AI-агенти здійснили 138 мільйонів криптоплатежів. Що вони купували?

Понад 138 мільйонів платежів x402 було зафіксовано на Base у дослідженні Chainalysis «Північна Америка 2026». Кількість велика; типовий платіж крихітний. Деяке програмне забезпечення купує дані, перевірку коду та доступ до моделей ШІ, тоді як раніша активність включала спекулятивний випуск токенів, який генерував транзакції, не доводячи існування сталої економіки послуг. Більш показовими є цифри щодо гаманців, які повертаються, поповнюються та платять названим категоріям постачальників.

Дослідження Chainalysis від 14 жовтня визначає категорії, які надають цифрі 138 мільйонів економічного контексту: інференс моделей ШІ, аналіз коду, пошук і потоки даних, платіжна інфраструктура, інструменти агентів, ігри та випуск токенів. Воно також зазначає, що найраніша активність x402 включала короткочасний інтерес до мем-коїнів. Платіж в ончейні може бути реальним, тоді як послуга, яку він купує, є спекулятивним випуском, а не тривалою діловою витратою.

Раніше crypto.news висвітлював поріг у 100 мільйонів транзакцій і пояснював платіжний протокол. Новий звіт надає докази того, що продають отримувачі та чи продовжують гаманці фінансувати свої покупки. Ці два тести важливіші, ніж трактування однієї транзакції як одного автономного клієнта.

Що стоїть за цифрою 138 мільйонів?

Chainalysis описує x402 як протокол, опублікований Coinbase у 2025 році, який дозволяє програмному забезпеченню платити за веб-ресурс, коли сервер запитує оплату. Гаманець може переказати стейблкоїн, отримати ресурс і продовжити своє завдання без того, щоб людина авторизувала цей окремий платіж. Спостережувана активність у цьому звіті — це x402 на Base. Це не підрахунок усіх ШІ-платежів у кожному ланцюжку, ані підрахунок усієї комерції, яку виконують ШІ-системи через картки та звичайні банківські рахунки.

Загальна цифра 138 мільйонів є кумулятивною до кінця періоду дослідження 2026 року, який звіт визначає як 12 місяців, що закінчуються 1 липня 2026 року. Chainalysis розширила своє дослідження розмірів платежів до вересня. Це два вікна спостереження. Механічне застосування 87% частки мікроплатежів із розширеної вибірки до всіх 138 мільйонів транзакцій створило б хибну точність, якщо базові набори даних і визначення не збігаються.

У звіті зазначено, що понад 87% платежів у розширеному вікні припадають на діапазон від однієї сотої цента до десяти центів. Цей діапазон охоплює коефіцієнт 1000. Множення кількості транзакцій на передбачуване середнє значення в ньому не дало б обґрунтованої загальної суми в доларах. Численні дрібні перекази пояснюють, чому x402 цікавий для викликів API; вони не показують дохід постачальників агентських послуг або комісійний дохід для Base.

Транзакції — це дії, а не люди. Один розробник може фінансувати кілька гаманців. Один гаманець може викликати той самий API сотні разів. Сервіс може створити велику кількість транзакцій низької вартості в рамках промокампанії. Цей показник найсильніший як міра використання протоколу і найслабший як міра незалежних платоспроможних клієнтів. Ідентифікація повторюваних, не пов’язаних контрагентів і сталого доходу підсилила б останнє твердження.

Покупки зосереджені на інформації

Chainalysis каже, що відстежила мільйони транзакцій від гаманців агентів до постачальників перевірки коду, фінансової аналітики, даних і пошукових API. Інференс моделей, використання платної моделі ШІ для генерації відповіді, є ще однією значною категорією. Це ймовірні покупки для програмного забезпечення, якому призначено завдання і яке потребує зовнішньої відповіді або актуальної інформації для його виконання.

Агент, який перевіряє смарт-контракт, може заплатити аналітичному сервісу за перевірку безпеки. Фінансовий інструмент міг би купити запит ринкових даних. Туристичний або дослідницький помічник може придбати доступ до бази даних, яку він інакше не міг би прочитати. Ці приклади ілюструють категорії, описані у звіті, а не підтверджені ідентичності для кожного гаманця. Класифікація Chainalysis залежить від знання сервісів-одержувачів і тегування гаманців; активність поза цією спостережуваною сукупністю може відрізнятися.

Звіт також відстежує платежі агентним фреймворкам, каталогам інструментів, платіжним рейкам, іграм, емітентам токенів і послугам, пов'язаним з азартними іграми. Називати всі ці транзакції витратами на ШІ-продуктивність означало б стирати відмінності. Бот, який купує інференс іншої моделі, може бути частиною повторюваного програмного робочого процесу. Гаманець, який платить за мінтинг мем-коїна, може бути спекулятивною грою. Обидва використовують той самий платіжний протокол і можуть виглядати схоже на рівні транзакцій.

Попередній матеріал Crypto.news про інтеграцію агентних платежів Amazon показав корпоративне середовище для програмованих витрат USDC з елементами контролю. Він показує, що розробник може спроєктувати реальний платіжний робочий процес; він не визначає, які з 138 мільйонів транзакцій походили від сервісів Amazon. Джерело не слід використовувати для приписування гаманців іншого набору даних названому підприємству без прямого зв'язку.

Один мем-коїн показав, як кількість може роздутися

Червневе дослідження Chainalysis активності x402 зазначило, що PING, експеримент із платою за мінтинг, допоміг спричинити ранній сплеск. Користувачі викликали ендпоінт, отримували платіжний запит і платили за мінтинг токена. Протокол обробляв виклики так, як було задумано. Однак попит на PING не довів, що розробники продовжуватимуть платити за корисні дані чи інференс після згасання спекуляцій.

Жовтневий звіт стверджує, що суміш дозріває в бік інформаційних сервісів. Це твердження має спостережувану контрперевірку: чи продовжують адреси-одержувачі, пов'язані з перевіркою коду, даними та модельними сервісами, отримувати платежі після завершення одноразових промоакцій? Чи ті самі клієнти поповнюють свої бюджети й користуються сервісом протягом кількох звітних періодів? Без обсягу та вартості на рівні категорій зміна наративу може випереджати транзакційну суміш.

Інший аналіз Crypto.news агентних платежів на XRPL перетворив велику кількість платежів на близько $280 мережевих комісій за тоді заявленою ставкою. Base має іншу структуру комісій, і його число 138 мільйонів не можна множити на комісію XRPL. Порівняння показує, чому кількість, надіслана вартість, дохід від сервісу та мережеві комісії мають бути чотирма колонками, а не однією.

Запит x402 може стосуватися частки цента, що ускладнює економіку карток. Однак низька вартість розрахунків — це лише одна частина загальних витрат. Хтось має фінансувати гаманець, керувати ключами та дозволами, обробляти санкції та ризик шахрайства, звіряти квитанції та вирішувати невдалі відповіді API. Дешевший граничний переказ допомагає лише тоді, коли ці фіксовані та операційні витрати можна розподілити на достатньо корисної роботи.

Поповнення гаманців дає кращий сигнал утримання

Chainalysis групує гаманці за кварталом, у якому вони вперше отримали фінансування. Серед кваліфікованих гаманців частка тих, що отримали другий депозит протягом 30 днів, зросла з 70,6% для когорти Q3 2025 до 89,3% для когорти Q2 2026. Дослідники вимагали, щоб гаманці надсилали платежі щонайменше у два окремі дні, виключаючи одноденні експерименти з цього розрахунку. Поповнення є доказом того, що оператор фінансував продовження активності, хоча це не доводить прибуткового бізнесу чи незалежного користувача.

Знаменник має вирішальне значення. Це не 89,3% усіх гаманців, які коли-небудь торкалися x402. Це відібрана когорта, що відповідає правилу активності та спостерігалася протягом повного 30-денного вікна. Chainalysis зазначає, що Q2 2026 року був найновішою когортою з таким вікном. Поширення цього показника на всі агентські гаманці перебільшило б утримання. Навіть для кваліфікованих гаманців друге фінансування могло бути невеликим або пов'язаним із тестом.

Інтервал від фінансування до першого платежу змінився з медіанних 73 днів для гаманців кінця 2025 року до 18 хвилин до Q3 2026 року. Частка витрат протягом однієї години після фінансування зросла з 4% у Q3 2025 року до 67% у Q3 2026 року, згідно з тим самим дослідженням. Ця закономірність відповідає гаманцям, підготовленим для негайної роботи, а не гаманцям, що залишалися бездіяльними перед тим, як хтось почав експериментувати. Звіт не показує повного програмного завдання клієнта, тому намір є висновком із часу.

Графік когорт за більшу кількість місяців перевірив би стійкість покращення. Якщо новофінансовані гаманці продовжують поповнюватися, але послуги, які вони купують, здебільшого пов'язані з їхнім власним оператором, це показало б операційне повторне використання без широкого ринку. Якщо незалежні постачальники отримують повторні платежі від багатьох окремо фінансованих агентів, аргумент на користь функціонуючого ринку машина-до-машини стає сильнішим.

Домінування США залежить від категорії та вибірки

Звіт приписує 30% транзакцій агента x402 до послуг, які він може геолокувати до гаманців, фінансованих у США. Для інференсу ШІ-моделей зокрема ця частка становить 88,1%. Різні знаменники пояснюють, чому обидва відсотки можуть бути правдивими. Гаманці США домінували в платному доступі до моделей у межах підмножини з тегом локації, а не 88,1% кожного платежу x402 на Base.

Гаманці, пов'язані з Китаєм, становили близько дев'яти з десяти транзакцій у позначеній категорії безпеки та аналізу коду, причому більшість цієї категорії надходила до AgentLISA, каже Chainalysis. Помітність одного одержувача може формувати частку країни. Це не показує, що 90% усіх витрат китайських агентів припадає на безпеку, або що кожен такий гаманець належить китайському резиденту. Географічна атрибуція ончейн-адреси є оцінкою на основі доступних сигналів.

Дослідники припускають, що різна економіка моделей могла б пояснити, чому гаманці США частіше платять за інференс, тоді як китайські оператори використовують альтернативи з відкритими вагами. Це запропоноване пояснення, а не поле транзакції, яке ідентифікує ціну моделі чи мотивацію клієнта. Оператор міг би платити за послугу США з іншого місця або спрямовувати фінансування через біржу, що ускладнює тегування локації.

Висвітлення USDC у платежах агентів від Crypto.news описало сильну роль розрахунків у доларах. Частку, приписану конкретному набору даних і даті, не слід переносити на кожну транзакцію в новій вибірці Chainalysis. Корисний зв'язок є структурним: автоматизована покупка низької вартості потребує одиниці, яку продавець може оцінити без зміни вартості волатильного токена між запитом і виконанням.

Автономія має власника бюджету

Агент може обирати, коли і де купувати результат API, але людина або організація забезпечує його гаманець, визначає дозволи та поповнює кошти. Програмний процес, який платить без кліку людини для кожного запиту, не є суб'єктом із незалежною фінансовою відповідальністю. Бізнес, що розгортає агентів, потребує лімітів за постачальником, сумою, часом і типом послуги, а також способу відкликати скомпрометовані облікові дані.

Сам платіж видно ончейн, тоді як куплений результат може залишатися офчейн. Запис у блокчейні може показати, що токен переміщено до постачальника; він зазвичай не може довести, що повернені дані були точними або що відповідь моделі була корисною. Послуга могла б стягувати плату за недоступну кінцеву точку, або зловмисний агент міг би купувати нерелевантну інформацію. Обробка квитанцій і спорів повинна пов'язувати переказ токенів із відповіддю API.

Висвітлення шлюзу даних x402 від The Graph ілюструє, чому вимірюваний доступ до API приваблює постачальників. Стягнення плати за запит може залучити клієнтів, не готових купувати підписку. Це також наражає продавця на сплески запитів, а покупця — на некерований цикл, який повторно викликає ту саму кінцеву точку. Обмеження витрат, журналювання та сповіщення про аномалії можуть зменшити цей ризик. Протокол, який розраховує переказ, не може вирішити, чи був потрібен агентові результат.

Атрибуція створює ще один виклик. Гаманець можуть називати агентом, бо він використовував x402, але платником міг бути людський скрипт, торговий бот або промоційна послуга. Класифікація Chainalysis вимірює спостережувані взаємодії, а не приватну модель і процес прийняття рішень за кожною транзакцією. Чесна назва для 138 мільйонів — платежі x402 на Base, пов'язані з протоколом, який зазвичай використовують агенти, з категоріями та обмеженнями, які розкривають дослідники.

Сильніший аргумент і відсутня цифра доходу

Coinbase і Circle мають переконливе твердження, що карткові мережі погано підходять для платежів розміром із машинні транзакції. Запит даних на один цент не може нести ту саму фіксовану економіку, що й звичайна покупка карткою. Докази Chainalysis про те, що багато кваліфікованих гаманців швидко поповнюються і витрачають кошти, підтверджують новий сценарій використання, що виходить за межі одноденних демонстрацій. Корпоративні інтеграції додають ще один шлях для цих рейок досягти реальних бюджетів програмного забезпечення.

Докази все ще не дають повного звіту про доходи. Звіт надає велику сукупну кількість транзакцій, широкий розподіл мікроплатежів і вибіркові моделі поведінки гаманців. Він не дає перевіреного загального обсягу доходу від оплаченого виведення моделей, чистого прибутку продавців API або кількості не пов'язаних між собою фірм, які фінансують ці гаманці. Навіть велика загальна вартість може містити повторювані перекази між пов'язаними рахунками; навіть мала загальна вартість може оплачувати корисну, недорогу роботу. Попит на рівні одержувача — це відсутня колонка.

Наступний корисний звіт визначив би обсяги за категоріями та доларові значення за порівнянні періоди, унікальні платні організації, коли атрибуція це дозволяє, повторюваних одержувачів, повернення коштів і частку транзакцій, пов'язаних зі спекуляціями. Він мав би залишати невідому активність видимою, а не приписувати кожній транзакції комерційну мету. Показники когорти Chainalysis дають підставу уважно вивчати ринок; вони не закривають питання про його економічний розмір.

Знаменник у 138 мільйонів потребує аудиту транзакцій

Ончейн-платіж є спостережуваним, але визначення того, чи належить гаманець ШІ-агенту, є вправою з класифікації. X402 позначає конкретний обмін між клієнтом і сервісом. Людина може написати скрипти для цих викликів, а модель може ініціювати їх після того, як розробник авторизує бюджет. Підрахунок Chainalysis є цінним, оскільки він дотримується визначеного протоколу, проте його не слід перейменовувати на 138 мільйонів незалежних машинних рішень. Кількість унікальних платників, постачальників і завершених завдань не міститься в заголовному числі.

Корисний аудит вибірково перевірив би контракти або рахунки одержувачів у кожній категорії, підтвердив би, яку послугу було надано, і оцінив би частку транзакцій, що надійшли до власної інфраструктури того самого оператора. Розробник може законно спрямовувати платежі між компонентами, які він контролює, щоб тестувати застосунок; ця активність демонструє працюючу рейку, але не зовнішній дохід. Публічний реєстр може виявляти повторювані адреси та суми, тоді як доведення того, хто контролює кожен гаманець, часто вимагає позамережевих доказів.

Сукупний підрахунок також змішує періоди дуже різної поведінки. Червневий звіт Chainalysis описував ранній спекулятивний сплеск; жовтневий звіт описує зростання використання інформаційних послуг. Порівняння обсягу за весь час із поточним місячним складом послуг може зробити нове використання більшим, ніж воно є. Місячні категорії з тими самими правилами тегування показали б, коли корисні покупки перевершили промоції, якщо це перехрещення відбулося. Без такого ряду напрямок підтверджується якісною класифікацією дослідника, а не опублікованою датою перехрещення.

Рух стейблкоїнів може бути завищений через повторне використання тих самих коштів. Гаманець, поповнений на 10 доларів, може зробити сотні крихітних запитів і поповнитися пізніше. Підсумовування переказів може показати, як часто відбувалися платні виклики, але це не означає, що щоразу надходило 10 доларів нового капіталу. Чисті надходження постачальника після повернень, комісій і переказів назад до афілійованих гаманців були б відповідником доходу. Обсяг ончейн-платежів і дохід не слід вважати синонімами.

Чому час до першої витрати важливіший за кількість реєстрацій

Зміна з 73 днів до 18 хвилин свідчить, що гаманці створюються або поповнюються ближче до моменту, коли завдання потребує платної послуги. Це операційна зміна. Вона могла виникнути тому, що розробники покращили інтеграцію, тому що інструменти фінансування автоматично створюють гаманці, або тому що склад учасників змістився в бік операторів з негайним попитом. Дані звіту показують результат і підтверджують інтерпретацію цілеспрямованого використання; вони не виокремлюють, яке саме пояснення це спричинило.

Частка тих, хто витрачає протягом години, 67% у новішій когорті, особливо інформативна в поєднанні з другою статистикою фінансування. Гаманець, який платить один раз швидко, все ще може бути експериментом. Гаманець, який платить у кілька днів і отримує ще один депозит протягом місяця, краще відповідає поточній роботі. Жодне число саме по собі не ідентифікує кінцевого клієнта. Разом вони пропонують більш переконливий операційний сигнал, ніж графік загального створення гаманців.

Подальший тест відстежував би кожну когорту протягом 90 днів, відслідковуючи активні дні, різноманітність постачальників і витрачені стейблкоїни. Друге фінансування через місяць може відображати постійний переказ, встановлений розробником. Різноманітність постачальників може показати, чи купують гаманці в межах екосистеми, чи лише в межах одного застосунку. Ті самі визначення слід зберігати між когортами; зміна правила з двох активних днів на один може зробити утримання сильнішим без зміни поведінки.

Існує корисна межа аналогії з підпискою. Людина, яка поновлює підписку, часто вирішує, що послуга варта оплати. Гаманець агента може поповнюватися автоматично в межах бюджету, а оцінювання відбувається пізніше на рівні організації. Поповнення раз на тридцять днів є свідченням того, що гроші повернулися до гаманця, а не доказом того, що покупець розрахував позитивну віддачу. Поновлення клієнтами підписки на названу послугу було б сильнішим бізнес-показником.

Хто перевіряє покупку, коли покупець — це код?

Організація може призначити агенту денний бюджет і затверджених постачальників, але програмне забезпечення все одно може здійснити низку поганих покупок у межах цього ліміту. Платіжна політика повинна визначати, хто може змінювати дозволену суму, як зберігаються облікові дані, яка відповідь API вважається виконанням і коли рахунок заморожується. Блокчейн підтверджує, що токени перемістилися, а не те, чи була інформація свіжою або чи успішно завершився придбаний обчислювальний процес.

Малі платежі можуть перетворитися на великі витрати через частоту. Агент, який надсилає запит за п'ять центів раз на секунду, витратив би $180 за годину, якби працював безперервно. За десять центів за запит погодинна сума становить $360. Це гіпотетичні розрахунки за формулою «ставка помножена на суму», а не спостереження Chainalysis. Вони ілюструють, чому низька ціна за одиницю все одно вимагає обмежень швидкості, лімітів витрат і оповіщень, коли агент зациклюється.

Агент може купувати в зловмисної служби, яка повертає інструкції замість запитаних даних. Програмне забезпечення, яке приймає зовнішні відповіді, повинно відокремлювати оплачений вміст від повноважень над своїм гаманцем. Список схвалених платежів платіжної системи та межа інструкцій моделі — це окремі засоби контролю. Система, яка перевіряє рахунок-фактуру, але довіряє кожному поверненому повідомленню, все одно може бути використана без жодного збою платіжного протоколу.

Для дотримання вимог платник і одержувач є більш значущими ідентичностями, ніж мітка агента. Географічні висновки Chainalysis залежать від атрибуції джерел фінансування, тому невідомі місця повинні залишатися поза твердженнями про національні частки. Бізнесу потрібні записи, які пов'язують гаманець, людину-власника бюджету та рахунок постачальника. Якщо агент купує регульовану послугу, автономний запит не знімає з бізнесу його власних юридичних зобов'язань.

Коли платіж менший за комісію за його розслідування

Мікроплатежі змінюють економіку нагляду. Компанія не може вручну перевіряти кожен виклик моделі чи API за п'ять центів і все ще пропонувати цю послугу за п'ять центів. Вона може перевірити джерело фінансування, затвердити категорію одержувача та встановити автоматичні пороги, які зупиняють або позначають аномальну поведінку. Розслідування слідує за шаблоном або винятком. Chainalysis наводить подібний аргумент щодо перевірки налаштування та призначення, але деталі впровадження різняться залежно від постачальника гаманця та організації.

Гаманець із дозволом у $20 може виконати багато дешевих запитів, але правила повинні визначати, як агент обирає серед постачальників. Якщо служба змінює свою ціну з $0.02 на $0.20, статичний дозвіл все одно може дозволити витрачати в десять разів більше за виклик. Агент повинен отримувати граничну ціну від свого оператора та безпечно зупинятися, коли постачальник її перевищує. Знову ж таки, переказ може пройти правильно, тоді як рішення про покупку є поганим.

Квитанції потребують одиниці, яку можуть перевірити і покупець, і продавець. Хеш транзакції стейблкоїна доводить, що платіж відбувся; ідентифікатор відповіді служби може показати, за який запит було сплачено. Поєднання цих двох є необхідним, якщо клієнт оспорює списання або якщо API вичерпує час очікування після прийняття платежу. Служба без придатної процедури повторної спроби чи повернення коштів може мати вражаючий обсяг ончейн-транзакцій і погане утримання клієнтів.

Та сама проблема впливає на вимірювання шахрайства. Зловмисник міг би спрямувати велику кількість дешевих викликів через контрольовану ним службу, щоб роздути свою уявну базу користувачів. Витрати становили б комісії мережі, час розробників і будь-які втрати на конверсії, потенційно набагато нижчі за заявлений номінальний обсяг, коли кошти циркулюють. Серйозна панель моніторингу повинна повідомляти про незалежно контрольованих покупців і повторювані доходи від послуг, а не лише про кількість транзакцій.

Наступний звіт може відокремити галузь від демонстрації

Свідченням галузі були б постачальники послуг, які отримують стабільний дохід від не пов'язаних агентів, оператори, які збільшують бюджети після оцінки результатів, та кілька постачальників, які конкурують за ціною та якістю. Нові категорії одержувачів і когорти гаманців від Chainalysis просувають дискусію в цьому напрямку. Вони поки що не ідентифікують кінцевих користувачів, які оплачують рахунки, або прибуток від проданих послуг.

Розподіл низької вартості робить цей варіант використання відмінним. Платний запит даних, що коштує копійки, може бути недоцільним на застарілих карткових рейках, а програмований гаманець може здійснити його посеред програмного завдання. Однак показаний картковий світ має білінг на основі облікового запису та щомісячну агрегацію, які також можуть підтримувати невеликі ціни за одиницю без стягнення плати з картки за кожен виклик. Перевагу X402 слід порівнювати з цією альтернативою, а не лише з абсурдним випадком окремого проведення картки за частку цента.

Постачальник може обирати підписки, передплачені кредити або оплату за використання x402, і клієнти можуть віддавати перевагу різним моделям. Платежі агентів займуть стійке місце, якщо вони зменшать тертя під час підключення, досягнуть корисного ринку покупців і розраховуватимуться за прийнятною загальною вартістю. Показник у 138 мільйонів свідчить про те, що програмне забезпечення використовує цю рейку. Дані про категорії та доходи в майбутніх періодах покажуть, скільки економічної роботи на ній тримається.

На що звернути увагу

• Порівнювані періоди: Нові показники кількості транзакцій x402 та доларових обсягів на Base з використанням однакового класифікаційного вікна.
• Склад отримувачів: Частка платежів і вартості, що спрямовуються на інференс, дані, перевірку коду та спекулятивну активність з токенами.
• Когорти гаманців: Показники повторного фінансування з чітко визначеним фільтром активності та завершеним періодом спостереження.
• Концентрація: Чи припадає більшість трафіку в кожній категорії на невелику кількість сервісів або гаманців.
• Контроль: Публічні умови продукту щодо бюджетів агентів, дозволів постачальників і обробки невдалих платних запитів.

Часті запитання