a16z：Kekurangan Infrastruktur dalam Ekonomi Agen AI? Lima Dukungan Blockchain

AI agen (AI agents) dari copilot (pendamping) yang cepat bertransformasi menjadi entitas ekonomi utama jauh melampaui kecepatan perkembangan infrastruktur di sekitarnya.

Meskipun agen sekarang sudah mampu menjalankan tugas dan melakukan transaksi, mereka masih kekurangan cara standar untuk membuktikan siapa mereka, apa yang mereka izinkan, dan bagaimana mereka mendapatkan imbalan di berbagai lingkungan. Identitas tidak dapat dipindahkan antar lingkungan, secara default juga belum mendukung pembayaran yang dapat diprogram, dan kolaborasi masih berlangsung di pulau-pulau terisolasi.

Blockchain menyelesaikan masalah ini di tingkat infrastruktur. Buku besar publik menyediakan kwitansi yang dapat diaudit oleh siapa saja untuk setiap transaksi. Dompet memberi agen identitas yang dapat dipindahkan. Stablecoin menjadi lapisan penyelesaian lain. Komponen-komponen ini bukanlah dari masa depan—mereka sudah tersedia hari ini dan dapat membantu agen beroperasi secara tanpa izin sebagai entitas ekonomi yang sesungguhnya.

1. Identitas untuk non-manusia

（Identity for non-humans）

Kendala ekonomi agen saat ini adalah identitas, bukan kecerdasan.

Hanya di industri layanan keuangan, identitas non-manusia—sistem perdagangan otomatis, mesin risiko, model penipuan—jumlahnya sudah sekitar 100 kali lipat dari jumlah karyawan manusia. Dengan penerapan besar kerangka kerja agen modern (model bahasa besar berbasis panggilan alat, alur kerja otonom, orkestrasi multi-agen), rasio ini akan terus meningkat di berbagai industri.

Namun, agen-agen ini sebenarnya masih dalam kondisi “tanpa rekening bank”. Mereka dapat berinteraksi dengan sistem keuangan, tetapi tidak secara portabel, dapat diverifikasi, atau secara default dipercaya. Mereka kekurangan cara standar untuk membuktikan otoritas mereka, beroperasi secara independen di berbagai platform, atau bertanggung jawab atas tindakan mereka sendiri.

Yang hilang adalah lapisan identitas umum—seperti sertifikat SSL untuk agen, yang dapat menstandardisasi koordinasi antar platform. Meskipun sudah ada beberapa upaya signifikan, metode-metode ini bersifat fragmentaris: satu sisi adalah tumpukan yang terintegrasi vertikal dan berprioritas fiat; sisi lain adalah standar terbuka asli kripto (seperti x402 dan proposal identitas agen yang sedang berkembang); serta kerangka pengembang yang diperluas, seperti MCP (Model Context Protocol), yang berusaha menjembatani identitas di lapisan aplikasi.

Saat ini, belum ada satu metode yang diadopsi secara luas dan dapat saling beroperasi, yang memungkinkan satu agen membuktikan kepada agen lain siapa yang diwakilinya, apa yang diizinkan, dan bagaimana mendapatkan imbalan.

Inilah inti dari KYA (Know Your Agent, Kenali Agen Anda). Seperti manusia yang bergantung pada riwayat kredit dan KYC (Know Your Customer, Kenali Pelanggan Anda), agen akan membutuhkan kredensial tanda tangan kriptografi yang menghubungkan agen dengan pemberi mandat, otoritas, batasan, dan reputasi mereka. Blockchain menyediakan lapisan koordinasi netral: identitas yang dapat dipindahkan, dompet yang dapat diprogram, serta bukti yang dapat diverifikasi yang dapat digunakan di berbagai aplikasi chat, API, dan pasar.

Kita sudah melihat praktik awal muncul: pendaftaran agen di blockchain, dompet native yang menggunakan USDC sebagai agen, standar ERC untuk “agen minimal kepercayaan”, dan pengembangan alat pengembang yang menggabungkan identitas dengan pembayaran embedded dan kontrol penipuan.

Namun, sebelum standar identitas umum muncul, pedagang masih akan memblokir agen di balik firewall.

2. Mengelola sistem yang dijalankan AI

（Governing AI-run systems）

Agen mulai mengoperasikan sistem nyata, membawa pertanyaan baru tentang “siapa yang benar-benar mengendalikan”. Bayangkan sebuah komunitas atau perusahaan yang dikoordinasikan oleh sistem AI—baik dalam mendistribusikan modal maupun mengelola rantai pasok. Bahkan jika orang melakukan voting terhadap perubahan kebijakan, jika lapisan AI dasar dikendalikan oleh satu penyedia (yang dapat mendorong pembaruan model, menyesuaikan batasan, atau menimpa keputusan), kekuasaan ini menjadi sangat lemah. Lapisan pengelolaan formal mungkin terdesentralisasi, tetapi lapisan operasional tetap terpusat; siapa yang mengendalikan model, akhirnya mengendalikan hasilnya.

Ketika agen mengambil peran pengelolaan, mereka memperkenalkan lapisan ketergantungan baru. Secara teori, ini bisa membuat demokrasi langsung menjadi lebih memungkinkan: setiap orang bisa memiliki perwakilan AI yang membantu memahami proposal kompleks, memodelkan trade-off, dan melakukan voting berdasarkan preferensi yang diungkapkan. Tapi visi ini hanya bisa terwujud jika agen benar-benar bertanggung jawab kepada orang yang mereka wakili, dapat dipindahkan antar penyedia, dan secara teknis mematuhi instruksi manusia. Jika tidak, sistem tampak demokratis secara permukaan, tetapi sebenarnya dikendalikan oleh perilaku model yang tidak transparan dan tidak ada yang benar-benar mengontrolnya.

Jika kenyataannya saat ini agen dibangun dari beberapa model dasar, maka kita perlu membuktikan bahwa agen bertindak demi kepentingan pengguna, bukan perusahaan model. Ini kemungkinan besar membutuhkan jaminan kriptografi di berbagai tingkat: (1) dari mana data pelatihan, fine-tuning, atau reinforcement learning berasal; (2) prompt dan instruksi spesifik yang diikuti agen; (3) catatan tindakan nyata di dunia nyata; (4) jaminan terpercaya bahwa setelah deployment, penyedia tidak dapat mengubah instruksi atau melatih ulang modelnya. Tanpa jaminan ini, pengelolaan agen akan berkurang menjadi pengelolaan model yang dikendalikan oleh orang yang mengatur bobotnya.

Di sinilah teknologi kriptografi sangat relevan. Jika pengambilan keputusan kolektif dicatat di blockchain dan dieksekusi secara otomatis, sistem AI dapat diminta untuk mematuhi hasil yang telah diverifikasi. Jika agen memiliki identitas terenkripsi dan log eksekusi yang transparan, orang dapat memeriksa apakah perwakilan mereka mematuhi batasan. Dan jika lapisan AI dimiliki dan dapat dipindahkan oleh pengguna, bukan dikunci di satu platform, maka perusahaan mana pun tidak dapat mengubah aturan melalui pembaruan model.

Intinya, pengelolaan sistem AI sebenarnya adalah tantangan infrastruktur, bukan kebijakan. Otoritas sejati bergantung pada membangun jaminan yang kuat dan dapat dieksekusi di dalam sistem itu sendiri.

3. Mengisi kekosongan sistem pembayaran tradisional dalam ekonomi asli AI

（Filling gaps in traditional payment systems for AI-native businesses）

AI agent mulai melakukan pembelian—pengambilan data online, sesi browser, pembuatan gambar—dan stablecoin muncul sebagai lapisan penyelesaian alternatif untuk transaksi ini. Pada saat yang sama, pasar baru yang berorientasi pada agen sedang terbentuk. Misalnya, pasar MPP dari Stripe dan Tempo menggabungkan lebih dari 60 layanan yang dirancang khusus untuk AI agent. Dalam minggu pertama, mereka memproses lebih dari 34.000 transaksi, biaya rendah hingga 0,003 dolar AS, dan stablecoin menjadi salah satu metode pembayaran default.

Perbedaannya terletak pada cara akses layanan ini. Tidak ada halaman checkout. Agen membaca schema, mengirim permintaan, membayar, dan mengumpulkan informasi dalam satu transaksi. Mereka mewakili jenis merchant “tanpa kepala”: hanya satu server, satu set endpoint, dan harga per panggilan. Tidak ada front-end—baik toko maupun tim penjualan.

Metode pembayaran yang memungkinkan semua ini sudah tersedia. x402 dari Coinbase dan MPP menggunakan pendekatan berbeda, tetapi keduanya menyisipkan pembayaran langsung ke dalam permintaan HTTP. Visa juga mengembangkan pembayaran kartu dalam arah yang serupa, menyediakan alat CLI yang memungkinkan pengembang membayar dari terminal, dan merchant langsung menerima stablecoin di backend.

Data ini masih dalam tahap awal. Setelah menyaring aktivitas tidak alami (seperti bot), x402 memproses sekitar 1,6 juta dolar AS per bulan dalam pembayaran yang didorong agen, jauh di bawah angka 24 juta dolar AS yang dilaporkan Bloomberg baru-baru ini (mengacu pada data x402.org). Tapi infrastruktur pendukung berkembang pesat: Stripe, Cloudflare, Vercel, dan Google sudah mengintegrasikan x402 ke platform mereka.

Alat pengembang adalah peluang besar, seiring “vibe coding” memperluas siapa yang bisa mengembangkan perangkat lunak, dan pasar untuk memecahkan masalah pengembang baru terus berkembang. Perusahaan seperti Merit Systems membangun AgentCash—dompet CLI dan pasar yang dapat terhubung dengan MPP dan x402 secara bersamaan. Produk ini memungkinkan agen menggunakan stablecoin dari satu saldo untuk membeli data, alat, dan kemampuan yang dibutuhkan. Dengan demikian, agen penjualan dapat memperkaya prospek dengan memanggil satu endpoint, menggunakan data dari Apollo, Google Maps, dan Whitepages, tanpa meninggalkan baris perintah.

Aktivitas bisnis agen-agen ini cenderung beralih ke solusi kripto (dan solusi kartu yang sedang berkembang) karena beberapa alasan: pertama, underwriting, saat penyedia pembayaran masuk ke merchant, mereka menanggung risiko merchant tersebut. Merchant tanpa situs web atau badan hukum tradisional sulit diasuransikan oleh pemroses konvensional. Kedua, stablecoin di jaringan terbuka bersifat tanpa izin dan dapat diprogram: pengembang mana pun dapat membuat terminal memiliki kemampuan pembayaran tanpa perlu mengintegrasikan pemroses pembayaran atau menandatangani perjanjian merchant.

Kami pernah melihat pola ini sebelumnya. Setiap kali model bisnis berubah, muncul jenis merchant baru yang awalnya sulit dilayani oleh sistem yang ada. Perusahaan yang membangun infrastruktur ini tidak bertaruh pada $1,6 juta per bulan, tetapi pada apa yang akan terjadi jika agen menjadi pembeli default—berapa besar angka itu nantinya.

4. Menetapkan kembali harga kepercayaan dalam ekonomi berbasis agen

（Repricing trust in an agentic economy）

Selama 300.000 tahun, kognisi adalah pembatas utama kemajuan manusia. Hari ini, biaya marginal pelaksanaan AI mendekati nol. Ketika sumber daya langka menjadi melimpah, pembatas bergeser. Ketika kecerdasan menjadi murah, apa yang menjadi mahal? Verifikasi.

Dalam ekonomi agen, batasan sejati dari skalabilitas adalah kemampuan kita yang terbatas secara biologis untuk melakukan audit dan menanggung keputusan mesin. Throughput ekonomi agen sudah jauh melampaui kapasitas pengawasan manusia. Karena pengawasan mahal dan sering terlambat, pasar cenderung mengabaikannya secara sengaja. “Sinkronisasi manusia secara real-time” dengan cepat menjadi tidak mungkin secara fisik.

Namun, menyebarkan agen tanpa verifikasi menimbulkan risiko majemuk. Sistem secara kejam mengoptimalkan “niat” agen, sambil diam-diam menyimpang dari niat manusia, menciptakan ilusi produktivitas yang kosong, menutupi utang besar yang ditimbulkan oleh adopsi AI secara massal. Untuk mengamanahkan ekonomi kita secara aman kepada mesin, kepercayaan tidak bisa lagi bergantung pada pemeriksaan manusia—kepercayaan harus tertanam secara keras di arsitektur itu sendiri.

Ketika siapa pun dapat menghasilkan konten secara gratis, sumber yang dapat diverifikasi—mengetahui dari mana asalnya dan apakah kita dapat mempercayainya—menjadi sangat penting. Blockchain, bukti on-chain, dan sistem identitas digital terdesentralisasi mengubah batasan ekonomi yang dapat dipasang secara aman. Kita tidak lagi memperlakukan AI sebagai kotak hitam, melainkan mendapatkan riwayat yang jelas dan dapat diaudit.

Seiring semakin banyak agen AI mulai saling bertransaksi, penyelesaian dan verifikasi menjadi saling melengkapi. Sistem arus dana—seperti stablecoin dan kontrak pintar—juga dapat membawa kwitansi kriptografi yang menunjukkan siapa melakukan apa, dan siapa yang bertanggung jawab jika terjadi kesalahan.

Kelebihan manusia bergeser ke atas: menangkap kesalahan kecil, menetapkan arah strategis, dan menanggung risiko saat terjadi kegagalan. Keunggulan yang berkelanjutan dimiliki oleh mereka yang dapat memverifikasi output secara kriptografis, memberikan jaminan, dan menanggung risiko saat terjadi kegagalan.

Pertumbuhan skala tanpa verifikasi pasti akan menjadi beban yang menumpuk seiring waktu.

5. Menjaga kendali pengguna

（Preserving user control）

Selama puluhan tahun, lapisan abstraksi baru terus mendefinisikan bagaimana pengguna berinteraksi dengan teknologi. Bahasa pemrograman menyembunyikan kode mesin. Antarmuka grafis menggantikan command line, lalu aplikasi mobile dan API. Setiap perubahan menyembunyikan lebih banyak kompleksitas dasar, sekaligus mengunci pengguna di dalamnya.

Dalam dunia agen, pengguna menentukan hasil, bukan tindakan, dan sistem memutuskan bagaimana mencapainya. Agen tidak hanya mengabstraksi cara menyelesaikan tugas, tetapi juga siapa yang melakukannya. Pengguna mengatur parameter awal, lalu membiarkan sistem berjalan sendiri. Peran pengguna beralih dari interaksi langsung menjadi pengawasan; kecuali pengguna campur tangan, status default adalah “agen aktif”.

Seiring pengguna mempercayakan lebih banyak tugas kepada agen, muncul risiko baru: input yang ambigu bisa menyebabkan agen bertindak berdasarkan asumsi yang salah tanpa disadari pengguna; kerusakan mungkin tidak dilaporkan, dan tidak ada jalur diagnosis yang jelas; satu persetujuan bisa memicu rangkaian kerja multi-langkah yang tidak terduga.

Di sinilah teknologi kriptografi berperan. Teknologi ini selalu berupaya meminimalkan kepercayaan buta. Ketika pengguna menyerahkan lebih banyak keputusan kepada perangkat lunak, sistem agen memperbesar masalah ini dan meningkatkan standar desain kita—dengan menetapkan batasan yang lebih jelas, meningkatkan visibilitas, dan memberikan jaminan yang lebih kuat tentang apa yang bisa dilakukan sistem.

Alat kriptografi generasi baru sedang muncul. Kerangka delegasi terbatas—seperti MetaMask Delegation Toolkit, AgentKit dari Coinbase, dan dompet agen Merit Systems—memungkinkan pengguna mendefinisikan apa yang bisa dan tidak bisa dilakukan agen di tingkat kontrak pintar. Arsitektur berbasis niat, seperti NEAR Intents (yang sejak Q4 2024 telah menangani lebih dari 15 miliar dolar transaksi DEX kumulatif), memungkinkan pengguna menetapkan hasil yang diharapkan—misalnya “bridge token dan staking”—tanpa harus menentukan bagaimana caranya.

AI membuat skala menjadi murah dan mudah diakses, tetapi sulit dipercaya. Sedangkan kriptografi memulihkan kepercayaan secara skala.

Infrastruktur internet yang memungkinkan agen langsung berpartisipasi dalam ekonomi sedang dibangun. Pertanyaannya terbuka: apakah dirancang untuk maksimal transparansi, akuntabilitas, dan kendali pengguna, atau hanya menumpuk di atas sistem yang sebenarnya tidak dirancang untuk mendukung perilaku non-manusia.