 0,3 доллара комиссии. Ещё более абсурдно — эта операция "зависла" на три дня, прежде чем деньги дошли до получателя.
Представь себе такую картину: одна AI-система каждую секунду может делать тысячи или десятки тысяч подобных микроплатежей и решений. Если всё это проводить через банковские процессы, только на комиссиях можно разориться, не говоря уже о том, что медленная скорость зачисления парализует всю вычислительную цепочку. После этого я окончательно понял — те самые крутые платёжные гиганты на самом деле дико паникуют перед вызовами AI-эры.
Чтобы объяснить, почему традиционные платёжные игроки отстают, а Web3-решения вроде KITE способны прорваться вперёд, надо сначала разобрать их базовую логику.
Традиционная платёжная система — будь то сеть кредитных карт или межбанковские переводы — по сути всегда строится вокруг "централизованного доверия" и "крупных расчётов". Эти системы изначально проектировались так: каждая транзакция должна проходить многостороннюю проверку, процесс клиринга, контроль рисков, а между ними встраиваются разные организации и этапы проверки. Для крупных сделок вроде покупки дома или машины такой механизм действительно надёжен. Но когда дело доходит до "ультрамикроплатежей" и "мгновенных расчетов" в AI-сценариях, вся эта архитектура превращается в балласт.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
На прошлой неделе я сделал кое-что, что буквально выбило меня из колеи: взял банковскую карту, которой пользовался пять-шесть лет, и оплатил через неё API вызов нового AI-модуля — всего лишь 0,01 доллара. И что в итоге? Когда пришла выписка, я офигел: кроме этого одного цента, банк дополнительно снял ещё 0,3 доллара комиссии. Ещё более абсурдно — эта операция "зависла" на три дня, прежде чем деньги дошли до получателя.
Представь себе такую картину: одна AI-система каждую секунду может делать тысячи или десятки тысяч подобных микроплатежей и решений. Если всё это проводить через банковские процессы, только на комиссиях можно разориться, не говоря уже о том, что медленная скорость зачисления парализует всю вычислительную цепочку. После этого я окончательно понял — те самые крутые платёжные гиганты на самом деле дико паникуют перед вызовами AI-эры.
Чтобы объяснить, почему традиционные платёжные игроки отстают, а Web3-решения вроде KITE способны прорваться вперёд, надо сначала разобрать их базовую логику.
Традиционная платёжная система — будь то сеть кредитных карт или межбанковские переводы — по сути всегда строится вокруг "централизованного доверия" и "крупных расчётов". Эти системы изначально проектировались так: каждая транзакция должна проходить многостороннюю проверку, процесс клиринга, контроль рисков, а между ними встраиваются разные организации и этапы проверки. Для крупных сделок вроде покупки дома или машины такой механизм действительно надёжен. Но когда дело доходит до "ультрамикроплатежей" и "мгновенных расчетов" в AI-сценариях, вся эта архитектура превращается в балласт.
Представь себе: один AI-агент