من يدير أموال الوكيل الذكي؟

المؤلف: براثيك ديزاى الترجمة: شنو أوبا، كينغز فينانشال

في مارس من هذا العام، أوقفت OpenAI وظيفة التسوق بالوكالة باستخدام الذكاء الاصطناعي. استمرت هذه الوظيفة خمسة أشهر فقط، وشارك فيها 30 تاجرًا من Shopify فقط. المشكلة ليست في بنية الدفع الأساسية، بل في غياب القواعد المصاحبة تمامًا: ما هي المنتجات التي يمكن للذكاء الاصطناعي شراؤها، من يتلقى ضريبة المبيعات، كيف يتم التحقق من المعاملات الاحتيالية، من يتولى مسؤولية الإرجاع بعد البيع، حيث لا توجد معايير واضحة في جميع هذه الجوانب.

تكوين محفظة للذكاء الاصطناعي، وبناء قناة دفع ليست مهمة صعبة، لكن جعل الأفراد والشركات يثقون في تفويض الذكاء الاصطناعي لإدارة الأموال، مع الامتثال للرقابة، يمثل تحديات كبيرة. فقط من خلال نظام قواعد قابل للبرمجة، يمكن بناء بيئة موثوقة للاستخدام. وترك فراغ في قواعد الرقابة أصبح فرصة جديدة في اقتصاد الذكاء الاصطناعي.

في العام الماضي، بلغت قيمة المعاملات التي قام بها الذكاء الاصطناعي 73 مليون دولار، وعدد المعاملات الإجمالي 176 مليون معاملة. قد يبدو هذا الحجم ضئيلًا، لكن شركة McKinsey تتوقع أنه بحلول عام 2030، ستتولى الذكاء الاصطناعي معاملات استهلاكية بقيمة تتراوح بين 3 و5 تريليون دولار على مستوى العالم.

الشركات التي تتنافس على السيطرة على قواعد الرقابة في هذا المجال تسرع في فرض نفوذها. تشمل هذه القواعد التحكم في حدود الاستهلاك، التحقق من الهوية، تنفيذ القواعد، وغيرها من القدرات الأساسية التي تحدد أي الذكاء الاصطناعي يمكنه الوصول إلى أموال.

سوف نستعرض في هذا المقال القوى المختلفة التي تبني النظام المالي للذكاء الاصطناعي، ونحلل القيمة التي يمكن أن تحققها الشركات التي تهيمن على هذا المجال.

المنطق الأساسي للتخطيط متعدد المستويات

هامش الربح من دفع الذكاء الاصطناعي ضئيل جدًا. خلال العام الماضي، كان متوسط قيمة المعاملة الواحدة فقط 0.31 دولار.

دعونا نحسب الأمر: معاملة بقيمة 0.31 دولار، بعد مرورها عبر عدة مؤسسات، يتبقى القليل جدًا من الأرباح. وفقًا لمعدل Stripe القياسي (2.9% رسوم + 0.3 دولار رسوم ثابتة)، فإن المبلغ الذي يتلقاه التاجر في النهاية أقل من 0.1 سنت؛ كما أن رسوم تحويل فيزا تُخصم أيضًا ثلثي المبلغ. بالمقابل، قناة دفع العملات المستقرة على الشبكة الثانية للعملات المشفرة، تعالج معاملات مماثلة مقابل 0.0001 دولار فقط.

هذا الفرق في التكاليف يمنح الحلول المشفرة ميزة طبيعية في مستوى تسوية المعاملات.

حاليًا، أصبحت بنية تحتية مستوى التسوية للمعاملات تقريبًا ناضجة. من بين 176 مليون معاملة للذكاء الاصطناعي العام الماضي، تم إنجاز الغالبية عبر بروتوكول Coinbase x402، وهناك الآن حوالي 3900 تاجر يدعمون الدفع بالذكاء الاصطناعي. أطلقت Stripe و Tempo معًا بروتوكول الدفع الآلي (MPP)، الذي دخل حيز التنفيذ في مارس من هذا العام، ويدعم أكثر من 100 خدمة. في نفس الوقت، أطلقت Google و Visa و MasterCard منتجات دفع بالذكاء الاصطناعي. خلال عام واحد فقط، تنافست أكبر خمس أنظمة دفع على الساحة.

لكن الاعتماد فقط على المعاملات الصغيرة بقيمة 0.31 دولار لن يحقق أرباحًا عالية. القيمة الحقيقية للصناعة تتركز في عوائد تراكم الأموال وفي تنظيم قواعد الدفع.

لقد حللنا الأسبوع الماضي أن الشركات يمكنها تحقيق أرباح من خلال السيطرة على محافظ العملات المستقرة للذكاء الاصطناعي، وأن تراكم الأموال هو مصدر واحد للقيمة، لكن نظام القواعد المنظمة لاستخدام الأموال يحمل إمكانات أكبر.

هذه القواعد تشمل حدود الاستهلاك، التحقق من هوية الذكاء الاصطناعي، تنفيذ السياسات، تدقيق المعاملات، وتحديد مسؤولية الأعطال. لا تزال هذه المنطقة في مرحلة السوق غير المستهدفة.

في أبريل من هذا العام، أطلقت American Express تأمين حماية التسوق للذكاء الاصطناعي، لتعويض الخسائر الناتجة عن الأخطاء في الشراء بالذكاء الاصطناعي. هذا يثبت أن نظام الرقابة على الذكاء الاصطناعي لا يزال غير مكتمل. في سوق من المتوقع أن يتجاوز حجمه عدة تريليونات خلال خمس سنوات، سد الفجوة في الرقابة يمكن أن يفتح فرصًا تجارية هائلة.

وهذا هو السبب الرئيسي وراء تنافس الشركات التقليدية على السيطرة على قواعد التنظيم.

أما عن مكان بناء نظام القواعد، فالبنوك، وواجهات برمجة التطبيقات للمطورين، وحتى المحافظ الرقمية، كلها خيارات مطروحة.

بناء نظام رقابة مركزي حول المحافظ

كل عملية صرف يقوم بها الذكاء الاصطناعي تمر عبر المحفظة، مما يجعلها نقطة مثالية لتنفيذ حدود الاستهلاك، التحقق من الهوية، والموافقات اليدوية. السيطرة على المحفظة تعني السيطرة على صلاحيات الرقابة. شركة Stripe، الرائدة في بنية الدفع، أدركت ذلك مبكرًا.

في يونيو 2025، استحوذت Stripe على Privy، المتخصصة في تطوير المحافظ المدمجة. من خلال ذلك، حصلت Stripe على موارد من أكثر من ألف فريق تطوير، وما مجموعه 75 مليون محفظة. قبل أي تدفق للأموال، يمكن فرض قواعد الاستهلاك، حدود المبالغ، والمراجعة اليدوية عند هذه النقطة الحاسمة.

كما أن Stripe أنشأت بنية تقنية كاملة لدفع الذكاء الاصطناعي: استحوذت على منصة Bridge، المسؤولة عن إدارة العملات المستقرة وتحويل العملات؛ وشاركت في إنشاء شبكة عامة للمدفوعات Tempo، مع إطلاق بروتوكول الدفع الآلي (MPP)، الذي يضع معايير عامة لبدء، تفويض، وتسوية المدفوعات للذكاء الاصطناعي.

اليوم، يمكن لنظام Stripe المالي الموجه للذكاء الاصطناعي دعم عمليات استعلام الرصيد، دفع الفواتير، تخزين الأموال، إصدار البطاقات الافتراضية، والتحويلات المالية. يمكن للذكاء الاصطناعي تنفيذ المدفوعات الروتينية تلقائيًا، وإذا تجاوزت العمليات القواعد المحددة، يتم تحويلها تلقائيًا للمراجعة اليدوية. تعتمد حسابات الأموال على محافظ Privy غير المودعة، وتغطي الأعمال أكثر من 150 دولة ومنطقة.

حتى أمازون، عند فتح صلاحية دفع الذكاء الاصطناعي، اختارت Privy و Coinbase كمزودي خدمات المحافظ، بدلاً من المؤسسات المالية التقليدية مثل البنوك أو شبكات البطاقات. منذ تأسيسها قبل خمس سنوات، برزت مزودات المحافظ هذه لأنها تمثل نقطة تحكم مثالية للمخاطر، مع إمكانية ضبط نقاط التدخل اليدوي وتنفيذ عمليات التحقق الرقابي.

ذكر معهد Keyrock في تقريره "من يدفع ثمن الذكاء الاصطناعي" أن الشكل النهائي للأعمال التجارية للذكاء الاصطناعي سيكون نمطًا وسطًا: يمتلك الذكاء الاصطناعي صلاحيات عالية من الاستقلالية، مع تحديد حدوده بواسطة قواعد التشفير، ويمكن للبشر مراجعة أو إلغاء صلاحياته في أي وقت.

وفي نظام Stripe، تلعب Privy دور تحديد حدود القواعد.

صممت Privy وضعين لتشغيل المحافظ: الأول، يكون الذكاء الاصطناعي هو المسؤول الكامل عن إدارة المحفظة، ويقوم تلقائيًا بتنفيذ المعاملات ضمن القواعد، دون حاجة للمراجعة اليدوية، وهو مناسب للروبوتات التجارية، وإدارة المحافظ، والذكاء الاصطناعي المستقل بالكامل؛ الثاني، يكون للمستخدم ملكية المحفظة، ويمنح الذكاء الاصطناعي صلاحيات توقيع محدودة، ويمكن للمستخدم سحبها في أي وقت.

كما أن بروتوكول MPP من Stripe يتبع منطق رقابي مماثل.

يقدم البروتوكول وظيفة تفويض الجلسة، لتلبية سيناريوهات المعاملات عالية التردد: يحدد المستخدم حد استهلاك مسبقًا، ويمكن للذكاء الاصطناعي إتمام عدة مدفوعات متتالية على السلسلة ضمن هذا الحد، دون الحاجة لطلب تفويض لكل معاملة على حدة. يدعم البروتوكول أيضًا أنظمة فواتير دقيقة، مثل التسعير بالسنات لخدمات استنتاج النماذج اللغوية الكبيرة، والرسوم حسب الاستخدام لواجهات البيانات.

هذه القدرة على التحكم الدقيق غير ممكنة في أنظمة البطاقات البنكية التقليدية.

المنافسة على التخطيط الشامل

حاليًا، يحتل بروتوكول Coinbase x402 الصدارة في مجال دفع الذكاء الاصطناعي، لكن Privy، بفضل Stripe، أنشأت حاجز قناة فريد.

تشير البيانات إلى أن حوالي 3900 تاجر يدعمون الدفع بالذكاء الاصطناعي عبر Coinbase، بينما عدد التجار المتعاونين مع Stripe يقارب ألف مرة أكثر. ذكرت Privy سابقًا أنه بمجرد أن يدمج جميع تجار Stripe وظيفة الدفع الآلي، فإنها ستنمو بشكل كبير، مع الاستفادة من نظام المحافظ الخاص بها. كما أن التجار لن يحتاجوا لبناء بنية تحتية مشفرة خاصة بهم.

تتصاعد المنافسة بين Stripe و Coinbase، وتبدأ الشركات التقليدية الأخرى في التوسع، عبر استراتيجيات عمودية على طول سلسلة الصناعة.

قسم معهد Keyrock نظام دفع الذكاء الاصطناعي إلى ستة مستويات: مستوى التسوية، مستوى المحافظ، مستوى التوجيه، مستوى البروتوكول، مستوى الرقابة، مستوى التطبيق، ووجد أن هناك 179 مشروعًا مرتبطًا في السوق بأكملها.

يشمل ذلك، أن كل من Coinbase وStripe يغطيان خمسة من هذه المستويات، بينما تغطي Circle أربعة، وGoogle تركز على مستويين فقط، وVisa مستوى واحد.

خلال العام الماضي، استثمرت الشركات الكبرى أكثر من 8 مليارات دولار لتعويض الثغرات في سلسلة الصناعة: استثمرت شركة First Capital 5.15 مليار دولار لشراء منصة AI الأصلية Brex؛ واشتريت Mastercard شركة BVNK بمبلغ 1.8 مليار دولار. تركزت عمليات الاستحواذ بشكل رئيسي على مستوى المحافظ وبرمجيات الذكاء الاصطناعي: استحوذت Stripe على Privy، وFireblocks على Dynamic، وArbitrum على ZeroDev. تشير هذه الصفقات إلى اتجاه واحد: أن شركات بنية الدفع تتجه نحو بناء خدمات محافظ مستقلة.

هذه التحركات ترسل إشارة واضحة: أن خدمات التسوية والمعاملات أصبحت متماثلة، والأرباح ضئيلة، بينما تظل إدارة الصلاحيات، وتوزيع الحدود، وتحديد المسؤوليات، هي جوهر القيمة.

الاندماج الرأسي في سلسلة الصناعة يمكن أن يحقق فوائد مركبة.

الجهة التي تسيطر على نقاط التحكم في المخاطر، يمكنها وضع قواعد لاستخدام الأموال، وتحقيق أرباح من تراكم الأموال، واختيار الشركاء والتطبيقات، وتحقيق رسوم على الخدمات. حاجز القناة الذي أنشأته Stripe وPrivy هو مثال نموذجي.

كما أن استراتيجية Coinbase تتبع نفس المنطق: كل معاملة دفع عبر بروتوكول x402 ترفع الطلب على USDC على الشبكة الثانية Base، مما يخلق أرباح تراكمية. وتُعاد هذه الأرباح إلى أدوات الذكاء الاصطناعي التابعة لها، مثل AgentKit، التي تتضمن قواعد للتحكم في الجلسات، وحدود المعاملات، والعقود البيضاء. وكلما زاد عدد الذكاء الاصطناعي المتصل بـ AgentKit، زاد حجم المعاملات عبر x402، ودوائر الأعمال تتكامل بشكل إيجابي.

الاستثمارات من الشركات الكبرى لا تتوقف عند هذا الحد.

استثمرت Coinbase Ventures في ثلاث شركات ناشئة رائدة في مجال تنظيم السوق المستقل، وهي Catena Labs، Skyfire، وPayman. أسسها أحد مؤسسي Circle، التي استثمرت أيضًا في Skyfire، كما أن شركة رأس المال المخاطر a16z استثمرت في هاتين الشركتين. استثمرت Visa أيضًا في Payman، وتعاونوا مع Skyfire.

العديد من الشركات الكبرى التي تبني بنية تحتية للمدفوعات والتسوية، تتجه الآن بشكل جماعي نحو قواعد الرقابة. استراتيجيتها واضحة: إذا تم دمج وظائف الرقابة في البنية التحتية الحالية (مثل الهيكل المزدوج لـ Privy)، يمكن للشركات الكبرى تعظيم أرباحها؛ وإذا تطور مستوى الرقابة ليصبح مسارًا مستقلًا، يمكنها أيضًا الاستفادة من الاستثمارات.

القيمة التجارية للسيطرة على مستوى الرقابة

القيام فقط بمعالجة المدفوعات لم يكن أبدًا هو الجزء الأعلى قيمة في سلسلة الصناعة. عندما تصبح البنية التحتية المالية الأساسية متماثلة، يتحول مركز الربح إلى الأعمال المتعلقة بالموافقة على المعاملات، وقيود المعاملات.

مرّت العديد من الصناعات بهذا التطور.

في بداية انتشار الإنترنت، كانت البنية التحتية للشبكة السلكية تتجه نحو التماثل، وفقدت الشركات مزايا التميز التنافسي. لذلك، بدأت شركات الاتصالات في توسيع أنشطتها عموديًا. على سبيل المثال، في الهند، دمجت شركتا Jio وAirtel خدمات القنوات التلفزيونية، وعضويات البث المباشر، والمكالمات غير المحدودة، وأجهزة الاستقبال، وأجهزة التوجيه ضمن باقات الإنترنت؛ وفي الولايات المتحدة، استحوذت شركة AT&T بمبلغ 85 مليار دولار على Time Warner، ودمجت محتوى HBO، وورلد ويد، وCNN، وغيرها من المحتوى المميز، مع قنواتها الواسعة، لمنافسة Netflix وAmazon.

عندما لم تعد البنية التحتية الأساسية للإنترنت مربحة، انتقلت القيمة إلى خدمات المحتوى، والعلاقات مع المستخدمين، والباقات الشاملة.

وفي صناعة التشفير، حدث شيء مشابه.

كانت التسوية المعاملات وظيفة للبروتوكول الأساسي، وEthereum تعتبر شبكة تسوية عامة معترف بها. بعد إطلاق شبكة Base من Coinbase، التي تعتمد على رسوم المعاملات على السلسلة، حققت أرباحًا، ويبلغ دخل العقدة في شبكة Base حوالي 60 مليون دولار سنويًا.

الشركات التي تتجه نحو دفع الذكاء الاصطناعي، استلهمت هذا المسار.

كما ذكرنا في مقال "عوائد تراكم الأموال للذكاء الاصطناعي"، أن السيطرة على أصول العملات المستقرة بين معاملات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تفتح مصادر دخل جديدة، وهو جوهر قيمة مستوى المحافظ. أما مستوى القواعد، فيمكن أن يحقق أرباحًا أكبر.

تصل قيمة معاملات Visa السنوية إلى 14.2 تريليون دولار، مع معدل رسوم إجمالي 0.28%. لا تقتصر هذه الإيرادات على رسوم المعالجة، بل تشمل أيضًا تكاليف الرقابة، ومنع الاحتيال، ومعالجة النزاعات، ورسوم القواعد الشبكية.

باستخدام هذا المنطق، يمكن تقدير الإمكانات الهائلة لمستوى الرقابة في أعمال الذكاء الاصطناعي. وفقًا لتوقعات McKinsey، بحلول عام 2030، ستصل قيمة معاملات الذكاء الاصطناعي إلى 3 تريليون دولار. وإذا فرضنا رسم رقابة بنسبة 0.1% فقط (أي حوالي 35% من رسوم Visa)، فسيصل الدخل السنوي إلى 30 مليار دولار. بالمقارنة، فإن إجمالي إيرادات Coinbase من الاشتراكات والخدمات في عام 2025 يبلغ حوالي 2.8 مليار دولار. بمعنى آخر، إيرادات خدمات الرقابة على معاملات الذكاء الاصطناعي قد تساوي أو تتجاوز مجمل إيرادات Coinbase الحالية من الإيداعات، وإدارة الأصول، وخدمات الأعضاء.

إذا استثمرت شركة واحدة في ثلاثة مستويات رئيسية: المحافظ، والتسوية، والرقابة، فستحقق ثلاث عوائد: أرباح إدارة الأموال غير المستخدمة للذكاء الاصطناعي، ورسوم تسوية المعاملات، ورسوم الامتثال للقواعد.

وهذا يعني أن التكامل الرأسي الكامل لسلسلة الصناعة سيصبح النموذج التجاري الوحيد الذي يمكن للشركات الاعتماد عليه للحفاظ على تنافسيتها في عصر الذكاء الاصطناعي.