Judul asli: a year inside agentic payments: the uncomfortable truth

Penulis asli: @13yearoldvc

Diterjemahkan: Peggy

Catatan editor: Artikel ini menyajikan sudut pandang yang relatif tenang dari seorang pembangun: selama setahun terakhir, pembayaran agenik menjadi narasi hangat di bidang persilangan AI, pembayaran, dan kripto, dengan perusahaan seperti Stripe, Visa, Coinbase, Google, dan banyak startup lainnya yang mengembangkan bisnis Agent. Konsep seperti stablecoin micro-payments, x402, settlement antar mesin, dan e-commerce berbasis agen juga semakin menghangat. Tapi setelah penulis benar-benar terjun ke pembuatan produk, berinteraksi dengan merchant dan pengembang, ditemukan bahwa kebutuhan nyata belum muncul secara massal.

Artikel ini membedah beberapa skenario khas: belanja berbasis agen di sebagian besar kategori tidak lebih baik dari e-commerce tradisional karena pengguna tetap membutuhkan gambar, perbandingan, dan browsing; pembayaran API antar mesin tampaknya cocok untuk micro-payments stablecoin, tapi saat ini kebanyakan pengembang sudah menyelesaikan masalah melalui langganan, isi ulang poin, dan sistem tagihan yang ada; pembayaran antar agen meskipun merupakan visi jangka panjang, saat ini masih berada di tahap awal, dengan volume transaksi nyata yang minim.

Secara relatif, keuangan berbasis agen adalah salah satu bidang yang sudah memiliki kebutuhan nyata. Dana, tim keuangan, dan pengguna DeFi sudah membayar untuk alat keuangan, dan AI dapat meningkatkan kemampuan seperti monitoring real-time dan rebalancing otomatis. Tapi pasar ini juga lebih menguntungkan bagi institusi tradisional yang sudah memiliki lisensi, kepatuhan, dan hubungan pelanggan.

Penulis akhirnya berpendapat: inti dari ekonomi agenik bukanlah lapisan pembayaran yang sederhana, melainkan kemampuan koordinasi yang lebih kompleks—bagaimana membuat agen dan manusia bekerja sama, memverifikasi tugas selesai, dan menyelesaikan pembayaran hasilnya. Pembayaran hanyalah salah satu bagian. Bagi raksasa teknologi, melakukan penanaman awal adalah langkah defensif; tapi bagi startup, yang penting adalah menemukan pasar yang sudah ada saat ini.

Berikut adalah teks asli:

Selama setahun terakhir, saya terus membangun infrastruktur untuk ekonomi Agent, dan berinteraksi dengan tim dari Stripe, Visa, Coinbase, Google, serta puluhan startup yang sedang mengembangkan bisnis Agent. Saya menelusuri bidang ini, meluncurkan produk, dan berusaha menemukan pasar yang benar-benar ada.

Tapi kenyataannya: kebutuhan nyata belum muncul. Bagi startup yang ingin masuk ke bidang ini, masih banyak masalah struktural yang harus diatasi.

Bulan lalu, Stripe merilis 288 produk baru di acara Sessions, dan dokumen terkait Agent sudah mendekati 40% dari seluruh dokumen yang dibaca. Pasar bisnis Agent mereka sudah terhubung dengan lebih dari 1000 merchant. Tapi di acara langsung, jumlah Agent yang benar-benar terdaftar dan menyelesaikan transaksi hanya beberapa digit.

Visa menyebutkan, token Agent mereka saat ini memerlukan waktu 3 sampai 9 bulan untuk proses KYC, dan umumnya perusahaan harus memiliki pendapatan tahunan minimal 250 juta dolar agar memenuhi syarat. Saat ini, hanya perusahaan sebesar Amazon, Walmart, dan sejenisnya yang mampu menutup seluruh proses verifikasi identitas.

Coinbase melaporkan, hingga April, ada 69.000 Agent aktif dan 165 juta transaksi di x402. Tapi analisis di blockchain menunjukkan volume transaksi harian nyata sekitar 1,7 juta dolar, dan sekitar separuhnya adalah transaksi uji coba (CoinDesk, Maret 2026).

Apa yang kami pelajari saat membangun shop.fast.xyz

Agent ke merchant, yaitu bisnis berbasis agen

Kami membangun shop.fast.xyz untuk secara langsung memverifikasi bisnis berbasis agen. Produk nyata, merchant nyata, transaksi nyata.

Tapi untuk sebagian besar kategori produk, pengalaman belanja AI saat ini jelas kalah dari e-commerce tradisional. Saat membeli pakaian, elektronik, atau furnitur, pengguna ingin melihat gambar, membandingkan opsi, dan melakukan browsing. Dialog berbasis chatbot malah merupakan penurunan: mengganti antarmuka visual yang kaya dengan rangkaian teks. Manusia berbelanja terutama dengan mata mereka.

Agent yang kami kira paling sulit—yaitu memahami apa yang diinginkan pengguna dan mampu menangani kebutuhan seperti "yang ini, tapi lebih murah"—ternyata berjalan cukup baik. Modelnya efektif. Tapi ia tidak bisa menggantikan pengalaman "lihat sepuluh produk sekaligus, lalu pilih satu". Antarmuka chat bisa menambahkan carousel produk dan tampilan interaktif, tapi pada akhirnya, kita membangun ulang front-end e-commerce di jendela chat. Untuk skenario belanja yang membutuhkan perbandingan visual, kami belum menemukan jawaban yang meyakinkan tentang mengapa kerangka chat akan lebih baik dari antarmuka e-commerce asli.

Kami memang melihat kebutuhan dari merchant, tapi lebih bersifat defensif. Merchant ingin toko mereka bisa di-query oleh Agent, bukan karena saat ini sudah banyak konsumen berbelanja lewat Agent, melainkan karena mereka khawatir jika Agent menjadi saluran utama di masa depan, mereka akan tertinggal. Ini yang disebut peluang Agentic Engine Optimization (AOE), tapi saat ini masih sebatas "lebih baik", bukan "harus ada". Merchant sedang bersiap menghadapi gelombang yang belum datang.

Bisnis berbasis dialog benar-benar bisa meningkatkan pengalaman di skenario pembelian yang tinggi frekuensi, biaya keputusan rendah, dan pengguna sudah tahu apa yang mereka inginkan. Contohnya paling jelas adalah pemesanan makanan. Pasar cukup besar, frekuensi cukup tinggi, keputusan cukup cepat, misalnya "pesankan dari restoran favorit saya yang terakhir". Dalam skenario ini, Agent berbasis dialog bisa unggul. Tapi platform pengantaran utama tidak membuka API. Satu-satunya jalan adalah penggunaan komputer, yaitu membuat AI beroperasi seperti manusia melalui visual. Proses ini lambat, rapuh, dan untuk makan siang seharga 15 dolar, biaya inferensinya tidak masuk akal.

Kesempatan lain adalah toko online yang sangat kompleks dan membuat pengguna sangat frustrasi, seperti diskon bertingkat, kode promo, poin keanggotaan, proses checkout yang membingungkan. Agent yang mampu memahami "pakai kupon, gunakan poin, cari metode pengiriman termurah, dan lakukan semua dalam bahasa saya" benar-benar bisa menyederhanakan pengalaman belanja yang sudah rusak ini. Sangat penting untuk pengguna lansia, non-penutur asli, terutama saat belanja lintas wilayah; atau dalam skenario tertentu di mana kebutuhan pengguna sangat niche dan kompleks.

Tapi kedua peluang ini membutuhkan kemampuan distribusi B2C yang besar. Kamu bersaing dengan DoorDash, Amazon, dan lainnya untuk mendapatkan akses pengguna. Skala distribusi konsumen adalah keunggulan utama raksasa saat ini. Supply side bisnis berbasis agen sudah siap, tapi demand side terbatas oleh pengalaman pengguna dan saluran distribusi, sementara infrastruktur dasar belum mampu mengatasi kedua masalah ini.

Apa yang kami pelajari dari x402 dan MPP

Agent ke Web/API, yaitu bisnis mesin

Kami berinteraksi dengan puluhan pengembang tentang kebutuhan pembayaran nyata mereka. Pola hampir seluruhnya sama: saat ini, penggunaan API Agent adalah untuk konsumsi berulang, seperti komputasi, inference, dan sumber data. Pengembang sudah memiliki langganan, API key, dan hubungan penagihan dengan penyedia layanan utama.

Argumen utama pembayaran stablecoin adalah: biaya minimum efektif kartu kredit di Stripe sekitar 2,9% plus 30 sen, yang membuat panggilan API di bawah 1 dolar menjadi tidak ekonomis. Tapi dalam volume transaksi rendah saat ini, isi ulang poin bisa menyelesaikan masalah ini. Pengembang mengisi ulang akun mereka sebelumnya, dan masalah ini hilang.

Masalah yang lebih dalam adalah pasar penyedia layanan. Kebanyakan SaaS besar tidak ingin menawarkan akses API yang tersebar dengan harga beberapa sen. Model bisnis mereka adalah kontrak perusahaan jangka panjang. Perusahaan yang bergantung pada pendapatan besar akan menolak model penetapan harga baru yang melanggar pola ini.

Bisnis mesin secara struktural adalah pasar ekor panjang. Melayani layanan kecil, sumber data vertikal, pengembang independen, server MCP, dan sebagainya. Protokol seperti MPP dan x402 sangat cocok untuk segmen ini. Tapi secara definisi, ini adalah pasar untuk pengguna kebutuhan khusus; dan pengembang sejak dulu adalah salah satu kelompok yang paling enggan membayar.

Saat peluncuran Stripe Projects, mereka menghubungkan 32 mitra layanan, termasuk Vercel, Supabase, Cloudflare, Twilio, dan lainnya, yang mencakup sebagian besar layanan inti yang digunakan pengembang saat membangun dan meng-deploy perangkat lunak, dan semuanya bisa diakses melalui sistem penagihan yang ada. Teknologi pengembang sudah sangat terlayani. Peluang pembayaran baru terletak di luar 30 layanan utama itu: yang benar-benar ada, tapi secara skala lebih kecil dari yang digambarkan narasi besar.

Akses konten juga mengikuti logika yang sama. Agent sudah terus meng-crawl dan merangkum artikel, dan penerbit mulai melawan. Tapi saat monetisasi konten benar-benar mencapai skala besar, kemungkinan besar akan dilakukan melalui CDN yang sudah ada di antara penerbit dan internet, misalnya Cloudflare yang sudah meluncurkan alat audit AI; atau melalui perjanjian lisensi massal antara penerbit dan laboratorium AI. Peluang infrastruktur akan mengalir ke pemain yang sudah memiliki kemampuan distribusi.

Apa yang kami pelajari dari Agent ke Agent Payment

Bisnis antar Agent adalah visi jangka panjang, tapi saat ini hampir seluruhnya masih dalam tahap teori. Belum ada volume transaksi yang berarti. Bagian yang paling sulit sedang didorong oleh berbagai startup, termasuk penemuan Agent, pembangunan kepercayaan, negosiasi syarat, dan penyelesaian sengketa.

Begitu struktur transaksi ini benar-benar terbentuk, akan sangat berbeda dari jalur pembayaran yang ada saat ini. Kedua pihak tidak lagi memiliki identitas manusia; latensi harus di bawah satu detik; jumlah transaksi bisa dari beberapa sen hingga jutaan dolar; dan akan melibatkan settlement multi pihak, bukan model dua pihak yang umum saat ini. Saat benar-benar terjadi, kami yakin akan meledak secara cepat dan besar-besaran.

Ini adalah taruhan jangka panjang untuk infrastruktur settlement khusus, dan taruhan ini nyata. Tapi "taruhan jangka panjang nyata" dan "pasar saat ini" bukan hal yang sama. Kami juga pernah mengklaim bahwa pasar ini akan datang selama berbulan-bulan, dan selama beberapa tahun membangun infrastruktur lengkap, termasuk jaringan terdistribusi kami. Secara teori, bisa berkembang ke lebih dari 1 miliar TPS, latensi di bawah 50 ms, dan waktu konsensus rata-rata 10 ms. Tapi kita harus kembali ke posisi pasar saat ini.

Apa yang kami pelajari dari keuangan Agent

Ini bisa dikatakan satu-satunya kategori yang sudah memiliki kebutuhan nyata. Pelanggan sudah ada dan sudah membayar. Manajer dana, tim pengelola keuangan, dan pengguna DeFi saat ini sudah mengeluarkan uang untuk alat keuangan. Menyisipkan AI ke dalam alur kerja yang ada adalah jalur produk yang alami.

Keuangan berbasis Agent juga akan menciptakan pola perilaku baru. Agent yang mampu memonitor dan melakukan rebalancing ratusan posisi secara otomatis, bekerja dengan cara yang tidak bisa ditiru manusia secara manual. Di sini ada peningkatan kemampuan nyata, bukan sekadar otomatisasi.

Tantangannya adalah kompetisi. Industri keuangan sangat diatur dan bergantung pada hubungan yang sudah ada. Institusi yang sudah memiliki lisensi, infrastruktur kepatuhan, dan relasi pelanggan memiliki keunggulan. Startup bisa masuk di bidang yang lebih ringan regulasinya, seperti DeFi; atau mencari bidang di mana institusi besar lambat bergerak, atau di mana AI bisa menciptakan kemampuan baru yang belum dimiliki raksasa. Tapi secara umum, dinamika kompetisi di bidang ini lebih menguntungkan pemain yang sudah ada, karena menumpuk AI di atas produk dan basis pelanggan yang sudah ada jauh lebih mudah daripada membangun dari nol.

Kesimpulan jujur

Lalu, mengapa semua orang tetap berusaha? Ada dua alasan.

Pertama, insentif. Perusahaan besar punya arus kas cukup untuk bertaruh pada masa depan yang membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk terwujud. Bagi mereka, biaya masuk lima tahun lebih awal hanyalah angka kecil; tapi terlambat satu tahun bisa berakibat fatal. Jadi, mereka harus melakukannya.

Kedua, bias kognitif. Saat bisnis utama adalah pembayaran, setiap masalah tampak seperti masalah pembayaran. Ekonomi agent membutuhkan lapisan pembayaran, jadi semua membangun lapisan pembayaran.

Tapi pembayaran hanyalah bagian dari masalah yang lebih besar. Masalah sesungguhnya bukanlah agar uang mengalir antar Agent, melainkan bagaimana mengoordinasikan kerja antara Agent dan manusia, memverifikasi tugas selesai, dan menyelesaikan pembayaran hasilnya. Pembayaran hanyalah bagian dari settlement. Settlement hanyalah bagian dari koordinasi. Dan koordinasi adalah hadiah utama.

Koordinasi skala besar secara alami akan menciptakan kebutuhan mekanisme settlement. Pembayaran akan menjadi salah satu instrumen dalam simfoni ini, bukan seluruh karya itu sendiri. Perusahaan yang mampu menyelesaikan masalah koordinasi secara efektif akhirnya akan memasukkan pembayaran ke dalamnya, bukan sebaliknya, diambil alih oleh perusahaan pembayaran.

Sebagian besar raksasa saat ini sedang membangun masa depan "perdagangan mesin skala besar" secara defensif. Bagi mereka, garis waktu tidak penting karena mereka memiliki runway yang hampir tak terbatas.

Tapi startup tidak punya kemewahan itu. Kita harus menemukan di mana pasar benar-benar saat ini. Kita tidak bisa terus menunggu gelombang datang.

Setahun pembangunan membawa kita ke arah yang tak terduga. Di sana, memang ada aktivitas dan pertumbuhan pesat, serta kekurangan layanan. Ia berada di luar keempat kategori yang sudah kita telusuri.

[Link artikel asli]

Klik untuk mengetahui posisi BlockBeats dalam rekrutmen

Selamat bergabung dengan komunitas resmi BlockBeats:

Telegram Langganan: https://t.me/theblockbeats

Telegram Grup Diskusi: https://t.me/BlockBeats_App

Akun resmi Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia