XRP กำลังถูกวางตำแหน่งสำหรับการพาณิชย์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เมื่อ Ripple เปิดตัวชุดเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่ทำให้ซอฟต์แวร์อัตโนมัติสามารถทำธุรกรรมบน XRP Ledger ได้ ชุด XRPL AI Starter Kit เพิ่มการรองรับการชำระเงินด้วย XRP และ RLUSD ขณะที่ผู้บริหารของ Ripple ระบุว่าธุรกรรมระหว่างเอเจนต์กับเอเจนต์อาจย้ายมูลค่าหลายพันล้านในท้ายที่สุด
XRP ได้รับการสนับสนุนการชำระเงินสำหรับเอเจนต์ AI ในชุดเครื่องมือเริ่มต้น XRPL AI Starter Kit ของ Ripple ขณะที่ผู้บริหารมองเห็นเงินทุนอีกหลายพันล้านรออยู่ข้างหน้า

Key Takeaways
- Ripple เปิดตัวเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาใหม่ที่ทำให้เอเจนต์ AI สามารถทำธุรกรรมโดยใช้ XRP ได้
- โครงการ agent-commerce ของ Mastercard ขยายศักยภาพความต้องการจากภาคองค์กรสำหรับการชำระเงินแบบอัตโนมัติ
- การยอมรับในอนาคตอาจขึ้นอยู่กับความน่าเชื่อถือของการชำระบัญชี ฟีเจอร์ด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ และต้นทุนที่คาดการณ์ได้
XRP รับบทบาทการชำระเงินด้วย AI มากขึ้น เมื่อ Ripple มุ่งเป้าการพาณิชย์ของเอเจนต์
XRP กำลังได้บทบาทใหม่ในการแข่งขันเพื่อสร้างรางการชำระเงินสำหรับซอฟต์แวร์อัตโนมัติ Ripple เปิดตัว XRPL AI Starter Kit เมื่อวันที่ 10 มิถุนายน โดยมอบเครื่องมือให้นักพัฒนาสร้างแอปชำระเงินแบบเอเจนต์บน XRP Ledger ซึ่งมี XRP เป็นหนึ่งในสินทรัพย์ชำระเงินที่รองรับ
“วันนี้ เรากำลังเปิดตัว XRPL AI Starter Kit ชุดเครื่องมือและการผสานรวมใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยนักพัฒนาสร้างแอปชำระเงินแบบเอเจนต์บน XRP Ledger (XRPL),” Ripple ระบุ การเปิดตัวนี้มุ่งเป้าไปที่เอเจนต์ AI ที่สามารถจ่ายค่าคอมพิวต์ เข้าถึงข้อมูล ชำระใบแจ้งหนี้ และทำธุรกรรมให้เสร็จสิ้นได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยกำกับตลอดเวลา
Ripple อธิบายว่า:
“การเปิดตัวนี้รวมถึงการรองรับการชำระเงินที่ขับเคลื่อนด้วย X402 โดยใช้ XRP และ Ripple USD (RLUSD) ทำให้เอเจนต์ AI สามารถทำธุรกรรมสำหรับ API, คอมพิวต์ และบริการดิจิทัลอื่นๆ ได้”
ขณะนี้นักพัฒนาได้รับสิทธิ์เข้าถึงเครื่องมือในเฟส 1 ที่ทำให้ XRPL ใช้งานได้ง่ายขึ้นในแอปชำระเงินด้วย AI ชุดเริ่มต้นนี้ทำให้ Claude สามารถสร้างวอลเล็ต ตรวจสอบยอดคงเหลือ ส่งการชำระเงิน และติดตามธุรกรรมได้ อีกทั้งยังทำให้เครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI เข้าถึงเอกสาร XRPL ได้ ขณะที่หน้าใหม่บน xrpl.org อธิบายวิธีทดสอบการชำระเงินที่ขับเคลื่อนโดยเอเจนต์ทีละขั้นตอน
ดีไซน์แกนหลักของ XRPL ทำให้ Ripple มีเหตุผลชัดเจนในการผลักดันการชำระเงินด้วย XRP ที่ขับเคลื่อนโดยเครื่องจักร แหล่งข้อมูลชี้ไปที่ความสิ้นสุดแบบกำหนดแน่นอน (deterministic finality), ต้นทุนธุรกรรมที่คาดการณ์ได้, การชำระเงินหลายสกุลเงินแบบเนทีฟ, กระดานแลกเปลี่ยนแบบกระจายศูนย์ที่มีมาในตัว และการชำระบัญชีภายใน 3 ถึง 5 วินาที คุณสมบัติเหล่านี้มีความสำคัญเมื่อซอฟต์แวร์ต้องทำธุรกรรมอย่างรวดเร็วและคำนวณต้นทุนล่วงหน้าได้
แรงผลักจาก Mastercard ทำให้กลยุทธ์การชำระเงินด้วย XRP ของ Ripple เข้าถึงวงกว้างขึ้น
โครงการ Agent Pay for Machines (AP4M) ของ Mastercard เพิ่มฉากหลังทางการค้าที่ยิ่งกว้างขึ้นให้กับการเปิดตัวของ Ripple Mastercard เปิดตัว AP4M เมื่อวันที่ 10 มิถุนายน พร้อมพาร์ตเนอร์มากกว่า 30 ราย รวมถึง RippleX, Coinbase, Stripe และ Solana Foundation เพื่อสนับสนุนเอเจนต์ AI ที่ทำการอนุมัติและชำระบัญชีธุรกรรม
บทบาทของ XRP ยิ่งมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นจากการที่ Ripple เข้าร่วมแรงผลักดัน agent-commerce นั้น XRPL และ RLUSD อยู่ ในศูนย์กลาง ของบทบาท Ripple ในความพยายามด้านการชำระเงินด้วย AI ของ Mastercard ซึ่งการกำหนดสิทธิ์ การควบคุม และความน่าเชื่อถือของการชำระบัญชีเป็นตัวกำหนดกรณีใช้งานของภาคองค์กร
J. Ayo Akinyele หัวหน้าวิศวกรรมที่ RippleX เขียนบน X ว่า:
“เศรษฐกิจของเอเจนต์กำลังมาถึงเร็วกว่าที่คนส่วนใหญ่ตระหนัก ในไม่ช้า มูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์อาจเคลื่อนย้ายผ่านเวิร์กโฟลว์ระหว่างเอเจนต์กับเอเจนต์ โดยเอเจนต์ AI จ่ายค่าบริการ เข้าถึงข้อมูล และชำระธุรกรรมโดยอัตโนมัติ”
“เรากำลังสร้าง XRPL ให้เป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักสำหรับการชำระเงินและการพาณิชย์แบบเอเจนต์ XRPL AI Starter Kit คือก้าวแรก โดยมอบเครื่องมือให้นักพัฒนาสร้างด้วย XRP และ RLUSD ได้ตั้งแต่วันแรก อนาคตคือเอเจนต์ AI ที่สามารถจ่ายเงิน ทำธุรกรรม และประสานงานในสเกลระดับอินเทอร์เน็ต!” เขาแชร์เพิ่มเติม
สถาบันต่างๆ อาจประเมินการชำระเงินของเอเจนต์จากการควบคุมและความน่าเชื่อถือ ไม่ใช่แค่ความเร็วเท่านั้น Ripple เน้นการเอสโครว์ การลงนามหลายฝ่าย การอนุมัติการฝาก และเส้นความเชื่อถือ (trust lines) เป็นฟีเจอร์ของ XRPL ที่สามารถกำหนดคู่สัญญา สิทธิ์การใช้จ่าย และการอนุมัติได้โดยไม่ต้องใช้สมาร์ตคอนแทรกต์แบบกำหนดเอง นอกจากนี้ยังอ้างถึงการดำเนินงานอย่างต่อเนื่องของ XRPL ตั้งแต่ปี 2012 โดยไม่มีการย้อนกลับธุรกรรม
















