Діалог a16z Crypto: Яка буде епоха, коли штучний інтелект замінить тебе під час покупок?

Оригінальна назва: Діалог a16z Crypto: Яким стане ера, коли AI замінить тебе під час покупок?

Автор оригіналу: a16z crypto

Джерело оригіналу:

Перепублікація: Mars Finance

Вступне слово редактора

У цьому епізоді подкасту зібрано CTO a16z Crypto Едді Лацзарін, партнерів з інвестицій Noah Levine та Sam Ragsdale, який раніше працював у a16z і заснував Agent Cash. Три експерти обговорюють поточний стан технологій AI-агентів, платіжну інфраструктуру та долю системи кредитних карток у високій щільності дискусії.

Основний висновок — миттєві розрахунки стабільних монет та їхні нульові маржинальні витрати природно підходять для мікротранзакцій у агентській економіці на рівні 1-2 цента, тоді як система комісій за транзакції кредитних карток (2-3% маржі + 30 центів фіксованої плати) у цьому світі є вразливою.

Agent Commerce руйнує рекламну бізнес-модель Інтернету, яка існувала понад 20 років. Едді Лацзарін навіть прямо заявив: «Рекламний економічний контракт мертвий, і через 10 років він зникне повністю».

Ключові цитати

Суть AI-агентів

· «LLM — це чат-бот, а Agent — це чат-бот, який може керувати вашим комп’ютером. Те, що люди можуть робити з комп’ютером, можуть робити й агенти.»

· «З приблизно листопада минулого року моделі AI стали розумнішими. Вони здатні виконувати складні завдання протягом достатньо довгого періоду і використовувати інструменти. Ми почали називати їх «агентами», бо вони не просто пишуть код, а допомагають виконати цілі завдання.»

· «У нас це називається «мгнове природномовне програмування». Користувач описує потребу природною мовою, а агент у фоновому режимі пише можливий тисячолінійний JavaScript-код для виконання, витрачаючи всього 20 центів за токен генерації та 10 центів за API-запит, а потім цей код викидається. Чотири роки тому для цього потрібен був дорогий інженер, який тиждень працював над цим.»

Відсутність фронтенду у торговців та переформатування бізнесу

· «Як виглядає «безфронтендний» торговець (Headless Merchant)? Це орієнтований на AI сервіс, а не на людину. Відсутній сайт із фронтендом, є лише API-інтерфейси та достатньо хороша документація, щоб модель могла читати, розуміти та викликати їх.»

· «Лідери у data-індустрії беруть у 100 разів менше за ціну, ніж конкуренти, використовуючи один й той самий downstream data source. Їхній основний продукт — це не дані самі по собі, а команди продажів компанії. У світі агентських рішень агенти не піддаються обману красивими продажами. Вони тестують усі джерела даних, знаходять найзручніше та найвигідніше і запам’ятовують його.»

· «Ви з радістю запускаєте агента на всю ніч. Вранці о 9:00 бачите, що він застряг ще з 2:30 ночі, бо наступний крок вимагає дзвінка до команди продажів.»

Кінець моделі реклами

· «Економічна угода Інтернету з 2000 року — це заробіток на відволіканні. Агенти не відволікаються. Якщо вони заходять на ваш сайт за рецептом, вони не бачать рекламу взуття поруч. Ця стара модель приречена на смерть протягом 10 років.»

· «У 2016 році загальний обсяг інтернет-реклами становив 60 мільярдів доларів, і всі вважали, що це вже максимум. Сьогодні Google заробляє лише на рекламі понад 300 мільярдів доларів на рік. Але після появи GPT-4 трафік технологічних новинних сайтів знизився приблизно на 80%, і Stack Overflow теж. Це — ранні adopters, які вже вирішили використовувати агентів для отримання інформації та виконання коду. Інші приєднаються, адже досвід дійсно кращий.»

Стабільні монети проти кредитних карток

· «Середній чек у Agent Cash — 1-2 цента. Фіксована комісія кредитної картки — 30 центів. Тарифи за транзакції у цьому сценарії — повна нісенітниця. У 2026 році, коли лояльність має належати торговцям, а не карткам, — це має змінитися.»

· «Кредитні картки дійсно з’явилися раніше за Інтернет і успішно пережили перехід від офлайну до онлайну. Хоча їх і мучили, вони вижили. Тому висновки ще не зроблено.»

· «Якщо хтось із кредитних компаній слухає, у вас є ліцензія на передачу грошей, ви цілком можете миттєво створювати стабільні монети для клієнтів, щоб вони платили ними. Я настійно рекомендую вам це врахувати.»

Майбутнє досвіду споживачів

· «Якщо агент допомагає вам робити покупки, ви можете додати навик оптимізації кредитної картки, і тепер ви точно бачите ROI кожної карти. Коли ви не маєте лояльності до картки, всі психологічні ефекти блокування зникають.»

· «З часом ви зрозумієте, що насправді ніколи не любили шопінг.»

Архітектура відкритого агентського стеку

Ведучий: Вітаю всіх! Сьогодні зі мною CTO a16z Crypto Едді Лацзарін, партнер Noah Levine та колега з a16z Crypto, що заснував Merit Systems — Sam Ragsdale. Він працює над проектом Agent Cash, і ми з ним скоро детальніше поговоримо.

Перед цим хочу окреслити фон. В області AI-агентів зараз відбувається так багато подій, що без постійного моніторингу важко тримати руку на пульсі. Тому, Sam, ти на передовій — розкажи, будь ласка, що там зараз відбувається?

Sam Ragsdale: Мені подобається почати з класифікації, яку я запозичив у Еріка Реппеля, співзасновника протоколу Coinbase x402.

Ця класифікація ділить агентські бізнеси на дві категорії. Перша — діалоговий комерційний бізнес (Conversational Commerce), коли ви розраховуєтеся через ChatGPT. Ви кажете: «Я — чоловік, що мешкає у Вест-Віллідж, Нью-Йорк, хочу піти у фітнес-клуб Equinox і купити пару взуття, щоб вписатися у моє коло». Він з розумінням порекомендує Nike, і ви купуєте.

Друга — делегування грошей агенту для витрат і виконання завдань.

Діалоговий бізнес точно з’явиться. ChatGPT, Gemini, Claude та всі нові моделі з’являться з функцією оплати. Це добре для споживачів — допомагає їм знаходити кращі товари; для торговців — підвищує конверсію; для платформ — можливість отримати 5-10% комісії. Це новий Google Shopping.

Інший світ — це обмежені можливості агентів. Багато хто просить їх зробити складне, наприклад «зробити продажі», але агент каже: «Я не можу, у мене немає доступу до потрібної інформації». Якщо агент матиме баланс і зможе витратити кілька центів на додаткові сервіси, він стане сильнішим.

Зараз існує два паралельних світи: один — рекомендації товарів через традиційний LLM, що завершує останній крок, і платформа отримує комісію; інший — самостійне розгортання агентів для купівлі товарів і послуг.

Noah Levine: Я бачу два варіанти. Перший — це природна еволюція електронної комерції: платформи змінюються, мобільна ера перенесла бізнес у мобільні додатки, з’явилися нові форми реклами та Google Shopping. Люди завжди щось купують, поведінка споживачів змінюється, і тепер інформацію отримують через LLM, тому бізнес природно мігрувати у агентські рішення.

Другий — це більш «непредметний» сценарій: сама структура Інтернету змінюється. Способи пошуку інформації та виконання дій змінюються разом із LLM. Можливо, у майбутньому не матиме сенсу шукати через Google і переходити на сторінки з нав’язливою рекламою. Замість цього з’явиться більш агент-орієнтований Інтернет, де агенти платитимуть за потрібне їм, щоб зробити процес більш ефективним.

Ведучий: Це прямо відповідає твоїй інвестиційній темі, Noah. Але перед розгортанням я хочу зробити коротку базову довідку для слухачів. Вже звикли взаємодіяти з LLM, але тепер чуємо про Codex від OpenAI — ці агенти вже мають значну автономію і можуть реально виконувати завдання. Якщо не слідкувати уважно, можна не усвідомлювати, наскільки ця технологія вже просунулася. Едді, розкажи, будь ласка?

Eddy Lazzarin: Швидко пройдуся по останніх п’яти місяцях. Близько листопада-грудня минулого року моделі AI почали ставати розумнішими. Вони здатні виконувати складні завдання протягом тривалого часу і використовувати інструменти. Ми почали називати їх «агентами», бо це антропоморфізована назва — вони не просто пишуть код, а допомагають виконати цілі.

Але агенти не всесильні. Програмне забезпечення — це не просто маленька програма на вашому комп’ютері. Інтернет вимагає підключення до багатьох систем і учасників.

Агенти вирішують проблему намірів, частково — проблему моделювання переваг. Ви говорите їм, що потрібно зробити, і вони розуміють, що саме, і перетворюють це у інструменти, мережі та сервіси. За допомогою діалогу і пам’яті вони приблизно розуміють ваші вподобання і передають цю інформацію інструментам, софту та постачальникам.

Обидві частини — намір і переваги — вирішені, і це дуже захоплює. Залишилися ще складні питання, наприклад, авторизація та делегування: як довести, що агент дійсно від вашого імені? Як керувати ідентифікацією та автентифікацією?

Далі — платіжна і розрахункова системи. Коли агент зрозуміє ваш намір і зможе діяти, йому потрібно платити, показати платоспроможність, обробляти розподілені платежі, повернення тощо. Я пропускаю пошук, шахрайство та інші важливі аспекти, але вже видно: автоматизація намірів і переваг — це автоматизація всього бізнес-процесу. Це викликає захоплення у інженерів: «Ого, тепер ці речі, які раніше вимагали людського вводу або хоча б озвучення, можна зробити автоматично!»

Коли говорять про «агентську торгівлю» (Agentic Commerce), мають на увазі перехід від «я кажу агенту, що потрібно» до «воно отримує те, що потрібно», і що це спричинить усього ланцюга змін, адже багато речей буде кардинально переписано.

Ведучий: Це дуже корисно. Тобто ми перейшли від взаємодії через природну мову до підключення до мереж і реальних систем.

Eddy Lazzarin: Не зовсім так. Це не просто підключення. Це не зміна того, що агент може робити, а те, що він тепер може використовувати інструменти, довго думати і наполегливо повторювати спроби, доки не досягне цілі.

Sam Ragsdale: Щоб ще спростити, скажу так: LLM — це чат-бот, який добре веде діалог і раніше вважалося, що він підходить для обслуговування клієнтів. Але коли вони навчилися використовувати інструменти, це означає, що вони навчилися керувати комп’ютером. Простими словами: LLM — це чат-бот, а агент — це чат-бот, який може керувати вашим комп’ютером.

Ключовий момент — на рівні GPT-4 вони досягли середнього рівня людських навичок у роботі з комп’ютером, і при цьому вартість знизилася приблизно у 1000 разів. І ще — за додаткову плату вони можуть значно розширити свої можливості. Тому, грубо кажучи, те, що людина може робити з комп’ютером, тепер може робити і агент.

Eddy Lazzarin: Саме так. Це дуже проста передумова, але вона викликає багато змін — короткострокових, середньострокових і довгострокових. У короткостроковій перспективі всі намагаються зробити так, щоб агенти могли реально виконувати завдання. А у довгостроковій — якщо ваш агент зможе отримати додатки, то скільки ще UI і інтерфейсів вам потрібно? Чи потрібен вам Amazon App? Можливо, Amazon App стане зайвим, бо агент зробить усе за вас, прочитає всі відгуки і покаже тільки те, що вас цікавить.

Sam Ragsdale: Ми називаємо це «мгнове природномовне програмування» (Just-in-time Natural Language Programming), хоча назва не дуже приваблива. Вона перетворює непрофесіоналів у програмістів. Ви скажете: «Я хочу купити щось для моєї нареченої на Amazon, враховуючи її вподобання, мої звички, що я купував раніше, — допоможи мені переглянути близько тисячі варіантів, обрати найкращий і замовити, щоб доставити за мою адресу».

Фактично, агент внутрішньо написав програму — можливо, тисячі рядків JavaScript і Bash — і виконав її. Ви не бачите цього, і програма знищується після завершення.

Чотири роки тому це здавалося фантастикою. Написати таку програму — це дорого, потрібно тиждень роботи досвідченого інженера. Тепер це коштує приблизно 20 центів за токен, ще 10 центів — за API-запит, і все — купив і викинув. Навіть люди без технічної підготовки можуть зробити це. Мої батьки вже пишуть природномовні програми і навіть не підозрюють. Вони вже можуть називати себе програмістами.

Ведучий: Це шалено. Ти, мабуть, заручений? Той приклад — це твій реальний досвід?

Sam Ragsdale: Так, я заручений, дякую. Але кільце не купила AI. Це було раніше за появу AI — можливо, раніше за перший комп’ютер.

«Безфронтендний» підхід до торговців

Ведучий: Добре, тепер поговоримо про ці наслідки. Sam, ти раніше згадував, як зміниться бізнес у світі агентських транзакцій, і це безпосередньо пов’язано з твоєю концепцією «безфронтендних» торговців (Headless Merchant). Розкажи, що це таке?

Sam Ragsdale: Звісно. Спершу потрібно зробити крок назад. Окрім традиційних сценаріїв купівлі через ChatGPT, існує великий ринок B2B-інструментів для розробників. Платформи, як Claude Code, OpenAI Codex, — вони демократизують створення інструментів: будь-хто з комп’ютером і токенами може щось побудувати.

Раніше досвідчені розробники обирали інструменти, працювали з командами продажів, підписували контракти. Тепер — нові розробники приходять з ідеєю «що я хочу зробити», без прив’язки до конкретних ресурсів. Їхні рішення — високотимчасові, з оплатою за використання, без довгих інтеграційних процесів.

Отже, «безфронтендний» торговець — це сервіс, орієнтований на AI, а не на людину. Відсутній сайт із графічним інтерфейсом, є лише API-інтерфейси та хороша документація, щоб модель могла читати, розуміти і викликати їх.

Eddy Lazzarin: Це дуже резонує. Мені здається, що я в минулому був саме таким AI. Як інженер, я завжди так робив: якщо заходив на сайт і не бачив цін, не міг знайти, як отримати API-ключ через кредитку — я закривав сторінку. Не хочу спілкуватися з продажами, не хочу писати листи.

Бо домовлятися з командою продажів — це великий компроміс і гальмування. Я хочу просто спробувати зараз, миттєво, без зайвих процедур. Оплатити кредиткою, отримати ключ, і почати працювати. Це швидкий спосіб.

У епоху швидкого і тимчасового софту ти справді хочеш чекати? Ти запустив агента на всю ніч, і вранці бачиш, що він застряг з 2:30 ночі, бо наступний крок — дзвінок до команди продажів.

Sam Ragsdale: Ще гірше, якщо у процесі є етап продажів — тоді ціна API зросте у 10 разів, бо потрібно залучати менеджерів.

Eddy Lazzarin: Це неприпустимо. Агент має працювати автономно, бо інакше ти втрачаєш швидкість, можливість швидко тестувати і реагувати. Ти не можеш чекати.

Якщо AI має три варіанти: один — зв’язатися з продажами, інший — налаштувати спеціальну кредитку, третій — просто відправити стабільні монети і отримати $10 — він обере третій. Це вже здатне змінити частину ринку.

Ведучий: Для традиційних компаній ці перешкоди — спосіб утримувати клієнтів і забезпечувати лояльність. Якщо ці перешкоди зникнуть, як тоді прогнозувати доходи?

Eddy Lazzarin: Мій «пустий» відповідь — зробимо все складніше. Зробимо так, щоб було важко користуватися. Навіщо? Тому що перешкоди іноді корисні — вони захищають від спаму, фільтрують. Але перешкоди — це і витрати. З часом, коли економіка прискорюється, а продуктивність зростає, ці витрати стають все більш дорогими. Це тенденція.

Навіть у найменшому за перешкодами середовищі — коли ти отримуєш API-ключ за секунду або платиш крипто-гаманцем, і адреса — твій аккаунт — все одно з’являться інші фактори, що тримають сервіс у вузді.

Репутація, пам’ять, стан, дані — і навіть не так матеріальні речі, як довіра агента. Якщо агент знає, що ти дуже потребуєш відповіді і хочеш швидко просунутися, він не буде витрачати 20 хвилин на пошук нових варіантів. Він запам’ятає, що минулого разу цей варіант був найкращий, і повторить.

Як розумна людина.

Sam Ragsdale: Ось приклад. Ми щодня спілкуємося з багатьма торговцями, і бачили все, що можна продавати через API. Багато з них — це великі компанії, які продають дані. Вони мають 5–50 продавців. У цій групі перше місце — найприбутковіше, і ціна у 100 разів нижча за конкурентів, що використовують той самий downstream data source.

Вони досягають цього через команду продажів. Там працюють досвідчені люди, які приїжджають до вас і кажуть: «Подивіться, яка у нас класна база даних, у нас найкращі дані, коштують 35 000 доларів на рік». Ви підписуєте контракт на два роки, і через два роки ця ж команда знову приїжджає і повторює презентацію. Так платять тисячі компаній.

Але є й інші — більш зручні, з кращими даними, але через відсутність каналів розповсюдження вони збанкрутують. Тут немає інновацій — головний продукт — це команда продажів, а дані — другорядне.

У світі агентських рішень агенти не будуть слухати красивих презентацій. Вони протестують усі джерела і запам’ятають найкращі за співвідношенням ціна/якість. Вони запам’ятають: «Якщо потрібно таке, то обираємо Minerva, а не інші три». Це зробить світ більш ефективним. Ті компанії, що платили 35 тисяч доларів, зможуть витратити ці гроші на щось більш продуктивне.

Noah Levine: Ще один погляд — якщо ви вірите, що AI сприятиме появі мікро-компаній або команд із кількома людьми, які зможуть створювати продукти, раніше доступні лише для 50–100 працівників, тоді команді продажів не потрібно їхати до когось у підвал. Це — новий канал залучення клієнтів, і зменшення бар’єрів для підключення.

Sam Ragsdale: У нашому випадку більшість користувачів ніколи не працювали з API, не знають, що це таке, і ніколи не отримували API-ключ. Але вони вже можуть написати природномовний сценарій із шести різних джерел API, виконати завдання і викинути програму після завершення. Це — новий ринок для споживачів API.

Інтернет-старі моделі бізнесу зазнають змін

Ведучий: Це схоже на «інноваційну пастку» Клейтона Крістенсена: високий сегмент — це дорогий софт для великих клієнтів, а низький — нові користувачі, що експериментують із агентами. Але що зробить цю технологію справді революційною?

Sam Ragsdale: Це стане кращим досвідом.

Noah Levine: Хочу додати: хоча сьогодні це виглядає експериментально, історія платформ показує подібні сценарії. Stripe починав із дуже малих і довгих ланцюжків клієнтів, і з часом виріс у гіганта — тому що постійно зростає.

Shopify теж починав із продажу футболок і дропшипінгу, а тепер обслуговує багато брендів, що з нуля створили великі компанії. Аналогічно, нові розробники, що використовують AI, з часом створюють великі компанії, і їхні інструменти зростають у масштабі.

Sam Ragsdale: Це хороший погляд. Але я скажу ширше: економічний контракт Інтернету вже помер.

З 2000 року, коли Google став символом «відкритого інтернету», модель була такою: ти — публікатор, створюєш контент, і Google показує його. Потім з’явився AdWords, і модель змінилася: ти створюєш контент, користувачі заходять на сайт, і ти отримуєш частку від реклами. Google керує рекламодавцями і платить тобі.

Ця модель зробила інтернет швидким, дешевим і всюдисущим, бо чим більше ти шукаєш — тим більше заробляє Google.

Загалом, бізнес-модель інтернету — це «відволікання». Коли ти дивишся контент, тебе відволікають, і ти можеш купити щось або дізнатися нове. Це масштабна модель, що зросла понад очікування: у 2016 році рекламний ринок був 60 мільярдів доларів, і всі казали, що це вже максимум. А сьогодні Google заробляє понад 300 мільярдів доларів на рік лише на рекламі.

Але з появою агентів пошук і отримання інформації переходять у нову фазу. Зараз у світі вже є понад 100 мільйонів активних користувачів ChatGPT, але вони ще використовують його як пошук — запитують, що купити на подарунок, або шукають інформацію. Вони ще не використовують його як агентську платформу, щоб, наприклад, «знайти подарунок для батька і замовити його».

Але це вже на шляху до реалізації. Статистика показує, що з GPT-4 трафік новинних сайтів знизився приблизно на 80%, і Stack Overflow теж. Це — ранні adopters, які вже вирішили використовувати агентів для отримання інформації та виконання коду. Інші приєднаються, бо досвід кращий.

Старі моделі бізнесу зникають. Агенти не відволікаються. Якщо вони заходять на сайт за рецептом, вони не бачать рекламу взуття. Видавці не отримують вигоду. З часом з’явиться новий контракт — новий мотив для обслуговування агентських запитів, окрім реклами.

Можливо, платитимуть безпосередньо за статті? Не знаю. Можливо, за API-ресурси? Інтернет стане зовсім іншим? Також не знаю. Але старі моделі точно зникнуть, і через 10 років їх не буде.

Ведучий: Якщо бізнес-модель інтернету — це відволікання, то цікаво, що Google спочатку був проти порталів і пропонував простий пошук. Тепер, коли агентство стає основним способом отримання інформації, воно перетворюється на «відволікаючу машину». Чому саме агентські рішення будуть відрізнятися від людських?

Едді Лацзарін: Це дуже цікаве питання. Головне — хто керує агентом? Не так давно я чув, що «знову почав користуватися Google, бо AI-відповіді вже достатньо хороші». Там агент — це частина Google, він працює у хмарі Google, і Google його контролює. Чи може цей агент «відволікатися»? Може.

Ключове — у чому він оптимізує? Чи працює він на користь вас, чи на користь Google? Якщо він працює на користь Google, тоді він «відволікається» від ваших інтересів.

Я не так песимістичний. Хороша реклама — це хороший контент, і ця ідея існує давно. Хороша реклама майже не відрізняється від того, що ви хочете побачити.

Якщо агент працює на Google або когось ще, то вся бізнес-ланцюгова модель — це їхній інтерес, їхні правила і інфраструктура.

Якщо агент працює на вас, то він може бути налаштований так, щоб не відволікатися. Тоді рекламодавці будуть змагатися за увагу агента, і він зможе «розпізнавати» рекламу. Це може призвести до протистояння.

Sam Ragsdale: Так, існує безліч способів повернути рекламу. Можна навчати модель на даних, де Nike — найкращий бренд, і платити за це мільйони доларів. Можна додавати рівень системних контекстів, або робити так, щоб реклама не потрапляла у діалог. Виробники моделей вже борються з цим. Наприклад, недавно Anthropic і OpenAI посварилися через рекламу: Anthropic показала рекламу на Супербоул, а OpenAI її зняла.

Але відповідь OpenAI цілком логічна: «У нас у Техасі безкоштовних користувачів більше, ніж у всіх платних у Anthropic». Це зовсім інший масштаб. Вони мають багато користувачів, які не платять, і їм потрібно пропонувати дорогі технології. Реклама — цілком логічний спосіб.

Реклама у пошуку — це геніальна модель, бо користувачі не платять. Висока «мильність» — це платформа для рекламодавців і видавців, а не для користувачів. Вони просто відкривають Google і отримують цінність.

Якщо правильно налаштувати мотивацію і відокремити рекламу, можна отримати кращий досвід. Зараз компанії, що створюють моделі, уникають реклами. ChatGPT не показує рекламу, Gemini теж. Найбільший рекламодавець — Google, і вони, ймовірно, додадуть рекламу у Gemini, бо її мають.

Але вони знають, що зараз у них конкуренція, і багато приватних інвестиційних грошей. Вони не хочуть, щоб їх звинуватили у тому, що модель не враховує цілі користувача через рекламу. Тому зараз ніхто не запускає рекламу.

Noah Levine: Ще один напрям — якщо торговці зроблять ціни і дані більш прозорими, вони зможуть замінити витрати на рекламу на знижки для агентів. Агент — це покупець, і тоді рекламний бюджет можна перетворити у знижки.

Ще один аспект — це пошук у агентському бізнесі. Хто буде робити пошук? Як відрізняти торговців? Мій прогноз — якщо реклама стане менш важливою через агентів, бо увага вже не буде дефіцитною ресурсом, торговці будуть пропонувати знижки або змінювати описи, щоб агентам було легше їх зрозуміти — і так з’являться «приховані» реклами.

Едді Лацзарін: Це дуже багато вимірів. Реклама — це лише один із способів отримати конверсію. Якщо система зможе досягти високої конверсії без реклами, вона так і зробить. Є багато інших способів залучення — рекомендаційні мережі, знижки, купони, спеціальні канали, безкоштовні токени для стартапів. Реклама — найпомітніша, бо її найпростіше відчути.

Якщо налаштувати персоналізацію так, щоб агент міг спілкуватися з вами, то він повідомить: «Eddy дуже не любить рекламу».

Роль стабільних монет і кредитних карток у агентських платежах

Ведучий: Перед завершенням у мене два питання. Перше — наскільки традиційна платіжна система може адаптуватися до агентських транзакцій? Чи потрібна нова, нативна платіжна інфраструктура, наприклад, стабільні монети, які вже знаходять своє місце?

Sam Ragsdale: Мій загальний висновок — для електронної комерції або діалогових транзакцій «нового» типу, кредитки цілком підходять. Вони мають захист споживача: якщо товар не дійшов або пошкоджений, Visa допоможе повернути гроші, і ризик несе продавець. Це добре для нових товарів і сервісів.

Але стабільні монети дуже підходять для інших сценаріїв. Середній чек у Agent Cash — 1-2 цента. Вже зроблено близько 600 тисяч таких транзакцій. Фіксована комісія кредитки — 30 центів. Банківські перекази — близько долара. Маржа — 2-3%, і більша частина — це комісії, що повертаються у вигляді бонусів. Для електронної комерції це — добре, бо можна накопичувати миль і знижки. Але коли транзакція — 1-2 цента, і витрати на API — мізерні, стабільна монета з нульовими маржами і низькою фіксованою платою — ідеальна.

Ще один важливий момент — миттєве розрахування (Instant Settlement). Якщо ви купуєте щось онлайн, розрахунок зазвичай відбувається наприкінці місяця — через рахунок або кредитку. Це — кредитування клієнта або агента. У світі агентів ви не знаєте, хто він.

Наприклад, у користувачів Anthropic або ChatGPT API вже є система рівнів: спершу — 50 доларів, потім — 100, і так далі. Вони надають кредит, бо не знають, хто ви, і не роблять KYB або кредитний аналіз. Тому розрахунок наприкінці мі