16 лет взгляд на сценарии, противоречия и финал в глазах специалистов по AI-платежам

Написано: Ivy & Hazel

AI-платежи уже не являются концептом. x402, MPP, Tempo, AP2 — за последний год Coinbase, Stripe, Google, Visa построили каркасы протоколов на разных уровнях. Реальные данные на блокчейне, реальное подключение торговцев, реальные ошибки моделей — всё это начало постепенно появляться.

В прошлую субботу организация 支无不言 провела закрытую встречу по Agent Payment, на которой 16 гостей из инфраструктуры платежей, кошельковых сервисов, крупных платежных компаний, инвестиционных институтов за почти три часа ответили на четыре вопроса: где именно происходит AI-платеж, как безопасно тратить деньги с помощью AI, как зарабатывать на этом бизнесе, и к чему приведет борьба крупных компаний и стартапов.

Ниже — основные выводы, возникшие в ходе обсуждения:

Самая зрелая сцена для Agent платежей — API вызовы, при которых один платеж в 0,01 доллара поддерживается частотой операций;

Противоречие между неопределенностью AI-выводов и требованием финансовой индустрии к определенности — это фундаментальный технический конфликт Agent платежей;

Безопасность Agent платежей переходит от аутентификации личности к проверке намерений;

Механизм chargeback в сценах Agent платежей не работает, тройная арбитражная система станет новым стандартом безопасности платежей;

Дизайнерская философия крупных компаний — не доверять Agent, а доверять транзакциям;

Ключевая проблема Agent платежей — не сама оплата, а то, что в верхних цепочках транзакций еще не восстановлена структура для Agent;

Роль стартапов — поставщики компонентов для крупных компаний, а не конечные сервисы для потребителей.

Hazel Hu

Ведущая подкаста «支无不言», ключевой участник фонда общественных благ GCC, X: withhazelhu; иК: «непривязанный» — не слишком серьезная версия.

Ivy Zeng

Ведущая подкаста «支无不言», исследует реальные кейсы Agentic Payment, фокусируется на росте Fintech, ранее работала в венчурных фондах, отвечала за рост 2C-продуктов в новых банках. X: IvyLeanIn

Thomas Zheng

Руководитель отдела рынка в 支无不言, более 6 лет опыта консультирования по финансированию на первичном рынке, обслуживал ведущие проекты отрасли, способствует связям и взаимовыгодному сотрудничеству.

Инсайт 01

Реальные сценарии — Agent платежи уже происходят, но форма и ожидания отличаются

API вызовы — самая зрелая сцена Agent платежей на блокчейне

Анализ данных о платеже через приложение ClawRouter (, использующем USDC для оплаты API ), показывает, что сцена API вызовов характеризуется высокой частотой и малыми суммами: к началу апреля 2026 года около 1400 уникальных адресов совершили 530 тысяч транзакций на сумму примерно 2,8 тысячи долларов. Учитывая, что платформа также предоставляет бесплатные модели, реальное использование может быть недооценено — около миллиона бесплатных API вызовов в месяц.

График: официальный сайт ClawRouter

Данные одного из стартапов инфраструктуры платежей показывают, что с сентября прошлого года, после внедрения нативного слоя Agentic Payment, около половины вызовов — API.

Базовая модель авторизации — лимитирование

A2A(Agent 2 Agent) — неожиданный успех акции по росту подарочных средств стимулировал инновации и популяризацию механизма авторизации. В основе — лимит, а не одобрение: пользователь заранее дает AI разрешение на сумму, в пределах которой AI может самостоятельно совершать вызовы без подтверждения по каждой операции. «В этом диапазоне AI может управлять вашими деньгами без вашего подтверждения.»

Офлайн-платежи еще не реализованы, проблема не в оплате, а в пользовательском опыте

Исследования онлайн и офлайн расчетов охватили 50 миллионов реальных торговцев, сценарии включают бронирование авиабилетов, пополнение мобильных, покупку подарочных карт и т. д. Но сценарии потребительских покупок все еще сталкиваются с вызовами формирования привычек и улучшения опыта.

Эксперты и лидеры мнений уже создали зрелые бизнес-модели для Agent

Успешные кейсы подтверждают этот путь: известные врачи, лидеры мнений и другие превращают свои знания и контент в Agent, чтобы пользователи могли сначала использовать Agent, когда не могут встретиться с реальным специалистом. Например, один блогер создал приложение, которое за 199 юаней в месяц предлагает услуги, сравнимые с личной консультацией, которая стоит тысячи юаней за 15 минут звонка.

График: блогер превратил свой контент в приложение

Торговый Agent — быстрее находить PMF, чем платежный Agent

Данные из крипто-сектора показывают, что торговые сценарии — это текущий центр реальных потребностей пользователей, а бизнес-модель по сути основана на комиссии. Вспоминая раннюю историю блокчейна, те, кто первыми внедрили торговлю и стабильные монеты при высоких комиссиях за газ, например Tron, — даже после повышения стоимости газа пользователи не спешат уходить.

Потребительские сценарии еще не подтверждены реальным спросом

Обсуждение вызвало феномен: миллионы пользователей во время праздников используют сервисы вроде Qianwen для покупки чая — потому что это удобно или потому что есть субсидия в 25 юаней за заказ? Информационная плотность диалогов ограничена, и в будущем сценарии B2C могут потребовать внедрения умных очков для бесшовных диалогов, что требует качественного улучшения пользовательского опыта.

Участники предложили направления, которые лучше решают пользовательские боли:

Сценарии закупок: требуют строгого контроля бюджета и сравнения поставщиков (например, AI-агент для электронной коммерции от Alibaba — Accio)

Сложные задачи: подготовка к свадьбе, бронирование путешествий и другие многошаговые сценарии

Бронирование билетов: концерты и другие мероприятия с высокой срочностью

График: AI-агент для электронной коммерции от Alibaba — Accio

Agent платежи — новый источник трафика

С точки зрения привлечения трафика, Agent платежи похожи на ранний SEO и короткие видео — это новые возможности для привлечения аудитории. Те, кто изучали SEO в самом начале, хоть и начинали с малого, постоянно находили способы получать ранний трафик. История с «Джянюань Гуань» — аналогия с покупкой пиццы за биткоины — останется в памяти надолго.

История: «2026 год, 7 апреля, на фоне популярности OpenClaw, владелец пельменной создал AI-модуль ‘Jinyuan Yuan Dumpling House·SKILL’. Этот AI-скилл предназначен для AI-агентов, а не для прямого взаимодействия с людьми. После установки AI-ассистент может самостоятельно искать меню, часы работы, правила очереди и даже бронировать очередь онлайн. В декабре 2025 года из-за большого количества очередей серверы службы доставки ошибочно заблокировали интерфейс магазина, и владелец надеется оптимизировать очередь с помощью AI.»

График: AI-скилл для очередей в Jinyuan Yuan Dumpling House

Настоящие Agent платежи еще не начались

С макроскопической точки зрения, говорить о полном Agentic Payment сейчас — преждевременно. Можно провести аналогию с ростом ребенка: сейчас это как ребенок 1–5 лет, его доход — от родителей, а разрешенная сумма — тоже от родителей, и он еще не сформировал собственных намерений (intention)).

Текущая сфера Agent платежей — это в основном производственные сценарии

Общий консенсус — настоящие Agent платежи пока сосредоточены в сферах повышения производительности:

1. API вызовы: использование больших моделей или покупка API для повышения эффективности

2. Корпоративные сценарии: закупки и финансы внутри компаний

3. Vibe Coding: быстрое создание демонстрационных версий или продуктов

Инсайт 02

Идентичность и авторизация — неопределенность AI против определенности финансов

Безопасность Agent платежей требует четырехуровневой системы: идентичности, риск-менеджмента, соответствия и арбитража

Безопасность платежей делится на три уровня: идентичность, риск-менеджмент и соответствие, и для AI-платежей эта структура должна быть сохранена, а в финальной версии добавлен четвертый — арбитраж.

1. Уровень идентичности: аутентификация переходит в проверку намерений

Выдача ID, создание системы кредитных рейтингов (на основе профессионализма Agent, степени принятия, эффективности, стоимости токенов и других критериев), а также внедрение децентрализованных DID систем на базе блокчейна. В основе — возможность прослеживания и проверки. В традиционных платежах аутентификация личности переходит в проверку намерений: нужно учитывать, насколько платеж разумен, соответствует ли поведение требованиям, и соответствует ли конечной цели, а также соблюдению правил.

2. Уровень риск-менеджмента: противоречие между неопределенностью AI и высокой точностью финансовых требований

Здесь есть фундаментальный конфликт: неопределенность AI-выводов против высокой точности, необходимой в финансах, и связанных с этим затрат на ошибочные операции. В реальных сценариях уже выявлены ошибки в распознавании сумм (например, 0,01 USDC может быть прочитано как 10 000 USDC), а также случаи, когда AI легко вводится в заблуждение (например, в описании заказа пишут «может вылечить любую болезнь», и модель делает заказ).

График: AI ошибочно распознал 0,1 USDC как 10 000 USDC

Кроме того, существует риск внедрения вредоносных зависимостей в цепочку поставок — например, через зараженные npm-пакеты, которые могут использоваться косвенно. Защита должна охватывать уровни авторизации (против отмывания денег), модели (от дрейфа и галлюцинаций), а также цепочку исполнения (атаки с внедрением вредоносных кодов).

Крупные технологические компании придерживаются философии, что все Agent — потенциально вредоносны. Они стремятся не к «подтвержденным Agent», а к «подтвержденной цепочке транзакций». Вводя протоколы авторизации (Mandate), разбивая задачи, устанавливая ограничения и проверяя их, создают системы защиты, основанные на многоуровневых доказательствах, принципах нулевого доверия и самопроверке.

3. Уровень соответствия: полуреализованный Lightning Network — хорошее решение для микроплатежей

Традиционные финансы и блокчейн сталкиваются с узкими местами при высокой нагрузке. Для Agent платежей важно определить, что это микроплатежи. Их безопасность можно обеспечить, не делая систему слишком централизованной или децентрализованной. За годы разработки Lightning Network, обладающей высокой теоретической пропускной способностью, она может стать новым фундаментом Agentic Payment.

4. Уровень арбитража: многоуровневая система арбитража заменит chargeback

Классическая система chargeback в Visa не подходит для Agent платежей. Необходима новая система многоуровневого арбитража:

1. Первый уровень: автоматический арбитраж AI по простым спорам (повторные списания, ошибки в суммах, невыполнение услуги)

2. Второй уровень: команда AI для решений, требующих оценки (качество услуги, границы авторизации)

3. Третий уровень: участие человека в разрешении сложных споров

Инсайт 03

Бизнес-модель — захват ниш, переоценка AI, риск-менеджмент и авторизация

Стартапы сейчас «зарабатывают ради любви» — захватывают нишу, занимают позицию, ждут, когда появится возможность.

Торговые сценарии — по сути, с комиссией

Аналогия с ранним развитием блокчейна: те, кто первыми внедрили торговлю и стабильные монеты при высоких комиссиях за газ, например Tron, — даже после повышения стоимости газа пользователи не уходят. В криптоиндустрии торговля по сути основана на комиссиях (take rate).

Агрегация счетов — ключ к экономии при малых платежах

Если платить картой, при сумме менее 10 долларов, торговец может терпеть убытки. В Agentic Payment — много мелких платежей, и решение — агрегировать счета, чтобы увеличить сумму одной транзакции.

Оплата по результату — подходит только для измеримых задач

Пользователь вызывает один API, но результат может сильно отличаться. Как оценить цену услуги AI? Участники считают, что оплата по результату возможна только для простых задач с четкими метриками (например, количество решенных заявок), а в более субъективных сценариях (например, качество лидов) — сложно. В большинстве случаев цена останется по количеству вызовов или по подписке, пока не появится возможность верификации результатов Agent.

Учимся у 400+ компаний и 50 unicorns: уроки ценообразования AI-продуктов | Madhavan Ramanujam

Ключ к коммерциализации Vibe Coding — подписка и конвертация использования

Цель — чтобы новые AI-компании и разработчики могли быстро вывести продукт на рынок. Многие создают простые демо, но превращение их в бизнес — сложнее. Важна стратегия превращения затрат на использование больших моделей в подписочные планы или подписку + кредиты.

Инсайт 04

Конкурентная среда — крупные компании наступают, стартапы ищут стратегии

Stablecoins — снижение давления на традиционные карточные организации

Stripe перед покупкой стабильной монеты Bridge оценивалась в 92 миллиарда долларов, затем снизилась до 700 миллионов, после покупки — снова выросла до 90 миллиардов, а последняя оценка — 159 миллиардов. Их стабильная монета и расчетные сервисы имеют комиссию 1,5%, что значительно ниже традиционных 2,8–3%, и в будущем может снизиться до 1%. В то же время традиционные платежные компании, такие как Visa, сильно уязвимы (зависимость от комиссий), а PayPal, опасаясь конкуренции, не спешит масштабировать свои решения.

Будущие компоненты крупных компаний

Долгосрочная модель — не для конечных пользователей, а для интеграции в инфраструктуру. Крупные компании могут стать клиентами, а стартапы — поставщиками компонентов, создавая инструменты, которые продают по более высокой цене. Это увеличивает централизацию отрасли.

AI-налоги — неизбежность для микроплатежей в ближайшие 3–5 лет

Некоторые участники считают, что AI-налоги станут источником дохода для UBI и пособий по безработице, а высокочастотные AI-платежи — базовой инфраструктурой. Возможные способы взимания налогов:

1. Введение понятия «проникновение AI», градуированное по уровню внедрения

2. Налог на вызовы по токенам, как аналог НДС

Ключевая проблема — не в оплате, а в верхних цепочках транзакций, которые еще не перестроены для Agent

Через протоколы и пользовательские кошельки платежи вроде бы решены, но основная проблема — отсутствие самих транзакций. Например, в сценариях электронной коммерции или покупки билетов Agent не может завершить сделку, потому что сама транзакция еще не создана.

Выйти за рамки — важность «землянки» и границы стартапов

Почему OpenClaw так популярен? Внутри страны — благодаря активной «землянке»: крупные компании продают облачные сервисы, проводят промо-акции. Как в ранних этапах мобильных платежей — чтобы даже пожилые пользователи могли пользоваться, нужны субсидии: «Установите приложение, я научу вас, и вам заплатят 50 юаней».

Но для стартапов это — долгий путь. Один из создателей инфраструктуры AI-платежей говорит, что после оценки ситуации они решили не искать пользовательские сценарии. Потому что обучение пользователей — не их задача, а задача всей отрасли. Если сценарий не работает — смысла нет, а если работает — его должны масштабировать крупные компании, получая выгоду. В противном случае — смысла нет. Они сосредоточены на абстрагировании: убирают все учетные записи, кошельки, мосты, цепочки и платежные сети, чтобы пользователю было не нужно их знать. Осознав это, они понимают, где их выигрыш и какие издержки не стоит брать.

Это, возможно, главный вопрос для всех участников Agent платежей сегодня: не «станет ли Agent платежи», а «на какой ступени вы собираетесь стоять, пока он не станет?» — протокол, кошелек, идентичность, авторизация, транзакции, расчетные цепочки — каждый выбирает свою позицию, и все ждут.

Крупные компании готовятся захватить всю цепочку, стартапы — интегрировать свои решения. Те, кто выживет, — это те, кто не переоценит свои возможности и не недооценит свою ценность на каждом уровне.