З переходом штучного інтелекту до реальних витрат може розпочатися новий етап для XRP

Агенти на базі штучного інтелекту можуть розширити комерційне використання XRP

Для XRP може розпочатися новий етап, оскільки автономне програмне забезпечення переходить від придбання цифрових ресурсів до виконання комерційних завдань у реальному світі. Чендлер Фанг, співзасновник стартапу t54, що спеціалізується на довірі до агентів штучного інтелекту, 21 серпня окреслив потенційний перехід на X, описавши економіку агентів, що складається з ринків із різними вартістю платежів, частотою та вимогами до розрахунків.

До того, як стати співзасновником t54, Фанг працював керівником продуктового напрямку в Ripple, а до цього обіймав посади у сфері кількісних фінансів та блокчейну в J.P. Morgan. З того часу Ripple підтримала його компанію, приєднавшись до Franklin Templeton у раунді початкового фінансування на суму 5 мільйонів доларів.

Розрахунки між машинами вже не є відкритим питанням, оскільки агенти вже провели понад мільйон транзакцій через XRP Ledger без участі людини.

Фанг зазначив, що наступне питання полягає в тому, як ця діяльність переросте у більш широку комерційну діяльність, включаючи додатки, які у фоновому режимі обирають XRPL. Він написав:

«Це змінює те, як ми повинні мислити про впровадження XRPL».

Вимоги щодо витрат можуть переосмислити систему оплати послуг агентів

Перший комерційний етап зосереджується на цифрових продуктах, які агенти можуть знаходити, купувати та використовувати в рамках автоматизованих робочих процесів. XRPL AI Starter Kit від Ripple, випущений 10 червня, вже підтримує платежі x402 з використанням XRP або Ripple USD (RLUSD), що дозволяє автономному програмному забезпеченню оплачувати інтерфейси прикладного програмування, обчислювальні ресурси, модельне виведення та інші онлайн-послуги.

Наступний етап надасть агентам обмежені повноваження щодо витрат, водночас вимагаючи від них дотримання бюджетів, обмежень щодо торговців та правил затвердження, встановлених користувачами. Програма Agent Pay for Machines від Mastercard поширює цю модель на рахунки-фактури, обчислювальні потужності та інші транзакції, що виконуються машинами, які підприємства хочуть обробляти без необхідності затвердження кожної з них людиною.

Карткова мережа запустила програму 10 червня разом із понад 30 партнерами, серед яких Coinbase, Stripe та Solana Foundation. Компанія Ripple приєдналася до програми через RippleX, об’єднавши криптоплатіжні канали та традиційні платіжні системи в єдину платформу для автоматизованих бізнес-закупівель.

Споживачам та підприємствам знадобляться криптовалютні гаманці, а також фінансові інструменти, що визначають, що саме може придбати агент, скільки він може витратити та які рішення потребують затвердження людиною. Торговці, у свою чергу, повинні будуть надавати ціни, інформацію про запаси, умови доставки та платіжні інтерфейси у форматах, які можуть інтерпретувати автономні системи.

Агенти, які сформують надійну історію ідентифікації, транзакцій та погашення боргів, з часом зможуть отримувати фінансові можливості або кредит замість попереднього фінансування кожного завдання, зазначив Фанг.

Використання XRP залежатиме від потреб у розрахунках

Розширення діяльності агентів не вимагатиме, щоб кожен пошук, перевірка політики чи порівняння цін перетворювалися на транзакцію XRPL. Для повторюваних платежів між тими самими сторонами можна використовувати платіжні канали XRPL, що дасть учасникам змогу обмінюватися підписаними вимогами XRP поза консенсусом перед врегулюванням їхнього сукупного зобов’язання через транзакцію в реєстрі.

За словами Фанга, три етапи впровадження створюють різні обсяги навантаження: часті платежі на невеликі суми за цифрові послуги, менша кількість транзакцій на більші суми для споживчої та ділової торгівлі, а також тисячі внутрішніх операцій перед одним розрахунком для вбудованих агентів. Він додав, що платформи могли б агрегувати діяльність або здійснювати розрахунки за чистими зобов’язаннями замість того, щоб фіксувати кожен крок у реєстрі.

Платіжний актив буде варіюватися залежно від мети кожної транзакції та вимог до розрахунків. XRP може обробляти прямі платежі, маршрутизацію або остаточний розрахунок, тоді як RLUSD може забезпечувати вартість у доларах для певних покупок. Існуючі аналізи описують XRP та RLUSD як такі, що виконують взаємодоповнюючі функції в XRPL, а не конкурують між собою за обробку кожної транзакції.

Впровадження XRPL може стати непомітним

У довгостроковій перспективі впровадження може призвести до розміщення агентів у казначейських платформах, логістичних системах та фінансових додатках без необхідності прямої взаємодії користувачів із XRPL. Програмне забезпечення могло б у фоновому режимі порівнювати постачальників, оцінювати ризики та обирати інфраструктуру блокчейну.

За словами Фанга, взаємодія є більшою проблемою, ніж переміщення активів між блокчейнами, оскільки транзакції все частіше можуть починатися всередині карткових, банківських або інституційних систем, перш ніж підключатися до розрахунків на основі блокчейну.

Фанг пояснив:

«Для довгострокового впровадження не потрібно, щоб кожна людина відкривала гаманець XRPL або свідомо обирала блокчейн перед виконанням завдання».

Отже, сам лише обсяг транзакцій даватиме неповне уявлення про рівень впровадження агентами. Більш інформативними показниками будуть повторюваність операцій, дохід торговців, дотримання вимог щодо витрат, успішна доставка та ефективне вирішення спорів. Співзасновник t54 підсумував: «До того часу XRPL оцінюватимуть не лише за тим, чи можуть агенти ним користуватися. Його оцінюватимуть за тим, скільки корисної економічної діяльності вони вирішать здійснювати через нього».

Фанг зазначив, що зсередини галузі прогрес і надалі виглядатиме поступовим, порівнявши цю ситуацію з появою ChatGPT, коли багаторічна робота над інфраструктурою здалася раптовою лише тоді, коли продукт досяг широкої аудиторії. Він передбачив, що люди перестануть запитувати, що вважається транзакцією агента, і просто очікуватимуть, що агенти не виходитимуть за межі своїх повноважень, додавши, що поширення технології показує, на яке навантаження XRPL має бути розрахована в майбутньому.