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

Этот отчет подготовлен компанией Tiger Research. Для достижения истинной автономии необходима встроенная платежная способность. Рынок уже активно готовится к этому переходу.

Ключевые моменты

Платежные субъекты переходят от человека к AI-агенту, что делает инфраструктуру платежей ключевым требованием для реализации по-настоящему автономных систем.

Крупные технологические компании (включая Google AP2 и OpenAI Delegated Payment) разрабатывают автоматизированные системы платежей на базе существующих платформ и инфраструктуры, основанные на одобрениях.

Криптовалюты с помощью стандартов ERC-8004 и x402 используют идентификацию на базе NFT и смарт-контракты для реализации децентрализованных моделей платежей.

Крупные технологические компании делают упор на удобство и защиту потребителей, тогда как криптовалюты подчеркивают суверенитет пользователя и расширенные возможности Agent-уровня исполнения.

Ключевой вопрос будущего: кто контролирует платежи — платформа или открытые протоколы.

1. Платежи больше не прерогатива человека

Источник: macstories (Federico Viticci)

Недавно «OpenClaw» привлек широкое внимание. В отличие от таких систем ИИ, как ChatGPT или Gemini, которые в основном занимаются поиском и организацией информации, OpenClaw позволяет AI-агентам напрямую 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 — управление почтой, координация календаря, просмотр веб-страниц.

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

Однако остается важное ограничение. Для полной автономии AI-агентам необходимо иметь возможность осуществлять платежи. В настоящее время агенты могут искать товары, сравнивать варианты и добавлять их в корзину, но окончательное подтверждение платежа все равно требует одобрения человека.

Исторически системы платежей проектировались вокруг человека. В среде, управляемой AI-агентами, эта предпосылка больше не работает. Для полной автоматизации агенты должны уметь самостоятельно оценивать, авторизовывать и завершать сделки в рамках заданных ограничений.

Предвидя этот переход, крупные технологические компании и нативные криптопроекты за последний год запустили технологические рамки, 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), расширяя свою инфраструктуру для AI-агентов. Хотя OpenAI и Amazon также анонсировали подобные инициативы, Google — пока единственная крупная компания с структурированным реализуемым каркасом.

AP2 делит процесс транзакции на три уровня авторизации (Mandate Layers). Такая структура позволяет отдельно контролировать и аудитировать каждый этап.

Целевое назначение (Intent Mandate): фиксирует намерения пользователя.

Авторизация корзины (Cart Mandate): определяет, как именно должна быть выполнена покупка по заданным правилам.

Авторизация платежа (Payment Mandate): осуществляет фактический перевод средств.

Пример: Ekko просит AI-агента Google Shopping найти и купить зимнюю куртку стоимостью до 200 долларов.

— Intent Mandate: Ekko дает команду AI-агенту купить «зимнюю куртку с бюджетом не более 200 долларов». Эта инструкция записывается как цифровой контракт в блокчейн, то есть — как намерение.

— Cart Mandate: агент ищет подходящие товары у партнерских продавцов, добавляет подходящие в корзину, проверяет цену (199 долларов, в рамках бюджета ✓), подтверждает адрес доставки.

— Payment Mandate: Ekko просматривает выбранный товар и одобряет покупку. 199 долларов списываются через Google Pay. Или агент может автоматически завершить платеж в рамках заданных параметров.

Весь процесс происходит без необходимости ввода дополнительных данных пользователем. Google AP2 использует существующие учетные данные (предварительно зарегистрированные карты и адреса), что снижает порог входа и упрощает внедрение.

Источник: Google

Однако в настоящее время Google поддерживает платежи только внутри своей партнерской сети. Это ограничивает использование системы в рамках контролируемой экосистемы, снижая межоперабельность и открытый доступ.

3. Криптовалюты: самоуправляемые и открытые обмены

Криптовалютные проекты также развивают инфраструктуру для платежей AI-агентов, но их подход существенно отличается от крупных платформ. В то время как крупные системы создают доверие внутри контролируемых экосистем, криптовалюты начинают с другого вопроса: смогут ли AI-агенты получать доверие без зависимости от централизованных платформ?

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

Первое — слой идентификации. Для работы AI-агента в блокчейне необходимо его узнаваемость. ERC-8004 выполняет эту функцию. Он выпускается в виде NFT, но не как художественный объект, а как структурированный цифровой паспорт. Каждый токен содержит три компонента:

— Идентичность (Identity)

— Репутацию (Reputation)

— Верификацию (Validation)

Эти элементы формируют проверяемое на блокчейне удостоверение личности.

Что касается платежных механизмов, то x402 служит путём для осуществления платежей. Разработанный Coinbase стандарт x402 позволяет AI-агентам совершать автономные транзакции с помощью стабильных монет. Его ключевая особенность — автоматическое выполнение смарт-контрактов, где логика условий встроена в код, и при выполнении условий расчет происходит без участия человека.

Когда ERC-8004 (идентификация) сочетается с x402 (платежи), AI-агент может верифицировать контрагента и выполнять транзакции без зависимости от централизованных платформ.

Пример: Ekko поручает своему агенту A купить подержанный ноутбук с бюджетом до 800 долларов. Агент B продавца взаимодействует напрямую.

— Взаимная проверка: через ERC-8004 NFT проверяются идентичность и репутация (например, репутация 72, баланс подтвержден).

— Смарт-контракт: 800 долларов переводятся на эскроу (хранение в смарт-контракте), средства блокируются до подтверждения получения.

— Расчет и обновление репутации: после завершения сделки x402 автоматически осуществляет расчет, а репутационные записи обновляются и записываются в соответствующие ERC-8004 NFT каждого участника.

Весь процесс происходит без посредников. Два AI-агента взаимодействуют напрямую через блокчейн-верификацию и расчет, что отражает крипто-родную модель Agent-to-Agent (A2A).

4. Крупные технологии против криптовалют: различия в сфере работы AI-агентов

Google AP2 представляет собой контролируемую модель, предназначенную для проверенных партнеров. Google ограничивает участников рынка для защиты потребителей. Поскольку результаты работы AI-агентов могут быть вероятностными, а не полностью детерминированными, в случае ошибок ответственность может в конечном итоге лечь на поставщика инфраструктуры платежей. Чтобы снизить риск ошибок, Google заинтересована в сокращении своей экосистемы.

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

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

Хотя в настоящее время полностью автоматизированное выполнение еще не достигнуто, долгосрочная перспектива — автономное управление агентами повседневными расходами. Крупные платформы могут попытаться интегрировать основные розничные каналы, а открытые крипто-стандарты имеют структурные преимущества при обработке мелких, высокочастотных программных платежей (микроплатежей). Например, агент покупает 1000 изображений по 0.01 доллара за каждое, что более эффективно реализуется через крипто-родные пути.

Конечно, отсутствие централизованных институтов также влечет за собой компромиссы: необходимо создавать стандарты оценки идентичности в децентрализованной манере, и за неудачи не несет ответственность ни один единственный субъект.

Итог

Крупные технологические компании и криптовалютные проекты движутся к одной цели — реализации автономных коммерческих решений с помощью AI-агентов. Различия в архитектуре: крупные платформы предпочитают закрытые, контролируемые системы, а крипто-экосистемы — открытые, протокольные модели.

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